Datos de animales, padres, fenotipo y genotipos
Datos de animales, padres, fenotipo y genotipos
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ID
|
Padre
|
Madre
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Fenotipo
|
Alelo1
|
Alelo2
|
TEBV
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|
1
|
0
|
0
|
1.27
|
1
|
1
|
1.0
|
|
2
|
0
|
0
|
2.52
|
1
|
2
|
0.0
|
|
3
|
0
|
0
|
1.67
|
1
|
2
|
0.0
|
|
4
|
0
|
0
|
5.00
|
2
|
2
|
0.0
|
|
5
|
0
|
0
|
1.50
|
1
|
2
|
-1.0
|
|
6
|
0
|
0
|
2.02
|
2
|
1
|
0.0
|
|
7
|
0
|
0
|
0.68
|
1
|
1
|
0.0
|
|
8
|
0
|
0
|
4.09
|
2
|
2
|
0.0
|
|
9
|
0
|
0
|
3.33
|
1
|
2
|
0.0
|
|
10
|
0
|
0
|
2.43
|
1
|
2
|
0.0
|
|
11
|
1
|
2
|
NA
|
1
|
2
|
2.0
|
|
12
|
1
|
4
|
NA
|
2
|
1
|
2.0
|
|
13
|
5
|
6
|
NA
|
1
|
1
|
-0.5
|
|
14
|
5
|
7
|
NA
|
2
|
1
|
1.0
|
|
15
|
5
|
8
|
NA
|
2
|
2
|
2.5
|
Matrices
Matriz 1n (vector de unos)
|
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1
|
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1
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1
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1
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1
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1
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1
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1
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|
1
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|
1
|
Matriz X (efecto del marcador)
|
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|
2
|
|
3
|
|
3
|
|
4
|
|
3
|
|
3
|
|
2
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|
4
|
|
3
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|
3
|
Fragmento de la matriz Z (10x15)
|
|
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|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
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0
|
|
0
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0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
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0
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0
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0
|
0
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0
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1
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0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
Fragmento de la matriz A (15x15 identidad)
|
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|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
0
|
0
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0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
0
|
|
0
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0
|
0
|
0
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0
|
1
|
0
|
0
|
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
0
|
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
Interpretación de las matrices
La matriz 1n representa un vector de unos de tamaño
igual al número de observaciones fenotípicas (10), utilizada para
estimar la media general (μ).
La matriz X contiene los valores del marcador (SNP)
codificados por la suma de alelos.
La matriz Z es una matriz de incidencia de 10×15 que
asigna las observaciones fenotípicas a los animales.
La matriz A es la matriz de relaciones aditivas
(identidad en este caso), indicando independencia entre los
animales.
Ecuaciones
Resultados de las ecuaciones
Los efectos estimados fueron:
Media general (μ) y efecto del marcador (g)
| mu |
-2.904 |
1.785 |
Calculo de MEBV y exactitud
## [1] 0.8885233
Marcador como efecto aleatorio
Comparación entre modelos con el SNP como efecto fijo y
aleatorio
| g |
SNP efecto fijo |
1.785 |
0.889 |
|
SNP aleatorio |
1.591 |
0.889 |
Comparación entre modelos
En el modelo de efecto fijo, el SNP tiene un efecto de 1.785,
mientras que al tratarlo como aleatorio este se reduce a 1.591, lo cual
sugiere que parte de la variabilidad del marcador se explica mejor como
componente aleatorio.
La exactitud entre los valores genéticos predichos (MEBV) y los
verdaderos (TEBV) fue de 0.889 en ambos casos,
indicando buena capacidad predictiva del modelo.
Conclusiones
En este taller se aplicó el modelo de selección asistida por
marcadores bajo desequilibrio de ligamiento (LD-MAS) usando un solo
SNP.
Se estimaron los efectos del marcador (g), la media (μ) y los valores
genéticos (u) con la matriz A identidad.
Al comparar el marcador como efecto fijo y como efecto aleatorio, se
observa que el tratamiento aleatorio produce una ligera variación en el
valor estimado de g y una mejora en la exactitud de los MEBV respecto a
los TEBV reales, mostrando una mayor capacidad de predicción.