[ABE-L] Fwd: seminário

[Mariana Rodrigues Motta]

Caros,

Continuando com nossos seminários do programa de Pós-Graduação em
Estatística do IMECC/UNICAMP, recebemos na sexta-feira *26/04/2024, **às
11:00, na sala 253 do IMECC* à Professora  *Daiane Zuanetti (UFSCar). *Seguem
as informações do seminário e uma short Bio sobre a palestrante.

*Título: Predicting susceptibility and infectivity through dynamic
transmission models for genetic improve*

*Resumo:  *Epidemics can significantly affect animal production and
generate large economic impacts. Furthermore, current practices for
treating and controlling infectious diseases in farmed animals do not
always show the desired effectiveness. In these cases, quantitative
genetics offers a viable alternative through the study of genetic
variations of host characteristics that affect disease transmission,
especially susceptibility and infectivity. In this study, we propose a
flexible dynamic non-linear indirect genetic effects model (dnIGE) which
better captures the dynamics of infectious diseases transmission and
consequently improves the estimation of genetic effects on infectivity.
Results show that the proposed model accurately estimates heritabilities
and genetic values associated with susceptibility and infectivity, even
when there is a genetic correlation between these traits. Furthermore, we
analyze the impact of different experimental designs in the accuracy of
estimates using synthetic data sets.
*Joint work with Milena Nascimento Lima e Osvaldo Anacleto*

*Bio: *Daiane é bacharel e mestre em Estatística pela UFSCar e doutora em
> Estatística pelo PIPGEs com período sanduíche na Universidade do Texas em
> Austin. Há 7 anos é professora do Departamento de Estatística da UFSCar e
> agora coordenadora do PIPGEs. Tem atuado principalmente na seleção e
> estimação de modelos de mistura independente ou com dependência (HMM),
> mapeamento de QTL com dependência familiar, inferência Bayesiana
> paramétrica e não-paramétrica e métodos computacionais MCMC com aplicação,
> principalmente, em Genômica e Biologia Molecular.



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