Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad

Descripción del Articulo

Los modelos lineales mixtos son utilizados como métodos para la estimación de parámetros genéticos como heredabilidad, en los que se incorpora información genealógica de los individuos observados. En este trabajo, se analizan los resultados de un modelo lineal mixto ajustado para estimar heredabilid...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Vargas Paredes, Ana, Maehara Oyata, Víctor
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/1375
Enlace del recurso:https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:análisis de residuales
modelo lineal mixto
heredabilidad.
id REVUNALM_63adc192fdbf7605cea3d97dd5ab2f14
oai_identifier_str oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/1375
network_acronym_str REVUNALM
network_name_str Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
repository_id_str
spelling Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidadVargas Paredes, AnaMaehara Oyata, Víctoranálisis de residualesmodelo lineal mixtoheredabilidad.Los modelos lineales mixtos son utilizados como métodos para la estimación de parámetros genéticos como heredabilidad, en los que se incorpora información genealógica de los individuos observados. En este trabajo, se analizan los resultados de un modelo lineal mixto ajustado para estimar heredabilidad vía el enfoque de máxima verosimilitud restringida (REML), enfocado en el análisis de residuales mediante herramientas exploratorias en función a tres tipos de residuales (marginal, condicional y efectos aleatorios), siguiendo la propuesta dada por Singer editando algunas funciones hechas en “R” para incorporar la información genealógica en el modelo.Universidad Nacional Agraria La Molina La Molina2019-06-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/137510.21704/ac.v80i1.1375Anales Científicos; Vol. 80 Núm. 1 (2019): Enero a Junio; 53-59Anales Científicos; Vol. 80 No. 1 (2019): Enero a Junio; 53-592519-73980255-0407reponame:Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molinainstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMspahttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375/pdf_206https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375/html_73Derechos de autor 2020 Ana Vargas Paredes, Víctor Maehara Oyata, Víctor Maehara Oyatainfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.lamolina.edu.pe:article/13752021-11-06T15:09:10Z
dc.title.none.fl_str_mv Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
title Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
spellingShingle Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
Vargas Paredes, Ana
análisis de residuales
modelo lineal mixto
heredabilidad.
title_short Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
title_full Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
title_fullStr Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
title_full_unstemmed Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
title_sort Análisis de residuales en un modelo lineal mixto para estimar heredabilidad
dc.creator.none.fl_str_mv Vargas Paredes, Ana
Maehara Oyata, Víctor
author Vargas Paredes, Ana
author_facet Vargas Paredes, Ana
Maehara Oyata, Víctor
author_role author
author2 Maehara Oyata, Víctor
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv análisis de residuales
modelo lineal mixto
heredabilidad.
topic análisis de residuales
modelo lineal mixto
heredabilidad.
description Los modelos lineales mixtos son utilizados como métodos para la estimación de parámetros genéticos como heredabilidad, en los que se incorpora información genealógica de los individuos observados. En este trabajo, se analizan los resultados de un modelo lineal mixto ajustado para estimar heredabilidad vía el enfoque de máxima verosimilitud restringida (REML), enfocado en el análisis de residuales mediante herramientas exploratorias en función a tres tipos de residuales (marginal, condicional y efectos aleatorios), siguiendo la propuesta dada por Singer editando algunas funciones hechas en “R” para incorporar la información genealógica en el modelo.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-06-30
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375
10.21704/ac.v80i1.1375
url https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375
identifier_str_mv 10.21704/ac.v80i1.1375
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375/pdf_206
https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1375/html_73
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2020 Ana Vargas Paredes, Víctor Maehara Oyata, Víctor Maehara Oyata
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2020 Ana Vargas Paredes, Víctor Maehara Oyata, Víctor Maehara Oyata
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina La Molina
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina La Molina
dc.source.none.fl_str_mv Anales Científicos; Vol. 80 Núm. 1 (2019): Enero a Junio; 53-59
Anales Científicos; Vol. 80 No. 1 (2019): Enero a Junio; 53-59
2519-7398
0255-0407
reponame:Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
instname:Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron:UNALM
instname_str Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron_str UNALM
institution UNALM
reponame_str Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
collection Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1843258414970437632
score 12.659675
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).