Curso de posgrado: Modelos lineales en Genética Cuantitativa y Mejoramiento Animal

Curso de posgrado: Modelos lineales en Genética Cuantitativa y
Mejoramiento Animal
Programa (febrero 2014)
Créditos: 6 créditos (30 horas presenciales)
4 horas presenciales por semana (aproximadamente 3 horas de teórico + 1
hora de introducción al práctico), 7 semanas. Octava y novena semana:
presentación de seminarios
Evaluación: entrega semanal de ejercicios + presentación de seminarios sobre
artículos científicos vinculados la temática del curso
Docentes: Prof. Jorge Urioste (Fac. Agronomía), Dr. Hugo Naya (I. PasteurFac. de Agronomía). Invitados especiales.
Objetivo general: Introducción a modelos lineales mixtos aplicados a
problemas biológicos, con énfasis en la genética cuantitativa y el mejoramiento
animal.
Pre-requisitos: conocimientos de álgebra matricial, genética cuantitativa y
mejoramiento animal y modelos lineales son deseables para el mejor
seguimiento del curso. Material de nivelación estará a disposición. Puede ser
tomado como curso regular de posgrado, o curso de Educación Permanente.
Comienzo: 6 de marzo de 2014, Ala de Posgrado de la Facultad de
Agronomía, Garzón 780, 9 horas
Contacto: Prof. Jorge I. Urioste ([email protected]; tel: 2355 96 36)
Inscripciones: [email protected], consultas al tel.: 2355 5345.
Parte I: Introducción
Semana 1 (6 de marzo)
A. Introducción al curso; bases de álgebra matricial; introducción a R
B. Modelos lineales
 Observaciones
 Factores (fijos y aleatorios)
 Modelos: la ecuación; esperanzas y matrices de varianzas y
covarianzas; supuestos, restricciones y limitaciones
Semana 2 (13 de marzo)
C. Modelos fijos
 Modelo de regresión, modelos clasificatorios
 Conceptos de estimabilidad, conexión (connectedness), confusión
(confounding)
Semana 3 (20 de marzo)
Parte II. Modelos mixtos para análisis genéticos
A. Modelos mixtos
 Introducción
 Mejor Predictor Lineal Insesgado (BLUP)
 Ecuaciones de modelos mixtos
B. Matriz de relaciones genético-aditivas
 Fundamentos
 Coeficiente de consanguinidad
 Inversa de la matriz de Relaciones Aditivas
Semana 4 (27 de marzo)
C. Modelos univariados con un efecto aleatorio
 El modelo Animal. Fundamentos y ejemplos
D. Modelos con efectos ambientales aleatorios
 Medidas repetidas. Fundamentos y ejemplos
E. Modelo de efectos maternales
 Fundamentos y ejemplos
Semana 5 (3 de abril)
F. Modelo multivariado (varias características simultáneas)
 Fundamentos y ejemplos
Semana 6 (10 de abril)
G. Modelos para datos longitudinales
 Regresiones aleatorias. Fundamentos y ejemplos
H. Modelos genómicos
(TURISMO/SEMANA SANTA)
Semana 7 (24 de abril)
I. Modelos de cruzamientos
J. Modelos umbrales
Semanas 8 y 9 (29 de abril –martes- y 6 de mayo)
Parte III: Presentación de seminarios