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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Koenker R, Bassett G. Regression quantiles. Econometrica 1978;46(1):33. https://doi.org/10.2307/1913643.

Briollais L, Durrieu G. Application of quantile regression to recent genetic and -omic studies. Hum Genet 2014;133(8):951–966. https://doi.org/10.1007/s00439-014-1440-6.

Wang L, Wu Y, Li R. Quantile regression for analyzing heterogeneity in ultra-high dimension. J Am Stat Assoc 2012;107(497):214-222. https://doi.org/10.1080/01621459.2012.656014.

Nascimento M, Nascimento ACC, Silva FF, Barili LD, Do Vale NM, Carneiro JE, Cruz CD, Carneiro PCS, Serão NVL. Quantile regression for genome-wide association study of flowering time-related traits in common bean. PLoS One 2018;13(1):1-14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0190303.

Fisher E, Schweiger R, Rosset S. Efficient construction of test inversion confidence intervals using quantile regression. J Comput Graph Stat 2016;29:140-148, http://arxiv.org/abs/1612.02300.

Logan JAR, Petrill SA, Hart SA, Schatschneider C, Thompson LA, Deater-Deckard K, de Thorne LS, Bartlett C. Heritability across the distribution: An application of quantile regression. Behav Genet 2012;42(2):256–267. https://doi.org/10.1007/s10519-011-9497-7.

Vinciotti V, Yu K. M-quantile regression analysis of temporal gene expression data. Stat Appl Genet Mol Biol 2009;8(1). https://doi.org/10.2202/1544-6115.1452.

Gianola D, Cecchinato A, Naya H, Schön CC. Prediction of complex traits: Robust alternatives to best linear unbiased prediction. Front Genet 2018;9:195. https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00195.

Oliveira GF, Nascimento ACC, Nascimento M, Sant’Anna IdeC, Romero JV, Azevedo CF, Bhering LL, Moura ETC. Quantile regression in genomic selection for oligogenic traits in autogamous plants: A simulation study. PLoS One 2021;16(1):1-12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243666.

Pérez-Rodríguez P, Montesinos-López OA, Montesinos-López A, Crossa J. Bayesian regularized quantile regression: A robust alternative for genome-based prediction of skewed data. Crop J 2020;8(5):713-722. https://doi.org/10.1016/j.cj.2020.04.009.

Nascimento M, e Silva FF, de Resende MDV, Cruz CD, Nascimento ACC, Viana JMS, Azebedo CF, Barroso LMA. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genet Mol Res 2017;16(1). https://doi.org/10.4238/GMR16019538.

Barroso LMA, Nascimento M, Nascimento ACC, Silva FF, Serão NVL, Cruz, CD, et al. Regularized quantile regression for SNP marker estimation of pig growth curves, J. Anim Sci Biotechnol 2017;8:59. https://doi.org/10.1186/s40104-017-0187-z.

Nascimento AC, Nascimento M, Azevedo C, Silva F, Barili L, Vale N, et al. Quantile regression applied to genome-enabled prediction of traits related to flowering time in the common bean. Agronomy 2019;9(12):1-11. https://doi.org/10.3390/agronomy9120796.

López-Cruz M, Crossa J, Bonnett D, Dreisigacker S, Poland J, Jannink JL, Singh RP, Autrique E, de los Campos G. Increased prediction accuracy in wheat breeding trials using a Marker × Environment interaction genomic selection model. G3 Genes Genom Genet 2015;5(4):569–582. https://doi.org/10.1534/g3.114.016097.

Pérez-Rodríguez P, Crossa J, Rutkoski J, Poland J, Singh R, Legarra A, et al. Single-step genomic and Pedigree Genotype × Environment interaction models for predicting wheat lines in international environments. Plant Genome 2017;10(2). https://doi.org/10.3835/plantgenome2016.09.0089.

Christensen O, Lund M. Genomic relationship matrix when some animals are not genotyped. Genet Sel Evol 2010;42(2):1-8. http://www.gsejournal.org/content/42/1/2.

Aguilar I, Misztal I, Johnson DL, Legarra A, Tsuruta S, Lawlor TJ. Hot topic: A unified approach to utilize phenotypic, full pedigree, and genomic information for genetic evaluation of Holstein final score. J Dairy Sci 2010;93(2):743-752. https://doi.org/10.3168/jds.2009-2730.

Crossa J, Pérez P, de los Campos G, Mahuku G, Dreisigacker S, Magorokosho C. Genomic selection and prediction in plant breeding. J Crop Improv 2011;25(3):239-261. https://doi.org/10.1080/15427528.2011.558767.

Arnold BC, Beaver RJ. Hidden truncation models. Shankhya. Indian J Stat 2000;62(1):23–35. http://www.jstor.org/stable/25051286. Accessed Jul 6, 2022.

Montesinos-López A, Montesinos-López OA, Villa-Diharce ER, Gianola D, Crossa J. A robust Bayesian genome-based median regression model. Theor Appl Genet 2019;132(5):1587-1606. https://doi.org/10.1007/s00122-019-03303-6.

Pérez-Rodríguez P, Villaseñor-Alva JA. On testing the skew normal hypothesis. J Stat Plan Inference 2010;140(11):3148-3159. https://doi.org/10.1016/j.jspi.2010.04.013.

Pérez-Rodríguez P, Acosta-Pech R, Pérez-Elizalde S, Cruz CV, Espinosa JS, Crossa J. A Bayesian genomic regression model with skew normal random errors. G3 Genes|Genom|Genet 2018;8(5):1771–1785. https://doi.org/10.1534/g3.117.300406.

Domínguez-Viveros J. Parámetros genéticos en la varianza residual de variables de comportamiento en toros de lidia. Arch Zoot 2020;69(267):354–358. https://doi.org/10.21071/az.v69i267.5354.

Spiegelhalter DJ, Best NG, Carlin BP, van der Linde A. Bayesian measures of model complexity and fit. J R Stat Soc: Series B Stat Methodol 2002;64(4):583–639. https://doi.org/10.1111/1467-9868.00353.

R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for statistical computing 2021. Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.

Pérez P, de los Campos G. Genome-wide regression and prediction with the BGLR statistical package. Genetics 2014;198(2):483-495. https://doi.org/10.1534/genetics.114.164442.

Mendes dos Santos P, Nascimento ACC, Nascimento M, Fonseca e Silva F, Azevedo CF, Mota RR, et al. Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. Pesqui Agropecu Bras 2018;53(9):1011–1017. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2018000900004.

Gianola D. Priors in whole-genome regression: The Bayesian alphabet returns. Genetics 2013;194(3):573-596. https://doi.org/10.1534/genetics.113.151753.

de los Campos G, Hickey JM, Pong-Wong R, Daetwyler HD, Calus MPL. Whole-genome regression and prediction methods applied to plant and animal breeding. Genetics 2013;193(2):327-345. https://doi.org/10.1534/genetics.112.143313.

Ferragina A, de los Campos G, Vazquez AI, Cecchinato A, Bittante G. Bayesian regression models outperform partial least squares methods for predicting milk components and technological properties using infrared spectral data. J Dairy Sci 2015;98(11):8133-8151. https://doi.org/10.3168/jds.2014-9143.

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
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    701
  • PDF
    302
  • PDF
    286
  • Texto completo
    496

Número

Sección

Artículos

Métrica

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a