<p>The focus of this thesis is on numerical algorithms for efficient solution of QTL analysis problem in genetics.</p><p>Firstly, we consider QTL mapping problems where a standard least-squares model is used for computing the model fit. We develop optimization methods for the local problems in a hybrid global-local optimization scheme for determining the optimal set of QTL locations. Here, the local problems have constant bound constraints and may be non-convex and/or flat in one or more directions. We propose an enhanced quasi-Newton method and also implement several schemes for constrained optimization. The algorithms are adopted to the QTL optimization problems. We show that it is possible to use the new schemes to solve problems with up to 6 QTLs efficiently and accurately, and that the work is reduced with up to two orders magnitude compared to using only global optimization.</p><p>Secondly, we study numerical methods for QTL mapping where variance component estimation and a REML model is used. This results in a non-linear optimization problem for computing the model fit in each set of QTL locations. Here, we compare different optimization schemes and adopt them for the specifics of the problem. The results show that our version of the active set method is efficient and robust, which is not the case for methods used earlier. We also study the matrix operations performed inside the optimization loop, and develop more efficient algorithms for the REML computations. We develop a scheme for reducing the number of objective function evaluations, and we accelerate the computations of the derivatives of the log-likelihood by introducing an efficient scheme for computing the inverse of the variance-covariance matrix and other components of the derivatives of the log-likelihood.</p>

The focus of this thesis is on numerical algorithms for efficient solution of QTL analysis problem in genetics. Firstly, we consider QTL mapping problems where a standard least-squares model is used for computing the model fit. We develop optimization methods for the local problems in a hybrid global-local optimization scheme for determining the optimal set of QTL locations. Here, the local problems have constant bound constraints and may be non-convex and/or flat in one or more directions. We propose an enhanced quasi-Newton method and also implement several schemes for constrained optimization. The algorithms are adopted to the QTL optimization problems. We show that it is possible to use the new schemes to solve problems with up to 6 QTLs efficiently and accurately, and that the work is reduced with up to two orders magnitude compared to using only global optimization. Secondly, we study numerical methods for QTL mapping where variance component estimation and a REML model is used. This results in a non-linear optimization problem for computing the model fit in each set of QTL locations. Here, we compare different optimization schemes and adopt them for the specifics of the problem. The results show that our version of the active set method is efficient and robust, which is not the case for methods used earlier. We also study the matrix operations performed inside the optimization loop, and develop more efficient algorithms for the REML computations. We develop a scheme for reducing the number of objective function evaluations, and we accelerate the computations of the derivatives of the log-likelihood by introducing an efficient scheme for computing the inverse of the variance-covariance matrix and other components of the derivatives of the log-likelihood.

p. 1-115 / Submitted by Santiago Fabio (fabio.ssantiago@hotmail.com) on 2013-03-14T21:03:06Z No. of bitstreams: 1 9999.pdf: 810798 bytes, checksum: 1cc093c8ad8b27edcba959af1730c5bb (MD5) / Approved for entry into archive by Tatiana Lima(tatianasl@ufba.br) on 2013-04-08T16:24:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 9999.pdf: 810798 bytes, checksum: 1cc093c8ad8b27edcba959af1730c5bb (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-08T16:24:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 9999.pdf: 810798 bytes, checksum: 1cc093c8ad8b27edcba959af1730c5bb (MD5) Previous issue date: 2005 / Este trabalho analisa a contribuição dos efeitos da estratégia da empresa, do setor em que ela opera, do grupo econômico a que pertence e da conjuntura econômica como um todo para a lucratividade das empresas brasileiras no período de 1996 a 2003. Também é verificada a evolução da contribuição destes fatores ao longo do período. Finalmente o modelo é testado com outra variável dependente, correspondendo às características da estrutura do capital das empresas. Os resultados demonstram que o principal elemento da lucratividade é a estratégia da empresa. A participação da estratégia vem aumentando nos últimos oito anos. Contrariamente ao esperado, o efeito da conjuntura é muito pequeno e semelhante ao encontrado no mercado americano. Também surpreende os resultados para a estrutura de capital. Ao contrário do esperado, o modelo revela uma importância ainda maior da estratégia, com uma pequena participação do mercado de atuação. / Salvador

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:35Z (GMT). No. of bitstreams: 3 74548.pdf.jpg: 26566 bytes, checksum: 1363b6015e29349551fc03353232c2f6 (MD5) 74548.pdf: 1970291 bytes, checksum: afaf033a3bee5d623cfb2ac4ccc1cef1 (MD5) 74548.pdf.txt: 340191 bytes, checksum: 0b249196cea065834bc87d775c4ff9ae (MD5) Previous issue date: 2005-09-27T00:00:00Z / A determinação e a mensuração da importância das principais fontes de vantagem competitiva, ainda é um tema em discussão na área de Estratégia. Uma linha de pesquisa, iniciada em meados dos anos 80, tem seu foco principal na determinação e quantificação da importância dos fatores que poderiam explicar as diferenças no desempenho de um grupo de empresas, utilizando a decomposição da variância dos valores do desempenho através das técnicas de Regressão Linear ou de Componentes de Variância. Nesta linha de pesquisa, desenvolveram-se uma série de trabalhos empíricos cujo propósito principal é quantificar, entre outros fatores, qual a importância do setor industrial em que a empresa atua, qual a importância do ano, qual a importância de se fazer parte de um grupo econômico e qual a importância dos fatores idiossincráticos da empresa na explicação do desempenho apresentado em determinados períodos. Dos resultados destes trabalhos surgiram discussões importantes sobre o papel da estratégia corporativa e sobre a importância relativa de tais fatores na determinação da vantagem competitiva. Este trabalho se insere nesta linha de pesquisa, cujo objetivo é, utilizando uma base de dados brasileira muito mais abrangente e completa que os estudos anteriores, quer nacionais e internacionais, primeiramente verificar se a realidade apontada nos estudos internacionais se assemelha à do Brasil. Em segundo lugar, contribuir com um refinamento teórico, refazendo estas análises utilizando modelos lineares mistos, mais apropriados para estes conjuntos de dados, que os modelos de componentes de variância. Em terceiro lugar, utilizando dois tipos de matriz de covariância, verifica se o desempenho de um determinado ano influi no desempenho dos anos imediatamente subseqüentes, verificando, assim, a possível existência de medidas repetidas para a variável ano. Finalmente, analisa se parte da variabilidade do desempenho das empresas brasileiras pode ser atribuído ao fato da empresa se localizar em determinada Unidade da Federação / The delimitation of the main sources of competitive advantage and the quantification of their importance, are still relevant issues in the strategy field of studies. At the middle of the 80´s, a new stream of research emerged, focusing in determining and quantifying the importance of the factors which could explain the differences among the performance of a set of firms, through the decomposition of factors variance using linear regression or variance components. In this set of works, there was developed several empirical researches whose main purpose was to quantify the importance of factors as industrial sector, year, corporate affiliation and idiosyncratic issues in explaining the firm performance. From the results presented in these papers several discussions raised about the hole of corporate strategy and about the relative importance of those factors in the determination of the competitive advantage. The investigation developed in this work, which is aligned with this set of researches, uses a broad and complete data base of Brazilians´ firms, first, to verify if the findings about international firms are similar to Brazilian firms. Second, develop new analysis using linear mixed models, which are theoretically more appropriate for this type of analysis. Third, by the use of two types of covariance matrices, test the existence of repeated measures for the variable year, to verify if the results of performance of a year influence the performance of the subsequent years. Finally, it is analyzed if being established in a specific Brazilian State impacts the firm performance.

In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-01T10:57:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-04T14:18:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-04T14:18:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-03-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Rice (Oryza sativa L.) is the most important cereal in the world as a major component of the staple food of the world’s population. The increase of the yield potential of new upland rice cultivars has been became highlighted as a main challenge for the plant breeding in this millennium. The increasing mean yield of cultivars becomes more difficult to identify superior genotypes, because the contrasts among elite-lines are becoming smaller. This highlights the importance of developing improved populations with high frequency of favorable alleles and genetic variability. The recurrent selection is a method based on population breeding and the main characteristic is obtaining long-term results. Using the recurrent selection population CNA6 of upland rice, the objectives of this study were: (i) to obtain estimates of genetic and phenotypic parameters among S0:2 progenies for grain yield (PG, in kg ha-1) and plant height (AP, in cm), in four selection cycles; (ii) to determine the influence of the progeny x location interaction on estimates of genetic and phenotypic parameters; (iii) to estimate the genetic progress of the population along the four cycles of recurrent selection for PG, AP and days-to-flowering (DF, in days); and (iv) to evaluate the genetic potential of this population through the expected proportion of superior lines after each selection cycle. It was used the data set from yield trials of S0:2 progenies in the years 2000/01, 2003/04, 2006/07 and 2009/10 from Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa). In each cycle, the trials were carried out in some locations (Santo Antônio de Goiás-GO; Paragominas-PA; Primavera do Leste, MT; Sinop-MT; Teresina-PI and Vilhena-RO). The experimental design was augmented block of Federer, without replicate within location and with at least three checks. The plots were composed by four rows with five meters long, spacing of 0.30 m, and density of 60 seeds per meter. In each cycle, the data set from PG and AP were subjected to individual analysis of variance for Santo Antônio de Goiás-GO, the unique common location in all cycles, and joint analysis of variance for all locations. Estimates of phenotypic, genotypic and environment correlations among three traits studied was obtained. The average gains per cycle, and average annual gains and total were estimated, as also the weighted coefficients of determination and gains among cycles and the total gain based on contrasts among estimated averages for each cycle. In addition, the expected proportions of superior inbred lines after each selection cycle were obtained, using the average of the checks as standard. Estimates of genetic correlations between PG and AP were -0.42 and between AP and DF the -0.11 , both significant (p0,01), and no correlation was detected among PG and DF. Thus, within this population progenies with higher grain yield had lower plant height, and cycle may be early, medium or late. Estimates of genetic variance among S0:2 progenies suggested that genetic variability was maintained along the cycles of selection for the traits PG and AP. After unfolding of the genotype x location interaction (GxL) was observed predominance of the crossover interaction for PG and AP. Finally, it was found that the GxL interaction affected the estimates of genetic and phenotypic parameters for both traits, due to the wide geographic distribution of the target environments, which the recurrent selection program aims to obtain genetic gains in medium and long term. The results show clearly the efficiency of recurrent selection program in the progress of the population mean for grain yield and plant height, with significant genetic gains observed during the four cycles of selection. The genetic potential of the population to develop superior inbred lines increased during to selection cycles for grain yield and plant height. Despite the absence of genetic gain for days-to-flowering, the genetic potential for this trait was kept in the population during the four cycles elapsed. / O arroz (Oryza sativa L.) é o cereal mais importante do mundo, sendo o componente principal da dieta básica da população mundial. O incremento do potencial produtivo em novas cultivares de arroz de terras altas vem se destacando como um dos principais desafios para o melhoramento genético da cultura neste milênio. À medida que se aumenta a produção média das cultivares, torna-se mais difícil identificar genótipos superiores, visto que as diferenças a serem detectadas são cada vez menores. Isto ressalta a importância do desenvolvimento de populações melhoradas com alta frequência de alelos favoráveis e variabilidade genética. A seleção recorrente apresenta-se como um método que tem como base funcional o melhoramento populacional, sendo sua principal característica a obtenção de resultados em longo prazo. A partir da população de seleção recorrente CNA6 de arroz de terras altas, este trabalho teve como objetivos (i) obter estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos entre progênies S0:2 para produção de grãos (PG, em kg ha-1) e altura de plantas (AP, em cm), em quatro ciclos de seleção; (ii) determinar a influência do componente da interação entre progênies e locais sobre as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos; (iii) estimar o progresso genético da população ao longo de quatro ciclos de seleção recorrente para PG, AP e dias para florescimento (DF, em dias); e (iv) avaliar o potencial genético dessa população por meio da probabilidade de se gerar linhagens superiores após cada ciclo de seleção. Foi utilizado um conjunto de dados provenientes de ensaios de rendimentos de progênies S0:2 nos anos agrícolas de 2000/01, 2003/04, 2006/07 e 2009/10 da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Em cada ciclo de seleção foram conduzidos ensaios em diferentes locais (Santo Antônio de Goiás-GO; Paragominas-PA; Primavera do Leste-MT; Sinop-MT; Teresina-PI e Vilhena-RO). O delineamento experimental adotado foi em blocos aumentados de Federer, sem repetição dentro de local e com mínimo de três testemunhas em cada ciclo. Em cada ciclo de seleção, os dados de PG e AP foram submetidos à análise de variância individual para Santo Antônio de Goiás-GO, o único local comum em todos os ciclos, e análise de variância conjunta com todos os locais. Foram obtidas estimativas de correlações fenotípicas, genéticas e ambientais entre os três caracteres estudados. Foram estimados os ganhos genéticos médios relativos por ciclo, ganhos médios anuais e totais relativos, como também os coeficientes de determinação ponderados e os ganhos entre ciclos e o ganho total com base nos contrastes entre as médias estimadas para cada ciclo. Além disso, foram obtidas as proporções esperadas de linhagens superiores após cada ciclo de seleção, adotando a média das testemunhas como padrão. As estimativas de correlações genéticas entre PG e AP foram -0,42 e entre AP e DF de -0.11, ambas significativas (p0,01), e nenhuma correlação foi detectada entre PG e DF. Assim, dentro dessa população as progênies mais produtivas apresentavam menor porte, podendo ser de ciclo precoce, médio ou tardio. As estimativas de variância genética entre progênies S0:2 sugeriram que a variabilidade genética foi mantida ao longo dos ciclos de seleção para os caracteres PG e AP. Pela decomposição da interação genótipo x local (GxL) foi verificado predominância da parte complexa da interação para os caracteres PG e AP. Por fim, verificou-se que a interação GxL afetou as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos para ambos os caracteres, em função da ampla distribuição geográfica dos ambientes alvos, os quais o programa de seleção recorrente do arroz de terras altas visa obter ganhos com seleção a médio e longo prazo. Os resultados revelaram claramente a eficiência do programa de seleção recorrente no progresso da média da população, para PG e AP, com ganhos genéticos significativos observados durante os quatro ciclos de seleção. O potencial genético da população em gerar linhagens superiores aumentou ao longo dos ciclos de seleção para PG e AP. Apesar da ausência de ganho genético em DF, o potencial genético para este caráter foi mantido na população durante os quatro ciclos decorridos.

<p>Breeding for improved animal welfare is paramount for increasing the long-term sustainability of the animal food industry. In this context, the main objectives of this dissertation were to understand the genetic and genomic background of welfare indicators in livestock and evaluate the feasibility of single-step Genomic Best Linear Unbiased Prediction (ssGBLUP) for performing genomic selection in beef cattle. This dissertation includes five studies. First, we aimed to test and identify an optimal ssGBLUP scenario for crossbreeding schemes. We simulated multiple populations differing based on the genetic background of the trait, and then we tested alternative models, such as multiple-trait weighted ssGBLUP. Even though more elaborated scenarios were evaluated, a single-trait ssGBLUP approach was recommended when genetic correlation across populations were higher than 0.70. The goal of the second study was to identify genomic regions controlling behavior traits that are conserved across livestock species. We systematically reviewed genomic regions associated with behavioral indicators in beef and dairy cattle, pigs, and sheep. The genomic regions identified in this study were located in genes previously reported controlling human behavioral, neural, and mental disorders. In the third study we used a large dataset (675,678 records) from North American Angus cattle to investigate the genetic background of temperament, a behavioral indicator, recorded on one-year-old calves, and provide the models and protocols for implementing genomic selection. We reported a heritability estimate equal to 0.38 for yearling temperament, and it was, in general, genetically favorably correlated with other productivity and fertility traits. Candidate genomic regions controlling yearling temperament were also identified. The fourth study was based on temperament recorded on North American Angus cows from 2 to 15 years of age (797,187 records). The goal was to understand the genetic and genomic background of temperament across the animal’s lifetime. By fitting a random regression model, we observed that temperament is highly genetically correlated across time. However, animals have differential learning and behavioral plasticity (LBP; changes of the phenotype overtime), although the LBP heritability is low. In our last study we evaluated foot scores (foot angle, FA; and claw set, CS) in American (US) and Australian (AU) Angus cattle aiming to assess the genetic and genomic background of foot scores and investigate the feasibility of performing an across-country genomic evaluation (~1.15 million animals genotyped). Foot scores are heritable (heritability from 0.22 to 0.27), and genotype-by-environment interaction was observed between US and AU Angus populations (genetic correlation equal to 0.61 for FA and 0.76 for CS). An across-country genomic prediction outperformed within-country evaluations in terms of predictivity ability (bias, dispersion, and validation accuracy) and theoretical accuracies. We have also identified genes associated with FA and CS previously reported in human’s bone structure and repair mechanism. In conclusion, this dissertation presents a comprehensive genetic and genomic characterization of welfare indicators (temperament and foot scores) in (inter)national livestock populations. </p>

當線性模型中包含隨機效果項時，若將之視為固定效果或直接忽略，往往會造成嚴重的推測偏差，故應以混合線性模型為架構。若模式中只包含一個隨機效果項，則模式中有兩個變異數成份，若包含 個隨機效果項，則模式中有 個變異數成份。本論文主要在介紹至少兩個變異數成份時固定效果及隨機效果線性組合的最佳線性不偏推測量（BLUP），及其推測區間之推導與建立。然而BLUP實為變異數比率的函數，若變異數比率未知，而以最大概似法（Maximum Likelihood Method）或殘差最大概似法（Residual Maximum Likelihood Method）估計出變異數比率，再代入BLUP中，則得到的是經驗最佳線性不偏推測量（EBLUP）。至於推測區間則與EBLUP的均方誤有關，本論文先介紹如何求算其漸近不偏估計量，再介紹EBLUP之推測誤差除以 後，其自由度的估算方法，據以建構推測區間。 / When random effects are contained in the model, if they are treated as fixed effects or ignore, then it may result in serious prediction bias. Instead, mixed linear model is to be considered. If there is one source of random effects, then the model has two variance components, while it has variance components, if the model contains random effects. This study primarily presents the derivation of the best linear unbiased predictor (BLUP) of a linear combination of the fixed and random effects, and then the conduction of the prediction interval when the model contains at least two variance components. However, BLUP is a function of variance ratios. If the variance ratios are unknown, we can replace them by their maximum likelihood estimates or residual maximum likelihood estimates, then we can get empirical best linear unbiased predictor (EBLUP). Because prediction interval is relating to the mean squared error (MSE) of EBLUP, so the study first introduces how to get its approximate unbiased estimator, m_a , then introduces how to evaluate the degrees of freedom of the ratio of the prediction error for the EBLUP and m_a ^1/2 , in order to use both of them to establish the prediction interval.