The Wild Bootstrap for the Variance Radio Test.

Rapport de recherche

Essays on bootstrap in econometrics

Ma thèse est composée de trois essais sur l'inférence par le bootstrap à la fois dans les modèles de données de panel et les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peut être faible. La théorie asymptotique n'étant pas toujours une bonne approximation de la distribution d'échantillonnage des estimateurs et statistiques de tests, je considère le bootstrap comme une alternative. Ces essais tentent d'étudier la validité asymptotique des procédures bootstrap existantes et quand invalides, proposent de nouvelles méthodes bootstrap valides. Le premier chapitre #co-écrit avec Sílvia Gonçalves# étudie la validité du bootstrap pour l'inférence dans un modèle de panel de données linéaire, dynamique et stationnaire à effets fixes. Nous considérons trois méthodes bootstrap: le recursive-design bootstrap, le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap. Ces méthodes sont des généralisations naturelles au contexte des panels des méthodes bootstrap considérées par Gonçalves et Kilian #2004# dans les modèles autorégressifs en séries temporelles. Nous montrons que l'estimateur MCO obtenu par le recursive-design bootstrap contient un terme intégré qui imite le biais de l'estimateur original. Ceci est en contraste avec le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap dont les distributions sont incorrectement centrées à zéro. Cependant, le recursive-design bootstrap et le pairs bootstrap sont asymptotiquement valides quand ils sont appliqués à l'estimateur corrigé du biais, contrairement au fixed-design bootstrap. Dans les simulations, le recursive-design bootstrap est la méthode qui produit les meilleurs résultats. Le deuxième chapitre étend les résultats du pairs bootstrap aux modèles de panel non linéaires dynamiques avec des effets fixes. Ces modèles sont souvent estimés par l'estimateur du maximum de vraisemblance #EMV# qui souffre également d'un biais. Récemment, Dhaene et Johmans #2014# ont proposé la méthode d'estimation split-jackknife. Bien que ces estimateurs ont des approximations asymptotiques normales centrées sur le vrai paramètre, de sérieuses distorsions demeurent à échantillons finis. Dhaene et Johmans #2014# ont proposé le pairs bootstrap comme alternative dans ce contexte sans aucune justification théorique. Pour combler cette lacune, je montre que cette méthode est asymptotiquement valide lorsqu'elle est utilisée pour estimer la distribution de l'estimateur split-jackknife bien qu'incapable d'estimer la distribution de l'EMV. Des simulations Monte Carlo montrent que les intervalles de confiance bootstrap basés sur l'estimateur split-jackknife aident grandement à réduire les distorsions liées à l'approximation normale en échantillons finis. En outre, j'applique cette méthode bootstrap à un modèle de participation des femmes au marché du travail pour construire des intervalles de confiance valides. Dans le dernier chapitre #co-écrit avec Wenjie Wang#, nous étudions la validité asymptotique des procédures bootstrap pour les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peu être faible. Nous montrons analytiquement qu'un bootstrap standard basé sur les résidus et le bootstrap restreint et efficace #RE# de Davidson et MacKinnon #2008, 2010, 2014# ne peuvent pas estimer la distribution limite de l'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée #EMVIL#. La raison principale est qu'ils ne parviennent pas à bien imiter le paramètre qui caractérise l'intensité de l'identification dans l'échantillon. Par conséquent, nous proposons une méthode bootstrap modifiée qui estime de facon convergente cette distribution limite. Nos simulations montrent que la méthode bootstrap modifiée réduit considérablement les distorsions des tests asymptotiques de type Wald #$t$# dans les échantillons finis, en particulier lorsque le degré d'endogénéité est élevé.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Bootstrapping Autoregressions with Conditional Heteroskedasticity of Unknown Form

Conditional heteroskedasticity is an important feature of many macroeconomic and financial time series. Standard residual-based bootstrap procedures for dynamic regression models treat the regression error as i.i.d. These procedures are invalid in the presence of conditional heteroskedasticity. We establish the asymptotic validity of three easy-to-implement alternative bootstrap proposals for stationary autoregressive processes with m.d.s. errors subject to possible conditional heteroskedasticity of unknown form. These proposals are the fixed-design wild bootstrap, the recursive-design wild bootstrap and the pairwise bootstrap. In a simulation study all three procedures tend to be more accurate in small samples than the conventional large-sample approximation based on robust standard errors. In contrast, standard residual-based bootstrap methods for models with i.i.d. errors may be very inaccurate if the i.i.d. assumption is violated. We conclude that in many empirical applications the proposed robust bootstrap procedures should routinely replace conventional bootstrap procedures for autoregressions based on the i.i.d. error assumption.

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

Determination and Molecular Analysis of the Complete Genome Sequence of Two Wild-Type Rabies Viruses Isolated from a Haematophagous Bat and a Frugivorous Bat in Brazil

The complete genome sequences of two Brazilian wild-type rabies viruses (RABV), a BR-DR1 isolate from a haematophagous bat (Desmodus rotundus) and a BR-AL1 isolate from a frugivorous bat (Artibeus lituratus), were determined. The genomes of the BR-DR1 and RR-AL1 had 11,923 and 11,922 nt, respectively, and both encoded the five standard genes of rhabdoviruses. The complete nucleotide sequence identity between the BR-DR1 and BR-AL1 isolates was 97%. The BR-DR1 and BR-AL1 isolates had some conserved functional sites revealed by the fixed isolates, whereas both isolates had unique amino acid substitutions in the antigenic region IV of the nucleocapsid gene. Therefore, it is speculated that both isolates were nearly identical in virologic character. According to our phylogenetic analysis based on the complete genomes, both isolates belonged to genotype 1, and to the previously defined ""vampire bat-related RABV lineage"" which consisted of mainly D. rotundus- and A. lituratus- isolates; however, a branch pattern with high bootstrap values suggested that BR-DR1 was more closely related to the 9001FRA isolate, which was collected from a dog bitten by a bat in French Guiana, than to BR-AL1. This result suggests that the vampire bat-related RABV lineage includes Brazilian vampire bat and Brazilian frugivorous bat RABV and is further divided into Brazilian vampire bat and Brazilian frugivorous bat RABV sub-lineages. The phylogenetic analysis based on the complete genomes was valuable in discriminating among very closely related isolates.

Rickettsial Infection in Ticks Collected from Road-Killed Wild Animals in Rio de Janeiro, Brazil

During 2008D2010, ticks were collected from road-killed wild animals within the Serra dos Orgaos National Park area in the state of Rio de Janeiro, Brazil. In total, 193 tick specimens were collected, including Amblyomma dubitatum Neumann and Amblyomma cajennense (F.) from four Hydrochoerus hydrochaeris (L.), Amblyomma calcaratum Neumann and A. cajennense from four Tamandua tetradactyla (L.), Amblyomma aureolatum (Pallas) and A. cajennense from five Cerdocyon thous L., Amblyomma longirostre (Koch) from one Sphiggurus villosus (Cuvier), Amblyomma varium Koch from three Bradypus variegatus Schinz, and A. cajennense from one Buteogallus meridionalis (Latham). Molecular analyses based on polymerase chain reaction targeting two rickettsial genes (gltA and ompA) on tick DNA extracts showed that 70.6% (12/17) of the A. dubitatum adult ticks, and all Amblyomma sp. nymphal pools collected from capybaras were shown to contain rickettsial DNA, which after DNA sequencing, revealed to be 100% identical to the recently identified Rickettsia sp. strain Pampulha from A. dubitatum ticks collected in the state of Minas Gerais, Brazil. Phylogenetic analysis with concatenated sequences (gltA-ompA) showed that our sequence from A. dubitatum ticks, referred to Rickettsia sp. strain Serra dos Orgaos, segregated under 99% bootstrap support in a same cluster with Old World rickettsiae, namely R. tamurae, R. monacensis, and Rickettsia sp. strain 774e. Because A. dubitatum is known to bite humans, the potential role of Rickettsia sp. strain Serra dos Orgaos as human pathogen must be taken into account, because both R. tamurae and R. monacencis have been reported infecting human beings.

Wildlife Trade In Brazil: A Closer Look At Wild Pets Welfare Issues.

Wild animals have been kept as pets for centuries, in Brazil companionship is one of the main reasons why wild species are legally bred and traded. This paper is an attempt to call the attention for problems concerning the welfare of wild pets involved in the trading system in Brazil. Some issues presented are: a) the significant increase in the number of wildlife breeders and traders and the difficulties faced by of the Brazilian government in controlling this activity; b) the main welfare issues faced by breeders and owners of wild pets; and c) the destination of wild pets no longer wanted. Finally, some recommendations are made having the welfare of the animals as a priority.

New Microsatellite Markers For Wild And Commercial Species Of Passiflora (passifloraceae) And Cross-amplification.

• We developed the first microsatellites for Passiflora setacea and characterized new sets of markers for P. edulis and P. cincinnata, enabling further genetic diversity studies to support the conservation and breeding of passion fruit species. • We developed 69 microsatellite markers and, in conjunction with assessments of cross-amplification using primers available from the literature, present 43 new polymorphic microsatellite loci for three species of Passiflora. The mean number of alleles per locus was 3.1, and the mean values of the expected and observed levels of heterozygosity were 0.406 and 0.322, respectively. • These microsatellite markers will be valuable tools for investigating the genetic diversity and population structure of wild and commercial species of passion fruit (Passiflora spp.) and may be useful for developing conservation and improvement strategies by contributing to the understanding of the mating system and hybridization within the genus.

Molecular Genetic Variability Of Commercial And Wild Accessions Of Passion Fruit (passiflora Spp.) Targeting Ex Situ Conservation And Breeding.

Passiflora species are distributed throughout Latin America, and Brazil and Colombia serve as the centers of diversity for this genus. We performed cross-species amplification to evaluate 109 microsatellite loci in 14 Passiflora species and estimated the diversity and genetic structure of Passiflora cincinnata, Passiflora setaceae and Passiflora edulis. A total of 127 accessions, including 85 accessions of P. edulis, a commercial species, and 42 accessions of 13 wild species, were examined. The cross-species amplification was effective for obtaining microsatellite loci (average cross-amplification of 70%). The average number of alleles per locus (five) was relatively low, and the average diversity ranged from 0.52 in P. cincinnata to 0.32 in P. setacea. The Bayesian analyses indicated that the P. cincinnata and P. setacea accessions were distributed into two groups, and the P. edulis accessions were distributed into five groups. Private alleles were identified, and suggestions for core collections are presented. Further collections are necessary, and the information generated may be useful for breeding and conservation.

Phylogenetic And Phylogeographic Mapping Of The Avian Coronavirus Spike Protein-encoding Gene In Wild And Synanthropic Birds.

The evolution and population dynamics of avian coronaviruses (AvCoVs) remain underexplored. In the present study, in-depth phylogenetic and Bayesian phylogeographic studies were conducted to investigate the evolutionary dynamics of AvCoVs detected in wild and synanthropic birds. A total of 500 samples, including tracheal and cloacal swabs collected from 312 wild birds belonging to 42 species, were analysed using molecular assays. A total of 65 samples (13%) from 22 bird species were positive for AvCoV. Molecular evolution analyses revealed that the sequences from samples collected in Brazil did not cluster with any of the AvCoV S1 gene sequences deposited in the GenBank database. Bayesian framework analysis estimated an AvCoV strain from Sweden (1999) as the most recent common ancestor of the AvCoVs detected in this study. Furthermore, the analysis inferred an increase in the AvCoV dynamic demographic population in different wild and synanthropic bird species, suggesting that birds may be potential new hosts responsible for spreading this virus.

Exposure of free-ranging wild carnivores, horses and domestic dogs to Leptospira spp in the northern Pantanal, Brazil

Leptospirosis is a zoonotic disease affecting most mammals and is distributed throughout the world. Several species of domestic and wild animals may act as reservoirs for this disease. The purpose of this study was to assess the exposure of free-ranging wild carnivores, horses and domestic dogs on a private reserve located in the northern Pantanal (Brazil) and the surrounding areas to Leptospira spp from 2002-2006, 75 free-ranging wild carnivores were captured in the Pantanal and serum samples were collected. In addition, samples from 103 domestic dogs and 23 horses in the region were collected. Serum samples were tested for the presence of Leptospira antibodies using the microscopic agglutination test. Thirty-two wild carnivores (42.7%) were considered positive with titres > 100, and 18 domestic dogs (17.5%) and 20 horses (74.1%) were also found to be positive. Our study showed that horses, dogs and several species of free-ranging wild carnivores have been exposed to Leptospira spp in the Pantanal, suggesting that the peculiar characteristics of this biome, such as high temperatures and an extended period of flooding, may favour bacterial persistence and transmission. In this region, wild carnivores and horses seem to be important hosts for the epidemiology of Leptospira species.

Precision of distances and ordering of microsatellite markers in consensus linkage maps of chromosomes 1, 3 and 4 from two reciprocal chicken populations using bootstrap sampling

Some factors complicate comparisons between linkage maps from different studies. This problem can be resolved if measures of precision, such as confidence intervals and frequency distributions, are associated with markers. We examined the precision of distances and ordering of microsatellite markers in the consensus linkage maps of chromosomes 1, 3 and 4 from two F 2 reciprocal Brazilian chicken populations, using bootstrap sampling. Single and consensus maps were constructed. The consensus map was compared with the International Consensus Linkage Map and with the whole genome sequence. Some loci showed segregation distortion and missing data, but this did not affect the analyses negatively. Several inversions and position shifts were detected, based on 95% confidence intervals and frequency distributions of loci. Some discrepancies in distances between loci and in ordering were due to chance, whereas others could be attributed to other effects, including reciprocal crosses, sampling error of the founder animals from the two populations, F(2) population structure, number of and distance between microsatellite markers, number of informative meioses, loci segregation patterns, and sex. In the Brazilian consensus GGA1, locus LEI1038 was in a position closer to the true genome sequence than in the International Consensus Map, whereas for GGA3 and GGA4, no such differences were found. Extending these analyses to the remaining chromosomes should facilitate comparisons and the integration of several available genetic maps, allowing meta-analyses for map construction and quantitative trait loci (QTL) mapping. The precision of the estimates of QTL positions and their effects would be increased with such information.

DNA extraction from hair shafts of wild Brazilian felids and canids

Wild felids and canids are usually the main predators in the food chains where they dwell and are almost invisible to behavior and ecology researchers. Due to their grooming behavior, they tend to swallow shed hair, which shows up in the feces. DNA found in hair shafts can be used in molecular studies that can unravel, for instance, genetic variability, reproductive mode and family structure, and in some species, it is even possible to estimate migration and dispersion rates in given populations. First, however, DNA must be extracted from hair. We extracted successfully and dependably hair shaft DNA from eight wild Brazilian felids, ocelot, margay, oncilla, Geoffroy's cat, pampas cat, jaguarundi, puma, and jaguar, as well as the domestic cat and from three wild Brazilian canids, maned wolf, crab-eating fox, and hoary fox, as well as the domestic dog. Hair samples came mostly from feces collected at the Sao Paulo Zoo and were also gathered from non-sedated pet or from recently dead wild animals and were also collected from museum specimens. Fractions of hair samples were stained before DNA extraction, while most samples were not. Our extraction protocol is based on a feather DNA extraction technique, based in the phenol: chloroform: isoamyl alcohol general method, with proteinase K as digestive enzyme.