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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
21/02/2014 |
Actualizado : |
18/02/2019 |
Tipo de producción científica : |
Documentos |
Autor : |
DE BARBIERI, I.; MONTOSSI, F.; BERRETTA, E.; RISSO, D.; CUADRO, R.; DIGHIERO, A.; URRESTARAZÚ, A.; NOLLA, M.; LUZARDO, S.; MEDEROS, A.; MARTÍNEZ, H.; ZAMIT, W.; LEVRATTO, J.; BENTANCURT, M.; GARÍON, M.; ZARZA, A.; PRESA, O. |
Afiliación : |
LUIS IGNACIO DE BARBIERI ETCHEBERRY, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FABIO MARCELO MONTOSSI PORCHILE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ELBIO JOAQUIN BERRETTA CARVALLO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; DIEGO FERNANDO RISSO RIET, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; WASHINGTON ROBIN CUADRO LOPEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SANTIAGO FELIPE LUZARDO VILLAR, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; AMERICA ESTHER MEDEROS SILVEIRA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; WILFREDO SHAMIL ZAMIT DUARTE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN CARLOS LEVRATTO CORTES, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MAURO ANDRES BENTANCURT PONTTI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SUL; OROSILDO RODOLFO PRESA SEMPER, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
Alternativas de manejo y alimentación para la producción de lanas finas y superfinas en la región de Basalto. |
Fecha de publicación : |
2004 |
Fuente / Imprenta : |
ln: INIA Tacuarembó. Sociedad Criadores Merino Australiano del Uruguay. SUL. Proyecto Merino Fino del Uruguay: quinta distribución de carneros generados en el núcleo fundacional de merino fino de la Unidad Experimental Glencoe, INIA Tacuarembó, 1999 - 2004. Glencoe, Paysandú, 10 diciembre, 2004. Tacuarembó (Uruguay): INIA, 2004. |
Páginas : |
p. 19-40 |
Serie : |
(INIA Serie Actividades de Difusión ; 392) |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
En la Unidad Experimental Glencoe de INIA Tacuarembó, se comenzó una serie de trabajos experimentales (parte de los cuales se
desarrollarán en el presente artículo) orientados a diseñar y evaluar sistemas de producción de lanas f inas y superf inas sobre campo natural y mejoramientos de campo principalmente a desarrollarse en la región de Basalto. El objetivo principal de estos trabajos es aportar inf ormación científ ico-técnica que permita evaluar el impacto de determinadas medidas de manejo, de pasturas y animales, sobre la cantidad y calidad del producto y la sustentabilidad de las mismas. A continuación se presentan los resultados obtenidos de dos trabajos experimentales realizados desde f ines del año 2001 hasta f ines del año 2003. |
Palabras claves : |
SHEEP. |
Thesagro : |
MANEJO DEL GANADO; MERINO; OVINOS; PRODUCCION DE LANA; RAZAS (ANIMALES); SISTEMAS DE PASTOREO; SUELO BASALTICO; URUGUAY. |
Asunto categoría : |
L01 Ganadería |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/9799/1/SAD392p19-40.pdf
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Marc : |
LEADER 02327naa a2200445 a 4500 001 1021637 005 2019-02-18 008 2004 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aDE BARBIERI, I. 245 $aAlternativas de manejo y alimentación para la producción de lanas finas y superfinas en la región de Basalto. 260 $c2004 300 $ap. 19-40 490 $a(INIA Serie Actividades de Difusión ; 392) 520 $aEn la Unidad Experimental Glencoe de INIA Tacuarembó, se comenzó una serie de trabajos experimentales (parte de los cuales se desarrollarán en el presente artículo) orientados a diseñar y evaluar sistemas de producción de lanas f inas y superf inas sobre campo natural y mejoramientos de campo principalmente a desarrollarse en la región de Basalto. El objetivo principal de estos trabajos es aportar inf ormación científ ico-técnica que permita evaluar el impacto de determinadas medidas de manejo, de pasturas y animales, sobre la cantidad y calidad del producto y la sustentabilidad de las mismas. A continuación se presentan los resultados obtenidos de dos trabajos experimentales realizados desde f ines del año 2001 hasta f ines del año 2003. 650 $aMANEJO DEL GANADO 650 $aMERINO 650 $aOVINOS 650 $aPRODUCCION DE LANA 650 $aRAZAS (ANIMALES) 650 $aSISTEMAS DE PASTOREO 650 $aSUELO BASALTICO 650 $aURUGUAY 653 $aSHEEP 700 1 $aMONTOSSI, F. 700 1 $aBERRETTA, E. 700 1 $aRISSO, D. 700 1 $aCUADRO, R. 700 1 $aDIGHIERO, A. 700 1 $aURRESTARAZÚ, A. 700 1 $aNOLLA, M. 700 1 $aLUZARDO, S. 700 1 $aMEDEROS, A. 700 1 $aMARTÍNEZ, H. 700 1 $aZAMIT, W. 700 1 $aLEVRATTO, J. 700 1 $aBENTANCURT, M. 700 1 $aGARÍON, M. 700 1 $aZARZA, A. 700 1 $aPRESA, O. 773 $tln: INIA Tacuarembó. Sociedad Criadores Merino Australiano del Uruguay. SUL. Proyecto Merino Fino del Uruguay: quinta distribución de carneros generados en el núcleo fundacional de merino fino de la Unidad Experimental Glencoe, INIA Tacuarembó, 1999 - 2004. Glencoe, Paysandú, 10 diciembre, 2004. Tacuarembó (Uruguay): INIA, 2004.
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Registro original : |
INIA Tacuarembó (TBO) |
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| Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Treinta y Tres. Por información adicional contacte bibliott@inia.org.uy. |
Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
Fecha actual : |
11/05/2018 |
Actualizado : |
28/05/2019 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
Autor : |
MONTEVERDE, E.; ROSAS, J.E.; BLANCO, P.H.; PÉREZ DE VIDA, F.; BONNECARRERE, V.; QUERO, G.; GUTIERREZ, L.; MCCOUCH, S. |
Afiliación : |
ELIANA MONTEVERDE, Plant Breeding and Genetics Section, School of Integrative Plant Science, Cornell University, USA.; JUAN EDUARDO ROSAS CAISSIOLS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PEDRO HORACIO BLANCO BARRAL, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO BLAS PEREZ DE VIDA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA VICTORIA BONNECARRERE MARTINEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GASTÓN QUERO CORRALLO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; LUCÍA GUTIERREZ, Department of Agronomy, University of Wisconsin, WI, USA.; SUSAN MCCOUCH, Plant Breeding and Genetics Section, School of Integrative Plant Science, Cornell University, USA. |
Título : |
Multienvironment models increase prediction accuracy of complex traits in advanced breeding lines of rice (O. sativa). |
Fecha de publicación : |
2018 |
Fuente / Imprenta : |
Crop Science, 2018, 58:1519-1530. |
DOI : |
10.2135/cropsci2017.09.0564 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article history: Accepted on May 09, 2018. Published online June 21, 2018. |
Contenido : |
ABSTRACT: Genotype x environment interaction (G x E) is the differential response of genotypes in different environments and represents a major challenge for breeders. Genotype x year-interaction (G x Y) is a relevant component of G x E, and accounting for it is an important strategy for identifying lines with stable and superior performance across years. In this study, we compared the prediction accuracy of modeling G x Y using covariance structures that differ in their ability to
accommodate correlation among environments.
We present the use of these approaches in two different rice (Oryza sativa L.) breeding populations (indica and tropical japonica) for predicting grain yield, plant height, and three milling quality traits—milling yield, head rice percentage, and grain chalkiness—under different cross-validation (CV) scenarios. We also compared model performance in the context of global predictions (i.e., predictions across years). Most of the benefits of multienvironment models come from modeling genetic correlations between environments when predicting performance of lines that have been tested in some environments but not others (CV2). For predicting the performance of newly developed lines (CV1), modeling between environment correlations has no effect compared with considering environments independently. Response to selection of multienvironment models when modeling covariance structures that accommodate covariances between environments was always beneficial when predicting the performance of lines across years. We also show that, for some traits, high prediction accuracies can be obtained in untested years, which is important for resource allocation in small breeding programs. MenosABSTRACT: Genotype x environment interaction (G x E) is the differential response of genotypes in different environments and represents a major challenge for breeders. Genotype x year-interaction (G x Y) is a relevant component of G x E, and accounting for it is an important strategy for identifying lines with stable and superior performance across years. In this study, we compared the prediction accuracy of modeling G x Y using covariance structures that differ in their ability to
accommodate correlation among environments.
We present the use of these approaches in two different rice (Oryza sativa L.) breeding populations (indica and tropical japonica) for predicting grain yield, plant height, and three milling quality traits—milling yield, head rice percentage, and grain chalkiness—under different cross-validation (CV) scenarios. We also compared model performance in the context of global predictions (i.e., predictions across years). Most of the benefits of multienvironment models come from modeling genetic correlations between environments when predicting performance of lines that have been tested in some environments but not others (CV2). For predicting the performance of newly developed lines (CV1), modeling between environment correlations has no effect compared with considering environments independently. Response to selection of multienvironment models when modeling covariance structures that accommodate covariances between environments was always beneficial when pr... Presentar Todo |
Palabras claves : |
GENOTYPE X ENVIRONMENT INTERACTION; INTERACCIONES GENOTIPO-AMBIENTE. |
Thesagro : |
ARROZ; GENOTIPOS; RICE. |
Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
Marc : |
LEADER 02635naa a2200289 a 4500 001 1058574 005 2019-05-28 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.2135/cropsci2017.09.0564$2DOI 100 1 $aMONTEVERDE, E. 245 $aMultienvironment models increase prediction accuracy of complex traits in advanced breeding lines of rice (O. sativa).$h[electronic resource] 260 $c2018 500 $aArticle history: Accepted on May 09, 2018. Published online June 21, 2018. 520 $aABSTRACT: Genotype x environment interaction (G x E) is the differential response of genotypes in different environments and represents a major challenge for breeders. Genotype x year-interaction (G x Y) is a relevant component of G x E, and accounting for it is an important strategy for identifying lines with stable and superior performance across years. In this study, we compared the prediction accuracy of modeling G x Y using covariance structures that differ in their ability to accommodate correlation among environments. We present the use of these approaches in two different rice (Oryza sativa L.) breeding populations (indica and tropical japonica) for predicting grain yield, plant height, and three milling quality traits—milling yield, head rice percentage, and grain chalkiness—under different cross-validation (CV) scenarios. We also compared model performance in the context of global predictions (i.e., predictions across years). Most of the benefits of multienvironment models come from modeling genetic correlations between environments when predicting performance of lines that have been tested in some environments but not others (CV2). For predicting the performance of newly developed lines (CV1), modeling between environment correlations has no effect compared with considering environments independently. Response to selection of multienvironment models when modeling covariance structures that accommodate covariances between environments was always beneficial when predicting the performance of lines across years. We also show that, for some traits, high prediction accuracies can be obtained in untested years, which is important for resource allocation in small breeding programs. 650 $aARROZ 650 $aGENOTIPOS 650 $aRICE 653 $aGENOTYPE X ENVIRONMENT INTERACTION 653 $aINTERACCIONES GENOTIPO-AMBIENTE 700 1 $aROSAS, J.E. 700 1 $aBLANCO, P.H. 700 1 $aPÉREZ DE VIDA, F. 700 1 $aBONNECARRERE, V. 700 1 $aQUERO, G. 700 1 $aGUTIERREZ, L. 700 1 $aMCCOUCH, S. 773 $tCrop Science, 2018, 58:1519-1530.
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INIA Treinta y Tres (TT) |
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