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PPGCA087 - TÓPICOS ESPECIAIS EM ANÁLISE DE DADOS EM MELHORAMENTO GENÉTICO ANIMAL - Turma: 01 (2018.2)

Tópicos Aulas
Tabulação e edição de banco de dados para análise genética (02/10/2018 - 02/10/2018)
   Banco de dados para as aulas 
  CARD1 
  CARD2 
  CARD3 
  CARD4 
Efeitos aleatórios e Formação de Grupos de Contemporâneos (Efeitos fixos) (03/10/2018 - 03/10/2018)
Uso do software SAS para edição do banco de dados (Introdução ao uso do SAS) (04/10/2018 - 04/10/2018)
Renumeração da Matriz dos Numeradores do Coeficientes de Parentesco de Wright (05/10/2018 - 05/10/2018)
Equações de Modelos Mistos, Modelo Animal, BLUP, REML (06/10/2018 - 06/10/2018)
Softwares para estimação de Componentes de Variância e Predição dos EBVs dos animais (08/10/2018 - 08/10/2018)
  BLUPF90_REML.rar 
Link dos programas http://nce.ads.uga.edu/html/projects/programs/
Avaliação da disciplina Tópicos Especiais em Análise de Dados (09/10/2018 - 09/10/2018)
Frequências da Turma
# Matrícula OUT Total
01 02 03 04 05 06 08 09 10
1 2018100**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 2018100**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Notas da Turma
# Matrícula Unid. 1 Prova Final Resultado Faltas Situação
1 2018100**** 8,7 8.7 0 AM
2 2018100**** 8,7 8.7 0 AM

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Plano de Curso

Nesta página é possível visualizar o plano de curso definido pelo docente para esta turma.

Dados da Disciplina
Ementa: x
Objetivos:
Metodologia de Ensino e Avaliação
Metodologia: A disciplina será desenvolvida por meio de atividades presenciais compreendendo aulas expositivas teóricas e práticas, assim como produções individuais e coletivas em sala de aula ou no laboratório de informática.
Teórica – Aulas expositivas do conteúdo teórico com apresentação e análise de dados e interpretação de resultados referentes a situações práticas e comuns no âmbito do melhoramento genético animal.
Prática – Utilização de softwares adequados para diferentes análises voltada ao melhoramento genético animal.
Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: A aprovação no componente curricular está condicionada ao rendimento acadêmico do discente, mensurado por meio da avaliação do ensino-aprendizagem e da assiduidade às atividades didáticas, que implica a contabilização de sua carga horária durante o período letivo.
A avaliação do rendimento acadêmico será feita por meio do acompanhamento do desempenho do pós-graduando com aplicação de uma prova prática e escrita (CONFECÇÃO DE ARTIGO CIENTÍFICO) com o auxílio das ferramentas computacionais utilizadas na aula.
Além disso, serão considerados os seguintes aspectos:
i) participação nas atividades propostas;
ii) interesse, assiduidade, pontualidade e qualidade do trabalho produzido.
O registro do rendimento acadêmico será realizado individualmente, independentemente dos instrumentos utilizados. O rendimento acadêmico será expresso em valores de 0,0 (zero) a 10,0 (dez), variando até a primeira casa decimal.
Será considerado aprovado no componente curricular o discente que obtiver frequência igual ou superior a 75% (setenta e cinco por cento) da carga horária do componente curricular e média aritmética igual ou superior a 7,0 (sete) nas avaliações.
Horário de atendimento: Quinta-Feira das 08:00 às 12:00 e das 14:00 às 18:00
Bibliografia: INDICADA
HENDERSON, C. R. Application of linear models in animal breeding. Ghelph, 1984. 385p.
ISIK, F.; HOLLAND, J.; MALTECCA, C. Genetic data analysis for plant and animal breeding. North Carolina State: Releigh, 2017. 510 p.
KAPS, M.; LAMBERSON, W. Biostatistics for Animal Science. London: CABI Publishing, 2004. 256p.
KHATIB, H. Molecular and Quantitative Animal Genetics, Madson: WILEY Blackwell, 2015. 331p.
MRODE, R.A.; THOMPSON, R. Linear models for the prediction of animal breeding values, 2rd ed. London: CABI Publishing, 2014. 360p.
SAXTON, A. Genetic Analysis of Complex Traits Using SAS®. Cary, NC: SAS Institute Inc. 2004.

COMPLEMENTAR
CRUZ, C.D.; REGAZZI, A.J.; CARNEIRO, P.C.S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV. 2004.
MAGNUSSON, W.; MOURÃO, G.; COSTA, F. Estatística sem matemática: a ligação entre as questões e a análise. 2 ed. Londrina: PLANTA, 2015. 214p.
RESENDE, M. D. V. Matemática e estatística na análise de experimentos e no melhoramento genético. Colombo: Embrapa, 2007.
Cronograma de Aulas

Início

Fim

Descrição
02/10/2018
02/10/2018
Tabulação e edição de banco de dados para análise genética
03/10/2018
03/10/2018
Efeitos aleatórios e Formação de Grupos de Contemporâneos (Efeitos fixos)
04/10/2018
04/10/2018
Uso do software SAS para edição do banco de dados (Introdução ao uso do SAS)
05/10/2018
05/10/2018
Renumeração da Matriz dos Numeradores do Coeficientes de Parentesco de Wright
06/10/2018
06/10/2018
Equações de Modelos Mistos, Modelo Animal, BLUP, REML
08/10/2018
08/10/2018
Softwares para estimação de Componentes de Variância e Predição dos EBVs dos animais
09/10/2018
09/10/2018
Avaliação da disciplina Tópicos Especiais em Análise de Dados
Avaliações
Data Descrição
09/10/2018 1ª Avaliação
: Referência consta na biblioteca
Referências Básicas
Tipo de material Descrição
Referências Complementares
Tipo de material Descrição
Notícias da Turma
: Visualizar

Título

Data
Instalar PROGRAMA SAS no computador 05/10/2018
Início das Atividades da Disciplina 05/10/2018

SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | sigjb05.ufpi.br.instancia1 vSIGAA_3.12.1088 22/07/2024 10:26