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Previous issue date: 2016-12-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / We propose Bayesian methods for selecting and estimating di erent types of mixture models which are widely used in Genetics and Molecular Biology. We speci cally propose data-driven selection and estimation methods for a generalized mixture model, which accommodates the usual (independent) and the rst-order (dependent) models in one framework, and QTL (quantitative trait locus) mapping models for independent and pedigree data. For clustering genes through a mixture model, we propose three nonparametric Bayesian methods: a marginal nested Dirichlet process (NDP), which is able to cluster distributions and, a predictive recursion clustering scheme (PRC) and a subset nonparametric Bayesian (SNOB) clustering algorithm for clustering big data. We analyze and compare the performance of the proposed methods and traditional procedures of selection, estimation and clustering in simulated and real data sets. The proposed methods are more exible, improve the convergence of the algorithms and provide more accurate estimates in many situations. In addition, we propose methods for predicting
nonobservable QTLs genotypes and missing parents and improve the Mendelian probability of inheritance of nonfounder genotype using conditional independence structures. We also suggest applying diagnostic measures to check the goodness of t of QTL mapping models. / N os propomos métodos Bayesianos para selecionar e estimar diferentes tipos de modelos de mistura que são amplamente utilizados em Genética e Biologia
Molecular. Especificamente, propomos métodos direcionados pelos dados para
selecionar e estimar um modelo de mistura generalizado, que descreve o modelo
de mistura usual (independente) e o de primeira ordem numa mesma estrutura,
e modelos de mapeamento de QTL com dados independentes e familiares. Para agrupar genes através de modelos de mistura, nós propomos três métodos Bayesianos
não-paramétricos: o processo de Dirichlet aninhado que possibilita agrupamento
de distribuições e, um algoritmo preditivo recursivo e outro Bayesiano nãoparamétrico exato para agrupar dados de alta dimensão. Analisamos e comparamos o desempenho dos métodos propostos e dos procedimentos tradicionais de seleção e estimação de modelos e agrupamento de dados em conjuntos de dados simulados
e reais. Os métodos propostos são mais
extáveis, aprimoram a convergência dos
algoritmos e apresentam estimativas mais precisas em muitas situações. Além disso,
nós propomos procedimentos para predizer o genótipo não observável dos QTLs e
de pais faltantes e melhorar a probabilidade Mendeliana de herança genética do
genótipo dos descendentes através da estrutura de independência condicional entre
os indivíduos. Também sugerimos aplicar medidas de diagnóstico para verificar a
qualidade do ajuste dos modelos de mapeamento de QTLs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8426 |
| Date | 14 December 2016 |
| Creators | Zuanetti, Daiane Aparecida |
| Contributors | Milan, Luis Aparecido |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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