Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa

O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo.

Análise genética de características de crescimento e perímetro escrotal em bovinos da raça Brangus

O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos e a tendência genética de características de crescimento e perímetro escrotal em animais da raça Brangus. Dados de 6.340 animais, criados em cinco propriedades nas regiões Sul, Sudeste e Centro‑Oeste do Brasil, foram utilizados para avaliação de: perímetro escrotal (PE) ao sobreano e pesos ao nascer (PN), à desmama (P205), ao ano (P365) e ao sobreano (P550). Os componentes de covariância foram estimados por inferência bayesiana, sob modelo animal, com efeitos fixos de grupos de contemporâneos e de classe de idade da vaca ao parto, e efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual. Os efeitos aleatórios genético materno e de ambiente permanente materno foram incluídos somente para PN e P205. O efeito linear da covariável idade do animal na mensuração foi considerado para todas as características analisadas, exceto PN. As médias observadas foram 33,6, 184,6, 235,9, 344,9 e 33,8 cm para PN, P205, P365, P550 e PE, respectivamente, e as tendências genéticas foram de ‑0,001, 0,107, 0,177, 0,217 kg por ano e 0,001 cm por ano. As estimativas das herdabilidades direta e materna variaram de 0,16 (PN) a 0,61 (PE) e de 0,08 (PN) a 0,09 (P205), indicativas de que as características avaliadas são passíveis de seleção para o melhoramento genético da raça Brangus.

Análise genética do peso em um rebanho de bovinos Nelore

Resumo: O objetivo deste trabalho foi determinar os parâmetros genéticos para o peso de bovinos Nelore, do nascimento até 1.000 dias de idade, por meio de modelos de regressão aleatória. Utilizaram-se 115.096 registros de peso de 19.417 animais. Os parâmetros genéticos foram obtidos por modelos de regressão aleatória via inferência bayesiana. A trajetória média de crescimento foi ajustada com um polinômio de Legendre quártico. O efeito genético aditivo direto foi ajustado com um polinômio quadrático de Legendre. Os efeitos de ambiente permanente direto e materno foram ajustados com polinômios de Legendre quíntico e quadrático, respectivamente. A variância residual foi modelada com três classes de idades. Os valores genéticos dos pesos, do nascimento até 1.000 dias de idade, foram utilizados para a análise da tendência genética, por meio de superfícies de resposta. As herdabilidades variaram entre 0,16 e 0,47. Os efeitos de ambiente permanente direto e materno foram responsáveis por 5 a 77% e 0,2 a 11% da variância fenotípica, respectivamente. As correlações genéticas dos pesos em diferentes idades foram altas e superiores a 0,40. Os valores genéticos foram crescentes ao longo dos anos, e a tendência genética foi máxima para peso aos 500 dias.

Aplicação das inferências clássica e bayesiana na estimação dos parâmetros do modelo de densidade populacional de plantas daninhas

A dinâmica da população de plantas daninhas pode ser representada por um sistema de equações que relaciona as densidades de sementes produzidas e de plântulas em áreas de cultivo. Os valores dos parâmetros dos modelos podem ser inferidos diretamente de experimentação e análise estatística ou extraídos da literatura. O presente trabalho teve por objetivo estimar os parâmetros do modelo de densidade populacional de plantas daninhas, a partir de um experimento conduzido na área experimental da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, via os procedimentos de inferências clássica e Bayesiana.

Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

Modelo de covariância bayesiana para seleção de protfólios de investimentos

The portfolio theory is a field of study devoted to investigate the decision-making by investors of resources. The purpose of this process is to reduce risk through diversification and thus guarantee a return. Nevertheless, the classical Mean-Variance has been criticized regarding its parameters and it is observed that the use of variance and covariance has sensitivity to the market and parameter estimation. In order to reduce the estimation errors, the Bayesian models have more flexibility in modeling, capable of insert quantitative and qualitative parameters about the behavior of the market as a way of reducing errors. Observing this, the present study aimed to formulate a new matrix model using Bayesian inference as a way to replace the covariance in the MV model, called MCB - Covariance Bayesian model. To evaluate the model, some hypotheses were analyzed using the method ex post facto and sensitivity analysis. The benchmarks used as reference were: (1) the classical Mean Variance, (2) the Bovespa index's market, and (3) in addition 94 investment funds. The returns earned during the period May 2002 to December 2009 demonstrated the superiority of MCB in relation to the classical model MV and the Bovespa Index, but taking a little more diversifiable risk that the MV. The robust analysis of the model, considering the time horizon, found returns near the Bovespa index, taking less risk than the market. Finally, in relation to the index of Mao, the model showed satisfactory, return and risk, especially in longer maturities. Some considerations were made, as well as suggestions for further work

Estimação clássica e Bayesiana em modelos de sobrevida com fração de cura

In Survival Analysis, long duration models allow for the estimation of the healing fraction, which represents a portion of the population immune to the event of interest. Here we address classical and Bayesian estimation based on mixture models and promotion time models, using different distributions (exponential, Weibull and Pareto) to model failure time. The database used to illustrate the implementations is described in Kersey et al. (1987) and it consists of a group of leukemia patients who underwent a certain type of transplant. The specific implementations used were numeric optimization by BFGS as implemented in R (base::optim), Laplace approximation (own implementation) and Gibbs sampling as implemented in Winbugs. We describe the main features of the models used, the estimation methods and the computational aspects. We also discuss how different prior information can affect the Bayesian estimates

Análise genética de características de crescimento e perímetro escrotal em bovinos da raça Brangus

O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos e a tendência genética de características de crescimento e perímetro escrotal em animais da raça Brangus. Dados de 6.340 animais, criados em cinco propriedades nas regiões Sul, Sudeste e Centro‑Oeste do Brasil, foram utilizados para avaliação de: perímetro escrotal (PE) ao sobreano e pesos ao nascer (PN), à desmama (P205), ao ano (P365) e ao sobreano (P550). Os componentes de covariância foram estimados por inferência bayesiana, sob modelo animal, com efeitos fixos de grupos de contemporâneos e de classe de idade da vaca ao parto, e efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual. Os efeitos aleatórios genético materno e de ambiente permanente materno foram incluídos somente para PN e P205. O efeito linear da covariável idade do animal na mensuração foi considerado para todas as características analisadas, exceto PN. As médias observadas foram 33,6, 184,6, 235,9, 344,9 e 33,8 cm para PN, P205, P365, P550 e PE, respectivamente, e as tendências genéticas foram de ‑0,001, 0,107, 0,177, 0,217 kg por ano e 0,001 cm por ano. As estimativas das herdabilidades direta e materna variaram de 0,16 (PN) a 0,61 (PE) e de 0,08 (PN) a 0,09 (P205), indicativas de que as características avaliadas são passíveis de seleção para o melhoramento genético da raça Brangus.

Inferência bayesiana aplicada à estimação de herdabilidades dos parâmetros da curva de crescimento de fêmeas da raça Nelore

Objetivou-se estimar parâmetros genéticos, utilizando inferência Bayesiana, para as estimativas dos parâmetros individuais de peso à maturidade (Â) e taxa de crescimento, obtidos pela função de crescimento Brody. O arquivo estava constituído de 14.563 registros de pesos e idades referentes a 1.158 fêmeas da raça Nelore, participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Para a análise das estimativas dos parâmetros da curva, via inferência bayesiana, foi proposto um modelo animal unicaráter, que incluiu como fixo o efeito de grupo contemporâneo (animais nascidos no mesmo estado, no mesmo trimestre do ano, mesmo ano e mesmo regime alimentar) e como aleatórios os efeitos genético direto e residual. Nessa análise, foram utilizados dois diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs, de 550 e 1.100 mil ciclos, com períodos de descarte amostral de 50 e 100 mil ciclos, respectivamente, e amostragens a cada 500 e 1.000 ciclos, respectivamente. As médias posteriores da variância genética aditiva e residual foram próximas, tanto para  quanto para a, mesmo quando implementados diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs. Os coeficientes de herdabilidade estimados para Â, variaram de 0,44 a 0,46, amplitude semelhante aos 0,46 a 0,48 obtidos para as estimativas de. Essas magnitudes indicam que a seleção pode ser usada como instrumento para alterar a forma da curva de crescimento desses animais. Entretanto, o uso das informações obtidas, visando à alteração da curva de crescimento dos animais, deve ser feito com grande cautela, uma vez que as características a serem trabalhadas na modificação do formato da curva de crescimento, de acordo com resultados da literatura especializada, são negativamente correlacionadas.

Análise genética da habilidade de permanência em fêmeas da raça Nelore

O objetivo deste estudo foi verificar a possibilidade da característica habilidade de permanência (HP) de matrizes ser utilizada como critério de seleção na raça Nelore. A HP foi definida como a probabilidade de uma vaca parir, no rebanho, na idade de seis anos ou depois desta idade, dado que ela teve uma parição em data anterior. Foram analisadas informações de 55.682 animais. Utilizou-se a amostragem de Gibbs para estimar os componentes de variância e um modelo de limiar de máximo a posteriori para predizer os valores genéticos. A análise forneceu estimativa posterior de herdabilidade e desvio-padrão de 0,21 ± 0,00 e tendência genética, média por ano, de 0,14% para HP. A facilidade de mensuração da característica, a estimativa de herdabilidade e a tendência indicam que a utilização desta característica como critério de seleção pode contribuir para o aumento da fertilidade do rebanho.

Comparação de diferentes estratégias para a análise de características de crescimento e de carcaça de suínos cruzados: modelos finito e infinitesimal poligênico

Foi utilizada uma análise de segregação com o uso da inferência Bayesiana para estimar componentes de variância e verificar a presença de genes de efeito principal (GEP) influenciando duas características de carcaça: gordura intramuscular (GIM), em %, e espessura de toucinho (ET), em mm; e uma de crescimento, ganho de peso (g/dia) dos 25 aos 90 kg de peso vivo (GP). Para este estudo, foram utilizadas informações de 1.257 animais provenientes de um delineamento de F2, obtidos do cruzamento de suínos machos Meishan e fêmeas Large White e Landrace. No melhoramento genético animal, os modelos poligênicos finitos (MPF) podem ser uma alternativa aos modelos poligênicos infinitesimais (MPI) para avaliação genética de características quantitativas usando pedigrees complexos. MPI, MPF e MPI combinado com MPF foram empiricamente testados para se estimar componentes de variâncias e número de genes no MPF. Para a estimação de médias marginais a posteriori de componentes de variância e de parâmetros, foi utilizada uma metodologia Bayesiana, por meio do uso da Cadeia de Markov, algoritmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings). em função dos resultados obtidos, pode-se evidenciar quatro GEP, sendo dois para GIM e dois para ET. Para ET, o GEP explicou a maior parte da variação genética, enquanto, para GIM, o GEP reduziu significativamente a variação poligênica. Para a variação do GP, não foi possível determinar a influência do GEP. As herdabilidades estimadas ajustando-se MPI para GIM, ET e GP foram de 0,37; 0,24 e 0,37, respectivamente. Estudos futuros com base neste experimento que usem marcadores moleculares para mapear os genes de efeito principal que afetem, principalmente GIM e ET, poderão lograr êxito.

Estimativas de componentes de (CO) variância de características de crescimentos na raça Nelore, utilizando inferência bayesiana

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Análise da curva de crescimento de bovinos da raça Nelore utilizando funções não-lineares em análises Bayesianas: Selma Forni. -

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise da suscetibilidade a escorregamentos: uma abordagem probabilística

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estudo da interação genótipo x ambiente sobre a produção de leite em rebanhos da raça Parodo-Suiço no Brasil, utilizando inferência Bayesiana

Verifica a presença de heterogeneidade de variâncias sobre a produção de leite na primeira lactação de fêmeas da raça Pardo-Suíço e, seu impacto sobre a avaliação genética dos reprodutores, utilizando a inferência Bayesiana por meio de amostrador de Gibbs, foram utilizados 2981 registros referentes às produções de leite e idade da vaca ao parto, em primeiras lactações de vacas da raça Pardo-Suíço, distribuídos em 62 rebanhos. Os registros foram provenientes do serviço de controle leiteiro da Associação Brasileira de Criadores de Gado Pardo Suíço, com os partos ocorridos entre os anos de 1980 a 2002. Foram estabelecidas duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desviopadrão e em análise geral foram iguais a 5802,02 ± 1929,96, 4844,37 ± 1592,99, 5373,47 ± 1849,13, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desviopadrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para a produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,48. As correlações de Pearson e Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos na análise geral, com os valores obtidos em cada classe de desvio-padrão foram todas maiores que 0,80, quando se considerou todos os reprodutores. Porém, refinando a amostra de reprodutores verifica-se que, as correlações diminuem em magnitude. Existindo uma maior variabilidade nos rebanhos presentes na classe de alto desvio-padrão e, o impacto dessa heterogeneidade de variância sobre a avaliação genética de reprodutores, é pequeno, pois a fonte principal dessa heterogeneidade é decorrente de fatores genéticos confirmando a presença de heterogeneidade de variâncias.