1. No category

Proyecto docente
Oferta sin docencia (a extinguir)
Plan 427 Máster en Ingeniería Agronómica
Asignatura 52015 BIOTECNOLOGÍA PARA LA MEJORA ANIMAL
Grupo
1
Presentación
Programa Básico
Objetivos
Programa de Teoría
1. BIOINFORMATICA y BIOSTADISTICA
Semana 1. Historia de la biotecnología y la bioinformática. Estructura celular básica, del genoma, y de las proteinas.
Metabolismo, enzimología, y señales y regulacion de procesos biológicos. Introducción a los métodos fundamentales
en bioinformatica y biología computacional de sistemas.
Semana 2. Revisión de conceptos básicos de probabilidad y estadistica inferencial. Conceptos básicos de
probabilidad, variables aleatorias y distribuciones, estimacion de parametros mediante maxima verosimilitud, tests de
hipótesis, y modelos estadísticos.
2. MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA MEJORA
Semana 3. Bases estadisticas de la genetica cuantitativa. Valor fenotípico, genotípico y desviación ambiental. Media
de la población. El modelo de Fisher. Efecto medio de un gen. Efecto de sustitución. Desviaciones debidas a la
dominancia. Particion de la varianza. Descomposición clásica de la varianza fenotípica. Grado de determinación
genética. Componentes genéticos de la varianza: varianza aditiva y dominante. Varianza ambiental. Covarianza.
Componentes causales y observables de la varianza fenotípica. Covarianza debida a la interacción epistática.
Covarianza ambiental: ambiente común y efectos maternos.
Semana 4. Parametros. Heredabilidad y repetibilidad. Estimación de la heredabilidad. Precisión de las estimaciones.
Diseños experimentales óptimos para estimar la heredabilidad. Correlaciones. Causas genéticas y ambientales.
Estimación de la correlación genética. Correlación fenotípoca y ambiental. Relaciones entre parámetros. Parecido
entre parientes. Semejanza fenotípica entre parientes. Covarianza genética en distintos grados de parentesco.
Endogamia y exogamia. Vigor híbrido y depresión endogámica. Redistribución de la varianza genética.
Sobredominancia.
Semana 5. Métodos y esquemas de selección. Indices de selección. Selección masal. Selección por ascendencia.
Selección familiar. Construcción de índices. Precisión. Respuesta y respuesta correlacionada a la
selección.Prediccion del valor genetico. BLUP. Efectos fijos y aleatorios. Las ecuaciones del modelo mixto. La matriz
de parentesco y su inversa. Precisión. Conexión. Dominancia y Epistasia.Modelos. Modelo equivalente. Modelo
animal reducido. Modelos con repetibilidad. Modelos con grupos genéticos. El modelo animal con efectos maternos
3. BIOTECNOLOGIA
Tema 6. Introducción a la biotecnología. Introducción a la tecnología del ADN recombinante. Clonado de genes en
líneas celulares de mamíferos. Transgénesis. Anticuerpos monoclonales. Biosensores. Marcadores genéticos, QTLs y
genes de efecto grande. Introgresion.
Tema 7. Genética funcional. Introducción a los fundamentos de los métodos de comparación y análisis de secuencias.
Página 1 de 2
Fundamentos algorítmicos. Técnicas para adquisición de conocimiento y análisis exploratorio. Inteligencia artificial,
aprendizaje de máquina, minería de datos e inferencia estadística.
Programa Práctico
Evaluación
Bibliografía
Página 2 de 2