Detaljer om emnet HFA301

HFA301 Avlsverdiberegning

English course Information

Søk etter andre emner

Viser emnet slik det undervises i studieåret med start i 2014 .

Emneansvarlige: Tormod Ådnøy
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Institutt for husdyr- og akvakulturvitenskap
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN, NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.
Første gang: Studieår 2003-2004
Emnets innhold:
I dette emnet skal ein koma inn på måtar å rekna ut avlsverdiar i husdyravlsprogram. Vekta blir lagt på å forstå metodane og begrensningar ved dei. Små praktiske rekneeksempel og matrisenotasjon blir brukt. Ein går gjennom (kapittel 26 i læreboka): Den generelle blanda-effektsmodellen. Estimering av faste effektar og predikering av tilfeldige effektar (blup). Estimerbarhet. Standardfeil til estimatorane. Dyremodellen. Redusert dyremodell. Utrekning av slektskapsmatrise og invers slektskapsmatrise. Avlsverdiar i modellar med gjentatte målingar på individa. Maternale avlsverdiar. Det blir ikkje lagt vekt på bruk av programvare som er spesialisert til avlsverdiutrekning i praktiske husdyravlssituasjonar, men programmet matlab blir brukt. Bruk av R er eit alternativ. Om varianskomponentestimering (kapittel 27 i læreboka) treng ein å gå inn på teoretiske prinsipp som ligg til grunn, og prinsipp for rekneteknikkane.
Læringsutbytte:
Studentane skal læra kva avlsverdiar bestemt som blup-verdiar er, og kunna rekna dei ut for eksempeldata. Dei skal og veta noko om estimeringa av dei varianskomponentane som trengst for å finna blup-verdiane. Studentane skal læra kva avlsverdiar bestemt som blup-verdiar er, og kunne rekna dei ut for eksempeldata. Dei skal og kunne noko om estimeringa av dei varianskomponentane som trengst for å finna blup-verdiane.
Læringsaktiviteter:
Avhengig av talet på studentar kan det bli kollokviar, eller førelesingar (om meir enn ca. 10 studentar). Dessutan er det øvingstimar i datalab. Øvingsoppgåver omtrent kvar veke. For å forstå teksten er det essensielt å gjera oppgåver.
Læringsstøtte:
Lærar vil gje råd i samband med kollokviar / førelesingar og øvingar.
Pensum:
Lynch and Walsh (1998). Genetics and analysis of quantitative traits. Sinauer. Kapittel 26 og 27. Øvingsoppgåver, notat, dataprogram og anna lærestoff gjort tilgjengeleg på heimesidene for emnet.
Forutsatte forkunnskaper:
Generell avl. (HFA200, eller AQB200.)
Anbefalte forkunnskaper:
Matrisehandtering (lineær algebra). Kunnskap om MS Excel.
Obligatorisk aktivitet:
Innleveringsoppgåver vil bli vurderte for å sikra studieprogresjon gjennom semesteret. Presentasjon av eiga semesteroppgåve for dei andre studentane, og deltaking i slike presentasjonar.
Vurderingsordning:
All vekt på semesteroppgåve. Innlevering av semesteroppgåve.
Sensor:
Ekstern sensor evaluerer semesteroppgava.
Merknader:
Ved mindre enn 5 studenter gis det tilpasset undervisning.
Normert arbeidsmengde:
300 timar inkludert sjølvstudium, øvingsoppgåver og deltaking og presentasjon i kollokviar/førelesingar.
Opptakskrav:
Realfag
Overlapp:
-
Undervisningstid:
Kollokvium/førelesing: 2 timar per veke. Datalab/øvingar: 2 timar per veke.
Eksamensdetaljer: En godkjent oppgave: A - E / Ikke bestått