Modalidad:
Teórico/práctico, con fuerte énfasis en los aspectos prácticos. Las clases teóricas se usan para introducir la problemática general en cada tema, y los prácticos se utilizan para ilustrar y terminar de entender los temas vistos en las clases teóricas.
Docentes:
Director del Curso:
Dr. Pablo Goloboff
Docentes Colaboradores :
Dr. Marcos Mirande
Lic. Santiago Catalano
Lic. Salvador Arias
Destinatarios: Ing. Agrónomos, Licenciados en Biología, Licenciados en Biodiversidad y Bioquímicos.
Cupo y Admisión: 30 participantes.
Lugar y Fecha de realización: Facultad de Ciencias Agrarias- Kreder 2805 (3080) Esperanza, Santa Fe, Argentina; 13-17 de abril de 2009.
Duración: 45 horas.
Arancel: 450$
Inscripciones: hasta el 31 de marzo de 2009.
Informes e Inscripción
Secretaría de Posgrado -Facultad de Ciencias Agrarias
Tel: 03496-420639 int 161
posgrado@fca.unl.edu.ar
P. Kreder 2805 - S3080HOF Esperanza
Prov. de Santa Fe-Argentina
Informes de hospedajes
Convento Santa Catalina tel. 03496-420314
Hotel Castellon 03496-424993/420312
Contenido y Cronograma
DIA 1
Teórico: Parsimonia y sistemática filogenética. Optimización y mapeo de caracteres (mapeo/reconstrucciones/cambios específicos).
Práctico: Input/output. Formatos de datasets. Archivos de instrucciones. Opciones de output como metafiles; creación de “batch files”. Edición de árboles. Manejo de archivos de árboles. Grupos de árboles, caracteres, y taxones.
DIA 2
Teórico: Búsquedas, parte I. Soluciones exactas, árboles de Wagner, branch-swapping. Optimos locales y óptimos globales; estrategias de búsqueda. Factores que afectan la eficiencia de las búsquedas.
Práctico: Uso de secuencias múltiples de adición al azar. Constraints y “timeouts”. Estrategias de búsquedas heurísticas.
DIA 3
Teórico/Práctico: Reglas de colapsamiento. Consensos (incluyendo: mejoras de consensos y superárboles). Comparaciones de topologías de árboles; distancias de SPR. Pesado de caracteres. Funciones de pesado definidas por el usuario.
DIA 4
Teórico/Práctico: Medidas de soporte. Soporte de Bremer; búsqueda de árboles subóptimos. Medidas basadas en remuestreo; efectos de tipos de búsquedas y reglas de colapsamientos.
DIA 5
Teórico/Práctico: Búsquedas, parte II: Nuevos algoritmos de búsqueda. Análisis de datasets de gran tamaño; estrategias generales. Scripts; control de flujo, expresiones y variables.
