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Registros recuperados : 74 | |
3. | | TORRES, D. Laboreo de suelos In: MORON, A.; MARTINO, D.; RESTAINO, E. Manejo y fertilidad de suelos Montevideo (Uruguay): INIA, 1994. p. 69-75 (INIA Serie Técnica; 42) Información presentada al I Curso de Actualización Manejo y Fertilidad de Suelos, 1994 may : La EstanzuelaBiblioteca(s): INIA La Estanzuela; INIA Las Brujas; INIA Tacuarembó. |
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13. | | Torres, D.; Pino, A. del; Casanova, O.; Arrondo, F. Abonos verdes para maíz ln: Puignau, J.P. Maiz : sistemas de producción. Montevideo (Uruguay): IICA-PROCISUR, 1995. p177-181 (IICA-PROCISUR. Diálogo, 43) Contiene : trabajos presentados en el Seminario sobre Sistemas de Producción con el Cultivo de maiz, 1990 ago 6-10 : ColoniaBiblioteca(s): INIA La Estanzuela; INIA Las Brujas; INIA Salto Grande; INIA Tacuarembó. |
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18. | | García, C.Mautner, A.Casanova, O.Torres, D. Dinámica de nitrógeno bajo distintos sistemas de laboreo y cultivos ln: Jornadas Técnicas de la Facultad de Agronomía, 1988, Montevideo, Uruguay Memorias: Ciencias Biológicas, Ciencias Sociales, Producción Vegetal, Producción Animal, Suelos y Aguas. Montevideo (Uruguay): Facultad de Agronomía, 1988. p. 192-196Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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Registros recuperados : 74 | |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
Fecha actual : |
26/12/2018 |
Actualizado : |
05/07/2019 |
Tipo de producción científica : |
Capítulo en Libro Técnico-Científico |
Autor : |
GUTIERREZ, L.; BORGES, A.; QUERO, G.; GONZALEZ-REYMUNDEZ, A.; BERRO, I.; LADO, B.; CASTRO, A. |
Afiliación : |
Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biología Vegetal, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; BETTINA LADO LINDNER, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay./1 Departamento de Biometría, Estadística y Computación, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, CP 12900, Montevideo, Uruguay.; Departamento de Producción Vegetal, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, R3 Km 373, Paysandú, Uruguay. |
Título : |
Biostatistical tools for plant breeding in the genomics era. |
Fecha de publicación : |
2018 |
Fuente / Imprenta : |
In: German, S.; Quincke, M.; Vázquez, D.; Castro, M.; Pereyra, S.; Silva, P.; García, A. (Eds.). Seminario Internacional "1914-2014: Un siglo de mejoramiento de trigo en La Estanzuela". Montevideo (UY): INIA, 2018. |
Páginas : |
p.46-57. |
Serie : |
(INIA Serie Técnica; 241). |
ISBN : |
978-9974-38-406-4 |
ISSN : |
1688-9266 |
DOI : |
http://doi.org/10.35676/INIA/ST.241 |
Idioma : |
Inglés |
Contenido : |
SUMMARY:
Since the advent of agriculture, plant breeding has successfully improved plantsfor human benefit. Modern plant breeding
activities consist in evaluating the genetic merit of lines discerning genetic from environment and noise components. To do
so, modern plant breeding relies on the genetics foundations derived from Mendel?s work and statistical tools (or biometry)
generated afterwards. Plant breeding activities could be grouped in three categories: traditional, marker assisted
(MAS), and genomic selection (GS). Traditional plant breeding uses either per sephenotypic information, or information from
relatives to evaluate the genetic value. MAS on the other hand, involves the identification of markers linked to genes or quantitative
traits loci (QTL) of relevant traits, and then selecting individuals based on their marker scores. Finally, GS involves the prediction
of the genetic merit of individuals based on their marker scores and a statistical model. All of the three strategies require the
evaluation of large number of individuals creating massive amounts of data that needs proper analyses. Our objective was to
present some biostatistical strategies that are successfully being used in plant breeding programs. First, we used novel simulation |
Palabras claves : |
GENOMIC SELECTION; GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION; GWAS; QTL MAPPING. |
Thesagro : |
GENOTIPOS. |
Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12214/1/st-241-2018.p.46-57-Guitierrez-et-al.pdf
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Marc : |
LEADER 02312naa a2200313 a 4500 001 1059383 005 2019-07-05 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-9974-38-406-4 022 $a1688-9266 024 7 $ahttp://doi.org/10.35676/INIA/ST.241$2DOI 100 1 $aGUTIERREZ, L. 245 $aBiostatistical tools for plant breeding in the genomics era.$h[electronic resource] 260 $c2018 300 $ap.46-57. 490 $a(INIA Serie Técnica; 241). 520 $aSUMMARY: Since the advent of agriculture, plant breeding has successfully improved plantsfor human benefit. Modern plant breeding activities consist in evaluating the genetic merit of lines discerning genetic from environment and noise components. To do so, modern plant breeding relies on the genetics foundations derived from Mendel?s work and statistical tools (or biometry) generated afterwards. Plant breeding activities could be grouped in three categories: traditional, marker assisted (MAS), and genomic selection (GS). Traditional plant breeding uses either per sephenotypic information, or information from relatives to evaluate the genetic value. MAS on the other hand, involves the identification of markers linked to genes or quantitative traits loci (QTL) of relevant traits, and then selecting individuals based on their marker scores. Finally, GS involves the prediction of the genetic merit of individuals based on their marker scores and a statistical model. All of the three strategies require the evaluation of large number of individuals creating massive amounts of data that needs proper analyses. Our objective was to present some biostatistical strategies that are successfully being used in plant breeding programs. First, we used novel simulation 650 $aGENOTIPOS 653 $aGENOMIC SELECTION 653 $aGENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION 653 $aGWAS 653 $aQTL MAPPING 700 1 $aBORGES, A. 700 1 $aQUERO, G. 700 1 $aGONZALEZ-REYMUNDEZ, A. 700 1 $aBERRO, I. 700 1 $aLADO, B. 700 1 $aCASTRO, A. 773 $tIn: German, S.; Quincke, M.; Vázquez, D.; Castro, M.; Pereyra, S.; Silva, P.; García, A. (Eds.). Seminario Internacional "1914-2014: Un siglo de mejoramiento de trigo en La Estanzuela". Montevideo (UY): INIA, 2018.
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