Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (2016)
- Authors:
- Autor USP: ZUANETTI, DAIANE APARECIDA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); INFERÊNCIA BAYESIANA; ANÁLISE DE DADOS; MÉTODOS MCMC; DIAGNÓSTICO DA SITUAÇÃO DE SAÚDE; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; SÉRIES DE DIRICHLET
- Keywords: Mixture models; data-driven Bayesian methods; nonparametric Bayesian methods; QTL mapping; clustering distributions; clustering big data; pedigree dat; Modelos de mistura; métodos Bayesianos direcionados pelos dados; metodos Bayesianos não-paramétricos; mapeamento de QTL; agrupamento de distribuições;
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Nos propomos métodos Bayesianos para selecionar e estimar diferentes tipos de modelos de mistura que são amplamente utilizados em Genética e Biologia Molecular. Especificamente, propomos métodos direcionados pelos dados para selecionar e estimar um modelo de mistura generalizado, que descreve o modelo de mistura usual (independente) e o de primeira ordem numa mesma estrutura, e modelos de mapeamento de QTL com dados independentes e familiares. Para agrupar genes através de modelos de mistura, nos propomos três métodos Bayesianos não-paramétricos: o processo de Dirichlet aninhado que possibilita agrupamento de distribuições e, um algoritmo preditivo recursivo e outro Bayesiano não- paramétrico exato para agrupar dados de alta dimensão. Analisamos e comparamos o desempenho dos métodos propostos e dos procedimentos tradicionais de seleção e estimação de modelos e agrupamento de dados em conjuntos de dados simulados e reais. Os métodos propostos são mais flexíveis, aprimoram a convergência dos algoritmos e apresentam estimativas mais precisas em muitas situações. Além disso, nos propomos procedimentos para estimar o genótipo não observável dos QTL se de pais faltantes e melhorar a probabilidade Mendeliana de herança genética do genótipo dos descendentes através da estrutura condicional de independência entre as variáveis. Também sugerimos aplicar medidas de diagnóstico para verificar a qualidade do ajuste dos modelos de mapeamento de QTLs.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2016
- Data da defesa: 14.12.2016
-
ABNT
ZUANETTI, Daiane Aparecida. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/. Acesso em: 17 fev. 2026. -
APA
Zuanetti, D. A. (2016). Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/ -
NLM
Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/ -
Vancouver
Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/
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