Insegnamento AAF-I SOFTWARE DEDICATI AL MIGLIORAMENTO GENETICO
- Corso
- Economia e cultura dell'alimentazione
- Codice insegnamento
- A001316
- Curriculum
- Comune a tutti i curricula
- Docente
- Camillo Pieramati
- Docenti
-
- Camillo Pieramati
- Ore
- 30 ore - Camillo Pieramati
- CFU
- 3
- Regolamento
- Coorte 2020
- Erogato
- 2020/21
- Attività
- A scelta dello studente
- Ambito
- A scelta dello studente
- Settore
- NN
- Tipo insegnamento
- Opzionale (Optional)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- Italiano
- Contenuti
- Uso di software scientifico libero per gli studi di genetica di popolazione, per la valutazione genetica di caratteri quantitativi, per le analisi genomiche.
- Testi di riferimento
- Nessun testo di riferimento. Tutto il materiale didattico è fornito dal docente e disponibile in UniStudium.
- Obiettivi formativi
- Essere in grado di trattare dati genetici in diversi formati e di eseguire ed interpretare semplici analisi di genetica di popolazione, valutazioni genetiche e genomiche.
- Prerequisiti
- Una buona conoscenza sia delle tecnologie informatiche sia del miglioramento genetico
- Metodi didattici
- Tutte le attività didattiche si svolgono in aula informatica. Dopo una breve introduzione teorica, lo studente replica passo passo sulla propria postazione l'esercizio illustrato dal docente.
- Altre informazioni
- Frequenza obbligatoria
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- Al termine di ogni lezione ad ogni studente è assegnato un semplice compito da svolgere e consegnare in UniStudium prima della lezione successiva.
Al termine del corso colloquio orale. - Programma esteso
- Simulazione e analisi di dati di genetica di popolazione (microsatelliti): frequenze alleliche, equilibrio di Hardy-Weinberg, F(IT)-F(IS)-F(ST), distanze genetiche, analisi multivariate, rappresentazioni grafiche.
Simulazione e analisi di caratteri quantititivi corrrelati: il pedigree, il modello genetico, i parametri genetici (ereditabilità, ripetibilità e correlazioni), stima di EBV e r(TI).
Simulazione e analisi di dati genomici (DNA chips). La bash di Linux; gestione dei dati e controlli di qualità; esplorazione dei dati; GWAS.