Influência da informação a priori na avaliação genética animal utilizando dados simulados

Abstract

Estudos de simulação foram conduzidos com o objetivo de verificar a influência da informação a priori nas avaliações genéticas dos animais. Foi simulado um genoma de 3.000 centimorgans, considerando-se uma única característica quantitativa, determinada por 800 locos, com dois alelos por loco, na qual a herdabilidade variou de 0,40 a 0,60. Foram simulados 1.500 machos e 1.500 fêmeas, que formaram a população-base. A partir da população-base, foram formados três tamanhos de populações: POP1 (100 animais), POP2 (300 animais) e POP3 (1.600 animais). Foram empregados três níveis de informação a priori: priors não-informativos (PNI), priors pouco informativos (PPI) e priors informativos (PI). Foram avaliadas também as conseqüências de se incluir nas análises valores de priors superestimados (com 50% de erro), considerados pouco informativos e informativos. Para verificação da influência de diferentes níveis de informação na avaliação genética, foram utilizadas a Porcentagem de Erro em relação ao valor verdadeiro dos componentes de variância, a Correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro entre os valores genéticos reais e os preditos. As populações POP1 e POP2 apresentaram maiores porcentagens de erro e foram mais sensíveis às informações a priori. Maiores níveis de informação conduziram a melhores estimativas das variâncias, sendo que os QME apresentaram-se menores com o aumento do nível de informação, principalmente para as populações pequenas. Entretanto, as Correlações de Spearman permaneceram sempre inferiores a 0,70 para POP1 e POP2, indicando grandes alterações nas classificações dos animais. Conclui-se que existe uma perda ao se trabalhar com conjuntos de dados pequenos, mesmo quando informações a priori adicionais estão disponíveis.

The influence of a priori information on animal genetic evaluation was studied using a simulated 3.000 centimorgans genome, for a single trait governed by 800 loci, with two alleles for locus, and heritability varying from 0.40 to 0.60. Three populations with different sizes were derived from the base-population constituted by 1.500 males and 1.500 females: POP1 (100 animals), POP2 (300 animals) and POP3 (1.600 animals). Three a priori information levels were considered: no-informative priors (PNI), slightly informative priors (PPI) and informative priors (PI). The effect of using overestimated priors (with 50% error), considering slightly informative and informative priors on genetic evaluation was also studied. The influence of different levels of prior information on genetic evaluation was evaluated by the following criteria: error percentage related to the true value of variance components, Spearman correlation and Mean Square Error between real and predicted genetic values. POP1 and POP2 presented larger Error Percentages and were more sensitive to prior information. Larger levels of information led to best variance estimates and QME became smaller by increasing the information level, mainly for small populations. However, Spearman correlation were lower than 0.70 for POP1 and POP2, indicating significant changes in ranking of animals. Therefore, genetic evaluation of small populations is problematic, even if additional prior information is available.