Made available in DSpace on 2014-06-11T19:33:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-07-03Bitstream added on 2014-06-13T21:06:41Z : No. of bitstreams: 1 pavan_be_dr_jabo.pdf: 555012 bytes, checksum: 6771bf1cd4aa062169ce23e64b07875c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Objetivo deste trabalho foi a identificação das formas de competição em testes de progênies de eucalipto e a influencia desta nos parâmetros genéticos e na seleção. Foram usados dados de dois testes de progênies de polinização aberta de eucalipto, instalados no delineamento em blocos casualizados. O experimento 1 (EXP1) foi constituído por quatro testemunhas (clones) e 49 progênies e o experimento 2 (EXP2) por 44 progênies, ambos com seis repetições e parcelas lineares de 10 plantas. Em três idades (aos 2, 4 e 7 anos para o EXP1 e aos 3, 5 e 7 anos para o EXP2), avaliou-se o crescimento em altura (ALT), o diâmetro à altura do peito (DAP) e o volume comercial de madeira com casca (VOL), analisando-se os dados pela metodologia REML/BLUP. Para VOL aos sete anos de idade foi feita a análise de covariância para identificação da competição e suas formas através de sete covariáveis: índice de competição de Hegyi (IC), auto-competição (AT), alo-competição (AL), média da autocompetição (MAT), média da alocompetição (MAL) e media aritmética dos quatro (M4) e oito vizinhos mais próximos (M8). O efeito dessas covariáveis foi estudado individualmente e em todas as suas possíveis combinações, avaliando-se as alterações em todos os componentes de variância. Ainda aos sete anos foi efetuada a seleção para os três caracteres, com e sem o auxílio de covariáveis de competição e, para VOL, em todas as idades, foi simulada a seleção com e sem o auxilio de covariáveis de competição, comparando-se os parâmetros genéticos e a eficiência da seleção precoce em relação à idade adulta. A auto-competição parece causar menor variabilidade genética e erro entre parcelas, já a alo-competição interfere de forma oposta. A rotina de análise que apresentou melhores resultados foi a que incluiu as covariáveis MAT/IC. A competição intergenotípica causa... / The aim in this study was to identify the forms of competition in eucalyptus progeny tests and their influence on genetic parameters and selection. Data from two progeny tests of open pollinated families of eucalyptus were used. The plants were set up in a randomized plot design, in which experiment 1 (EXP1) comprised four control (clones) and 49 families and experiment 2 (EXP2) comprised 44 families. Both experiments consisted of six replications and linear plots of 10 plants. At three ages (2, 4 and 7 years old for EXP1 and 3, 5 and 7 years old for EXP2), growth was assessed in terms of height (H), diameter at breast height (DBH) and commercial volume of wood with bark (VOL). The data were analyzed using the REML/BLUP methodology. For VOL at seven years old, covariance analysis was performed to identify the competition and its forms, through seven covariables: Hegyi competition index (HCI), autocompetition (AUT), allocompetition (AL), mean autocompetition (MAT), mean allocompetition (MAL) and arithmetic mean of the closest four (M4) and eight (M8) neighbors. The effect from these covariables was studied singly and in all possible combinations, and the changes to all variance components were evaluated. Selection for three characteristics with or without the aid of competition covariables was also done after seven years old. For VOL, at all ages, selection with or without competition covariables was simulated by comparing the genetic parameters and early selection efficiency in relation to mature age. Autocompetition seemed to cause less genetic variability and error between plots, while allocompetition had the opposite effect. The analysis routine that presented the best results was the one that included the MAT and HCI covariables. Intergenotype competition caused selection bias among the eucalyptus open pollinated families and might have given rise to incorrect choice of genetic... (Complete abstract click electronic access below)

abstract: Quadratic growth curves of 2nd degree polynomial are widely used in longitudinal studies. For a 2nd degree polynomial, the vertex represents the location of the curve in the XY plane. For a quadratic growth curve, we propose an approximate confidence region as well as the confidence interval for x and y-coordinates of the vertex using two methods, the gradient method and the delta method. Under some models, an indirect test on the location of the curve can be based on the intercept and slope parameters, but in other models, a direct test on the vertex is required. We present a quadratic-form statistic for a test of the null hypothesis that there is no shift in the location of the vertex in a linear mixed model. The statistic has an asymptotic chi-squared distribution. For 2nd degree polynomials of two independent samples, we present an approximate confidence region for the difference of vertices of two quadratic growth curves using the modified gradient method and delta method. Another chi-square test statistic is derived for a direct test on the vertex and is compared to an F test statistic for the indirect test. Power functions are derived for both the indirect F test and the direct chi-square test. We calculate the theoretical power and present a simulation study to investigate the power of the tests. We also present a simulation study to assess the influence of sample size, measurement occasions and nature of the random effects. The test statistics will be applied to the Tell Efficacy longitudinal study, in which sound identification scores and language protocol scores for children are modeled as quadratic growth curves for two independent groups, TELL and control curriculum. The interpretation of shift in the location of the vertices is also presented. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Statistics 2015

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The world energy demand must be met, however, the conventional sources are nearing exhaustion, and cause harmful effects to the environment. In this sense, it has been researched renewable energy sources as an alternative to bioenergy, which could contribute substantially in the future supply of energy. One of the aspects of bioenergy is that of biodiesel, a biodegradable fuel alternative to diesel oil, created from renewable energy sources, free of sulfur in its composition. In the field of oil seed, castor bean (Ricinus communis L.) has stood out as a supplier of raw material to manufacture biodiesel. In Rio Grande do Sul, for the ricinoculture becomes sustainable production-level scale as raw material for biodiesel production in the increment becomes crucial. And this depends on the development of agricultural technologies adapted to the conditions of the state. In this context, there is a paucity of research to study the influence of density on the cultivation of oilseeds and their connection with the form of plant growth. Since this factor can influence significantly the development of castor bean, reflecting production. This research aims to evaluate the influence of three planting densities 1.0, 1.2 and 1.4 m, keeping constant the distance between the row of 1.0 m, on the growth of castor bean. To explain this influence will be used the technique of analysis of longitudinal data using growth curve modeling using mixed model methodology. It was found that this allows to explore more fully the information provided by the data, because it is possible to accommodate the correlation of these through the selection of covariance structures. Thus, the six covariance structures tested to model the G and R were selected UN (1) and VC. The strategy used to select both of these structures as for the random effects proved to be simpler alternative in this part of modeling. In univariate analysis of profile to choose the fixed effects model with some information provided by both techniques, you can check which one best fits the data. Shaped curve is a two densities 1 and 1.4 m that provided the greatest plant height did not differ significantly. For the cultivation density of 1.2 m, the plant showed a lower growth, its growth behavior was modeled by another curve. Even considering the computational complexity of the procedures used, it is hoped, through the SAS routines compiled this material, contribute to greater facilitation in the use of these procedures. / A demanda energética mundial precisa ser atendida, entretanto, as fontes convencionais estão em vias de esgotamento, além de provocarem efeitos prejudiciais ao ambiente. Neste sentido, têm-se pesquisado fontes energéticas renováveis, como alternativa a agroenergia, que poderá contribuir de maneira substancial na oferta futura de energia. Uma das vertentes da agroenergia é a do biodiesel, um combustível biodegradável alternativo ao diesel de petróleo, criado a partir de fontes renováveis de energia, livre de enxofre em sua composição. No campo das oleaginosas, a mamona (Ricinus communis L.) vem se destacando como fornecedora de matéria-prima para a fabricação de biodiesel. No Rio Grande do Sul, para que a ricinocultura, torna-se sustentável em nível de produção em escala como matéria prima para o biodiesel o incremento na produção torna-se fundamental. E este depende do desenvolvimento de tecnologias agrícolas adaptadas às condições do estado. Neste contexto, existe uma escassez de pesquisas que estudem a influência da densidade de plantas no cultivo desta oleaginosa e a relação destas com a forma de crescimento da planta. Já que este fator pode influenciar, de maneira significativa, o desenvolvimento da mamoneira, refletindo na produção. Esta pesquisa objetiva avaliar a influência de três densidades de cultivo 1,0, 1,2 e 1,4 m, mantendo constante a distância entre linha de 1,0 m, sobre o crescimento da mamona. Para explicar esta influencia será utilizada a técnica de análise de dados longitudinais por meio de modelagem de curvas de crescimento utilizando a metodologia de modelos mistos. Constatou-se que esta permite explorar de forma mais completa as informações fornecidas pelos dados, pelo fato de ser possível acomodar a correlação destes, por meio da seleção de estruturas de covariância. Sendo assim, das seis estruturas de covariância testadas para modelar G e R as selecionadas foram UN(1) e VC. A estratégia utilizada tanto para seleção destas estruturas como para os efeitos aleatórios mostrou-se como alternativa mais simples nesta parte da modelagem. Na análise univariada e multivariada de perfil para escolha dos efeitos fixos do modelo com algumas informações fornecidas pelas duas técnicas, é possível verificar qual a que melhor se adéqua aos dados. Modelou-se duas curvas uma densidades 1 e 1,4 m que proporcionaram a maior altura de planta, não diferindo significativamente. Para a densidade de cultivo de 1,2 m, a planta apresentou um menor crescimento, seu comportamento de crescimento foi modelado por outra curva. Mesmo considerando a complexidade computacional dos procedimentos utilizados, espera-se, através das rotinas do SAS compiladas neste material, contribuir para uma maior facilitação no uso destes procedimentos.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:42:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 836731 bytes, checksum: 1e5b214c3c6014a5c95797b0c455ae73 (MD5) Previous issue date: 2010-02-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In breeding programs, it is important to use viable alternatives to reduce cost and time spent on population evaluations, combined with adequate statistical methodologies applying the maximum information available. Within this context, this work aimed to: i) study the genetic control of popping capacity and grain yield in popcorn; ii) predict the effects of general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA), applying mixed model analysis; iii) evaluate the performance per se of the lines used in hybrid crosses; and iv) evaluate the efficiency of Best Linear Unbiased-Prediction (BLUP) in predicting the performance of non crossed hybrids in diallelic analysis. Data from experiment evaluations of intra-population diallels of the Beija-Flor and Viçosa popcorn populations were used in the analyses. Eighteen S6 Beija-Flor elite lines were analyzed in ten environments and 29 S6 Viçosa elite lines in eight environments. Combined analyses were carried out, considering all the environments, with the additive model being adopted. The software ASREML was used in all analyses. GCA variability was verified both for grain yield and popping capacity. A significant SCA variability was verified in Beija-Flor for the two variables. In Viçosa, SCA was significant at 8% for grain yield while for popping capacity, the presence of additive effects was practically verified in its expression. Through the incorporation of sibling relationships in diallelic analysis, SCA values of combination of a line with itself (sjj) were predicted, without such cross being carried out. The use of BLUP/REML allowed the prediction of over 43 to 210% hybrid combinations, if compared only to the hybrid observed. Based on hybrid predictions, promising crosses were identified both for grain yield and popping capacity, being observed that the inclusion of a pedigree seems to make the analyses more accurate, as compared to the model not using this information. The performance per se and under S6 family crosses showed moderate correlations (r = 0.53) for popping capacity, showing that families with high popping capacity GCA can be selected, based on their performance per se. Aiming to obtain information on the efficiency in predicting S6 families based on performance per se and on S3 family crosses, a positive correlation (r = 0.76) was found for production between the GCA of top cross hybrids of the S3 families and the S6.family hybrids. When verifying BLUP efficiency in the prediction of non crossed hybrids, moderate to high Pearson and Spearman correlations were found among the predicted and observed values. Prediction of hybrids in the absence of dominance (popping capacity, r = 0.88) was more efficient than in the presence of dominance (grain yield, r = 0.53). The overall results showed that the use of mixed models is an efficient alternative in diallelic analysis, providing good precision in estimating genetic parameters, besides allowing the prediction of non crossed hybrids. / Em programas de melhoramento é importante o uso de alternativas viáveis para redução de custos e tempo nas avaliações de populações, aliadas ao uso de metodologias estatísticas adequadas, que aproveitem ao máximo as informações disponíveis. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivos: i) estudar o controle genético da capacidade de expansão e produção de grãos em milho-pipoca; ii) predizer os efeitos da capacidade geral de combinação (CGC) e da capacidade específica de combinação (CEC) por meio da análise de modelos mistos; iii) avaliar o desempenho per se das linhagens utilizadas nos cruzamentos híbridos; iv) avaliar a eficiência do BLUP na predição do desempenho de híbridos não realizados na análise dialélica. Nas análises, foram utilizados dados de experimentos de avaliação de dialelos intrapopulacionais das populações de milho-pipoca Beija-Flor e Viçosa. Foram analisadas 18 linhagens elites S6 de Beija-Flor, em 10 ambientes, e 29 linhagens elites S6 de Viçosa, em 8 ambientes. Foram realizadas análises conjuntas, considerando todos os ambientes, sendo adotado o modelo aditivo-dominante. Em todas as análises foi utilizado o software ASREML. Foi verificada variabilidade para CGC tanto para produção como para capacidade de expansão. Para CEC houve variabilidade significativa em Beija-Flor para as duas variáveis. Em Viçosa, a CEC foi significativa a 8% para produção de grãos, enquanto para capacidade de expansão foi verificada praticamente a presença de efeitos aditivos na sua expressão. Por meio da incorporação de informações de parentesco na análise dialélica, valores de capacidade específica de combinação de uma linhagem com ela mesma (sjj) foram preditos, sem que este cruzamento tenha sido realizado. Com o uso do BLUP/REML foi possível predizer de 43% a 210% a mais de combinações híbridas, se comparada somente aos híbridos observados. A partir das predições dos híbridos, cruzamentos promissores foram identificados tanto para produção de grãos como para capacidade de expansão, sendo que a inclusão do pedigree parece deixar as análises mais acuradas, em comparação ao modelo sem uso destas informações. O desempenho per se e em cruzamento de famílias S6 evidenciaram correlações moderadas (r=0,53) para capacidade de expansão, mostrando ser possível selecionar famílias com alta CGC em capacidade de expansão a partir do desempenho per se de suas famílias. Visando obter informações sobre a eficiência da predição de famílias S6 a partir do desempenho per se e em cruzamento de famílias S3, foi encontrada correlação positiva (r=0,76) para produção, entre a CGC dos híbridos topcross de famílias S3 e híbridos de famílias S6. Ao verificar a eficiência do BLUP na predição de híbridos não realizados, foram encontradas correlações de Pearson e Spearman de moderada a elevadas, entre os valores preditos e observados. A predição de híbridos não realizados na ausência de dominância (capacidade de expansão, r=0,88) foi mais eficiente, em comparação à presença de dominância (produção de grãos, r=0,53). Os resultados gerais demonstraram que o uso de modelos mistos é uma alternativa eficiente na análise dialélica, proporcionando boa precisão nas estimações dos parâmetros genéticos, além de permitir a previsão de cruzamentos não realizados.

Orientador: Humberto Tonhati / Banca: João Ademir de Oliveira / Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadante / Resumo: Foram analisadas 1842 informações de produção de leite e constituintes - gordura, proteína e sólidos totais- de búfalas leiteiras de diferentes grupos genéticos (GG) com o objetivo de avaliar o efeito do grupo na produção total de leite (Pltotal) e a produção total de gordura, proteína e sólidos totais em quilogramas. Utilizando a metodologia dos modelos mistos com medidas repetidas no tempo, três diferentes modelos foram analisados. A composição racial (CR) foi formada levando-se em conta a porcentagem de Murrah das búfalas, sendo apresentados como desvio dessa raça. O Modelo um (M1) considerou como efeito fixo a CR, enquanto que o modelo dos (M2), considerou, alem da CR, as informações de heterozigose como co-variável, e o modelo três (M3) desconsiderou a CR e utilizou as informações de heterozigose. O efeito do grupo de contemporâneos (GC) definidos por rebanho- ano e estação de parto foi considerado como fixo e a duração da lactação (DL) - efeito linear- e idade da vaca ao parto (IVP) -efeitos linear e quadrático- foram consideradas como co-variáveis nos três modelos. Efeito significativo (P<0.05) do GC, IVP e DL foram observados para todas as características analisadas, enquanto que o efeito da CR não foi significativo em nenhuma das características, independentemente do modelo utilizado. Também foram calculadas as estimativas de herdabilidade (h2) para Pltotal (kg), e para a produção de proteína (Prot), gordura (Gord) e sólidos totais (ST) das primeiras lactações das búfalas sob analises uni-característica utilizando o método de máxima verossimilhança restrita pelo programa MTDFREML (BOLDMAN et al., 1995) considerando o M1 incluindo os efeitos aleatórios de animal, de ambiente permanente e residual. Os coeficientes de herdabilidade estimados para a Pltotal, Gord/kg, Prot/kg e ST/kg foram 0,14 ± 0,05; 0,37±0,07; 0,5±0,14; e 0,46 ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: We analyzed information on 1842 milk production and constituents -fat, protein and total solids- of water dairy buffalo from different breed in order to evaluate the effect of breed composition (CR) in total milk production (Pltotal) and production in kilograms of fat, protein and total solids. Using the methodology of mixed models with repeated measure, three models were studied. The breed composition was conformed taking into account the percentage of Murrah, as deviation from this breed. Model one (M1) included as fixed effect the CR, whereas the model two (M2), included the information of the CR and heterozygosity as a covariate. The model three (M3) included the information heterozygosity. The effect of contemporary group (CG) conformed by year and season of birth was considered as fixed effect and the duration of lactation (DL) - a linear- and age at calving (IVP)-linear and quadratic effects - were considered as covariates in the three models. We also estimated genetic parameters for Pltotal (kg), and for the production of protein Prot (kg), fat (Gord) and total solids TS (kg) of first lactation of buffaloes. Uni-trait analyses under the method of restricted maximum likelihood method were used for the estimation of variance components and heritability for PLtotal, Gord, Prot and ST. The fixed effects as contemporary group consisting of herd, year and season of calving, and genetic group (GG), linear and quadratic covariate of age at calving (IVP) and the random effects of animal, permanent environment and residual. Estimates of coefficients of heritability estimates for Pltotal, Gord / kg, Prot / kg and ST / kg were 0,14±0,05; 0,37±0,07; 0,5±0,14; e 0,46±0,06 respectively / Mestre

Background: Given the complex and progressive nature of Alzheimer's disease (AD), a precision medicine approach for diagnosis and treatment requires the identification of patient subgroups with biomedically distinct and actionable phenotype definitions. Methods: Longitudinal patient-level data for 1160 AD patients receiving placebo or no treatment with a follow-up of up to 18 months were extracted from an integrated clinical trials dataset. We used latent class mixed modelling (LCMM) to identify patient subgroups demonstrating distinct patterns of change over time in disease severity, as measured by the Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale score. The optimal number of subgroups (classes) was selected by the model which had the lowest Bayesian Information Criterion. Other patient-level variables were used to define these subgroups' distinguishing characteristics and to investigate the interactions between patient characteristics and patterns of disease progression. Results: The LCMM resulted in three distinct subgroups of patients, with 10.3% in Class 1, 76.5% in Class 2 and 13.2% in Class 3. While all classes demonstrated some degree of cognitive decline, each demonstrated a different pattern of change in cognitive scores, potentially reflecting different subtypes of AD patients. Class 1 represents rapid decliners with a steep decline in cognition over time, and who tended to be younger and better educated. Class 2 represents slow decliners, while Class 3 represents severely impaired slow decliners: patients with a similar rate of decline to Class 2 but with worse baseline cognitive scores. Class 2 demonstrated a significantly higher proportion of patients with a history of statins use; Class 3 showed lower levels of blood monocytes and serum calcium, and higher blood glucose levels. Conclusions: Our results, 'learned' from clinical data, indicate the existence of at least three subgroups of Alzheimer's patients, each demonstrating a different trajectory of disease progression. This hypothesis-generating approach has detected distinct AD subgroups that may prove to be discrete endophenotypes linked to specific aetiologies. These findings could enable stratification within a clinical trial or study context, which may help identify new targets for intervention and guide better care.

O modelo misto é comumente utilizado em dados de medidas repetidas devido a sua flexibilidade de incorporar no modelo a correlação existente entre as observações medidas no mesmo indivíduo e a heterogeneidade de variâncias das observações feitas ao longo do tempo. Este modelo é composto de efeitos fixos, efeitos aleatórios e o erro aleatório e com isso na seleção do modelo misto muitas vezes é necessário selecionar os melhores componentes do modelo misto de tal forma que represente bem os dados. Os critérios de informação são ferramentas muito utilizadas na seleção de modelos, mas não há muitos estudos que indiquem como os critérios de informação se desempenham na seleção dos efeitos fixos, efeitos aleatórios e da estrutura de covariância que compõe o erro aleatório. Diante disso, neste trabalho realizou-se um estudo de simulação para avaliar o desempenho dos critérios de informação AIC, BIC e KIC na seleção dos componentes do modelo misto, medido pela taxa TP (Taxa de verdadeiro positivo). De modo geral, os critérios de informação se desempenharam bem, ou seja, tiveram altos valores de taxa TP em situações em que o tamanho da amostra é maior. Na seleção de efeitos fixos e na seleção da estrutura de covariância, em quase todas as situações, o critério BIC teve um desempenho melhor em relação aos critérios AIC e KIC. Na seleção de efeitos aleatórios nenhum critério teve um bom desempenho, exceto na seleção de efeitos aleatórios em que considera a estrutura de simetria composta, situação em que BIC teve o melhor desempenho. / The mixed model is commonly used in data of repeated measurements because of its flexibility to incorporate in the model the correlation existing between the observations measured in the same individual and the heterogeneity of variances of observations made over time. This model is composed of fixed effects, random effects and random error and with this in the selection of the mixed model it is often necessary to select the best components of the mixed model in such a way that it represents the data well. Information criteria are tools widely used in model selection, but there are not many studies that indicate how information criteria play out in the selection of fixed effects, random effects, and the covariance structure that makes up the random error. In this work, a simulation study was performed to evaluate the performance of the AIC, BIC and KIC information criteria in the selection of the components of the mixed model, measured by the TP (True positive Rate). In general, the information criteria performed well, that is, they had high TP rate in situations where the sample size is larger. In the selection of fixed effects and in the selection of the covariance structure, in almost all situations, the BIC criterion had a better performance in relation to the AIC and KIC criteria. In the selection of random effects no criterion had a good performance, except in the selection of Random effects in which it considers the compound symmetric structure, situation in which BIC had the best performance.

O estudo de doenças complexas, tais como hipertensão e glicemia, é de grande importância na área médica, pois essas doenças afetam muitas pessoas no mundo e seu padrão de variação envolve componentes ambientais, genéticos e suas possíveis interações. Para o mapeamento de genes a amostragem do genoma humano é feita por meio de plataformas de marcadores moleculares e, em geral, destacam-se duas classes de marcadores: os do tipo microsatélites e os SNPs (do inglês, Single Nucleotide Polimorphisms). Os dados de famílias são comumente analisados via modelos mistos e marcadores microsatélites de efeitos aleatórios, sendo que os estudos caso-controle com indivíduos não relacionados têm sido vinculados a dados de SNPs. Neste contexto, surge a problemática de como modelar o SNP em dados de famílias, pois o mesmo pode ser modelado como um fator fixo ou aleatório. Com a finalidade de trazer contribuições a esta discussão, um dos objetivos deste trabalho é propor um exercício de simulação e análise de dados genéticos que facilite o ensino e o entendimento de conceitos de genética e do mapeamento de genes modelados a partir de efeitos fixos ou aleatórios utilizando o software R. Além disso, na análise de dados envolvendo mapas densos de SNPs é necessário contornar o problema de múltiplos testes, e a proposta em multiestágios de Aulchenko et al. (2007) é uma alternativa de análise, na qual o efeito do SNP é modelado como um fator fixo e associado a um componente residual. Logo, surge também como desafio deste trabalho, aplicar o modelo em multiestágios para o mapeamento dos genes e discutir suas vantagens e limitações. / The study of complex diseases such as hypertension and glucose is of great importance in the medical field because these diseases affect many people in the world and its pattern of variation involves environmental and genetics components and their possible interactions. For genes mapping the human genome sampling is performed by means of molecular markers platforms, generally including two kinds of markers: the type microsatellite and SNPs (Single Nucleotide Polimorphisms). The family data is commonly analyzed by mixed models and random effects microsatellite markers and the case-control studies with unrelated individuals have been linked to data from SNPs. In this context the question arises of how to model the SNP on family data because it can be modeled as a fixed or random factor. In order to bring contributions to this discussion, one of the objectives of this study is to propose a simulation exercise and analysis of genetic data to facilitate the teaching and understanding of concepts of genetics and gene mapping modeled from fixed or random effects using software R. Furthermore, analysis of data involving dense maps of SNPs is necessary to overcome the problem of multiple tests, and the proposal multistage Aulchenko et al. (2007) is an alternative analysis in which the effect of SNP is modeled as a fixed factor and associated with a residual component. So there is also a challenge of this study to apply the multistage model for the mapping of genes and discuss their advantages and limitations.

Em regiões tropicais e subtropicais, a alta intensidade da radiação solar associada aos altos valores de temperatura e umidade proporcionam condições de desconforto dentro dos aviários comerciais, afetando a sanidade e produção dos lotes de frango. Nesse sentido, o presente trabalho propôs-se avaliar dados de conforto animal em aviários construídos em escala reduzida com diferentes tipos de telhas (cerâmica e fibrocimento) e forros (A e B). Modelos lineares mistos foram utilizados objetivando-se o estudo dos índices de conforto \"entalpia específica\" (h) e \"temperatura de globo e umidade\" (ITGU). A obtenção dos modelos envolveu a escolha de efeitos aleatórios, fixos e estruturas de covariância utilizando técnicas gráficas e analíticas. Para selecionar os modelos que melhor se ajustavaram aos dados, foram utilizados testes de razão de verossimilhanças, teste Wald-F e os critérios de informação AIC e BIC, em um método de seleção top-down. Para a variável entalpia específica, não houve diferença entre os tratamentos avaliados, sendo todos representados por uma parábola que apresentou ponto máximo em 50,68 kJ.kg ar seco-1 às 13h 51min. Para a variável ITGU, houve interação entre os fatores testados, sendo a combinação telha de cerâmica e forro B a de melhor desempenho, apresentando máximo em 74,08 às 14h 21min. As análises de diagnóstico confirmaram o bom ajuste dos modelos. Era esperado que os diferentes índices de conforto gerassem conclusões equivalentes, no entanto isso não foi observado. / In tropical and subtropical regions, the high intensity of solar radiation associated with high values of temperature and humidity provide discomfort inside the commercial poultry houses, which affects animal health and production batches. Therefore, this works\'s goal is to analyse data of performance of small-scale poultry houses built with different types of tiles (ceramic and cement) and liners (A and B) in animal comfort. Linear mixed models were used aiming to study two thermal comfort indexes: specific enthalpy (h) and black globe temperature and humidity (GTHI). Model building involved choosing fixed and random effects and covariance structures using graphical and analytical techniques. To select the best model fit, likelihood ratio tests were used, as well as Walf-F tests and the AIC and BIC criteria in a top-down selection method. For the specific enthalpy variable, there was no significant difference among the treatments and all were represented by a single curve which presented a peak at 50.68 kJ.kg of dry air-1 at 13h 51min. For the variable GTHI, there was a significant interaction effect between the factors and the combination of ceramic tile and liner B provided the best performance, with a maximum of 74.08 at 14h 21min. The diagnostic tests confirmed that the models were well fitted. It was expected that the different comfort indexes would generate equivalent conclusions, however this was not observed.

Várias metodologias têm sido propostas com o intuito de medir a influência que a interação GxE exerce sobre os mais diversos caracteres de interesse e, dentre essas, as abordagens via modelos mistos utilizando REML/BLUP têm sido mencionadas como vantajosas. Ainda, o uso de informações ambientais pode ser útil para encontrar os fatores que estão por trás da real diferença entre os genótipos. O objetivo do estudo foi avaliar a resposta da produtividade de grãos em feijão-caupi frente às variações espaciais, e as variáveis ambientais mais relevantes para a interação GxE. Foram avaliados 20 genótipos em 47 locais entre os anos de 2010 a 2012 sob delineamento DBC. Após a análise conjunta, os padrões de adaptabilidade dos genótipos foram testados pelas metodologias GGE Biplot e MHPRVG e a estratificação ambiental foi feita via Análise de Fatores sobre a matriz dos efeitos aleatórios GGE. A importância das variáveis ambientais na produtividade foi verificada pela associação entre os efeitos da matriz GGE e cada variável ambiental. Após decomposição SVD, os componentes principais foram plotados em Covariáveis-Biplots. Os efeitos de genótipos e da interação tripla apresentaram elevada significância (p &le; 0,01 e p &le; 0,001, respectivamente) indicando forte influência desta última no desempenho dos genótipos avaliados. O modelo fixo GGE Biplot apresentou baixa eficiência, explicando apenas 35% da variação total, sendo os genótipos MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5- 4, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque, BRS Cauamé e BRS Guariba considerados os mais estáveis, e MNC03-737F-5-9 e BRS Tumucumaque apontados como amplamente adaptados. Já a estatística MHPRVG destacou os genótipos MNC02-676F-3, MNC03-737F-5-1, MNC03- 737F-5-9, BRS Tumucumaque e BRS Guariba, com adaptação ampla, e MNC02-675F-4-9, MNC02-676F-3 e MNC03-737F-5-9 como especificamente adaptados a alguns ambientes. O ajuste para o modelo aleatório revelou efeitos de genótipos e interações GxE significativos (p &le; 0,001) e foram obtidas correlações significativas (p &le; 0,01 e p &le; 0,001) entre PROD e as variáveis IT, NDP, Ptotal, Tmax, Tmin, Lat, Lon, e Alt. Os genótipos MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque e BRS Guariba associaram elevada produtividade de grãos à rusticidade, sendo as variáveis \"Temperatura\", \"Insolação\" e \"Precipitação\", bem como \"Latitude\" e \"Altitude\", os mais importantes para a interação GxE. A análise MHPRVG foi adequada para a identificação dos genótipos superiores e o modelo Biplot-Covariável mostrou-se como uma ferramenta útil na identificação das variáveis ambientais importantes para a produtividade de grãos em feijão-caupi. / Several methods have been proposed to measure GxE interaction influence on various traits of interest, and among these, mixed models approaches using REML/BLUP have been mentioned as advantageous. Moreover, the use of environmental information can be useful to find factors that are behind the real difference between genotypes. The aim of this study was to evaluate the response of grain yield in cowpea to spatial variations, and the most important environmental factors for GxE interaction. Twenty genotypes were evaluated at 47 locations between the years 2010 to 2012 under RCB design. After joint analysis, genotypes adaptability patterns were tested by GGE Biplot and MHPRVG methods, and an environmental stratification was performed through factor analysis on the random effects GGE matrix. The impact of environmental factors on yield was verified by the association between the effects of the GGE matrix and environmental variables. After SVD decomposition, the principal components were plotted in Covariables-Biplots. Genotype effects and triple interaction were highly significant (p &le; 0.01 and p &le; 0.001, respectively) indicating strong GxE influence on genotypes performance. The fixed model GGE Biplot exhibits low efficiency, explaining only 35% of the total variation, and genotypes MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-4, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque, BRS Cauamé, and BRS Guariba were considered the most stable, and MNC03-737F-5-9 and BRS Tumucumaque identified as widely adapted. MHPRVG method highlighted MNC02-676F-3, MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque, and BRS Guariba as genotypes with broad adaptation and MNC02-675F-4-9, MNC02-676F-3, and MNC03-737F-5-9 as specifically adapted to certain environments. The fitted random effects model revealed significant genotype effects and GxE interactions (p &le; 0.001) and significant correlations were obtained (p &le; 0.01 and p &le; 0.001) between PROD and IT , NDP, Ptotal, Tmax, Tmin, Lat, Lon, and Alt variables. Genotypes MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque, and BRS Guariba presented high grain yield associated with rusticity, and environmental factors \"Temperature\", \"Insolation\" and \"Precipitation\", as well as \"Latitude\" and \"Altitude\", were the most important for GxE interaction. MHPRVG analysis was adequate to identify superior genotypes, and Covariate-Biplot model proved to be a useful tool for identifying key environmental factors for grain yield in cowpea.