FORMULARIO DE PROPUESTA DE ASIGNATURAS (curso, seminario, taller, otros) 1.Datos generales de la asignatura Nombre de la asignatura Análisis y predicción de caracteres complejos utilizando métodos de regresión de genoma completo. Abreviación para Bedelía (41 caracteres como máximo) Análisis y Predicción Genómica Nombre de la asignatura en Inglés Analysis & Prediction of Complex Traits Using Whole-Genome Regression Methods Pregrado Grado Educación Permanente Cupos Carreras (Marque las que corresponda) Nivel Tec. Agroenergético Tec. Cárnico Lic. en Diseño de Paisaje Ingeniero Agrónomo Mínimo Tec. de la Madera Lic. en Viticultura y Enología Ingeniero de Alimentos Marque si este curso es ofrecido exclusivamente como EP Diploma y Maestría en Agronomía Posgrados Profesionales Diploma y Maestría en Desarrollo Rural Sustentable Académicos Maestría en Ciencias Agrarias 5 CUPO TOTAL Modalidad de dictado de la asignatura: (Marque con X lo que corresponda) A distancia Presencial X 2.Equipo docente Docente responsable Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): Ing. Agr. (Ph.D.) Gustavo de los Campos (Docente) docente, Assistant Professor, Department of Biostatistics, University of Alabama at Birmingham, USA Otros Docentes participantes Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): Ph.D. Daniel Gianola (Docente) docente, Professor, Department of Animal Sciences Institución y país: Wisconsin University, USA Docentes colaboradores: Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): Institución y país: Ing. Agr. (Ph.D.) Lucia Gutierrez (Coordina curso) docente, G4, DT FAGRO, UdelaR 3.Programa de la asignatura Objetivos Generales Introducir diferentes modelos estadísticos para la predicción genómica. Específicos a.Introducir los conceptos genéticos y estadísticos fundamentales asociados a la predicción de valores genéticos utilizando información genómica. b.Introducir los conceptos y modelos asociados a la predicción genética con modelos paramétricos (Bayesian Ridge Regression, GBLUP, Bayesian Lasso, BayesA-B&-C) c.Introducir los conceptos y modelos asociados a la predicción genética con métodos semi paramétricos (RKHS, Neural-Networks). d.Ilustrar el uso de modelos paramétricos y semi paramétricos usando software disponible de forma gratuita y datos reales. Unidades Temáticas 1. Introduction and glossary. Basic tenets of quantitative and molecular genetics. Predictive inference. Cross-validation. Overview of some penalized methods. 2. Review of least-squares and maximum likelihood. Best linear unbiased prediction 3. Brief overview of Bayesian inference, MCMC and Bayesian regression 4. Challenges from complexity and use of “phenomic “data 5. Genomic BLUP; the Bayesian alphabet (Bayes A, B, C, Bayesian Lasso, Bayes R) 6. The problem of dealing with gene-gene-gene-….-gene interactions 7. Introduction to non-parametric regression: LOESS, kernel regression, RKHS, and neural networks. 8. GWAS and pitfalls (Genome-wide association study) 9. Results from animals, plant and human studies (student presentation will address these, mostly) Computer Labs LAB1: Variable Selection Using Single Marker Regression 1.1. Linear models and ordinary least squares 1.2. Sampling Properties of Ordinary Least Squares Estimates 1.3. Variable Selection Using Single Marker Regressions LAB2: Shrinkage Estimation 2.1. Penalized Estimates 2.2. Effect of regularization on estimates, goodness of fit and model DF 2.3. Bayesian View of Ridge Regression 2.4. The Genomic Best Linear Unbiased Predictor (G-BLUP) LAB3: The ‘Bayesian Alphabet’ 3.1. The Bayesian Alphabet 3.2. Joint modeling of genetic and non-genetic effects LAB4: Semi-parametric Genomic Regression Using Kernel Methods 4.1. Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS) regressions 4.2. Scatter plot smoothing with a Gaussian kernel 4.3. Bayesian view of RKHS 4.4. Genomic-Enabled Prediction Using RKHS 4.5. Kernel Averaging LAB 5: Penalized Neural Networks 5.1. Introduction 5.2. Scatter-plot smoothing using a penalized NN 5.3. Penalized Neural Network Using Pre-selected Markers 5.4. Penalized Neural Networks Using Marker-derived Basis Functions as Inputs Metodología Clases teóricas y ejemplos prácticos serán discutidos. Evaluación Pregrado/ Grado Sistema de prueba de evaluación Evaluación continua Pruebas parciales Pruebas parciales y Seminario trabajo Monografía Revisión bibliográfica Trabajos prácticos Exoneración (*) Otros (especificar): Posgrado y Educación Permanente Presentación de trabajo final (*)Reglamento del Plan de Estudio de Ingeniero Agrónomo. Artículo Nº15, literal B "...al menos el 80% del puntaje exigido ...y más el 50% del puntaje de cada prueba de evaluación...". Bibliografía References Linear-Models Akaike, H. 1973. “Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle.” In Second International Symposium on Information Theory, 1:267–281. de los Campos, G., and P. Pérez. 2010. BLR: Bayesian Linear Regression. R Package Version 1.2. http://cran.r-project.org/web/packages/BLR/index.html. Hoerl, A. E, and R. W Kennard. 1970. “Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems.” Technometrics 12 (1): 55–67. Pérez, Paulino, Gustavo de los Campos, José Crossa, and Daniel Gianola. 2010. “Genomic-Enabled Prediction Based on Molecular Markers and Pedigree Using the Bayesian Linear Regression Package in R.” The Plant Genome Journal 3 (2): 106–116. doi:10.3835/plantgenome2010.04.0005. References Penalized Regression Frank, I.E., and J.H. 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Corr. 3rd printing 5th Printing. Springer. Wahba, G. 1991. “Spline Functions for Observational Data.” SIAM, Philadelphia, PA. Frecuencia con que se ofrece la asignatura (anual, cada dos años, a demanda) Cada 2 años Cronograma de la asignatura Año: 2014 Semestre: 3 Bimestre Fecha de inicio 15 Dic. Fecha de finalización 19 Dic. Días y Horarios Localidad: Montevideo Salón: a confirmar Lunes a viernes de 8:30 a 17hs Asignatura presencial - Carga horaria (hs. demandada al estudiante) Exposiciones Teóricas Talleres Actividades Grupales o individuales de preparación de informes Otras (indicar cual/es) Total 20 10 Teórico - Prácticos Seminarios Presentaciones orales, defensas de informes o evaluaciones 40 Asignatura a distancia (indique recurso a utilizar) 10 Prácticos (campo o laboratorio) Excursiones Lectura o trabajo domiciliario Video-conferencia: Localidad emisora Plataforma Educativa (AGROS u otra) Materiales escritos Internet Total de horas (equivalente a presencial): Localidad receptora Interservicio (indique cuál/es) Otros datos de interés: El curso será ofrecido en español, pero todo el material estará disponible en inglés. Es requisito para cursar poseer conocimientos de genética, genética cuantitativa y modelos lineales. POR FAVOR NO COMPLETE LA SIGUIENTE INFORMACIÓN, la misma será completada por las Unidades Técnicas (UE / UPEP / Bedelía) Créditos de Grado: Código Grado: de la asignatura Resolución del Consejo cursos de Grado Nº: Año que entra en vigencia: Departamento o Unidad: Créditos de Posgrados: de para Código de la asignatura de Posgrado: Resolución del CAP para cursos de Posgrados: