© 2018 por Eveli Alexandre. 

MINI-CURSOS PRÉ-CONGRESSO
Data: 28/07/2019 das 14 as 17hs

Minicurso 1: Divulgação científica - Ferramentas e Aplicações

Maria Letícia Bonatelli (ESALQ/USP) & Patrícia Sanae Sujii (Centro UDF)

mlbonatelli@gmail.com; sujiips@gmail.com

 

O minicurso tem como objetivo apresentar a importância da produção de conteúdo de divulgação científica, pelos cientistas, para a população. Os participantes serão familiarizados com teorias e técnicas de divulgação científica e serão estimulados a pensar no papel da divulgação em sua instituição de ensino e pesquisa. Na parte final do curso, serão realizadas metodologias ativas de aprendizagem. O curso se destina a alunos de graduação e pós-graduação, bem como para professores e pesquisadores.

                           

                                

Minicurso 2: Aprendizado de Máquina: Desafios e Possibilidades no Melhoramento de Plantas

Alexandre Aono (UNICAMP)

alexandre.aono@gmail.com

O minicurso tem como proposta a apresentação dos principais métodos de aprendizagem computacional e suas respectivas possibilidades de aplicação ao melhoramento de plantas. Serão fornecidos conceitos e metodologias permeando as diferentes estratégias para treinamento e extração de conhecimento em conjuntos de dados diversos. Os tópicos abordados envolvem (1) Introdução ao Aprendizado de Máquina (AM), Mineração de dados e aplicações ao melhoramento de plantas, Extração de padrões em conjuntos de dados: classificação, regressão e regras de associação, Estratégias de AM - generalização, superadaptação, protocolo de validação, regularização e perda, Aplicação de AM no processamento de imagens, Ferramentas computacionais para aprendizagem; (2) Aprendizado supervisionado, Classificadores baseados em regras, bayesianos, máquinas de vetor de suporte e redes neurais, Combinação de classificadores, Métodos de avaliação e validação, Aplicação de aprendizado ao processamento de imagens e aprendizado profundo; (3) Aprendizado não supervisionado, Introdução aos algoritmos de agrupamento e mineração de regras de associação, Etapas e técnicas para aprendizagem: seleção de atributos, medida de proximidade, critério de agrupamento, verificação e interpretação dos resultados.

 

Minicurso 3: Implementing genomic selection and comparing it to marker-assisted selection

Alexander Edward Lipka (University of Illinois at Urbana-Champaign)

alipka@illinois.edu

In this workshop, we will cover the basic statistical intuition behind genomic selection (GS) and compare and contrast it with marker-assisted selection, as well as genome-wide association studies. Methods for evaluating the performance of genomic selection will be discussed, and illustrated through a small demonstration data set that will be made available to all participants. Finally, a comparison of the performance of GS, MAS, and GS with fixed-effect covariates tagging peak-associated markers will be discussed.

 

 

MINI-CURSOS DURANTE O CONGRESSO

Datas: 29 e 30 das 13:30 as 14:30h

e 31/07/2019 das 08:00 as 09:00h

Minicurso 4: Bioinformática: Fundamentos e Ferramentas para Melhoristas

Gabriel Rodrigues Alves Margarido (ESALQ/USP)

gramarga@usp.br

A análise de dados genômicos já é uma realidade em programas de melhoramento de plantas e conhecimentos adequados são necessários para a formação de profissionais da área. Este curso abordará a aplicação de dados de sequenciamento para análises genéticas, englobando o controle de qualidade dos dados brutos, alinhamento de sequências, identificação de polimorfismos, genotipagem, imputação e busca de genes de interesse em genomas de referência. Ênfase será dada à técnica de genotipagem-por-sequenciamento (GBS). Serão brevemente discutidas aplicações dos marcadores, como mapeamento associativo, seleção genômica e análises de diversidade genética.

 

Minicurso 5: Ferramentas do R Aplicadas ao Melhoramento de Plantas

Alexandre Siqueira Guesdes Coelho (UFG)

alexandre.coelho@icloud.com ou asgcoelho@gmail.com

 

O software R é uma ferramenta poderosa de análise de dados. Desde a sua concepção inicial em 1992, por Ross Ihaka e Robert Gentleman, esta plataforma tem crescido vigorosamente. Atualmente estão disponíveis mais de 10 mil pacotes no CRAN (The Comprehensive R Archive Network) voltados para a aplicação dos mais variados métodos de análise às mais variadas áreas do conhecimento. Este arsenal inclui ferramentas de grande interesse para a prática do melhoramento de plantas. Por meio de exemplos, ao longo do curso serão apresentadas algumas situações que ilustram o potencial de uso do R para a análise de dados genéticos. Serão utilizados alguns dos principais recursos do R para a análise de dados experimentais pela construção de modelos lineares mistos, tanto pela abordagem frequentista, quanto pela abordagem Bayesiana. Serão discutidas aplicações voltadas para a estimação de parâmetros genéticos, como componentes de variância e coeficientes de herdabilidade, para obtenção de eBLUEs e eBLUPs – importantes na avaliação genética. Serão ainda apresentadas aplicações voltadas para a construção e avaliação de modelos de seleção genômica e sua aplicação na seleção de genótipos superiores em programas de melhoramento. Todos os scripts serão construídos de modo a ilustrar a enorme versatilidade de ferramentas de análise disponíveis no R, tanto em termos de cálculo, de uso de métodos baseados em randomização (MCMC) e de representação de resultados em termos gráficos.

 

Minicurso 6: Programas Genes e Genomic Land - Análises de predição de valores genéticos

Cosme Damião Cruz (UFV) e Dr. Moyses Nascimento e outro convidado será incluido

cdcruz@ufv.br

O minicurso abordará o Programa Genes para: Simulação de dados fenotípicos e moleculares, Predição de valores genéticos utilizando perceptron multicamadas e rede de base radial. Introduzirá também o programa GenomicLand visando: Manipulação de dados genômicos. Predição de utilizando abordagens de modelos mistos. Predição usando abordagens bayesianas. Análises de Associação Genômica.

Minicurso 7: A ciência de elaborar e publicar artigos

Luiz Antonio Santos Dias (UFV)

lasdias@ufv.br

O minicurso tem como objetivo abordar a temática da publicação científica tendo como temas: Por quê e onde publicar, Origem e modelo atual da escrita científica, Conteúdo de um artigo, Como escolher a revista para publicação, Métricas, indexadores e revistas predatórias. O curso se destina a alunos de graduação e pós-graduação, bem como para professores e pesquisadores.

Minicurso 8: Fenotipagem de alto rendimento usando imagens aéreas

Roberto Fritsche Neto (ESALQ/USP)

Este minicurso visa fornecer conhecimentos básicos na área de fenotipagem de alto rendimento principalmente para experimentos à campo. Os tópicos a serem abordados são: princípios do sensoriamento remoto; planejamento de experimentos e coleta de dados; índices de vegetação e suas aplicações; exemplo prático de processamento de imagens.