SELEÇÃO GENÔMICA

Descrição

Nos trabalhos de seleção genômica, o pesquisador se propõe a empregar centenas ou milhares de marcadores moleculares, os quais abrangem o genoma de forma densa, de modo que QTLs estejam em desequilíbrio de ligação com uma parte desses marcadores. Assim, marcadores associados a QTLs, podem ser utilizados na predição do valor genético de um indivíduo para uma determinada característica.

Neste curso será realizado em plataforma on-line, com aulas teórico-práticas que abordam vários tipos de análises utilizando o software R.

Ementa

1) Introdução a modelos mistos e à seleção genômica

2) Modelos bayesianos

3) Otimização de populações de treinamento e validação

4) Acurácia e viés de predição

5) Validação cruzada (k-fold)

6) Valores fenotípicos desregressados

7) Predição do efeito de marcas

8) predição do valor genético de indivíduos

9) Matriz de parentesco genômica

10) Genomic estimated breeding value (GEBV)

11) Práticas no software R

 Sobre o ministrante

Helcio Duarte Pereira é Engenheiro Agrônomo pela Universidade do Estado de Minas Gerais. Mestre em Fitotecnia pela Universidade Federal de Lavras. Doutor em Genética e Melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência em Pesquisa & Desenvolvimento, trabalhando principalmente com a cultura do milho. Desenvolveu trabalhos relacionados à adubação/nutrição de plantas e também melhoramento genético. A principal área de atuação são os delineamentos experimentais/Biometria no melhoramento de plantas e análises genômicas, utilizando principalmente o software R.

Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/4686355469323255

Para quem é este curso:

Profissionais e estudantes das áreas de: agrárias, biológicas, estatística, análises de dados, medicina veterinária, zootecnia ou áreas afins, que tenham interesse em aprender a analisar dados genômicos.

Requisitos

Conhecimentos básicos de programação em R e ser capaz de manipular dados no R, ou ser curioso em aprender;

Conhecimento básico em genética ou melhoramento de plantas.

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