Modelo oculto de Markov para imputação de genótipos de marcadores moleculares uma aplicação no mapeamento de QTL utilizando a abordagem bayesiana

Resumo

Muitas são as características quantitativas que são, significativamente, influenciadas por fatores genéticos, em geral, existem vários genes que colaboram para a variação de uma ou mais características quantitativas. As informações ausentes, a respeito dos genótipos nos marcadores moleculares, é um problema comum em estudo de mapeamento genético e, por conseguinte, no mapeamento dos locus que controlam estas características fenotípicas (QTL). Para solucionar este problema, foi utilizado o método do modelo oculto de Markov para inferir estes dados. Os métodos de acurácias evidenciaram o sucesso da aplicação desta técnica de imputação. Uma vez imputado na inferência baysiana, estes dados não serão tratados como uma variável aleatória resultando, assim, numa redução no espaço paramétrico do modelo. Outra grande dificuldade, no mapeamento de QTL, deve-se ao fato de que não se conhece, ao certo, a sua quantidade que influencia uma dada característica, fazendo com que surjam diversos problemas e um deles é a dimensão do espaço paramétrico e, consequentemente, a obtenção da amostra a posteriori. Assim, com o objetivo de contornar este problema, foi proposta a utilização do método Monte Carlo via cadeia de Markov com Saltos Reversíveis, uma vez que ele permite flutuar, entre cada interação, modelos com diferentes quantidades de parâmetros.