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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
24/01/2018 |
Actualizado : |
24/01/2018 |
Autor : |
INIA (INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA) |
Título : |
Visita grupos CREA. |
Fecha de publicación : |
1996 |
Fuente / Imprenta : |
Tacuarembó (Uruguay): INIA, 1996. |
Páginas : |
24 p. |
Idioma : |
Español |
Notas : |
INIA Tacuarembó, Unidad Experimental Glencoe. Contiene Plan Indicativo de mediano plazo 1997-2001. |
Contenido : |
Alimentación invernal de borregas y borregos. Caracterización de Maku (Lotus Pedunculatus). Suplementación mineral de borregas pastoreando CN. Fertilización NP de campo natural. Mejoramientos extensivos. Recría de vacunos en campo natural y mejorado de basalto. Manejo de majada experimental Corriedale. Manejo de la oveja de cría al final de la gestación. Recría y engorde de terneros y novillos en campo natural y mejorado (Módulo de engorde). Sistemas de pastoreo para la obtención de pasturas seguras para categorías susceptibles de ovinos. Caracterización de un mejoramiento bajo pastoreo. Engorde de corderos. El uso de cultivos invernales en el engorde de borregos. Valor nutritivo de la dieta de ovinos bajo pastoreo. Uso de técnicas de alimentación preferencial con suplementos (Creep feeding) y pasturas mejoradas (Creep grazing). |
Palabras claves : |
GLENCOE; GRASSLAND; NATURAL MEADOW; PASTURE; PRAIRIE. |
Thesagro : |
CAMPO NATURAL; PASTIZALES; PASTURA NATURAL; PASTURAS MEJORADAS; PRADERA NATURAL; PRODUCCIÓN ANIMAL; URUGUAY. |
Asunto categoría : |
L01 Ganadería |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/8246/1/UY-INIA-GLENCOE-1996.pdf
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Marc : |
LEADER 01634nam a2200277 a 4500 001 1057977 005 2018-01-24 008 1996 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aINIA (INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA) 245 $aVisita grupos CREA. 260 $aTacuarembó (Uruguay): INIA$c1996 300 $a24 p. 500 $aINIA Tacuarembó, Unidad Experimental Glencoe. Contiene Plan Indicativo de mediano plazo 1997-2001. 520 $aAlimentación invernal de borregas y borregos. Caracterización de Maku (Lotus Pedunculatus). Suplementación mineral de borregas pastoreando CN. Fertilización NP de campo natural. Mejoramientos extensivos. Recría de vacunos en campo natural y mejorado de basalto. Manejo de majada experimental Corriedale. Manejo de la oveja de cría al final de la gestación. Recría y engorde de terneros y novillos en campo natural y mejorado (Módulo de engorde). Sistemas de pastoreo para la obtención de pasturas seguras para categorías susceptibles de ovinos. Caracterización de un mejoramiento bajo pastoreo. Engorde de corderos. El uso de cultivos invernales en el engorde de borregos. Valor nutritivo de la dieta de ovinos bajo pastoreo. Uso de técnicas de alimentación preferencial con suplementos (Creep feeding) y pasturas mejoradas (Creep grazing). 650 $aCAMPO NATURAL 650 $aPASTIZALES 650 $aPASTURA NATURAL 650 $aPASTURAS MEJORADAS 650 $aPRADERA NATURAL 650 $aPRODUCCIÓN ANIMAL 650 $aURUGUAY 653 $aGLENCOE 653 $aGRASSLAND 653 $aNATURAL MEADOW 653 $aPASTURE 653 $aPRAIRIE
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Registro original : |
INIA Tacuarembó (TBO) |
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Registro
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Volumen
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Estado
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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
|
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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