Seleção de marcadores utilizando probabilidade a posteriori de inclusão no modelo para predição genômica

Com o aumento constante da população mundial, a demanda por alimentos está crescendo diariamente, embora as áreas agricultáveis estejam chegando ao seu limite territorial. Uma solução para enfrentar esse desafio é a aplicação do melhoramento genético, que ganha cada vez mais destaque devido à sua capacidade de aumentar a produtividade e melhorar a qualidade dos alimentos em uma área de cultivo limitada. Com os avanços na genética molecular, é possível obter informações genéticas diretamente do DNA por meio de marcadores moleculares, especialmente os SNP (Single Nucleotide Polimorphism), que têm sido utilizados em estudos de Seleção Genômica Ampla (GWS, Genome Wide Selection). A GWS busca estimar os valores genéticos genômicos (GEBV, Genomic Estimated Breeding Value) dos indivíduos com base em informações genotípicas. No entanto, ao ajustar o modelo de predição, a alta dimensionalidade e multicolinearidade representam desafios, uma vez que o número de marcadores é muito superior ao número de indivíduos avaliados. Como nem todos os marcadores do genoma influenciam uma característica fenotípica específica, é comum realizar uma seleção prévia desses marcadores. Neste contexto, este estudo propõe a seleção os marcadores mais relevantes para a predição genômica com base em sua probabilidade de inclusão. Para atingir esse objetivo, a dissertação foi dividida em dois capítulos. O Capítulo 1 consiste em uma revisão de literatura sobre as metodologias estatísticas que serão aplicadas no próximo capítulo. O Capítulo 2 tem como principal objetivo a seleção dos marcadores mais relevantes a partir de um conjunto de dados reais originários do arroz Oryza Sativa. Este conjunto de dados contém 413 acessos genotipados para 44.100 marcadores do tipo SNP. A seleção dos marcadores é realizada com base na probabilidade a posteriori de inclusão, com cálculos apoiados na matriz de efeitos dos marcadores moleculares, estimados por meio do método BayesDπ, e no número total de iterações salvas. Após a seleção dos marcadores mais relevantes, eles são agrupados em conjuntos de 2.000, 4.000, 6.000, ..., até 36.901, de acordo com sua importância. Em seguida, cada grupo tem seu efeito estimado pelo método BayesA, e a capacidade preditiva do modelo de predição é calculada. Essa métrica é comparada com a capacidade preditiva dos modelos de predição ajustados pelos métodos bayesianos BayesA e BayesD????, quando aplicados separadamente e sem a prévia seleção dos marcadores. Os resultados obtidos indicam que a seleção de marcadores mais relevantes para a predição genômica se mostra eficaz, com alta capacidade preditiva em comparação aos métodos BayesA e BayesD???? quando usados isoladamente e sem a prévia seleção. Além disso, a probabilidade a posteriori de inclusão também demonstrou ser eficaz na compreensão da arquitetura genética da característica em estudo. Assim, a seleção de marcadores contribui para a redução da alta dimensionalidade, o aumento da capacidade preditiva do modelo de predição genômica e a redução do esforço computacional, abordando problemas recorrentes na seleção genômica. Palavras-chave: Marcadores Moleculares. Arroz. Seleção Genômica. Genética. Melhoramento Genético.