Fecha/hora: 06/06/2024 04:47:14

Biblioteca(s): | INIA La Estanzuela.
Fecha corriente: | 26/12/2018
Fecha de la última actualización: | 05/07/2019
Autoria: | 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.
Año 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.
Série: | (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-Clave: | GENOMIC SELECTION; GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION; GWAS; QTL MAPPING.
Thesagro: | GENOTIPOS.
Categoría del tema: | F01 Cultivo
URL: | http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12214/1/st-241-2018.p.46-57-Guitierrez-et-al.pdf
Registro original: | INIA La Estanzuela (LE)
Ejemplares: | LE - (102640-1) - PXI - PL - DD - UY/INIA/ST/241 -  -  - DIS