FACULTAD DE AGRONOMÍA UNIDAD DE ENSEÑANZA UNIDAD DE POSGRADOS Y EDUCACIÓN PERMANENTE FORMULARIO DE PROPUESTA DE ASIGNATURAS (curso, seminario, taller, otros) 1. Datos generales de la asignatura Nombre de la asignatura Estadística para el Mejoramiento Genético en Plantas Abreviación para Bedelía (41 caracteres como máximo) Estadística Genética en Plantas Nombre de la asignatura en Inglés Statistical Genetics for Plant Breeding Nivel Carreras (Marque las que corresponda) Cupos Mínimo Máximo Pregrado Tec. Agroenergético Tec. Cárnico Tec. de la Madera Grado Lic. en Diseño de Paisaje Ingeniero Agrónomo Lic. en Viticultura y Enología Ingeniero de Alimentos Educación Permanente Marque si este curso es ofrecido exclusivamente como EP 10 Posgrados Profesionales Diploma y Maestría en Agronomía Diploma y Maestría en Desarrollo Rural Sustentable Académicos X Maestría en Ciencias Agrarias 5 20 CUPO TOTAL 5 30 Modalidad de dictado de la asignatura: (Marque con X lo que corresponda) A distancia Presencial 2. Equipo docente Docente responsable Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): Ph.D. Lucia Gutierrez (coordina) docente, G3, 40 hs. Otros Docentes participantes Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): Institución y país: Ph.D. Juan Burgueno (docente) docente, Profesor Universidad de Capingo, Mexico X Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): docente, Institución y país: Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): docente, Institución y país: Docentes colaboradores: Nombre (incluir el título académico): Cargo (especificar grado dedicación horaria global): docente, Institución y país: 3. Programa de la asignatura Objetivos Generales Específicos Discutir y utilizar herramientas estadísticas avanzadas que se utilizan en el mejoramiento genético de plantas. 1. Aproximar a los estudiantes a diseños experimentales avanzados que se utilizan 2. 3. en mejoramiento genético vegetal. Discutir y utilizar herramientas para el análisis de datos multi-ambiente. Presentar modelos de predicción genómica. Unidades Temáticas 1. Introducción 2. Diseño experimental avanzado. Diseños aumentados, p-rep designs, ensayos multiambiente. Análisis espacial de ensayos. 3. Análisis de la interacción G x E. Modelo lineal mixto. Modelos de covarianza. Biplot. Agrupamiento de ambientes y materiales. Inclusión de información ambiental 4. Modelos de predicción en selección genómica. Fenotipeado y genotipeado para selección genómica. Modelos predictivos. Metodología Clases teórico-practicas, discusión de resultados, prácticas de computación en R, ASREML y SAS y entrega de trabajo final. 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 Se realizara evaluación por medio de un trabajo final que presenten los estudiantes. (*)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 Frecuencia con que se ofrece la asignatura (anual, cada dos años, a demanda) A demanda Cronograma de la asignatura Año: 2012 Semestre: Fecha de inicio 8 Oct. Fecha de finalización Localidad: Montevideo Bimestre 3 19 Oct. Días y Horarios L-V 8-12 Salón: A definir Asignatura presencial - Carga horaria (hs. demandada al estudiante) Exposiciones Teóricas Talleres Actividades Grupales o individuales de preparación de informes Otras (indicar cual/es) Total 12 10 Teórico - Prácticos Seminarios Presentaciones orales, defensas de informes o evaluaciones 18 Prácticos (campo o laboratorio) Excursiones Lectura o trabajo domiciliario 60 Asignatura a distancia (indique recurso a utilizar) 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: Los estudiantes deben conocer alguno de los siguientes software 10 10 estadísticos: R, SAS, o ASREML como condición indispensable para cursar. A su vez es requisito haber cursado o Estadistica II y/o Metodos Cuanitativos III. 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: