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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha : |
23/03/2020 |
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Actualizado : |
07/09/2022 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Nacionales |
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Autor : |
LADO, J.; MOLTINI, A.; VICENTE, E.; RODRÍGUEZ, G.; ARCIA, P.; RODRÍGUEZ, M.; LÓPEZ, M.; BILLIRIS, A.; ARES, G. |
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Afiliación : |
JOANNA LADO LINDNER, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ANA INÉS MOLTINI PALADINO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CARLOS ESTEBAN VICENTE CASTRO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GUSTAVO ROBERTO RODRÍGUEZ LAGOUTTE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PATRICIA ARCIA, Latitud-Fundación LATU.; MARIANA RODRÍGUEZ, Latitud-Fundación LATU.; MARTÍN LÓPEZ, Latitud-Fundación LATU.; ALEJANDRA BILLIRIS, Latitud-Fundación LATU.; GASTÓN ARES, Universidad de la República,Facultad de Química, Polo Tecnológico de Pando, Sensometría y Ciencia del Consumidor. |
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Título : |
Integration of sensory analysis into plant breeding: a review. [Integración del análisis sensorial al mejoramiento genético de plantas]. |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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Fuente / Imprenta : |
Agrociencia Uruguay, 2019, 23(1):1-15. Doi: https://doi.org/10.31285/AGRO.23.1.16 |
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ISSN : |
2301-1548 |
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DOI : |
10.31285/AGRO.23.1.16 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Recibido: 26-04-2019 / Aceptado: 30-04-2019. |
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Contenido : |
SUMMARY.
Traditionally, plant breeding goals have focused on increasing yield, product firmness, shelf life and pest tolerance, combining ambient adaptation and agronomic management, without making focus on the sensory characteristics. The addition of sensory information into plant breeding programs provides breeders with unbiased tools to measure otherwise subjective quality traits. Combining consumer preferences with descriptive information about the sensory characteristics of products can contribute to the development of consumer-driven improvements in diverse agronomical commodities. In this context, the objective of this review is to describe a series of successful experiences where sensory evaluation has contributed to breeding programs in order to develop cultivars with enhanced sensory characteristics and higher likelihood of succeeding in the marketplace. The application of analytic and hedonic tests are described and discussed. A special consideration is made into fruit and vegetables examples, with focus on strawberry and sweet potato, considering the relevance of consumer acceptance in rising consumption of these products. Rice is also showed as an example of a cereal widely consumed worldwide and where cooking methods display a special challenge in sensory evaluation.
RESUMEN.
El mejoramiento genético en plantas tradicionalmente se centró en aumentar el rendimiento, la tolerancia a plagas, lafirmeza y el comportamiento postcosecha, combinando la adaptación a un ambiente determinado con el manejoagronómico, sin evaluar en detalle las características sensoriales del producto. En este sentido, la incorporación deinformación sensorial en los programas de mejoramiento genético provee de herramientas objetivas para evaluarcientíficamente lo que de otra forma serían pruebas subjetivas. La combinación de las preferencias del consumidor coninformación descriptiva de las características sensoriales del producto, puede contribuir a la mejora de diferentecommodities impulsada por los consumidores. En este contexto, el objetivo de esta revisión es describir una serie deexperiencias exitosas en donde la aplicación de la evaluación sensorial contribuyó a los programas de mejoramientogenético de forma de desarrollar cultivares con una mejora sensorial y una mayor probabilidad de tener éxito en elmercado. Se presenta y discute la aplicación de pruebas analíticas y hedónicas haciendo especial énfasis en frutas yhortalizas, con foco en frutilla y bonito, dada la relevancia de la aceptabilidad del producto en el aumento del consumo deeste tipo de productos. Se discute la aplicación de esta herramienta en arroz, un cereal ampliamente consumido en elmundo y en donde los métodos de cocción añaden un especial desafío en el contexto de la evaluación sensorial. MenosSUMMARY.
Traditionally, plant breeding goals have focused on increasing yield, product firmness, shelf life and pest tolerance, combining ambient adaptation and agronomic management, without making focus on the sensory characteristics. The addition of sensory information into plant breeding programs provides breeders with unbiased tools to measure otherwise subjective quality traits. Combining consumer preferences with descriptive information about the sensory characteristics of products can contribute to the development of consumer-driven improvements in diverse agronomical commodities. In this context, the objective of this review is to describe a series of successful experiences where sensory evaluation has contributed to breeding programs in order to develop cultivars with enhanced sensory characteristics and higher likelihood of succeeding in the marketplace. The application of analytic and hedonic tests are described and discussed. A special consideration is made into fruit and vegetables examples, with focus on strawberry and sweet potato, considering the relevance of consumer acceptance in rising consumption of these products. Rice is also showed as an example of a cereal widely consumed worldwide and where cooking methods display a special challenge in sensory evaluation.
RESUMEN.
El mejoramiento genético en plantas tradicionalmente se centró en aumentar el rendimiento, la tolerancia a plagas, lafirmeza y el comportamiento postcosecha, combinando la adaptación a un... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
Food Technology; Hedonic tests; MAPEO PROYECTIVO; PLATAFORMA AGROALIMENTOS; Projective mapping; PRUEBAS HEDÓNICAS; Rice; Strawberry; Sweet potato. |
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Thesagro : |
ARROZ; BONIATO; FRUTILLA. |
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Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/14326/1/Lado-J.-et-al.-2019.-Agrociencia-Uruguay.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Registro
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Volumen
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha actual : |
26/04/2023 |
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Actualizado : |
26/04/2023 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos Indexados |
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Autor : |
REBOLLO, I.; SCHEFFEL, S.; BLANCO, P.H.; MOLINA, F.; MARTÍNEZ, S.; CARRACELAS, G.; PÉREZ DE VIDA, F.; ROSAS, J.E. |
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Afiliación : |
MARÍA INÉS REBOLLO PANUNCIO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SHEILA SCHEFFEL, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PEDRO HORACIO BLANCO BARRAL, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FEDERICO MOLINA CASELLA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SEBASTIÁN MARTÍNEZ KOPP, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JULIO GONZALO CARRACELAS GARRIDO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO BLAS PEREZ DE VIDA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN EDUARDO ROSAS CAISSIOLS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) Rice Breeding Program Historical Dataset. [Dataset]. |
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Fecha de publicación : |
2023 |
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Fuente / Imprenta : |
DRYAD Dataset, 2024. https://doi.org/10.5061/dryad.x69p8czn8 |
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DOI : |
10.5061/dryad.x69p8czn8 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Correspondence author: Juan E. Rosas, email: jrosas@inia.org.uy -- Publication date: February 16, 2024. -- This dataset is embargoed and will be released when the associated article is published. Lists of files and downloads will become available to the public when released. -- FUNDING: Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Award: FSDA_1_2018_1_154120; Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Award: AZ13; Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Award: AZ35. |
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Contenido : |
Breeding programs generate vast amounts of data which are often scattered in separate files. This hinders the application of modern breeding tools such as multi-environment analyses and genomic selection. This dataset is the result of consolidating 23 years of phenotypic, pedigree, and genomic records from the Uruguayan national rice breeding program. All the available data from 1997 to 2020 corresponding to field trials, blast nurseries, laboratory analyses of milling and cooking quality, pedigree information, and genomic information for selected advanced breeding lines are gathered. Records of 996 trials in 12 locations over a span of 23 years, 91,636 field plots with information on 14 phenotypic variables, pedigree for 19,447 genotypes, and genomic information regarding 61,260 SNP markers for 965 genotypes were recovered. The dataset is structured in Trials, Phenotypes, Lines, Genomic Information, and SNP Tables. Genotype identification has been coded. Copyright (c) 2023 Dryad |
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Palabras claves : |
Agricultural sciences; Agronomic performance; Breeding trials; Disease phenotype; Genotypic data; Genotyping by sequencing (GBS); Grain yield; Phenotypic data; Rice Breeding Program; SNP; Temperate region. |
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Thesagro : |
ORYZA SATIVA L; URUGUAY. |
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Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
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URL : |
https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.x69p8czn8
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Marc : |
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520 $aBreeding programs generate vast amounts of data which are often scattered in separate files. This hinders the application of modern breeding tools such as multi-environment analyses and genomic selection. This dataset is the result of consolidating 23 years of phenotypic, pedigree, and genomic records from the Uruguayan national rice breeding program. All the available data from 1997 to 2020 corresponding to field trials, blast nurseries, laboratory analyses of milling and cooking quality, pedigree information, and genomic information for selected advanced breeding lines are gathered. Records of 996 trials in 12 locations over a span of 23 years, 91,636 field plots with information on 14 phenotypic variables, pedigree for 19,447 genotypes, and genomic information regarding 61,260 SNP markers for 965 genotypes were recovered. The dataset is structured in Trials, Phenotypes, Lines, Genomic Information, and SNP Tables. Genotype identification has been coded. Copyright (c) 2023 Dryad
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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