UNIDAD DE POSGRADO Y EDUCACIÓN PERMANENTE FORMULARIO DE PROPUESTA DE CURSOS Datos generales del curso Tipo de curso a) Posgrado Académico b) Posgrado Profesional c) Posgrado Académico y Profesional d) Únicamente Educación Permanente e) Grado (optativos de 5to) X X X Cupo máximo de estudiantes: Cupo mínimo de estudiantes: Modalidad del Curso: SERVICIO : X Presencial A Distancia Universidad de la República - Facultad de Agronomía DEPARTAMENTO O UNIDAD : Producción Animal y Pasturas NOMBRE DEL CURSO : Modelos lineales en Genética Cuantitativa y Mejoramiento Animal PALABRAS CLAVES (3): Genética, estadística, modelos lineales NOMBRE DEL CURSO EN INGLÉS: Linear models in Quantitative Genetics and Animal Breeding 1. Equipo docente Para todos los docentes por favor incluir el título académico (p.ej., Ing. Agr., M.Sc., Ph.D) delante del nombre. En cargo especificar grado docente y dedicación horaria global (semanal). Docentes Responsables : Nombre Ing. Agr. PhD Jorge I. Urioste Lic. PhD Hugo Naya Cargo G 5, 40 hs., DT G 3, docente libre Cargo G 2, 40 hs. Docentes Participantes de la UDELAR : Nombre Lic. Francisco Peñagaricano Especialistas invitados : Nombre Institución Nombre Institución Nombre Ing. Agr. Ph.D. Gabriel Ciappesoni INIA Especialización Ing. Agr. Diego Gimeno SUL Mejoramiento genético animal Cargo Especialización Ing. Agr. PhD. Olga Ravagnolo Institución Cargo Mejoramiento genético animal Cargo Especialización INIA Mejoramiento genético animal Docentes Extranjeros : Nombre País de origen Cargo Especialización Institución o Universidad 2. Programa del curso DESTINATARIOS : (Indique a quien va dirigido el curso citando disciplina y especialización) Dirigido principalmente a estudiantes de posgrado de la UDELAR cuya área de interés es la genética. Estudiantes de grado de Agronomía y Veterinaria con especial interés en mejoramiento genético animal y buena base estadística pueden también aprovechar el curso. Para estudiantes de otras Facultades es aconsejable haber realizado el curso de Zootecnia en Facultad de Agronomía 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. OBJETIVOS: (Indique brevemente los objetivos principales del curso) A. Generales: Introducción a modelos lineales mixtos aplicados a problemas biológicos, con énfasis en la genética cuantitativa y el mejoramiento animal. B. Específicos: Dominio de modelos mixtos para análisis genéticos bajo distintas circunstancias (modelos univariados con un efecto aleatorio, medidas repetidas, efectos maternales, análisis genómico, modelos umbrales, etc) CONTENIDOS : Unidades Temáticas (Indique brevemente los principales contenidos temáticos del curso) Parte I: Introducción A. Introducción al curso; bases de álgebra matricial B. Modelos lineales Observaciones Factores (fijos y aleatorios) Modelos: la ecuación; esperanzas y matrices de varianzas y covarianzas; supuestos, restricciones y limitaciones C. Modelos fijos Modelo de regresión, modelos clasificatorios Conceptos de estimabilidad, conexión (connectedness), confusión (confounding) 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 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 F. Modelo multivariado (varias características simultáneas) Fundamentos Evaluaciones genéticas incluyendo varios países G. Modelos para datos longitudinales Regresiones aleatorias. Fundamentos y ejemplos H. Modelos genómicos I. Modelos umbrales Parte III: Presentación de seminarios METODOLOGÍA : CURSOS PRESENCIALES: Exposiciones Otras (indicar cual/es) CURSOS A DISTANCIA: Trabajos Prácticos Actividades Grupales Aproximadamente 3 horas de teórico + 1 de laboratorio de informática Video-conferencia Materiales escritos Internet En caso de utilizar videoconferencia: Localidad emisora Localidades receptoras SISTEMA DE EVALUACIÓN (en caso de realizarse evaluación de los estudiantes) : Ejercicios semanales + presentación de artículo científico BIBLIOGRAFÍA : R.A. Mrode. 2005. Linear models for the prediction of Animal Breeding Values, 2nd. Edition. CABI Publishing, Wallingford, Oxfordshire, UK Materiales repartidos por el grupo docente CRONOGRAMA DEL CURSO : Año: 2010 Trimestre (ver cronograma): marzo-junio Fecha de inicio: 2 de marzo Días y horarios: martes 9-12 (teóricos) y 13-14 (prácticos) Frecuencia (anual, cada dos años, a demanda) : Cada dos años EVALUACIÓN : (Indicar si se realiza) DEL CURSO: (Por los cursantes) x (Por los docentes) (Por el responsable de Educación Permanente) DE LOS CURSANTES: (Por parte de los docentes) INTERSERVICIO : x Indique con cual / es : FECHA DE REALIZACION: HORAS TOTALES : 105 Por favor desglosar las horas totales en: Teórico, Teórico práctico, seminario, presentación oral y/o defensa de informes o realización de evaluaciones Práctica de campo o laboratorio Trabajo grupal o individual de preparación de informes Excursiones, lectura domiciliaria de bibliografía obligatoria exigible en algún tipo de evaluación y cuyos contenidos no hayan sido tratados en clase, pero formen parte de la estrategia docente del curso 28 7 70 Un curso de posgrado puede otorgar hasta 6 créditos (salvo fundadas excepciones). Para la UDELAR, 1 crédito equivale a 15 horas de trabajo del estudiante (sumando presenciales y no presenciales). CRÉDITOS SUGERIDOS : LOCALIDAD : SALÓN : 6 Montevideo Para los cursos de Educación Permanente: MATRICULA : Monto matrícula : $ 4020 No rellenar esta parte (para uso interno de la Unidad) Formulario completo Fecha recibido el formulario:__/__/____ Aval del coordinador de opción Aprobado por Comité Académico de Posgrados (fecha:__/__/____) Código del curso en BEDELÍA: ____________ Fecha límite de inscripción:__/__/____ Publicado en página web