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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
Fecha : |
05/06/2019 |
Actualizado : |
05/06/2019 |
Tipo de producción científica : |
Informes Agroclimáticos |
Autor : |
GIMÉNEZ, A.; CAL, A.; TISCORNIA, G.; SCHIAVI, C. |
Afiliación : |
AGUSTIN EDUARDO GIMÉNEZ FUREST, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ADRIAN TABARE CAL ALVAREZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GUADALUPE TISCORNIA TOSAR, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CARLOS IGNACIO SCHIAVI RAMPELBERG, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
Informe agroclimático 2019 - Situación a Mayo. |
Fecha de publicación : |
2019 |
Fuente / Imprenta : |
Montevideo (Uruguay): INIA, 2019. |
Páginas : |
4 p. |
Serie : |
(Informe Agroclimático; 157) |
Idioma : |
Español |
Palabras claves : |
AGROCLIMA; AGROCLIMATOLOGÍA; BOLETIN AGROCLIMÁTICO; CARACTERIZACIÓN AGROCLIMÁTICA; DIRECCION VIENTO; ESTACIONES AGROMETEOROLOGICAS; ESTACIONES AUTOMATICAS; ESTACIONES INIA; ESTADO DEL TIEMPO; ESTRÉS HÍDRICO; GRAFICAS AGROCLIMATICOS; GRAS; HELIOFANOGRAFO; INFORMACION SATELITAL; INFORME AGROCLIMÁTICO 2019; INUNDACIONES; LLUVIAS DIARIAS; MAXIMA; MEDIA; MINIMA; PANEL SOLAR; PERSPECTIVAS CLIMATICAS; PLUVIOMETRO; PRECIPITACION NACIONAL; PREVENCION HELADAS; PRONOSTICO; SENSOR; SIMETRICO; TANQUE A; TERMOCUPLAS; TERMOHIDROGRAFO; VARIABLES AGROCLIMATICAS; VELETA. |
Thesagro : |
AGROCLIMATOLOGIA; CAMBIO CLIMATICO; CLIMA; CLIMATOLOGIA; ESTACIONES METEOROLOGICAS; ESTRES HIDRICO; EVAPORACION; EVAPOTRANSPIRACION; HUMEDAD; HUMEDAD RELATIVA; LLUVIA; METEOROLOGIA; PERSPECTIVAS; PLUVIOMETROS; PRONOSTICO DEL TIEMPO; SENSORES; SISTEMAS; SISTEMAS DE INFORMACION; SUELO; TEMPERATURA; TERMOMETROS. |
Asunto categoría : |
P40 Meteorología y climatología |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12749/1/Informe-agroclimatico-INIA-GRAS-Mayo-de-2019.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Registro
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Volumen
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Estado
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha actual : |
16/01/2020 |
Actualizado : |
16/01/2020 |
Tipo de producción científica : |
Abstracts/Resúmenes |
Autor : |
QUEZADA, M.; BALMELLI, G.; AGUILAR, I. |
Afiliación : |
MARIANELA QUEZADA; GUSTAVO DANIEL BALMELLI HERNANDEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; IGNACIO AGUILAR GARCIA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
Aplicación de modelos de Selección Genómica Single Step en Eucalyptus globulus. [Resumen] |
Fecha de publicación : |
2019 |
Fuente / Imprenta : |
In: REDBIO; INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); REDBIO Argentina. X Encuentro Latinoamericano y del Caribe de Biotecnología Agropecuaria y XI Simposio Redbio Argentina. Libro de Resúmenes. Montevideo 12 - 15 Noviembre 2019. Montevideo (UY): INIA, 2019. p. 122. |
Serie : |
(INIA Serie Técnica; 253) |
ISBN : |
e-ISBN 978-9974-38-437-8 |
ISSN : |
1688-9266 |
DOI : |
http://doi.org/10.35676/INIA/ST.253 |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
En los programas de mejoramiento forestal, la aplicación de modelos de selección genómica permite predecir valores de cría de individuos a edades temprana, permitiendo reducir los ciclos de mejora. Los modelos single-step además de incorporar la información genómica, presentan como ventaja el incluir la información fenotípica de individuos no genotipados. En este estudio serán comparadas dos metodologías para la estimación de valores de cría en Eucalyptus globulus: una basada únicamente en genealogía y otra en base a un modelo de selección genómica single-step. Una población de 3854 individuos, pertenecientes a 194 familias de polinización abierta fue evaluada para caracteres de producción (altura y diámetro) desde 14 a 84 meses. Parte de dicha población, 964 individuos, fue genotipada usando el EucaChip60k. La capacidad predictiva de los modelos fue evaluada mediante validación cruzada (4-fold), para todos los caracteres. La incorporación de información genómica implicó un aumento entre el 1 y 10% en la precisión de la estimación de los valores de cría. La capacidad predictiva del modelo de selección genómica para las variables altura (0,421-0,527) y diámetro
(0,440-0,687), fue de 5 a 30% superior a las obtenidas por el modelo basado en genealogía. En general, la capacidad predictiva aumentó a medida que aumentó la edad de medición. Se obtuvo una alta correlación entre los valores de cría estimados con ambas metodologías para todas las variables (0.97-0.98), lo que indica poco cambio de ranking entre los individuos. Nuestros resultados demuestran que la incorporación de información genómica empleando modelos single-step mejora la precisión de las estimaciones, así como la capacidad predictiva, sobre los modelos clásicos de evaluación basados en genealogía. La incorporación de selección genómica en programas de mejora genética forestal permite obtener una mayor respuesta a la selección y seleccionar muy tempranamente, con lo que se acortan los ciclos de mejora. MenosEn los programas de mejoramiento forestal, la aplicación de modelos de selección genómica permite predecir valores de cría de individuos a edades temprana, permitiendo reducir los ciclos de mejora. Los modelos single-step además de incorporar la información genómica, presentan como ventaja el incluir la información fenotípica de individuos no genotipados. En este estudio serán comparadas dos metodologías para la estimación de valores de cría en Eucalyptus globulus: una basada únicamente en genealogía y otra en base a un modelo de selección genómica single-step. Una población de 3854 individuos, pertenecientes a 194 familias de polinización abierta fue evaluada para caracteres de producción (altura y diámetro) desde 14 a 84 meses. Parte de dicha población, 964 individuos, fue genotipada usando el EucaChip60k. La capacidad predictiva de los modelos fue evaluada mediante validación cruzada (4-fold), para todos los caracteres. La incorporación de información genómica implicó un aumento entre el 1 y 10% en la precisión de la estimación de los valores de cría. La capacidad predictiva del modelo de selección genómica para las variables altura (0,421-0,527) y diámetro
(0,440-0,687), fue de 5 a 30% superior a las obtenidas por el modelo basado en genealogía. En general, la capacidad predictiva aumentó a medida que aumentó la edad de medición. Se obtuvo una alta correlación entre los valores de cría estimados con ambas metodologías para todas las variables (0.97-0.98), lo que indica p... Presentar Todo |
Palabras claves : |
FOREST AND FORESTRY; FORESTACIÓN; MEJORAMIENTO FORESTAL; SELECCIÓN GENÓMICA. |
Thesagro : |
EUCALIPTUS GLOBULUS. |
Asunto categoría : |
K10 Producción forestal |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/14015/1/st-253-2019p122.pdf
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Marc : |
LEADER 02990nam a2200229 a 4500 001 1060621 005 2020-01-16 008 2019 bl uuuu u01u1 u #d 022 $a1688-9266 024 7 $ahttp://doi.org/10.35676/INIA/ST.253$2DOI 100 1 $aQUEZADA, M. 245 $aAplicación de modelos de Selección Genómica Single Step en Eucalyptus globulus. [Resumen] 260 $aIn: REDBIO; INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); REDBIO Argentina. X Encuentro Latinoamericano y del Caribe de Biotecnología Agropecuaria y XI Simposio Redbio Argentina. Libro de Resúmenes. Montevideo 12 - 15 Noviembre 2019. Montevideo (UY): INIA, 2019. p. 122.$c2019 490 $a(INIA Serie Técnica; 253) 520 $aEn los programas de mejoramiento forestal, la aplicación de modelos de selección genómica permite predecir valores de cría de individuos a edades temprana, permitiendo reducir los ciclos de mejora. Los modelos single-step además de incorporar la información genómica, presentan como ventaja el incluir la información fenotípica de individuos no genotipados. En este estudio serán comparadas dos metodologías para la estimación de valores de cría en Eucalyptus globulus: una basada únicamente en genealogía y otra en base a un modelo de selección genómica single-step. Una población de 3854 individuos, pertenecientes a 194 familias de polinización abierta fue evaluada para caracteres de producción (altura y diámetro) desde 14 a 84 meses. Parte de dicha población, 964 individuos, fue genotipada usando el EucaChip60k. La capacidad predictiva de los modelos fue evaluada mediante validación cruzada (4-fold), para todos los caracteres. La incorporación de información genómica implicó un aumento entre el 1 y 10% en la precisión de la estimación de los valores de cría. La capacidad predictiva del modelo de selección genómica para las variables altura (0,421-0,527) y diámetro (0,440-0,687), fue de 5 a 30% superior a las obtenidas por el modelo basado en genealogía. En general, la capacidad predictiva aumentó a medida que aumentó la edad de medición. Se obtuvo una alta correlación entre los valores de cría estimados con ambas metodologías para todas las variables (0.97-0.98), lo que indica poco cambio de ranking entre los individuos. Nuestros resultados demuestran que la incorporación de información genómica empleando modelos single-step mejora la precisión de las estimaciones, así como la capacidad predictiva, sobre los modelos clásicos de evaluación basados en genealogía. La incorporación de selección genómica en programas de mejora genética forestal permite obtener una mayor respuesta a la selección y seleccionar muy tempranamente, con lo que se acortan los ciclos de mejora. 650 $aEUCALIPTUS GLOBULUS 653 $aFOREST AND FORESTRY 653 $aFORESTACIÓN 653 $aMEJORAMIENTO FORESTAL 653 $aSELECCIÓN GENÓMICA 700 1 $aBALMELLI, G. 700 1 $aAGUILAR, I.
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