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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2002.tde-24072002-165250
Documento
Autor
Nome completo
Andréia da Silva Meyer
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2002
Orientador
Banca examinadora
Garcia, Antonio Augusto Franco (Presidente)
Geraldi, Isaias Olivio
Leandro, Roseli Aparecida
Título em português
Comparação de coeficientes de similaridade usados em análises de agrupamento com dados de marcadores moleculares dominantes.
Palavras-chave em português
análise de conglomerados
estatística aplicada
genética molecular vegetal
milho
Resumo em português
Estudos de divergência genética e relações filogenéticas entre espécies vegetais de importância agronômica têm merecido atenção cada vez maior com o recente advento dos marcadores moleculares. Nesses trabalhos, os pesquisadores têm interesse em agrupar os indivíduos semelhantes de forma que as maiores diferenças ocorram entre os grupos formados. Métodos estatísticos de análise, tais como análise de agrupamentos, análise de fatores e análise de componentes principais auxiliam nesse tipo de estudo. Contudo, antes de se empregar algum desses métodos, deve ser obtida uma matriz de similaridade entre os genótipos, sendo que diversos coeficientes são propostos na literatura para esse fim. O presente trabalho teve como objetivo avaliar se diferentes coeficientes de similaridade influenciam os resultados das análises de agrupamentos, feitas a partir de dados provenientes de análises com marcadores moleculares dominantes. Foram utilizados dados de 18 linhagens de milho provenientes de duas diferentes populações, BR-105 e BR-106, as quais foram analisadas por marcadores dos tipos AFLP e RAPD. Foram considerados para comparação os coeficientes de Jaccard, Sorensen-Dice, Anderberg, Ochiai, Simple Matching, Rogers e Tanimoto, Ochiai II e Russel e Rao, para os quais foram obtidas as matrizes de similaridade. Essas matrizes foram comparadas utilizando as correlações de Pearson e Spearman, análise de agrupamentos com construção de dendrogramas, correlações, distorção e estresse entre as matrizes de similaridade e as matrizes cofenéticas, índices de consenso entre os dendrogramas, grupos obtidos com o método de otimização de Tocher e com a projeção no plano bidimensional das matrizes de similaridade. Os resultados mostraram que para praticamente todas metodologias usadas, para ambos marcadores, os coeficientes de Jaccard, Sorensen-Dice, Anderberg e Ochiai mostraram resultados semelhantes entre si, o que foi atribuído ao fato deles apresentarem como propriedade comum a desconsideração da ausência conjunta de bandas. Isso também foi observado para os coeficientes de Simple Matching, Rogers e Tanimoto e Ochiai II, que também não apresentaram entre si grandes alterações nos resultados, possivelmente devido ao fato de todos considerarem a ausência conjunta. O coeficiente de Russel e Rao apresentou resultados muito diferentes dos demais coeficientes, em função dele excluir a ausência conjunta do numerador e incluí-la no denominador, não sendo recomendado seu uso. Devido ao fato da ausência conjunta não significar necessariamente que as regiões do DNA são idênticas, sugere-se a escolha dentre os coeficientes que desconsideram a ausência conjunta.
Título em inglês
Comparison of similarity coefficients used in cluster analysis with dominant markers data.
Palavras-chave em inglês
cluster analysis
maize
molecular genetics of plants
statistical
Resumo em inglês
With the recent advent of the molecular markers, studies of divergence and phylogenetic relationships between and within vegetable species of agricultural interest have been received greater attention. In these studies, the aim is to group similar individuals looking for bigger differences among the groups. Statistical methods of analysis such as cluster analysis, factor analysis and principal components analysis can be used in this kind of study. However, before to employ some method, the similarity matrix between genotypes must be obtained using one of the several coefficients proposed in the concerning literature. The aim of this study was to evaluate if different similarity coefficients can influence the results of cluster analysis with dominant markers. Data from 18 inbred lines of maize from two different populations, BR-105 and BR-106, were analyzed by AFLP and RAPD markers and eight similarity coefficients (Jaccard, Sorensen-Dice, Anderberg, Ochiai, Simple-matching, Rogers and Tanimoto, Ochiai II and Russel and Rao) were obtained. The similarity matrices were compared by Pearson's and Spearman's correlations, cluster analysis (with dendrograms, correlations, distortion and stress between the similarity and cofenetical matrices, consensus fork index between all pairs of dendrograms), Tocher´s optimization procedure and with the projection in two-dimensional space of the similarity matrices. The results showed that for almost all of the methodologies and both markers, the coefficients of Jaccard, Sorensen-Dice, Anderberg and Ochiai, gave similar results, due to the fact that all of them excludes negative co-occurences. It was also observed that the Simple Matching, Rogers and Tanimoto, and Ochiai II, probably due to the fact of all including the negative co-occurences. The Russel and Rao coefficient presented results very different from the others, because it excludes the negative co-occurences in the numerator and include it in the denominator of its expression, which is a reason for not recommending it. Due the fact of the negative co-occurences does not mean, necessarily, that the regions of the DNA are identical, it is suggested to choose one those coefficients that do not include it.
 
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andreia.pdf (465.01 Kbytes)
Data de Publicação
2002-08-07
 
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