Generalized linear mixed models for the genetic evaluation of binary reproductive traits: a simulation study

The objective of this study was to evaluate the use of probit and logit link functions for the genetic evaluation of early pregnancy using simulated data. The following simulation/analysis structures were constructed: logit/logit, logit/probit, probit/logit, and probit/probit. The percentages of precocious females were 5, 10, 15, 20, 25 and 30% and were adjusted based on a change in the mean of the latent variable. The parametric heritability (h²) was 0.40. Simulation and genetic evaluation were implemented in the R software. Heritability estimates (ĥ²) were compared with h² using the mean squared error. Pearson correlations between predicted and true breeding values and the percentage of coincidence between true and predicted ranking, considering the 10% of bulls with the highest breeding values (TOP10) were calculated. The mean ĥ² values were under- and overestimated for all percentages of precocious females when logit/probit and probit/logit models used. In addition, the mean squared errors of these models were high when compared with those obtained with the probit/probit and logit/logit models. Considering ĥ², probit/probit and logit/logit were also superior to logit/probit and probit/logit, providing values close to the parametric heritability. Logit/probit and probit/logit presented low Pearson correlations, whereas the correlations obtained with probit/probit and logit/logit ranged from moderate to high. With respect to the TOP10 bulls, logit/probit and probit/logit presented much lower percentages than probit/probit and logit/logit. The genetic parameter estimates and predictions of breeding values of the animals obtained with the logit/logit and probit/probit models were similar. In contrast, the results obtained with probit/logit and logit/probit were not satisfactory. There is need to compare the estimation and prediction ability of logit and probit link functions.

Bayesian longitudinal data analysis with mixed models and thick-tailed distributions using MCMC

Linear mixed effects models are frequently used to analyse longitudinal data, due to their flexibility in modelling the covariance structure between and within observations. Further, it is easy to deal with unbalanced data, either with respect to the number of observations per subject or per time period, and with varying time intervals between observations. In most applications of mixed models to biological sciences, a normal distribution is assumed both for the random effects and for the residuals. This, however, makes inferences vulnerable to the presence of outliers. Here, linear mixed models employing thick-tailed distributions for robust inferences in longitudinal data analysis are described. Specific distributions discussed include the Student-t, the slash and the contaminated normal. A Bayesian framework is adopted, and the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithms are used to carry out the posterior analyses. An example with data on orthodontic distance growth in children is discussed to illustrate the methodology. Analyses based on either the Student-t distribution or on the usual Gaussian assumption are contrasted. The thick-tailed distributions provide an appealing robust alternative to the Gaussian process for modelling distributions of the random effects and of residuals in linear mixed models, and the MCMC implementation allows the computations to be performed in a flexible manner.

Robust linear mixed models with normal/independent distributions and Bayesian MCMC implementation

Linear mixed effects models have been widely used in analysis of data where responses are clustered around some random effects, so it is not reasonable to assume independence between observations in the same cluster. In most biological applications, it is assumed that the distributions of the random effects and of the residuals are Gaussian. This makes inferences vulnerable to the presence of outliers. Here, linear mixed effects models with normal/independent residual distributions for robust inferences are described. Specific distributions examined include univariate and multivariate versions of the Student-t, the slash and the contaminated normal. A Bayesian framework is adopted and Markov chain Monte Carlo is used to carry out the posterior analysis. The procedures are illustrated using birth weight data on rats in a texicological experiment. Results from the Gaussian and robust models are contrasted, and it is shown how the implementation can be used for outlier detection. The thick-tailed distributions provide an appealing robust alternative to the Gaussian process in linear mixed models, and they are easily implemented using data augmentation and MCMC techniques.

Composite interval mapping and mixed models reveal QTL associated with performance and carcass traits on chicken chromosomes 1, 3, and 4

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Critical points on growth curves in autoregressive and mixed models

Adjusting autoregressive and mixed models to growth data fits discontinuous functions, which makes it difficult to determine critical points. In this study we propose a new approach to determine the critical stability point of cattle growth using a first-order autoregressive model and a mixed model with random asymptote, using the deterministic portion of the models. Three functions were compared: logistic, Gompertz, and Richards. The Richards autoregressive model yielded the best fit, but the critical growth values were adjusted very early, and for this purpose the Gompertz model was more appropriate.

Procedimento MIXED do SAS® para análise de modelos mistos

O modelo misto consiste numa importante classe de modelos que tem sido tradicionalmente analisada por meio de procedimentos da análise de variância. Nos modelos mistos, três aspectos são fundamentais: estimação e testes de hipóteses dos efeitos fixos, predição dos efeitos aleatórios e estimação dos componentes de variância. Na análise de modelos lineares mistos desbalanceados, a estimação dos componentes de variância é de fundamental importância e depende da estrutura de covariâncias e dos métodos de estimação utilizados. Nesse contexto, este artigo pretende apresentar os principais métodos de estimação e de análise utilizados no estudo de modelos lineares mistos com estruturas gerais de covariâncias nos efeitos aleatórios, disponíveis no procedimento MIXED, do SAS (Statistical Analysis System).

Latent heat loss of dairy cows in an equatorial semi-arid environment

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Comparação de critérios de seleção para precocidade de crescimento em bovinos da raça Guzerá

Objetivou-se com este estudo comparar a seleção com base no ganho médio diário de peso na pré-desmama (GMD) e no número de dias para ganhar 160 kg nessa fase (D160), com e sem correção para efeitos de grupos de contemporâneos (GC), em bovinos da raça Guzerá. Utilizou-se o banco de dados de desenvolvimento ponderal da Associação Brasileira de Criadores de Zebu (ABCZ) para esta raça. A obtenção dos parâmetros e valores genéticos foi feita pelo método da máxima verossimilhança restrita utilizando-se modelo unicaracterístico com equações de modelos mistos. O modelo utilizado foi composto pelo efeito fixo de grupo genético e pelos efeitos aleatórios, genético aditivo direto e de ambiente permanente, além do erro residual. A média para D160 foi de 270,5 dias e para GMD, 642,3 g. As correlações de Spearman entre ganho médio diário e a precocidade em dias para ganhar 160 kg na pré-desmama (PD160), e GMD e PD160c (PD160 corrigido para o efeito de grupo de contemporâneo), foram iguais a 0,91 e 0,94, respectivamente. A seleção para PD160 favorece touros que produzem progênie com desempenho superior e menos variável e a padronização deste critério com base no grupo de contemporâneos melhorou sua eficiência. A classificação dos touros varia de acordo com o critério de seleção utilizado, GMD ou PD160, principalmente nos extremos, onde ocorrem seleção e descarte de reprodutores.

Estudo de simulação de modelos lineares mistos com distribuição normal contaminada no melhoramento genético animal

Objetivou-se com esse trabalho comparar estimativas de componentes de variâncias obtidas por meio de modelos lineares mistos Gaussianos e Robustos, via Amostrador de Gibbs, em dados simulados. Foram simulados 50 arquivos de dados com 1.000 animais cada um, distribuídos em cinco gerações, em dois níveis de efeito fixo e três valores fenotípicos distintos para uma característica hipotética, com diferentes níveis de contaminação. Exceto para os dados sem contaminação, quando os modelos foram iguais, o modelo Robusto apresentou melhores estimativas da variância residual. As estimativas de herdabilidade foram semelhantes em todos os modelos, mas as análises de regressão mostraram que os valores genéticos preditos com uso do modelo Robusto foram mais próximos dos valores genéticos verdadeiros. Esses resultados sugerem que o modelo linear normal contaminado oferece uma alternativa flexível para estimação robusta em melhoramento genético animal.

An experimental assessment of landscape configuration effects on frog and toad abundance and diversity in tropical agro-savannah landscapes of southeastern Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Influência do modelo de análise estatística e da forma das parcelas experimentais na seleção de clones de Eucalyptus spp.

Foram avaliadas três formas de parcelas experimentais (retangular, uma linha - linear e parcela de uma árvore - STP) em testes clonais de Eucalyptus spp, utilizando-se três experimentos, cada um com 18 clones. Foram usados três modelos de análise (mínimos quadrados ordinários - ANOVA tradicional, modelos mistos com fator clone fixo ou com fator clone aleatório - REML/BLUP). Os dois primeiros modelos apresentaram resultados similares. Com REML/BLUP houve estreitamento das predições em relação às amplitudes obtidas com as médias, e essa redução foi proporcionalmente maior com parcelas retangulares e STP. O ordenamento dos clones também foi similar com esses dois tipos de parcelas. É provável que com parcelas STP haja um balanço compensatório das alocompetições, pois se pode trabalhar com maior número de repetições e menor custo. Portanto, com parcelas STP haverá economia de recursos e sem prejuízos para o Programa de Melhoramento Florestal.

Genetic and non-genetic effects on calf vigor at birth and preweaning mortality in nellore calves

The objective of the present study was to evaluate the genetic and non-genetic effects that influencevigor at birth and preweaning mortality in Nellore calves. A total of 11,727 records of births that occurred between 1978 and 2006, offspring of 363 sires, were analyzed. Poor calf vigor at birth (VB) and preweaning mortality divided into stillbirth (SB), early mortality (EM) and total mortality (TM) were analyzed as binary variables. Generalized linear models were used for the evaluation of non-genetic effects and generalized linear mixed models for genetic effects (sire and animal models). The incidences were 4.75% for VB, 2.66% for SB, 5.28% for EM, and 7.99% for TM. Birth weight was the effect that most influenced the traits studied. Calves weighing less than 22kg(females) and less than 24kg (males) were at a higher risk of low vigor and preweaning mortality. Preweaning mortality was higher among calves born from cows aged .3 and .11 years at calving compared with cows aged 7 to 10 years. Male calves presented less vigor and higher preweaning mortality than female calves. Selection for postweaning weight did not influence preweaning mortality. The heritability estimates ranged between 0.01 and 0.09 for VB, 0.00 and 0.27 for SB, 0.03 and 0.17 for EM and 0.02 and 0.10 for TM. Stillbirth should be included as a selection criterion in breeding programs of Nellore cattle, alone or as part of a selection index, aiming to reduce preweaning mortality. © 2013 Sociedade Brasileira de Zootecnia.

Aspectos genéticos da produção de leite e de seus constituintes em búfalas mestiças

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimativas de parâmetros genéticos para escores visuais e características de crescimento na raça Nelore

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Metodologias estatísticas na análise de germinação de sementes de mamona

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA