Aplicação de Modelos Mistos e SVM em Seleção Genômica de árvores de Eucalipto - Vasconcelos, Ana Gabriela Pereira; de Andrade, Joanlise Marco Leon; de Andrade, Bernardo Borba; Grattapaglia, Dario; de Lima, Bruno Marco (Sigmae, 2019)
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.