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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
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Fecha : |
06/06/2022 |
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Actualizado : |
07/06/2022 |
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Tipo de producción científica : |
Serie Técnica |
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Autor : |
TERRA, J.A.; MARTÍNEZ, S.; SARAVIA, H.; MESONES, B. (Ed.). |
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Afiliación : |
JOSÉ ALFREDO TERRA FERNÁNDEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SEBASTIÁN MARTÍNEZ KOPP, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; HORACIO SARAVIA DIAZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; BELKY YANEL MESONES PEREIRA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Arroz 2021. |
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Fecha de publicación : |
2022 |
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Fuente / Imprenta : |
Montevideo (UY): INIA, 2022, 116 p. doi: http://doi.org/10.35676/INIA/ST.262 |
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Serie : |
(INIA Serie Técnica; 262). |
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ISBN : |
e-ISBN: 978-9974-38-471-2 |
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ISSN : |
1688-9266 |
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DOI : |
10.35676/INIA/ST.262 |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
En esta nueva serie técnica de INIA versa sobre los principales avances de investigación tecnológica en el cultivo de arroz en el marco de la zafra de mayor rendimiento histórico en Uruguay y la región, superando por primera vez la barrera de las 9 t/ha. En la zafra 2020-2021 las actividades del Programa Arroz se desarrollaron íntegramente durante la pandemia de COVID-19, que más allá de las dificultades sanitarias, operativas, económicas y presupuestales que generó, se lograron realizar satisfactoriamente gracias a la responsabilidad y compromiso del personal involucrado en el programa y las estaciones.
Si bien la jornada anual de arroz está consolidada como una actividad de difusión estructural y destacada de INIA, las circunstancias sanitarias desde marzo de 2020 nos obligaron a segmentar la misma en varios webinarios disponibles en internet.
Esta serie técnica Nº 262 refleja los contenidos de la mayor parte de las presentaciones brindadas en los 6 webinarios del ciclo «Tecnologías para sistemas arroceros » realizados en agosto y setiembre de 2021 que incluyeron nuevos cultivares y su manejo agronómico, evaluación y manejo del arsénico en grano, geo-nivelación y drenaje con pendiente controlada, nuevos cultivares resistentes a imidazolinonas y su manejo sostenible, y tecnologías para el riego de precisión. Se incluye también información generada en proyectos conjuntos o acuerdos de trabajo con otras instituciones como el LATU, la ACA, la GMA, el FLAR, ANII, la UdelaR o empresas como GND-BR o Basf. Corresponde reconocer las valiosas contribuciones de los investigadores de INIA, estudiantes, así como de varios colegas y técnicos de otras instituciones y/o empresas, que con el soporte del personal técnico y de apoyo de las estaciones
experimentales y de la UCTT, hicieron posible este material de consulta. MenosEn esta nueva serie técnica de INIA versa sobre los principales avances de investigación tecnológica en el cultivo de arroz en el marco de la zafra de mayor rendimiento histórico en Uruguay y la región, superando por primera vez la barrera de las 9 t/ha. En la zafra 2020-2021 las actividades del Programa Arroz se desarrollaron íntegramente durante la pandemia de COVID-19, que más allá de las dificultades sanitarias, operativas, económicas y presupuestales que generó, se lograron realizar satisfactoriamente gracias a la responsabilidad y compromiso del personal involucrado en el programa y las estaciones.
Si bien la jornada anual de arroz está consolidada como una actividad de difusión estructural y destacada de INIA, las circunstancias sanitarias desde marzo de 2020 nos obligaron a segmentar la misma en varios webinarios disponibles en internet.
Esta serie técnica Nº 262 refleja los contenidos de la mayor parte de las presentaciones brindadas en los 6 webinarios del ciclo «Tecnologías para sistemas arroceros » realizados en agosto y setiembre de 2021 que incluyeron nuevos cultivares y su manejo agronómico, evaluación y manejo del arsénico en grano, geo-nivelación y drenaje con pendiente controlada, nuevos cultivares resistentes a imidazolinonas y su manejo sostenible, y tecnologías para el riego de precisión. Se incluye también información generada en proyectos conjuntos o acuerdos de trabajo con otras instituciones como el LATU, la ACA, la GMA, el FLAR, ANII, la UdelaR o em... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
ARROZ; ARSÉNICO INORGÁNICO; BRECHA DE RENDIMIENTO; CALIDAD CULINARIA; CULTIVARES RESISTENTES; ECONOMÍA DEL NITRÓGENO; EFICIENCIA DE USO DEL NITRÓGENO; ENFERMEDADES DEL TALLO; EVALUACIÓN DE CULTIVARES; FITOMEJORAMIENTO; GEONIVELACIÓN; INDICADORES TECNOLOGICOS PRODUCTIVOS; INIA MERÍN; MACROINVERTEBRADOS ACUÁTICOS; MANEJO DEL RIEGO; MOMENTO DE COSECHA; PERFIL AMILOGRÁFICO; RENDIMIENTO DEL CULTIVO; RESISTENCIA AL FRIO; RIEGO; RIEGO POR ASPERSIÓN; ROTACIONES ARROZ-SOJA-PASTURAS; SELECTIVIDAD DE LOS HERBICIDAS; SLF16007; TRATAMIENTO DE SEMILLAS. |
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Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/16499/1/st-262-2021.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Treinta y Tres (TT) |
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Biblioteca
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Origen
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Clasificación
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Registro
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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha actual : |
11/09/2014 |
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Actualizado : |
30/10/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
A - 2 |
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Autor : |
LOURENCO, D.A.L.; MISZTAL, I.; WANG, H.; AGUILAR, I.; TSURUTA, S.; BERTRAND, J.K. |
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Afiliación : |
IGNACIO AGUILAR GARCIA, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay. |
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Título : |
Prediction accuracy for a simulated maternally affected trait of beef cattle using different genomic evaluation models. |
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Fecha de publicación : |
2013 |
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Fuente / Imprenta : |
Journal of Animal Science, 2013, v.91, no.9, p.4090-4098. |
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ISSN : |
0021-8812 |
|
DOI : |
10.2527/jas.2012-5826 |
|
Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Published online July 26, 2013.
This study was partially funded by the American Angus Association (St. Joseph, MO) and the USDA Agriculture and Food Research Initiative (Grant no. 2009-65205-05665 from the USDA National Institute of Food and Agriculture Animal Genome Program). Helpful comments and suggestions from W. M. Snelling (U.S. Meat Animal Research Center, ARS, USDA, Clay Center, NE) and two anonymous reviewers are gratefully acknowledged. |
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Contenido : |
ABSTRACT.
Different methods for genomic evaluation were compared for accuracy and feasibility of evaluation using phenotypic, pedigree, and genomic information for a trait influenced by a maternal effect. A simulated population was constructed that included 15,800 animals in 5 generations. Genotypes from 45,000 SNP were available for 1,500 animals in the last 3 generations. Genotyped animals in the last generation had no phenotypes. Weaning weight data were simulated using an animal model with direct and maternal effects. Additive direct and maternal effects were considered either noncorrelated (Graphic) or negatively correlated (Graphic). Methods of analysis were traditional BLUP, BayesC using phenotypes and ignoring maternal effects (BayesCPR), BayesC using deregressed EBV (BayesCDEBV), and single-step genomic BLUP (ssGBLUP). Whereas BayesCPR can be used when phenotypes of only genotyped animals are available, BayesCDEBV can be used when BLUP EBV of genotyped animals are available, and ssGBLUP is suitable when genotypes, phenotypes, and pedigrees are jointly available. For all genotyped and young genotyped animals, mean accuracies from BayesCPR and BayesCDEBV were lower than accuracies from BLUP for direct and maternal effects. The differences in mean accuracy were greater when genetic correlation was negative. Gains in accuracy were observed when ssGBLUP was compared with BLUP; for the direct (maternal) effect the average gain was 0.01 (0.02) for all genotyped animals and 0.03 (0.02) for young genotyped animals without phenotypes. Similar gains were observed for 0 and negative genetic correlation. Accuracy with BayesCPR was affected by ignoring phenotypes of nongenotyped animals and maternal effect and by not accounting for parent average. Accuracy with BayesCDEBV was affected by approximations needed for deregression, not accounting for parent average, and sequential rather than simultaneous fitting of genomic and nongenomic information. Whereas BayesCDEBV presented a considerable bias, especially for maternal effect, ssGBLUP was unbiased for both effects. The computing time was 1 s for BLUP, 44 s for ssGBLUP, and over 2,000 s for BayesC. Greatest computational efficiency and accuracy of genomic prediction for a maternally affected trait was obtained when information from all nongenotyped but related individuals was included and phenotypes, pedigree, and genotypes were available and considered jointly. Increasing the gain in accuracy of genomic predictions obtained by ssGBLUP over BLUP may require an increase in the number of genotyped animals. MenosABSTRACT.
Different methods for genomic evaluation were compared for accuracy and feasibility of evaluation using phenotypic, pedigree, and genomic information for a trait influenced by a maternal effect. A simulated population was constructed that included 15,800 animals in 5 generations. Genotypes from 45,000 SNP were available for 1,500 animals in the last 3 generations. Genotyped animals in the last generation had no phenotypes. Weaning weight data were simulated using an animal model with direct and maternal effects. Additive direct and maternal effects were considered either noncorrelated (Graphic) or negatively correlated (Graphic). Methods of analysis were traditional BLUP, BayesC using phenotypes and ignoring maternal effects (BayesCPR), BayesC using deregressed EBV (BayesCDEBV), and single-step genomic BLUP (ssGBLUP). Whereas BayesCPR can be used when phenotypes of only genotyped animals are available, BayesCDEBV can be used when BLUP EBV of genotyped animals are available, and ssGBLUP is suitable when genotypes, phenotypes, and pedigrees are jointly available. For all genotyped and young genotyped animals, mean accuracies from BayesCPR and BayesCDEBV were lower than accuracies from BLUP for direct and maternal effects. The differences in mean accuracy were greater when genetic correlation was negative. Gains in accuracy were observed when ssGBLUP was compared with BLUP; for the direct (maternal) effect the average gain was 0.01 (0.02) for all genotyped animals an... Presentar Todo |
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Thesagro : |
GANADERÍA; GANADO DE CARNE; MEJORAMIENTO GENÉTICO ANIMAL; MODELOS DE SIMULACIÓN; SELECCIÓN GENÓMICA. |
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Asunto categoría : |
L01 Ganadería |
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Marc : |
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520 $aABSTRACT. Different methods for genomic evaluation were compared for accuracy and feasibility of evaluation using phenotypic, pedigree, and genomic information for a trait influenced by a maternal effect. A simulated population was constructed that included 15,800 animals in 5 generations. Genotypes from 45,000 SNP were available for 1,500 animals in the last 3 generations. Genotyped animals in the last generation had no phenotypes. Weaning weight data were simulated using an animal model with direct and maternal effects. Additive direct and maternal effects were considered either noncorrelated (Graphic) or negatively correlated (Graphic). Methods of analysis were traditional BLUP, BayesC using phenotypes and ignoring maternal effects (BayesCPR), BayesC using deregressed EBV (BayesCDEBV), and single-step genomic BLUP (ssGBLUP). Whereas BayesCPR can be used when phenotypes of only genotyped animals are available, BayesCDEBV can be used when BLUP EBV of genotyped animals are available, and ssGBLUP is suitable when genotypes, phenotypes, and pedigrees are jointly available. For all genotyped and young genotyped animals, mean accuracies from BayesCPR and BayesCDEBV were lower than accuracies from BLUP for direct and maternal effects. The differences in mean accuracy were greater when genetic correlation was negative. Gains in accuracy were observed when ssGBLUP was compared with BLUP; for the direct (maternal) effect the average gain was 0.01 (0.02) for all genotyped animals and 0.03 (0.02) for young genotyped animals without phenotypes. Similar gains were observed for 0 and negative genetic correlation. Accuracy with BayesCPR was affected by ignoring phenotypes of nongenotyped animals and maternal effect and by not accounting for parent average. Accuracy with BayesCDEBV was affected by approximations needed for deregression, not accounting for parent average, and sequential rather than simultaneous fitting of genomic and nongenomic information. Whereas BayesCDEBV presented a considerable bias, especially for maternal effect, ssGBLUP was unbiased for both effects. The computing time was 1 s for BLUP, 44 s for ssGBLUP, and over 2,000 s for BayesC. Greatest computational efficiency and accuracy of genomic prediction for a maternally affected trait was obtained when information from all nongenotyped but related individuals was included and phenotypes, pedigree, and genotypes were available and considered jointly. Increasing the gain in accuracy of genomic predictions obtained by ssGBLUP over BLUP may require an increase in the number of genotyped animals.
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INIA Las Brujas (LB) |
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