Aplicação de Modelos Mistos e SVM em Seleção Genômica de árvores de Eucalipto

Abstract

Programas de melhoramento genético de árvores de floresta visam aumentar a 
qualidade e ganho econômico de suas plantações por meio de manipulação genética.
Porém essa tarefa envolve desafios como longos ciclos de cruzamento e altos custos 
de coleta de fenótipos. Nesse sentido, abordagens que avaliam valores genéticos de 
árvores jovens sem a necessidade de fenotipagem, possuem o potencial de superar estes
 desafios. Uma delas é a Seleção Genômica, que consiste em se utilizar informações
 moleculares para se estimar efeitos de marcadores genéticos com base em um modelo
 de predição. O modelo, desenvolvido em uma população de treinamento com informações 
genotípicas e fenotípicas, é utilizado para se obter valores genéticos baseados em dados 
genotípicos de plantas candidatas. Portanto, a escolha do modelo é uma etapa essencial. 
Este estudo compara modelos mistos e SVMs em dados de eucaliptos, além de avaliar fatores 
que influenciam as métricas obtidas, como características genéticas, qualidade dos fenótipos 
e efeitos de parentesco. Notou-se que os modelos para os fenótipos com maiores herdabilidades
apresentaram medidas de previsão superiores. Ainda foi possível verificar a importância do 
controle dos efeitos de parentesco por meio da validação cruzada para a obtenção de métricas
menos otimistas, uma vez que os modelos são utilizados com dados de indivíduos não incluídos
na população de treinamento. Por fim, observou-se que os modelos de regressão e de SVM 
apresentaram resultados consistentes, os quais evidenciaram que sua escolha deve depender
do estudo em questão.