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Registro completo
Biblioteca (s) :  INIA Las Brujas.
Fecha :  22/01/2019
Actualizado :  22/01/2019
Tipo de producción científica :  Documentos
Autor :  MONDINO, P.; SEVERINO, V.; FOURMENT, M.; SILVEIRA, A.C.; LEONI, C.; MUJICA, V.; CONIBERTI, A.; RABELLINO, F.; CESCATO, I.; BUSCHIAZZO, M.; CARREGA, E.
Afiliación :  PEDRO MONDINO; VIVIAN SEVERINO; MERCEDES FOURMENT; ANA CECILIA SILVEIRA; CAROLINA LEONI VELAZCO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA VALENTINA MUJICA TELIZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ANDRES CONIBERTI MUNDY, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO RABELLINO; IVÁN CESCATO; MARCELO BUSCHIAZZO; ELISABETH CARREGA.
Título :  Normas para la Producción Integrada de uva de mesa de Uruguay. Actualización 2018.
Fecha de publicación :  2018
Fuente / Imprenta :  Montevideo (UY): DIGEGRA-Facultad de Agronomía-INIA, 2018.
Páginas :  21 p.
Idioma :  Español
Notas :  Actualización realizada sobre la norma original y sus respectivas actualizaciones.
Palabras claves :  NORMAS DE PRODUCCIÓN INTEGRADA.
Thesagro :  FRUTALES; NORMAS; UVAS DE MESA.
Asunto categoría :  F01 Cultivo
URL :  http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12300/1/Norma-PI-UVA-DE-MESA-actualizacion-2018.pdf
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA Las Brujas (LB)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LB101759 - 1PXIDD - DDNORMAS PI/uva de mesa/2018

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Biblioteca (s) :  INIA La Estanzuela.
Fecha actual :  26/12/2018
Actualizado :  05/07/2019
Tipo de producción científica :  Capítulo en Libro Técnico-Científico
Autor :  GUTIERREZ, L.; BORGES, A.; QUERO, G.; GONZALEZ-REYMUNDEZ, A.; BERRO, I.; LADO, B.; CASTRO, A.
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.
Título :  Biostatistical tools for plant breeding in the genomics era.
Fecha de publicación :  2018
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.
Páginas :  p.46-57.
Serie :  (INIA Serie Técnica; 241).
ISBN :  978-9974-38-406-4
ISSN :  1688-9266
DOI :  http://doi.org/10.35676/INIA/ST.241
Idioma :  Inglés
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
Palabras claves :  GENOMIC SELECTION; GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION; GWAS; QTL MAPPING.
Thesagro :  GENOTIPOS.
Asunto categoría :  F01 Cultivo
URL :  http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12214/1/st-241-2018.p.46-57-Guitierrez-et-al.pdf
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA La Estanzuela (LE)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LE102640 - 1PXIPL - DDUY/INIA/ST/241
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