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Distribuciones de los estadísticos y estimadores paramétricos de la regresión ancestral bajo apareamiento aleatorio y selección

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Autores/as: Esteban Jiménez Alfaro ; Rodolfo Juan Carlos Cantet ; Natalia Soledad Forneris

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2019 FAUBA Digital: Repositorio Institucional Científico y Académico de la Facultad de Agronomía de la UBA (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas  

La Regresión Ancestral (AR) es un modelo genético cuantitativo paramétrico y causal. A diferencia de otros modelos de predicción basados en Selección Genómica, AR permite considerar el efecto de la recombinación y la herencia en segmentos, así como realizar la inversión de la matriz de (co)varianzas del modelo (−1) sin necesidad de calcular primero , porque además AR es un proceso estocástico Markoviano. El objetivo de esta tesis fue estimar mediante simulación estocástica las distribuciones de probabilidad de: a) los parámetros del modelo AR (βS, βD), b) las relaciones realizadas de identidad por descendencia (IBD) entre pares abuelo(a)-nieto(a) (RIBD-AN), c) los estadísticos suficientes para la estimación de βS y βD, y d) el coeficiente de consanguinidad bajo AR (FAR). Se simularon dos poblaciones animales, una con apareamientos al azar (45095 pares) y otra bajo selección (46561 pares). El algoritmo de estimación incluyó un sistema recursivo de ecuaciones simultáneas de los parámetros βS y βD, los cuales provienen de las recombinaciones del genoma de los abuelos ocurridas en los padres durante la meiosis y transmitidas a los nietos. Se estimaron los “núcleos” (o kernel) de las distribuciones de RIBD-AN, los estadísticos suficientes, βS, βD y FAR con un método no paramétrico dentro del programa PROC KDE de SAS. Entre distintas distribuciones evaluadas, la Beta mostró el mejor ajuste para las RIBD-AN, tomando como criterio el valor máximo del logaritmo de la función de verosimilitud; en tanto que los estimadores de βS, βD y los estadísticos suficientes siguieron distribuciones normales univariadas. La selección indujo a las distribuciones de las RIBD-AN a ser asimétricas a la derecha y a mostrar mayor magnitud en las medias y en la dispersión. Además, se observó que FAR siguió una distribución Exponencial, con valores esperados y varianzas de mayor magnitud con los datos selectos. En general, la selección aumentó la magnitud y variabilidad del material genómico compartido IBD, tanto en las relaciones de parentesco como en la consanguinidad.

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Distributed Power Generation Scheduling, Modelling and Expansion Planning

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978-3-0365-0743-9 (en línea)

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Cobertura temática: Matemáticas - Ingeniería y tecnología  


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Distributional Reinforcement Learning

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Matemáticas - Ciencias de la computación e información  


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Divergence Measures: Mathematical Foundations and Applications in Information-Theoretic and Statistical Problems

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978-3-0365-4331-4 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Matemáticas - Medios de comunicación  


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Diversity Dimensions in Mathematics and Language Learning: Perspectives on Culture, Education and Multilingualism

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Cobertura temática: Matemáticas - Educación - Medios de comunicación - Lenguas y literatura  


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Diyala Journal for Pure Science

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ISSNs 2222-8373 (impreso) 2518-9255 (en línea)

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No requiere desde ene. 2009 / hasta sep. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias físicas - Ciencias químicas - Ciencias biológicas  


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Documenta Mathematica

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ISSNs 1431-0635 (impreso) 1431-0643 (en línea)

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No requiere desde ene. 1996 / hasta sep. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias físicas  


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Dolomites Research Notes on Approximation

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ISSNs 2035-6803 (impreso)

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Institución detectada Período Navegá Descargá Solicitá
No requiere desde ene. 2011 / hasta sep. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas  


Domain Decomposition Methods: Algorithms and Theory

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ISBNs: 978-3-540-20696-5 (impreso) 978-3-540-26662-4 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas  


Domain Decomposition Methods in Science and Engineering

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ISBNs: 978-3-540-22523-2 (impreso) 978-3-540-26825-3 (en línea)

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No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas