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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.11.2018.tde-21062018-134207
Documento
Autor
Nombre completo
Italo Stefanine Correia Granato
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2018
Director
Tribunal
Fritsche Neto, Roberto (Presidente)
Dias, Kaio Olimpio das Graças
Lobos, Cristian Marcelo Villegas
Zucchi, Maria Imaculada
Título en inglés
snpReady and BGGE: R packages to prepare datasets and perform genome-enabled predictions
Palabras clave en inglés
Bayesian mixed models
Genome selection
Genotype x environment
Quality control
R
Resumen en inglés
The use of molecular markers allows an increase in efficiency of the selection as well as better understanding of genetic resources in breeding programs. However, with the increase in the number of markers, it is necessary to process it before it can be ready to use. Also, to explore Genotype x Environment (GE) in the context of genomic prediction some covariance matrices needs to be set up before the prediction step. Thus, aiming to facilitate the introduction of genomic practices in the breeding program pipelines, we developed two R-packages. The former is called snpReady, which is set to prepare data sets to perform genomic studies. This package offers three functions to reach this objective, from organizing and apply the quality control, build the genomic relationship matrix and a summary of a population genetics. Furthermore, we present a new imputation method for missing markers. The latter is the BGGE package that was built to generate kernels for some GE genomic models and perform predictions. It consists of two functions (getK and BGGE). The former is helpful to create kernels for the GE genomic models, and the latter performs genomic predictions with some features for GE kernels that decreases the computational time. The features covered in the two packages presents a fast and straightforward option to help the introduction and usage of genome analysis in the breeding program pipeline.
Título en portugués
snpReady e BGGE: pacotes do R para preparar dados genômicos e realizar predições genômicas
Palabras clave en portugués
Controle de qualidade
Interação genótipo x ambiente
Modelos mistos Bayesianos
R
Seleção genômica
Resumen en portugués
O uso de marcadores moleculares permite um aumento na eficiência da seleção, bem como uma melhor compreensão dos recursos genéticos em programas de melhoramento. No entanto, com o aumento do número de marcadores, é necessário o processamento deste antes de deixa-lo disponível para uso. Além disso, para explorar a interação genótipo x ambiente (GA) no contexto da predição genômica, algumas matrizes de covariância precisam ser obtidas antes da etapa de predição. Assim, com o objetivo de facilitar a introdução de práticas genômicas nos programa de melhoramento, dois pacotes em R foram desenvolvidos. O primeiro, snpReady, foi criado para preparar conjuntos de dados para realizar estudos genômicos. Este pacote oferece três funções para atingir esse objetivo, organizando e aplicando o controle de qualidade, construindo a matriz de parentesco genômico e com estimativas de parâmetros genéticos populacionais. Além disso, apresentamos um novo método de imputação para marcas perdidas. O segundo pacote é o BGGE, criado para gerar kernels para alguns modelos genômicos de interação GA e realizar predições genômicas. Consiste em duas funções (getK e BGGE). A primeira é utilizada para criar kernels para os modelos GA, e a última realiza predições genômicas, com alguns recursos especifico para os kernels GA que diminuem o tempo computacional. Os recursos abordados nos dois pacotes apresentam uma opção rápida e direta para ajudar a introdução e uso de análises genômicas nas diversas etapas do programa de melhoramento.
 
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Fecha de Publicación
2018-07-12
 
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