Course code HFA301

HFA301 Avlsverdiberegning

Emnet kan ha endringer på grunn av koronarestriksjoner. Se Canvas og StudentWeb for info.

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2019 - 2020.

Emneansvarlige: Tormod Ådnøy
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Fakultet for biovitenskap
Frekvens: Årleg
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Emnet startar i haustparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i haustparallellen.
Første gang: Studieår 2003-2004
Siste gang: 2020V
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. R blir brukt til handtering av data. (Jamføring med programvare brukt i avlsorganisasjonane kan vurderast.) Om varianskomponentestimering (kapittel 27 i læreboka) treng ein å gå inn på teoretiske prinsipp som ligg til grunn, og prinsipp for rekneteknikkane.

Tillegg: Orientering om genomseleksjon og programvare for husdyravl.

Læringsutbytte:
Studentane skal læra kva avlsverdiar bestemt som blup-verdiar er, og kunna rekna dei ut for eksempeldata. Dei skal òg veta 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 emnet 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:
Presentasjon av eiga semesteroppgåve for dei andre studentane, og deltaking i slike presentasjonar. Innleveringsoppgåver vil bli vurderte for å sikra studieprogresjon gjennom semesteret.
Vurderingsordning:
Semesteroppgåve.
Sensor:
Ekstern sensor evaluerer semesteroppgåva.
Merknader:
Ved færre enn 5 studentar gis det tilpassa undervisning.
Normert arbeidsmengde:
300 timar inkludert sjølvstudium, øvingsoppgåver og deltaking og presentasjon i kollokviar/førelesingar.
Overlapp:
-
Undervisningstid:
Kollokvium/førelesing: 2 timar per veke. Datalab/øvingar: 2 timar per veke.
Eksamensdetaljer: En godkjent oppgave: A - E / Ikke bestått