FUNDAMENTOS Y MÉTODOS COMPUTACIONALES PARA LA PREDICCIÓN GENÓMICA Y LOS ESTUDIOS DE ASOCIACIÓN DEL GENOMA COMPLETO (GWAS)

Estudiantes de Máster, de doctorado en mejora genética animal, profesionales de la industria, postdocs e investigadores del campo

Español:
Este curso abarca los fundamentos necesarios para realizar análisis genómicos utilizados en Mejoramiento Animal y Genética con los programas BLUPF90 (Misztal et al., 2014).
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Día 1:
1. Introducción a la familia de programas BLUPF90 para el análisis de modelos mixtos, incluyendo:
o Caracteres simples y múltiples
o Efectos maternos
o Modelos de repetibilidad
a) Renumeración de conjuntos de datos: renumf90
b) Estimación de valores genéticos y componentes de varianza (VCE): blupf90+
c) Estimación de valores genéticos y VCE (enfoque bayesiano): gibbsf90+
2. Ejercicios: Uso de los programas BLUPF90 con datos reales para modelos de caracteres simples y múltiples.
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Día 2:
1. Introducción a los datos genómicos
a) Historia del uso de datos genómicos
b) Marcadores genómicos
c) Estadísticas de datos genómicos
d) Archivos genómicos
2. Simulación de datos genómicos
a) Datos simulados vs. reales
b) QMSim para simulación de datos genómicos
3. Introducción al entorno Unix y sus herramientas
4. Ejercicio: Simular un conjunto de datos genómicos con QMSim y usar herramientas Unix para manipulación y análisis estadístico.
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Día 3:
1. Introducción a la Selección Genómica
2. Teoría del ssGBLUP (GBLUP de paso simple)
3. Creación y manejo de matrices de relaciones genómicas con preGSf90
4. Control de calidad para datos de SNPs, relaciones genómicas y pedigrí
a) Tasa de genotipado (call rate)
b) Exclusiones parentales
c) Distribución de diagonales y no diagonales de G
d) Diferencias entre G y A22 ajustadas
e) Autovalores/autovectores – estratificación poblacional
5. Técnicas de validación para modelos genómicos
a) Precisión de predicción con/sin validationf90
b) Precisión de predicción vs. precisión teórica
6. Ejercicios: Control de calidad de datos genómicos y uso de ssGBLUP con programas BLUPF90 en conjuntos de datos simulados.
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Día 4:
1. Estimación de efectos de SNPs a partir de modelos GBLUP y ssGBLUP
2. Predicciones indirectas usando efectos de SNPs
3. GBLUP y ssGBLUP ponderados
4. Estudios de asociación genómica (GWAS)
5. Ejercicios: Calcular efectos de SNPs con ssGBLUP, realizar predicciones indirectas para animales jóvenes y ejecutar ssGWAS (varianza explicada por SNPs y valores-p) con BLUPF90.
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