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Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Ubicación: T.G.637.5 MUN
Por: Munilla Leguizamón, Sebastián.
Colaborador(es): Cantet, Rodolfo Juan Carlos [dir.] | Vitezica, Zulma Gladis [cons.].
Publicación: 2011Descripción: 146 p. tbls., grafs.Tipo de material: Recurso electrónico. Tesis de posgrado de lectura en biblioteca.Tema(s): COVARIANZA GENETICA | MODELOS ANIMALES | MODELOS LINEALES | PESO AL DESTETE | PRODUCCION DE CARNE | MADRE20120401 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de tesis: Tesis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Agropecuarias. Doctorado en Ciencias Agropecuarias. 2011. Resumen: Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' [MAM] son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. . Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de [co]varianza' [CVC]. En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas.. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs.. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros.. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia.. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. . El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne.. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría.. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa.. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC.. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.
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Tesis de posgrado de lectura en biblioteca Tesis de posgrado de lectura en biblioteca Biblioteca Central

Facultad de Agronomía - Universidad de Buenos Aires

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T.G.637.5 MUN (Navegar estantería) Disponible

Tesis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Agropecuarias. Doctorado en Ciencias Agropecuarias. 2011.

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' [MAM] son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. . Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de [co]varianza' [CVC]. En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas.. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs.. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros.. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia.. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. . El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne.. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría.. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa.. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC.. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

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