Title:	PREDIÇÃO DE VALORES GENÉTICOS POR MEIO DE MODELOS ROBUSTOS
Author(s):	Charles Rodrigues Bastos, Fernando Flores Cardoso, Marcos Jun Iti Yokoo e Sandro da Silva Camargo
ISBN:	978-989-8704-25-2
Editors:	Paula Miranda, Cristiano Costa, Pedro Isaías e Flávia Maria Santoro
Year:	2020
Edition:	Single
Keywords:	Estimação Genética, Valores Extremos, Melhoramento Genético Animal
Type:	Full
First Page:	157
Last Page:	164
Cover:
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Paper Abstract:	Valores extremos podem distorcer o resultado de uma avaliação genética, assim como a exclusão destes valores pode ocultar alterações relevantes em um rebanho. A predição dos valores genéticos, em uma população de indivíduos, deverá ter um nível mais elevado de precisão quando a informação fenotípica e de pedigree disponíveis corresponderem a dados fidedignos. Entretanto, fatores como o efeito potencial de lesões desconhecidas, tratamento diferenciado, doenças, ou até mesmo erros de entrada de dados são variáveis que não são consideradas nos modelos estatísticos, mas são capazes de comprometer a qualidade dos dados a ponto de influenciar significativamente o desempenho de um indivíduo, ou grupo de indivíduos, gerando valores extremos que poderão enviesar as estimativas dos parâmetros genéticos. Os estimadores estatísticos mistos, como o BLUP, são os mais utilizados para a predição de valores genéticos, porém são sensíveis a dados com valores extremos e necessitam editar ou descartar estes dados, para mitigar a distorção dos resultados. Diante disso, o objetivo deste trabalho é demonstrar que a implementação de um estimador robusto, capaz de reduzir a influência de dados com valores extremos, possibilita a predição de valores genéticos sem descartar dados. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo que calcula as equações de modelos mistos, identifica a relação entre valores extremos e o resultado da predição e introduz, quando necessário, uma variável de ponderação capaz de reduzir o desvio de cada observação em relação à média de sua unidade amostral. Foram avaliadas duas características distintas, em bovinos da raça Brangus, e houve redução de 55 e 79 por cento no intervalo entre o maior e o menor valor estimado. Os resultados obtidos demonstraram que foi possível melhorar a precisão das estimações, reduzindo, em alguns casos, a influência de valores extremos em até 90 por cento, de acordo com o desvio padrão calculado, sem descartá-los da avaliação. Desta forma, diante de conjuntos de dados com valores extremos, o estimador robusto apresentou resultados mais precisos, em comparação ao BLUP.
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