dc.contributor.author | Lima, Milena Nascimento | |
dc.date.accessioned | 2023-10-02T14:09:22Z | |
dc.date.available | 2023-10-02T14:09:22Z | |
dc.date.issued | 2023-08-01 | |
dc.identifier.citation | LIMA, Milena Nascimento. Modelos estocásticos de transmissão para análises genéticas de características epidemiológicas. 2023. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18683. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18683 | |
dc.description.abstract | Epidemics can significantly affect animal production and generate large economic impacts.
Furthermore, current practices for treating and controlling infectious diseases in farmed animals
do not always show the desired effectiveness. In these cases, the quantitative genetics offers
a viable alternative through the study of genetic variations of host characteristics that affect
disease transmission, especially susceptibility, and infectivity. However, despite advances, the
challenge to estimate genetic effects that mainly control infectivity continues to exist. Therefore,
the general objective of this thesis was to contribute to the state of the art in the development
of statistical models that can capture the dynamics of transmission of infectious diseases and
consequently improve the estimation of genetic effects on infectivity. We present a new version
of the dynamic non-linear indirect genetic effects model (dnIGE) and an inferential method to
estimate its parameters. Our methodology includes a covariance structure on the distribution
of genetic and environmental effects of susceptibility and infectivity, which were previously
considered independent and uses modern Bayesian inference to estimate the genetic effects
and heritabilities associated with these traits. Results show that the extended dnIGE model can
accurately estimate heritabilities and genetic values associated with susceptibility and infectivity,
even when there is a genetic correlation between these traits. Our proposed methodology offers
potential impacts in areas such as disease control in livestock through selective breeding and
also in predicting and controlling the emergence of disease outbreaks in human populations. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Doenças infecciosas | por |
dc.subject | Susceptibilidade | por |
dc.subject | Infectividade | por |
dc.subject | Genética quantitativa | por |
dc.subject | Inferência Bayesiana | por |
dc.subject | Infectious diseases | eng |
dc.subject | Susceptibility | eng |
dc.subject | Infectivity | eng |
dc.subject | Quantitative genetics | eng |
dc.subject | Bayesian inference | eng |
dc.title | Modelos estocásticos de transmissão para análises genéticas de características epidemiológicas | por |
dc.title.alternative | Stochastic transmission models for genetic analyses of epidemiological traits | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.contributor.advisor1 | Anacleto Junior, Osvaldo | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0444250678279912 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Zuanetti, Daiane Aparecida | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8352484284929824 | por |
dc.description.resumo | As epidemias podem comprometer significativamente a produção animal e gerar grandes impactos
econômicos. Além disso, as atuais práticas de tratamento e controle de doenças infecciosas
em animais de criação nem sempre apresentam a eficácia desejada. Nesses casos, o melhoramento
genético oferece uma alternativa viável através do estudo das variações genéticas das
características do hospedeiro que afetam a transmissão da doença, especialmente a susceptibilidade
e a infectividade. No entanto, apesar dos avanços, o desafio para estimar efeitos genéticos
que controlam a infectividade, principalmente, continua a existir. Sendo assim, o objetivo
geral nesta tese foi contribuir com o estado da arte no desenvolvimento de modelos estatísticos
que possam capturar a dinâmica da transmissão de doenças infecciosas e consequentemente
aprimorar a estimação de efeitos genéticos na infectividade. Apresentamos uma nova versão do
modelo dinâmico não linear de efeitos genéticos indiretos (dynamic non-linear indirect genetic
effects model - dnIGE) e um método inferencial para estimar seus parâmetros. Nossa metodologia
inclui uma estrutura de covariância na distribuição dos efeitos genéticos e ambientais da
susceptibilidade e infectividade, que antes eram consideradas independentes, e utiliza técnicas
computacionais Bayesianas modernas para estimar os efeitos genéticos e herdabilidades associados
a estas características. Os resultados mostram que o modelo dnIGE estendido pode estimar
com precisão, herdabilidades e valores genéticos associados à susceptibilidade e infectividade,
mesmo quando existe uma correlação genética entre essas características. Nossa metodologia
proposta oferece impactos potenciais em áreas como o controle de doenças na pecuária por meio
de reprodução seletiva e também na previsão e controle do surgimento de surtos de doenças em
populações humanas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA EM PROCESSOS ESTOCASTICOS | por |
dc.description.sponsorshipId | 88882.427019/2019-01 | por |
dc.description.sponsorshipId | 88887.634323/2021-00 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/8127558016524178 | por |
dc.contributor.advisor-co1orcid | https://orcid.org/0000-0003-1591-959X | por |