Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos

Ferreira Centro de Ciências Exatas Departamento de Estatística) Azevedo, CamilaFonseca e Centro de Ciências Exatas Departamento de Estatística) Silva, FabyanoDeon Vilela de Rezende, MarcosAlexandre Centro de Ciências Exatas Departamento de Estatística) Peternelli, LuizEliza Facione Guimarães, SimoneSávio Lopes, Paulo

A principal contribuição da genética molecular é a utilização direta das informações de DNA no processo de identificação de indivíduos geneticamente superiores. Sob esse enfoque, idealizou-se a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection - GWS), a qual consiste na análise de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) amplamente distribuídos no genoma. Devido a esse grande número de SNPs, geralmente maior que o número de indivíduos genotipados, e à alta colinearidade entre eles, métodos de redução de dimensionalidade são requeridos. Dentre estes, destaca-se o método de regressão via Quadrados Mínimos Parciais (Partial Least Squares - PLS), que além de solucionar tais problemas, permite uma abordagem multivariada, considerando múltiplos fenótipos. Diante do exposto, objetivou-se aplicar e comparar a regressão PLS univariada (UPLS) e multivariada (MPLS) na GWS para características de carcaça em uma população F2 de suínos Piau×Comercial. Os resultados evidenciaram a superioridade do método MPLS, uma vez que este proporcionou maiores valores de acurácia em relação à abordagem univariada.

1. redução de dimensionalidade
2. sisriate analysis
3. genomic selection
4. seleção genômica
5. dimensionality reduction
6. análise multivariada