Statistical Methods for Omics-assisted Breeding Hands-on workshop
Statistical Methods for Omics-assisted Breeding Hands-on WS 参加の皆様
先日は、ワークショップにご参加いただきありがとうございました。
ご参加いただいた皆様のご協力により、無事終えることができましたこと感謝申し上げます。
当日は不慣れなことで不行き届きの点が多々ございましたこと、心よりお詫び申し上げます。
ご不明な点等ございましたら、seminar@ut-biomet.orgまでご連絡下さい。
今後ともよろしくお願いします。
Statistical Methods for Omics-assisted Breeding (Hands-on workshop) オーガナイザー 一同
インストールなどで問題がございましたら、FAQのページをご確認ください。
必要なパッケージが追加されています。ご確認いただければ幸いです。(11/11)
FAQ にインストール用のスクリプトを公開しています。 Mac 版はver.2に更新しています。
準備:
R v3.5 と RStudioをインストールしたノートパソコンの持ち込み必須
Please bring a computer in which R v.3.5 and RStudio have been installed.
Wifi:
- eduroam ゲストアカウントの利用が可能です
- 東京大学の利用規定を遵守してください
- 当日受付にてアカウント情報をお渡ししますので、同意書に氏名、所属、電話番号、メールアドレスを記入して提出してください
- If you can get your own eduroam account, we would recommend you to get it. The account will be quite useful when you visit other scientific institutes.
昼食場所:
- 農学部食堂
- Cafe A gli 101 フードサイエンス棟 会場近く
- レストラン アブルボア
Social mixer:
Venue (場所):
弥生講堂アネックス・セイホクギャラリー
Date and time (日時):
12th Nov (Mon): 17:30 - 20:00
11月12日(月)17:30 - 20:00
参加費(payment):
5,000円
準備の都合上、参加申し込みは締め切りました。
Group photos (集合写真)
[Download]
目的:
オミクス利用育種の基盤を支えている統計手法、とくに、量的遺伝学の手法について、Rを用いて実践的な講習を行う。ゲノミック選抜、ゲノムワイドアソシエーション解析、遺伝子型×環境交互作用、圃場内局所変動補正、などについて、学ぶことができる。
日程:
2018年11月12日(月) ー 15日(木)
場所:
2018年11月12日(月)
東京大学農学生命科学研究科
2018年11月13日(火) ー 15日(木)
東京大学農学生命科学研究科
フードサイエンス棟 中島董一郎記念ホール
授業は全て英語で行います。ただし、質問は日本語でも構いません。
参加準備 (preparation for WS):
Please bring your computer in which R v. 3.5 and RStudio have been installed.
R v3.5 と RStudioをインストールしたノートパソコンの持ち込みを必須としています
Please install following R packages:
以下のパッケージのインストールが必要です。
・lsmeans, car, lme4, BayesLCA, coda, mvtnorm
・BGLR, MTM, rrBLUP
・agridat, desplot, learnr, tidyverse (or tidyr, ggplot2, dplyr), ggrepel, RColorBrewer, ggthemes, rmarkdown, knitr, plotly, shiny, lucid, skimr
・"od", "asreml" and "myf" R packages are not on CRAN so you'll have to download it from here:
https://www.dropbox.com/s/ob0cf2qqq6z7cq6/pkgs.zip?dl=0
The instructions for asreml license for mac and linux users is included in the link. The activation link for Windows user will be passed to participants at the workshop.
・INLA, sp, fields, geoR, viridisLite + tidyverse
・vcfR, pcaMethods, qqman, glmnet
- gaston(Added by HI on 11th Nov.)
(+ all dependencies, これらパッケージが依存するパッケージすべて)
今後も必要なパッケージが増えることが予想されます。
ホームページのチェックをお願いします。
It is expected that required packages will be changed (new packages will be added).
Please check the homepage for the latest information for the required packages
Please bring your name card if you have. It will be used for your name tag.
名札用にお名刺を1枚お持ちください。
参加人数:
50人 → 70人(変更)
お問い合わせ先:
seminar@ut-biomet.org
大変申し訳ございませんが準備の都合上、懇親会への参加申し込みは締め切りました。
講師:
Gota Morota (GM) Virginia Polytechnic Institute and State University, USA
Diego Jarquin (DJ) University of Nebraska-Lincoln, USA
Emi Tanaka (ET) University of Sydney, Australia
Malachy Campbell (MC) University of Nebraska-Lincoln, USA
Jessica Tressou (JT) INRA, France
Hiroyoshi Iwata (HI) University of Tokyo, Japan
8:30-9:00: Registration
9:00-10:10: Basic statistical computing in R (MC) - R Markdown
10:10-10:20: Break
10:20-12:00: Data visualization in R (ET) - ggplot2 + desplot
12:00-13:00: Lunch
13:00-14:00 Introduction to Quantitative Genetics (GM)
14:00-14:10: Break
14:10-15:40: Least squares and Linear mixed model (MC, JT)
15:40-15:50: Break
15:50-16:50 Bayesian methods (JT)
17:30-19:30 Social mixer @ YAYOI AUDITORIUM - ANNEX ¥5,000
9:00-9:30 Genomic heritability (MC, GM)
9:30-9:40 Break
9:40-12:00 GWAS (HI)
12:00-13:00 Lunch
13:00-14:00 GBLUP and RR-BLUP (MC, GM)
14:00-15:00 Bayesian alphabet (DJ)
15:00-15:10 Break
15:10-16:10 Classical GxE including FW, AMMI, and biplot (HI, DJ)
16:10-16:50 GxE covariates (HI, DJ)
9:00-11:00 Introduction to ASReml (ET)
11:00-11:10 Break
11:10-12:00 Theoretical part of factor analytic model (ET)
12:00-13:00 Lunch
13:00-14:00 Application of factor analytic model to GxE analysis with ASReml (ET)
14:00-14:10 Break
14:10-15:10: Bayesian factor analytic model (DJ, GM)
15:10-15:20: Break
15:20-16:20 Spatial analysis (ET) Gilmour et al. (1997)
16:20-17:00 Introduction to R-INLA (JT)
9:00-12:00 Multi-trait methods for GWAS and GP (HI, DJ, GM)
12:00-13:00 Lunch
13:00-15:00 Bayesian network (MC, GM)
15:00-15:10 Break
15:10-16:50 Experimental design + Optimal designs (ET)
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