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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | ALARCÓN, M.; CASTELLI, LORELEY; BRANCHICCELA, B.; FRIPP, S.; INVERNIZZI, C.; ANTÚNEZ, K. Evaluación de suplementos nutricionales para mejorar la salud y productividad de colmenas de abejas melíferas, en forestaciones de Eucalyptus grandis. 122. (resúmen) Áreas temáticas: Microbiología. In: Physiological Mini Reviews, 2022, volume 15, Special Issue: III (3er) Congreso Nacional de Biociencias Octubre 2022, Montevideo, Uruguay. p.181-182. Resumen publicado en las jornadas de BIOCIENCIAS: II Jornadas Binacionales Argentina-Uruguay; III Congreso Nacional 2022 "Ciencia para el desarrollo sustentable".| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
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Fecha actual : |
16/01/2020 |
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Actualizado : |
16/01/2020 |
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Tipo de producción científica : |
Abstracts/Resúmenes |
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Autor : |
QUEZADA, M.; BALMELLI, G.; AGUILAR, I. |
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Afiliación : |
MARIANELA QUEZADA; GUSTAVO DANIEL BALMELLI HERNANDEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; IGNACIO AGUILAR GARCIA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Aplicación de modelos de Selección Genómica Single Step en Eucalyptus globulus. [Resumen] |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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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. |
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Serie : |
(INIA Serie Técnica; 253) |
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ISBN : |
e-ISBN 978-9974-38-437-8 |
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ISSN : |
1688-9266 |
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DOI : |
http://doi.org/10.35676/INIA/ST.253 |
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Idioma : |
Español |
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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 |
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Palabras claves : |
FOREST AND FORESTRY; FORESTACIÓN; MEJORAMIENTO FORESTAL; SELECCIÓN GENÓMICA. |
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Thesagro : |
EUCALIPTUS GLOBULUS. |
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Asunto categoría : |
K10 Producción forestal |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/14015/1/st-253-2019p122.pdf
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Marc : |
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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.
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653 $aFOREST AND FORESTRY
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INIA Tacuarembó (TBO) |
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