Regresión cuantil para predicción de caracteres complejos en bovinos Suizo Europeo usando marcadores SNP y pedigrí

Autores/as

  • Jonathan Emanuel Valerio-Hernández Universidad Autónoma Chapingo. Posgrado en Producción Animal. Carretera Federal México-Texcoco Km 38.5, 56227, Texcoco, Estado de México, México.
  • Paulino Pérez-Rodríguez Colegio de Postgraduados. Socio Economía Estadística e Informática. Carretera Federal México-Texcoco Km 36.5, 56230, Texcoco, Estado de México.
  • Agustin Ruíz-Flores Universidad Autónoma Chapingo. Posgrado en Producción Animal. Carretera Federal México-Texcoco Km 38.5, 56227, Texcoco, Estado de México, México.

DOI:

https://doi.org/10.22319/rmcp.v14i1.6182

Palabras clave:

Regresión cuantil, GBLUP, ssGBLUP

Resumen

Los modelos de predicción genómica generalmente suponen que los errores se distribuyen como variables aleatorias normales, independientes e idénticamente distribuidas con media cero e igual varianza. Esto no siempre se cumple, además puede haber fenotipos distantes de la media poblacional, los que usualmente se eliminan al realizar la predicción. La regresión cuantil (QR) afronta aspectos estadísticos como alta dimensionalidad, multicolinealidad y distribución fenotípica diferente de la normal. El objetivo de este trabajo fue comparar QR utilizando información de marcadores y pedigrí con los métodos alternativos tales como mejor predicción lineal insesgada genómica (GBLUP) y mejor predicción lineal insesgada genómica en un solo paso (ssGBLUP) para analizar los pesos al nacimiento (PN), destete (PD) y al año (PA) de bovinos Suizo Europeo y datos simulados con diferente grado de asimetría y proporción de datos atípicos. La capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante validación cruzada. El desempeño predictivo de QR tanto sólo con información de marcadores como con marcadores más pedigrí, con el conjunto de datos reales, fue mejor que las metodologías GBLUP y ssGBLUP para PD y PA. Para PN GBLUP y ssGBLUP fueron mejores, sin embargo, solo se utilizaron los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75, y la distribución de PN no fue asimétrica. En el experimento de datos simulados, las correlaciones entre efectos de marcador “verdadero” y efectos estimados, así como las correlaciones de señales “verdaderas” y estimadas fueron más altas cuando se usó QR comparado con GBLUP. Las ventajas de QR fueron más notorias con distribución asimétrica de los fenotipos y con mayor proporción de datos atípicos, como fue el caso del conjunto de datos simulados.

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Publicado

27.12.2022

Cómo citar

Valerio-Hernández, J. E., Pérez-Rodríguez, P., & Ruíz-Flores, A. (2022). Regresión cuantil para predicción de caracteres complejos en bovinos Suizo Europeo usando marcadores SNP y pedigrí. Revista Mexicana De Ciencias Pecuarias, 14(1), 172–189. https://doi.org/10.22319/rmcp.v14i1.6182
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