Una aplicación del enfoque bayesiano para estimar componentes de varianza y heredabilidad
DOI:
https://doi.org/10.21704/ac.v80i2.1455Abstract
Este trabajo tiene por objetivo estimar los componentes de variancia del efecto genético aditivo del animal y del rebaño, así como la heredabilidad aditiva y la proporción de la varianza ambiental rebaño, a partir de un conjunto de datos de lactaciones de ganado lechero de raza Holteins con información genealógica. Para obtener estos estimados se utilizó un modelo lineal mixto para la producción de leche, en función de los efectos fijos del factor número de lactación y de la covariable logaritmo del número de días en leche. La parte aleatoria del modelo estuvo en función del efecto genético aditivo del animal, del efecto del rebaño y del error. El modelo fue ajustado vía inferencia bayesiana utilizando el muestreo de Gibbs.
Downloads
References
Blasco, A. 2001. The Bayesian controversy in animal inbreeding. Journal of Animal Science 79(8): 2023-2046.
Hadfield, JD. 2010. MCMC Methods for Multi–response Generalized Linear Mixed Models: The MCMCglmm R Package. Journal of Statistical Software, 33(2): 1-22. Consultado 13 julio 2014. Disponible en: https://www.jstatsoft.org/article/view/v033i02/v33i02.pdf
Mrode, R. 2014. Linear Model for the Prediction of Animal Breeding Value. 3 ed. Edinburgh, UK, CABI. 343 p.
Sorensen, D.; Gianola, D. 2002. Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics. New York. Estados Unidos, Springer-Verlag. 740 p
Vazquez, AI.; Bates, D.; Rosa GJ., Gianola, D.; Weigel, KA. 2010. Technical note: An R package for fitting generalized linear mixed models in animal breeding1. Journal of Animal Science 88(2): 497-504.
Wang, D.; Rutledge, J.; Gianola, D. 1993. Marginal inferences about variance components in a mixed linear models using Gibbs sampling. Genetics Selection Evolution, 25(1):41-62.
Wang, D.; Rutledge, J.; Gianola, D. 1994. Bayesian analysis of mixed linear models via Gibbs sampling with an application to litter size in Iberian pigs. Genetics Selection Evolution, BioMed Central 26(2): 91-115.