Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos
Data(s) |
01/12/2015
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Resumo |
RESUMO O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) para as raças de ovinos: Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais das raças citadas, e cada animal possui 49.034 marcadores SNP. Considerando que o número de atributos (marcadores) é muito maior que o de observações (animais), foram aplicadas as técnicas de predição LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Random Forest e Boosting para a geração de modelos preditivos que incorporam métodos de seleção de atributos. Os resultados revelaram que os modelos preditivos selecionaram os principais marcadores SNP para identificação das raças estudadas. O modelo LASSO selecionou um total de 29 marcadores relevantes. A partir dos modelos Random Forest e Boosting, foram obtidos 27 e 20 marcadores importantes, respectivamente. Por meio da intersecção dos modelos gerados, identificou-se um subconjunto de 18 marcadores com maior potencial de identificação das raças. |
Formato |
text/html |
Identificador |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000601172 |
Idioma(s) |
pt |
Publicador |
Associação Brasileira de Engenharia Agrícola |
Fonte |
Engenharia Agrícola v.35 n.6 2015 |
Palavras-Chave | #polimorfismo de nucleotídeo único #seleção de atributos #modelos preditivos #regressão penalizada |
Tipo |
journal article |