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 (urioste.jorge@gmail.com; tel: 2355 96 36) Inscripciones: upep@fagro.edu.uy, 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