LCF5906 - Análise de Dados no Melhoramento de Plantas

Carga Horária

Docentes responsáveis
Filipe Manoel Ferreira

Objetivo
Esta disciplina visa ampliar a autonomia do discente na análise genética de dados de melhoramento de plantas. Para tanto, propõe-se a introduzir e revisitar conceitos fundamentais de genética quantitativa, genética de populações e estatística, aplicando-os à análise e interpretação de dados no contexto do melhoramento de plantas anuais e perenes.

Conteúdo
1- Introdução a Ciência de Dados e ao Software R;
2- Conceitos de Genética Quantitativa;
3- Conceitos de Genética de Populações;
4- Conceitos de Estatística Aplicados no Melhoramento de Plantas;
5- Componentes de variância e resposta a seleção;
6- Introdução a Modelos Lineares Mistos;
7- Análise de Pedigree e Modelo Individual;
8- Modelos Multivariados e Índices de Seleção;
9- Interação Genótipos x Ambientes;
10- Análise de Dados Longitudinais – Modelos de Repetibilidade e Autorregressivos;
11 – Introdução a Modelos Lineares Generalizados e Análise de Dados Categóricos;
12 – Introdução a Seleção Genômica Ampla.

Bibliografia
• Genetic Data Analysis for Plant and Animal Breeding, Isik, F., Holland, J., Maltecca, C. Springer,2017
• Introduction to Quantitative Genetics, Falconer and Mackay, Longman Group Ltd, 1996
• Princípios de Genética Quantitativa, Cosme Damião Cruz, Editora UFV, 2005
• Métodos e estratégias de melhoramento de espécies perenes: estado da arte e perspectivas, Resende M. D. V, 2014
• Genetics and analysis of quantitative traits, Lynch and Walsh, Sinauer, 1998
• Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão aleatória, seleção genômica, QTL-GWAS, estatística espacial e temporal, competição, competição e sobrevivência. Resende, M.D.V.; Silva, F.F.; Azevedo, C.F., Suprema, 2014