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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Salto Grande. |
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Fecha : |
21/02/2014 |
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Actualizado : |
22/02/2014 |
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Autor : |
Bennett, W.F. |
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Título : |
Nutrient deficiencies & toxicities in crop plants |
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Fecha de publicación : |
1993 |
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Fuente / Imprenta : |
St Paul, Minnesota (USA): APS, 1993. |
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Páginas : |
202p. |
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ISBN : |
0-89054-151-5 |
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Idioma : |
Español |
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Thesagro : |
ALGODON; ARROZ; AZUCAR DE CAÑA; AZUCAR DE REMOLACHA; CACAHUETE; CEBOLLA; CESPED; CITRUS; CULTIVOS DE GRANO; DEFICIENCIAS NUTRITIVAS; DESARROLLO BIOLOGICO; DURAZNO; ENFERMEDADES DE LAS PLANTAS; ETAPAS DE DESARROLLO DE LA PLANTA; EXCESO DE NUTRIENTES; FISIOLOGIA VEGETAL; MAIZ; MANZANA; NECESIDADES DE LAS PLANTAS; NECESIDADES DE NUTRIENTES; NUTRICION DE LAS PLANTAS; PAPA; PERA; RELACIONES PLANTA AGUA; RESPUESTA DE LA PLANTA; SANDIA; SINTOMAS; SORGHUM; TOMATE; TRASTORNOS NUTRICIONALES; TRIGO; UVA. |
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Asunto categoría : |
-- |
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Registro original : |
INIA Salto Grande (SG) |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha actual : |
26/12/2018 |
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Actualizado : |
05/07/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Capítulo en Libro Técnico-Científico |
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Autor : |
GUTIERREZ, L.; BORGES, A.; QUERO, G.; GONZALEZ-REYMUNDEZ, A.; BERRO, I.; LADO, B.; CASTRO, A. |
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Afiliación : |
Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biología Vegetal, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; BETTINA LADO LINDNER, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay./1 Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Producción Vegetal, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, R3 Km 373, Paysandú, Uruguay. |
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Título : |
Biostatistical tools for plant breeding in the genomics era. |
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Fecha de publicación : |
2018 |
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Fuente / Imprenta : |
In: German, S.; Quincke, M.; Vázquez, D.; Castro, M.; Pereyra, S.; Silva, P.; García, A. (Eds.). Seminario Internacional "1914-2014: Un siglo de mejoramiento de trigo en La Estanzuela". Montevideo (UY): INIA, 2018. |
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Páginas : |
p.46-57. |
|
Serie : |
(INIA Serie Técnica; 241). |
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ISBN : |
978-9974-38-406-4 |
|
ISSN : |
1688-9266 |
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DOI : |
http://doi.org/10.35676/INIA/ST.241 |
|
Idioma : |
Inglés |
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Contenido : |
SUMMARY:
Since the advent of agriculture, plant breeding has successfully improved plantsfor human benefit. Modern plant breeding
activities consist in evaluating the genetic merit of lines discerning genetic from environment and noise components. To do
so, modern plant breeding relies on the genetics foundations derived from Mendel?s work and statistical tools (or biometry)
generated afterwards. Plant breeding activities could be grouped in three categories: traditional, marker assisted
(MAS), and genomic selection (GS). Traditional plant breeding uses either per sephenotypic information, or information from
relatives to evaluate the genetic value. MAS on the other hand, involves the identification of markers linked to genes or quantitative
traits loci (QTL) of relevant traits, and then selecting individuals based on their marker scores. Finally, GS involves the prediction
of the genetic merit of individuals based on their marker scores and a statistical model. All of the three strategies require the
evaluation of large number of individuals creating massive amounts of data that needs proper analyses. Our objective was to
present some biostatistical strategies that are successfully being used in plant breeding programs. First, we used novel simulation |
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Palabras claves : |
GENOMIC SELECTION; GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION; GWAS; QTL MAPPING. |
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Thesagro : |
GENOTIPOS. |
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Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12214/1/st-241-2018.p.46-57-Guitierrez-et-al.pdf
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Marc : |
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520 $aSUMMARY: Since the advent of agriculture, plant breeding has successfully improved plantsfor human benefit. Modern plant breeding activities consist in evaluating the genetic merit of lines discerning genetic from environment and noise components. To do so, modern plant breeding relies on the genetics foundations derived from Mendel?s work and statistical tools (or biometry) generated afterwards. Plant breeding activities could be grouped in three categories: traditional, marker assisted (MAS), and genomic selection (GS). Traditional plant breeding uses either per sephenotypic information, or information from relatives to evaluate the genetic value. MAS on the other hand, involves the identification of markers linked to genes or quantitative traits loci (QTL) of relevant traits, and then selecting individuals based on their marker scores. Finally, GS involves the prediction of the genetic merit of individuals based on their marker scores and a statistical model. All of the three strategies require the evaluation of large number of individuals creating massive amounts of data that needs proper analyses. Our objective was to present some biostatistical strategies that are successfully being used in plant breeding programs. First, we used novel simulation
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