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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA La Estanzuela. Por información adicional contacte bib_le@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
12/12/2017 |
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Actualizado : |
12/12/2017 |
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Tipo de producción científica : |
Trabajos en Congresos/Conferencias |
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Autor : |
LADO, B.; BATTENFIELD, S.; SILVA, P.; QUINCKE, M.; GUZMAN, C.; SINGH, R.P.; DREISIGACKER, S.; PEÑA, J.; FRITZ, A.; POLAND, J.; GUTIERREZ, L. |
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Afiliación : |
BETTINA LADO, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay.; SARAH BATTENFIELD, AgriPro Wheat, Syngenta, 11783 Ascher Rd. Junction City, KS, 66441, USA.; MARIA PAULA SILVA VILLELLA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARTIN CONRADO QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CARLOS GUZMAN, CIMMYT, El Batan, Mexico, Mexico.; RAVI P. SINGH, CIMMYT, El Batan, Mexico, Mexico.; SUSANNE DREISIGACKER, CIMMYT, El Batan, Mexico, Mexico.; JAVIER PEÑA, CIMMYT, El Batan, Mexico, Mexico.; ALLAN FRITZ, Wheat Genetics Resource Center, Department of Plant Pathology, 1712 Claflin Rd., Kansas State University, Manhattan, KS 66506, USA; .; JESSE POLAND, Wheat Genetics Resource Center, Department of Plant Pathology, 1712 Claflin Rd., Kansas State University, Manhattan, KS 66506, USA.; LUCIA GUTIERREZ, Department of Agronomy, University of Wisconsin, 1575 Linden Dr., Madison, WI 53706, USA. |
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Título : |
Comparing strategies to select crosses using genomic prediction in two wheat breeding programs. |
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Fecha de publicación : |
2017 |
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Fuente / Imprenta : |
In: International Wheat Genetics Symposium, 12, Tulln, Austria; April 23-28, 2017; BOKU: University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria. |
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Páginas : |
p.88-90. |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
Key message: Evaluation of crosses prediction methods with and without accounting for progeny variance. Mid-parent values was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross.
In wheat breeding programs, a critical decision is to determine crosses that have high probability to deliver progenies with higher genetics gains (Zhong & Jannink 2007, Bernardo 2014). We present an application of genomic models for predicting parental cross combinations for grain yield, grain protein, and loaf volume across two wheat-breeding programs, INIA-Uruguay and CIMMYT. We evaluated three methods for selecting the ?best? crosses based on (1) mid-parents, (2) top 10% of the progeny within a cross, and (3) maximizing mean and variance within progeny using thresholds. The last two methods were evaluated with the predicted variances obtained through progeny simulation using the PopVar (Mohammadi et al. 2015, Tiede et al. 2015) package in R software. The first two methods showed 82% of crosses in common for yield, 55% for loaf volume and 53% for grain protein, even though only the second method accounts for the variance of the progeny (Figure 1). While the expected variance of the progeny is important to increase chances of finding superior individuals from transgressive segregation, we observed that the mid-parent values of the crosses selected was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross (Figure 2). Overall, the genomic resources and the statistical models are now available to plant breeders to predict both the performance of breeding lines per se as well as the value of progeny from any potential crosses, but further understanding on optimizing the cross combinations is needed. MenosKey message: Evaluation of crosses prediction methods with and without accounting for progeny variance. Mid-parent values was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross.
In wheat breeding programs, a critical decision is to determine crosses that have high probability to deliver progenies with higher genetics gains (Zhong & Jannink 2007, Bernardo 2014). We present an application of genomic models for predicting parental cross combinations for grain yield, grain protein, and loaf volume across two wheat-breeding programs, INIA-Uruguay and CIMMYT. We evaluated three methods for selecting the ?best? crosses based on (1) mid-parents, (2) top 10% of the progeny within a cross, and (3) maximizing mean and variance within progeny using thresholds. The last two methods were evaluated with the predicted variances obtained through progeny simulation using the PopVar (Mohammadi et al. 2015, Tiede et al. 2015) package in R software. The first two methods showed 82% of crosses in common for yield, 55% for loaf volume and 53% for grain protein, even though only the second method accounts for the variance of the progeny (Figure 1). While the expected variance of the progeny is important to increase chances of finding superior individuals from transgressive segregation, we observed that the mid-parent values of the crosses selected was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross (Figure 2)... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
WHEAT BREEDING PROGRAMS; WHEAT QUALITY. |
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Thesagro : |
MEJORAMIENTO GENETICO DE PLANTAS; TRIGO. |
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Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
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Marc : |
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520 $aKey message: Evaluation of crosses prediction methods with and without accounting for progeny variance. Mid-parent values was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross. In wheat breeding programs, a critical decision is to determine crosses that have high probability to deliver progenies with higher genetics gains (Zhong & Jannink 2007, Bernardo 2014). We present an application of genomic models for predicting parental cross combinations for grain yield, grain protein, and loaf volume across two wheat-breeding programs, INIA-Uruguay and CIMMYT. We evaluated three methods for selecting the ?best? crosses based on (1) mid-parents, (2) top 10% of the progeny within a cross, and (3) maximizing mean and variance within progeny using thresholds. The last two methods were evaluated with the predicted variances obtained through progeny simulation using the PopVar (Mohammadi et al. 2015, Tiede et al. 2015) package in R software. The first two methods showed 82% of crosses in common for yield, 55% for loaf volume and 53% for grain protein, even though only the second method accounts for the variance of the progeny (Figure 1). While the expected variance of the progeny is important to increase chances of finding superior individuals from transgressive segregation, we observed that the mid-parent values of the crosses selected was a much larger factor determining genetic gain than increasing the progeny variance of a cross (Figure 2). Overall, the genomic resources and the statistical models are now available to plant breeders to predict both the performance of breeding lines per se as well as the value of progeny from any potential crosses, but further understanding on optimizing the cross combinations is needed.
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Biblioteca
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Identificación
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
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Fecha actual : |
27/03/2018 |
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Actualizado : |
02/04/2018 |
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Tipo de producción científica : |
Abstracts/Resúmenes |
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Autor : |
KUHN, J.; MADEIRA, W.; DIAZ, S.; SOSA, M.; ALBORNOZ, A.; VIANA, A.; ELOY, L.; BREMM, C.; JAURENA, M.; LATTANZI, F. |
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Afiliación : |
SAULO SEBASTIAN DIAZ OLIVERA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARTIN OSORIO SOSA PINTADO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ALFONSO ALBORNOZ PAZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ANA CAROL VIANA GRASSI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARTIN ALEJANDRO JAURENA BARRIOS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO A. LATTANZI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Em diferentes sistemas de manejo podemos identificar a matéria verde de pastagens naturais com base no NDVI? [Resumen]. |
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Fecha de publicación : |
2018 |
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Fuente / Imprenta : |
In: CONGRESO ASOCIACIÓN URUGUAYA DE PRODUCCIÓN ANIMAL (6º, Marzo, 2018, Tacuarembó, Uruguay). Resúmenes. Tacuarembó: AUPA, 2018. |
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Páginas : |
p. 76 |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
As pastagens naturais do Bioma Pampa caracterizadas pela diversidade de espécies, principalmente gramíneas e leguminosas, as quais constituem a base da dieta animal. Reconhecer a qualidade dessas forrageiras, por meio da porcentagem de matéria verde produzida nestes campos é uma maneira de maximizar o desempenho animal e otimizar recursos forrageiros. Nesta pesquisa, avaliou-se sistemas de manejo: 4, 8, 12 e 16 kg de matéria seca (MS)/100 kg de peso vivo (PV), pastagem natural fertilizada e pastagem natural fertilizada com introdução de Lotus angustissimus, cujo objetivo foi verificar relação entre porcentagem de matéria verde com dados do Índice de Vegetação Normalizada (NDVI), obtidos com o GreenSeeker®. Ambos sistemas de manejo são manejados pelo método de pastejo com lotação contínua e taxa de lotação variável para ajuste das ofertas de forragem preconizadas. Os dados foram coletados nas Estações Experimentais da UFRGS e Glencoe, pertencente ao INIA Tacuarembó. Realizaram-se cinco cortes (quadro de 0,25m2) em cada bloco, totalizando dez amostras por nível de intensificação. A avaliação da massa de forragem total foi estratificada em massa de forragem verde (MV) e morta (MM), separadas manualmente. Conforme as equações, observa-se que o conteúdo de matéria verde na matéria seca total, em todos os sistemas avaliados na estação primaveril, apresentou comportamento linear crescente em função do NDVI (?=44,50+54,06x; P=0,0033; R2=78,71%); (?=33,83+56,64x; P=0,052; R2=39,38%); (?=-21,34+134,36x; P=0,0967; R2=30,67%); (?=-63,35+195,34x; P=0,0010; R2=76,03%); (?=-2,74+92,67x; P=0,0023; R2=75,54%); (?=-58,82+172,20x; P=0,0028; R2=69,35%) para 4, 8, 12, 16 kg de MS/100 kg PV, fertilizado e fertilizado com introdução de espécie, respectivamente. Para essas equações, foram observadas variações nos intervalos de confiança (IC) de -30,33 até 299,06, sendo o menor IC foi observado para sistema de manejo de 4 kg MS/100 kg PV (25,97 a 82,14), diferindo apenas do sistema de manejo 16 kg MS/100 kg PV, que apresentou um IC de 105,92 a 284,74. MenosAs pastagens naturais do Bioma Pampa caracterizadas pela diversidade de espécies, principalmente gramíneas e leguminosas, as quais constituem a base da dieta animal. Reconhecer a qualidade dessas forrageiras, por meio da porcentagem de matéria verde produzida nestes campos é uma maneira de maximizar o desempenho animal e otimizar recursos forrageiros. Nesta pesquisa, avaliou-se sistemas de manejo: 4, 8, 12 e 16 kg de matéria seca (MS)/100 kg de peso vivo (PV), pastagem natural fertilizada e pastagem natural fertilizada com introdução de Lotus angustissimus, cujo objetivo foi verificar relação entre porcentagem de matéria verde com dados do Índice de Vegetação Normalizada (NDVI), obtidos com o GreenSeeker®. Ambos sistemas de manejo são manejados pelo método de pastejo com lotação contínua e taxa de lotação variável para ajuste das ofertas de forragem preconizadas. Os dados foram coletados nas Estações Experimentais da UFRGS e Glencoe, pertencente ao INIA Tacuarembó. Realizaram-se cinco cortes (quadro de 0,25m2) em cada bloco, totalizando dez amostras por nível de intensificação. A avaliação da massa de forragem total foi estratificada em massa de forragem verde (MV) e morta (MM), separadas manualmente. Conforme as equações, observa-se que o conteúdo de matéria verde na matéria seca total, em todos os sistemas avaliados na estação primaveril, apresentou comportamento linear crescente em função do NDVI (?=44,50+54,06x; P=0,0033; R2=78,71%); (?=33,83+56,64x; P=0,052; R2=39,38%);... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
BIOMA PAMPA; MATERIA SECA VERDE; NDVI; PASTAGENS NATURAIS. |
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Thesagro : |
CAMPO NATURAL. |
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Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/9029/1/AUPAP76.pdf
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Marc : |
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260 $aIn: CONGRESO ASOCIACIÓN URUGUAYA DE PRODUCCIÓN ANIMAL (6º, Marzo, 2018, Tacuarembó, Uruguay). Resúmenes. Tacuarembó: AUPA$c2018
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520 $aAs pastagens naturais do Bioma Pampa caracterizadas pela diversidade de espécies, principalmente gramíneas e leguminosas, as quais constituem a base da dieta animal. Reconhecer a qualidade dessas forrageiras, por meio da porcentagem de matéria verde produzida nestes campos é uma maneira de maximizar o desempenho animal e otimizar recursos forrageiros. Nesta pesquisa, avaliou-se sistemas de manejo: 4, 8, 12 e 16 kg de matéria seca (MS)/100 kg de peso vivo (PV), pastagem natural fertilizada e pastagem natural fertilizada com introdução de Lotus angustissimus, cujo objetivo foi verificar relação entre porcentagem de matéria verde com dados do Índice de Vegetação Normalizada (NDVI), obtidos com o GreenSeeker®. Ambos sistemas de manejo são manejados pelo método de pastejo com lotação contínua e taxa de lotação variável para ajuste das ofertas de forragem preconizadas. Os dados foram coletados nas Estações Experimentais da UFRGS e Glencoe, pertencente ao INIA Tacuarembó. Realizaram-se cinco cortes (quadro de 0,25m2) em cada bloco, totalizando dez amostras por nível de intensificação. A avaliação da massa de forragem total foi estratificada em massa de forragem verde (MV) e morta (MM), separadas manualmente. Conforme as equações, observa-se que o conteúdo de matéria verde na matéria seca total, em todos os sistemas avaliados na estação primaveril, apresentou comportamento linear crescente em função do NDVI (?=44,50+54,06x; P=0,0033; R2=78,71%); (?=33,83+56,64x; P=0,052; R2=39,38%); (?=-21,34+134,36x; P=0,0967; R2=30,67%); (?=-63,35+195,34x; P=0,0010; R2=76,03%); (?=-2,74+92,67x; P=0,0023; R2=75,54%); (?=-58,82+172,20x; P=0,0028; R2=69,35%) para 4, 8, 12, 16 kg de MS/100 kg PV, fertilizado e fertilizado com introdução de espécie, respectivamente. Para essas equações, foram observadas variações nos intervalos de confiança (IC) de -30,33 até 299,06, sendo o menor IC foi observado para sistema de manejo de 4 kg MS/100 kg PV (25,97 a 82,14), diferindo apenas do sistema de manejo 16 kg MS/100 kg PV, que apresentou um IC de 105,92 a 284,74.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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INIA Tacuarembó (TBO) |
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