Exploiter breedR pour l’évaluation génétique d’un dispositif forestier expérimental

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# Exploiter breedR pour l’évaluation génétique d’un dispositif forestier expérimental
### Facundo Muñoz <a href="mailto:facundo.munoz@cirad.fr">facundo.munoz@cirad.fr</a> famuvie
### Orléans, Sep. 18, 2018

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background-image: url(img/breedRhex.png)
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# http://famuvie.github.io/breedR/

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# Démarche de la formation

- Fichier `excercises.R` qui sert de __guide__ structurante :

- consignes
    
    - code _templates_

- __Diapositives__ pour apporter éléments de motivation et discussion

- __Manuels__ `breedR` pour creuser

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# Objectifs opérationnels

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1. Analyser un test de __descendance simple__ (1 caractère, 1 site)

1. Tenir compte des __effets environnementaux__

1. Ajuster autres __modèles génétiques courants__

1. Analyser __plusieurs caractères__ simultanément

1. Estimer l’__interaction GxE__ dans des dispositifs multi-site

1. Se servir d'un serveur de calcul pour __paralléliser__ les analyses

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# 1. Analyser un test de descendance simple (1 caractère, 1 site)

1. __Estimer__ des effets fixes et aléatoires

1. Extraire et __représenter__ graphiquement les estimateurs

1. Estimer des __effets additifs__ individuelles ou de groupe

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1. Calculer l'__héritabilité__ du dispositif  (après-midi)

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# 2. Tenir compte des effets environnementaux

1. Vérifier l'__indépendance__ spatiale des résidus

1. Contrôler la variabilité environnementale à l'aide de __modèles
spatiaux__

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# 3. Ajuster autres modèles génétiques courants

.center[(explicatif)]

1. Estimer des effets génétiques de __compétition__

1. Estimer des effets additifs individuelles à partir d'une matrice
d'apparentement génomique (__GBLUP__)

1. Estimer des effets génétiques individuelles de __dominance__

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# 4. Analyser plusieurs caractères simultanément

.middle[.center[(explicatif)]]

# 5. Estimer l’interaction GxE dans des dispositifs multi-site

# 6. Se servir d'un serveur de calcul pour paralléliser les analyses

.middle[.center[(explicatif, démonstratif)]]