Voltar
Artigo Produção Nacional Revisado por pares
BIBTEX RIS

Inferencia Bayesiana y metodología de modelos lineales mixtos aplicados al mejoramiento del maíz

2006; Pontifical Catholic University of Chile; Volume: 33; Issue: 3 Linguagem: Espanhol

ISSN

0718-3267

Autores

Freddy Mora, Emmanuel Arnhold,

Tópico(s)

Genetic and phenotypic traits in livestock

Resumo

F. Mora y E. Arnhold. 2006. Inferencia Bayesiana y metodologia de modelos lineales mixtos aplicados al mejoramiento del maiz. Cien. Inv. Agr. 33(3):217-223. El objetivo del presente trabajo fue examinar los valores geneticos y componentes de varianza de la capacidad de expansion y produccion de granos a traves de inferencia Bayesiana y metodologia de modelos lineales mixtos, en 96 familias S3 de maiz (Zea mays L.). Se obtuvieron las mejores predicciones lineares no sesgadas (BLUP) del efecto familiar, considerando el metodo de maxima verosimilitud restringida (REML) para la estimacion de componentes de varianza. El algoritmo de cadenas independientes (IC) se utilizo como un metodo de inferencia Bayesiana. Las varianzas residual y familiar fueron muy similares entre IC y REML. Las heredabilidades dieron imperceptibles diferencias entre ambas metodologias, siendo estas solo de orden de aproximacion. Diferencias evidentes fueron observadas entre las desviaciones estandar de las estimativas, siendo las de REML mayores. La heredabilidad fue moderada para la produccion de granos y alta para la capacidad de expansion, indicando que simples metodos de seleccion pueden ser aplicados. Usando IC y BLUP para la prediccion de valores geneticos, no se evidenciaron cambios relevantes en el ordenamiento de las familias, lo que fue confirmado con valores de correlacion de Spearman altos y significativos, variando desde 0,9941±0,004 a 0,9973±0,001. Correlacion de Pearson entre los valores BLUP de la capacidad de expansion y produccion de granos fue bajo, negativo y no significativo (Gs=-0,0320±0,02). Se concluyo que la inferencia Bayesiana, a traves de IC, podria ser una importante herramienta para los programas de mejoramiento del maiz, al igual que el analisis clasico de modelos lineares mixtos.

Referência(s)