Ementas Disciplinas
Ementa: A disciplina aborda os fundamentos teóricos e práticos da ética na investigação científica, enfatizando princípios como a beneficência, a justiça e a integridade na produção de conhecimento (Beauchamp; Childress, 2019). Durante a abordagem dos textos serão examinados criticamente os desafios éticos relacionados com a sustentabilidade ambiental e o papel da ciência na conservação dos ecossistemas (Resnik, 2011). Também serão discutidos os princípios éticos específicos aplicáveis à utilização de animais em investigação, com ênfase no seu bem-estar e na aplicação dos princípios dos 3Rs, tendo em conta a legislação nacional e as diretrizes internacionais (Russell; Burch, 1959). A disciplina abordará também a ética das pesquisas com plantas, incluindo a colheita responsável, a conservação da flora e as implicações ecológicas das metodologias de campo (Hall, 2011). A disciplina incluirá estudos de caso e debates sobre dilemas reais envolvendo investigação científica, impactos ambientais e a responsabilidade socioambiental dos investigadores (Singer; Viens, 2008). Através da análise crítica, promove-se a reflexão sobre abordagens metodológicas sustentáveis, autorizações legais e boas práticas de investigação que estejam alinhadas com a proteção da biodiversidade (Leopold, 1949).
Ementa: A disciplina abordará o conceito de Saúde Única (One Health), integrando os pilares da saúde humana, saúde animal e saúde ambiental, com foco nos ciclos de transmissão dos principais agentes infecciosos parasitários de caráter zoonótico. Serão discutidos aspectos teóricos e práticos, incluindo a interconexão entre os três pilares, a importância da vigilância sanitária, o impacto das mudanças climáticas e a aplicação de estratégias integradas para promoção da saúde global.
Ementa: A disciplina explora a importância do delineamento experimental para a pesquisa científica. Serão discutidos os princípios da filosofia Popperiana e a formulação de hipóteses científicas. Os alunos aprenderão sobre a construção de modelos nulos, a importância de observações independentes para evitar pseudo-repetições e os fundamentos da estatística inferencial. Por fim, o curso oferece uma introdução aos modelos lineares e multivariados como ferramentas para a análise de dados experimentais.
Ementa: A disciplina aborda os conceitos fundamentais e as aplicações de Modelos Lineares, capacitando os alunos a compreender e utilizar diferentes abordagens estatísticas para análise de dados. O conteúdo programático inclui o estudo de Modelos Lineares, Modelos Lineares Generalizados e Modelos Lineares Mistos Generalizados, com ênfase em suas aplicações práticas. Além disso, serão explorados outros modelos, como a Análise de Caminho (Path Analysis), com foco em exemplos e problemas relevantes para as áreas biológicas.
Ementa: A Ciência dos Dados e a pesquisa empírica; Introdução ao programa R e RStudio; Programação no RStudio; Integração do RStudio; Estatística Descritiva Completa; Testes; Introdução à Econometria.
Ementa: Introdução à Ciência a partir da modelagem de Dados. Modelagem de equações para construção de análise estatística; Aplicações em dados reais no R; Modelos lineares e não lineares; Previsão e Construção de Cenários no R; Modelos de Rede Neural Artificial.
Ementa: A disciplina visa criar integração das linhas de pesquisa do Programa de Mestrado e Doutorado em Ciências Ambientais e Sustentabilidade Agropecuária (PPGCASA). Através de um olhar sistêmico acerca da proposta do programa multidisciplinar, a disciplina é construída por vários professores que integraram as áreas de gestão do agronegócio, sustentabilidade ambiental, sustentabilidade na saúde e sustentabilidade produtiva, estratégicas para o PPGCASA. A disciplina será ministrada por quatro professores e integrará quatro diferentes sistemas de análise: 1. Análise Sistêmica do Agronegócio; 2. Análise Sistêmica da Sustentabilidade na Saúde/Produção; 3. Análise Sistêmica da Influência da Biodiversidade nos Processos de Saúde e Doenças; 4. Análise Sistêmica da Sustentabilidade Ambiental; 5. Análise Sistêmica do Processo Produtivo Sustentável.
Ementa: A parasitologia animal será abordada com um enfoque biológico, médico e ecológico. Ao final do curso o aluno poderá ter um melhor entendimento (a) acerca da taxonomia dos principais grupos de Artrópodes, Protozoários e helmintos de importância na Medicina Veterinária, (b) reconhecer morfologicamente os parasitas, (c) conhecer os ciclos de transmissão das diferentes espécies, (d) obter um entendimento acerca do fenômeno parasitismo e suas implicações a saúde dos animais e humana.
Ementa: Conhecimento científico, as diversas formas e atividades envolvidas. Aspectos éticos da pesquisa com seres humanos e animais. O problema da neutralidade do conhecimento científico. Produção do conhecimento, delineamentos quantitativos e qualitativos. Uso de fluxogramas e mapeamentos na elaboração de pesquisas e resultados finais. Etapas na produção do conhecimento, por exemplo: estudo do estado da arte; delimitação do problema e objetivos da pesquisa, metodologias de coleta e processamento de dados. Estrutura final da divulgação dos resultados.
Ementa: Apresentação dos resultados e pré-qualificação.
Ementa: Técnicas para construção, análise e interpretação de dados experimentais que requerem a modelagem da variável resposta.
Ementa: Base genética do melhoramento de espécies florestais. Sistema reprodutivo de espécies arbóreas: alógamas, autógamas e de sistema reprodutivo misto. Métodos de melhoramento de espécies florestais. Clonagem de genótipos superiores. Melhoramento genético de espécies arbóreas e os desafios da sustentabilidade. Técnicas básicas e especializadas aplicadas ao melhoramento florestal. Estratégias de programas de melhoramento genético; zonas de melhoramento; estabilidade e adaptabilidade de materiais genéticos; Maximização de ganhos genéticos com seleção.
Ementa: Introdução básica e avançada a microscopia de força atômica. Como configurar um microscópio de força atômica (equipamento). Como configurar um microscópio de força atômica (software). Modos de operação e modos de aquisição de imagens. Obtenção de imagens com base em sua altura e topografia. Avaliação das imagens obtidas após as varreduras. Tratamento de imagens pós-varredura.
