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

Authors

  • Ana Gabriela Pereira Vasconcelos Universidade de São Paulo
  • Joanlise Marco Leon de Andrade Universidade de Brasília
  • Bernardo Borba de Andrade Universidade de brasília https://orcid.org/0000-0003-4688-9733
  • Dario Grattapaglia Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia https://orcid.org/0000-0002-0050-970X
  • Bruno Marco de Lima Centro de Tectonologia - Fibria

Keywords:

Seleção genômica, melhoramento genético, regressão ridge, validação cruzada, SVM

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.

Author Biographies

Ana Gabriela Pereira Vasconcelos, Universidade de São Paulo

Bacharel em Estatística pela Universidade de Brasília, atualmente aluna de mestrado em Estatística no Instituto de Matemática e Estatísica IME-USP.

Joanlise Marco Leon de Andrade, Universidade de Brasília

Possui graduação em Estatística pela Universidade de Brasília (1999), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2002), mestrado e doutorado em Epidemiologia pela Universidade de Minnesota (2004 e 2008). Atualmente é professora no departamento de Estatística da UnB. Áreas de maior interesse incluem Estatística Genética, Análise de Microarrays, Genética de Doenças Cardíacas e Autoimunes.

Bernardo Borba de Andrade, Universidade de brasília

Professor Associado da Universidade de Brasília. Atua na área de Probabilidade e Estatística com linhas de pesquisa em Modelos de Regressão e Probabilidade Aplicada.

Dario Grattapaglia, Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia

Engenheiro florestal pela Universidade de Brasília (1985) e PhD em Genética (co-major em Ciências Florestais) pela North Carolina State University (1994) (Phi Kappa Phi Honor Society Chapter 33 - 1992). Pesquisador Científico A e Líder de projetos da EMBRAPA Recursos Genéticos e Biotecnologia desde 1994 e Professor do programa de pós-graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia da Universidade Católica de Brasília desde 2000. Também atua como Adjunct Professor na North Carolina State University desde 2016 e é professor credenciado para orientação de pós-graduandos na UnB desde 1995 e co-orientação pontual na USP-Esalq desde 1997. É sócio fundador e proprietário da Heréditas/Genomax Tecnologia em Análise de DNA Ltda. desde 1996. Sua área de atuação é centrada na genética, melhoramento e ciências genômicas de plantas com ênfase em espécies florestais. Tangencialmente também desenvolve pesquisa na área de genética de populações e forense de seres humanos e animais domésticos. Atuou como editor associado da revista Tree Genetics and Genomes (Springer) de 2005 a 2016 e atualmente é editor associado da revista Heredity (Nature Publishing) e da Genetics and Molecular Biology (Sociedade Brasileira de Genética) desde 2009. É consultor de agências de fomento científico no Brasil (CNPq, FAPESP, FINEP, CAPES) e exterior (US National Science Foundation, USDA Plant Genome Initative, Australian Research Council, Genome Canada, France Genomique) e atua ainda como consultor técnico científico na interface entre genômica e melhoramento genético para empresas de base florestal no Brasil e exterior. Atuou como membro do painel de consultores (Review Advisory Panel) do Generation Challenge Program (CGIAR-FAO) e como membro de conselhos de consultores científicos (Scientific Advisory Boards) de projetos de pesquisa em genômica florestal no Canadá (Genome Canada), e projetos da Comunidade Européia. Foi eleito membro titular da Academia Brasileira de Ciências em 2012.

Bruno Marco de Lima, Centro de Tectonologia - Fibria

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade de São Paulo (2006), mestrado em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (2010) e doutorado em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (2014). Atualmente é pesquisador em melhoramento florestal - Fibria Celulose.

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Published

29-07-2019

How to Cite

Vasconcelos, A. G. P., de Andrade, J. M. L., de Andrade, B. B., Grattapaglia, D., & de Lima, B. M. (2019). Aplicação de Modelos Mistos e SVM em Seleção Genômica de árvores de Eucalipto. Sigmae, 8(2), 532–553. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1032