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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
Fecha : |
12/08/2015 |
Actualizado : |
12/06/2018 |
Tipo de producción científica : |
Documentos |
Autor : |
BONNECARRERE, M.; QUERO, G.; ROSAS, J.E.; FERNANDEZ, S.; GARAYCOCHEA, S.; MARTÍNEZ, S.; PÉREZ DE VIDA, F.; BLANCO, P.H.; BERBERIAN, N.; GUTIERREZ, L. |
Afiliación : |
MARIA VICTORIA BONNECARRERE MARTINEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; G. QUERO; JUAN EDUARDO ROSAS CAISSIOLS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SCHUBERT DANIEL FERNANDEZ REGGIARDO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SILVIA RAQUEL GARAYCOCHEA SOLSONA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SEBASTIÁN MARTÍNEZ KOPP, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO BLAS PEREZ DE VIDA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PEDRO HORACIO BLANCO BARRAL, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; N. BERBERIAN; L. GUTIERREZ. |
Título : |
Marcadores moleculares identificados en el Proyecto "Mapeo asociativo para asistir el mejoramiento genético de arroz". |
Fecha de publicación : |
2014 |
Fuente / Imprenta : |
In: JORNADA TÉCNICA, VIII JORNADA DE AGROBIOTECNOLOGÍA. INIA LAS BRUJAS, 30 DE OCTUBRE DE 2014. UNIDAD DE BIOTECNOLOGÍA. Montevideo (Uruguay): INIA, 2014. |
Páginas : |
5-6 |
Serie : |
(Actividades de Difusión; 741) |
ISSN : |
1688-9258 |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
En este informe se plantean los resultados del proyecto ?Mapeo asociativo para la identificación de marcadores asociados a rendimiento, calidad y resistencia a enfermedades en la población de mejoramiento de arroz de INIA?. Este proyecto tiene como objetivo identificar marcadores moleculares, SNP (del inglés, Single Nucleotide Polymorphism) para ser utilizados en selección asistida por el programa de mejoramiento, de manera de mejorar más rápidamente para características de calidad (yesado, grano entero y blancura de grano) y resistencia a enfermedades del tallo (Rhizoctonia oryzae-sativae y Sclerotium oryzae). En este reporte se presentaran los resultados para caracteres de calidad y fisiológicos. A partir de los datos de secuenciación parcial del genoma de 665 líneas del programa de mejoramiento se identificaron los 57400 SNPs y se procesaron los datos fenotípicos para los caracteres de interés como fue reportado en la Serie Técnica de Difusión de Arroz (2013). |
Palabras claves : |
QTL; SNP; YESADO DEL GRANO. |
Thesagro : |
ARROZ; MARCADORES MOLECULARES. |
Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/10171/1/sad-741-p.5-6.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Cutter
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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 : |
21/02/2014 |
Actualizado : |
05/12/2018 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
A - 1 |
Autor : |
BRANDARIZ , S.; GONZÁLEZ RAYMÚNDEZ, A.; LADO, B.; MALOSETTI, M.; FRANCO GARCIA, A.; QUINCKE, M.; VON ZITZEWITZ, J.; CASTRO, M.; MATUS,I.; DEL POZO, A.; CASTRO, A.J.; GUTIÉRREZ, L. |
Afiliación : |
SOFÍA P. BRANDARIZ, Universidad de la República (UdelaR); Facultad de Agronomía, Uruguay.; AGUSTÍN GONZÁLEZ REYMÚNDEZ; BETTINA LADO; MARCOS MALOSETTI; ANTONIO AUGUSTO FRANCO GARCIA; MARTIN CONRADO QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JARISLAV RAMON VON ZITZEWITZ VON SALVIATI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARINA CASTRO DERENYI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; IVÁN MATUS; ALEJANDRO DEL POZO; ARIEL J. CASTRO; LUCÍA GUTIÉRREZ. |
Título : |
Ascertainment bias from imputation methods evaluation in wheat. |
Fecha de publicación : |
2016 |
Fuente / Imprenta : |
BMC Genomics, 2016, v. 17, p.773. |
DOI : |
10.1186/s12864-016-3120-5 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
OPEN ACCESS. Article history: Received 2016 Feb 24 // Accepted 2016 Sep 23. |
Contenido : |
Abstract
BACKGROUND:
Whole-genome genotyping techniques like Genotyping-by-sequencing (GBS) are being used for genetic studies such as Genome-Wide Association (GWAS) and Genomewide Selection (GS), where different strategies for imputation have been developed. Nevertheless, imputation error may lead to poor performance (i.e. smaller power or higher false positive rate) when complete data is not required as it is for GWAS, and each marker is taken at a time. The aim of this study was to compare the performance of GWAS analysis for Quantitative Trait Loci (QTL) of major and minor effect using different imputation methods when no reference panel is available in a wheat GBS panel.
RESULTS:
In this study, we compared the power and false positive rate of dissecting quantitative traits for imputed and not-imputed marker score matrices in: (1) a complete molecular marker barley panel array, and (2) a GBS wheat panel with missing data. We found that there is an ascertainment bias in imputation method comparisons. Simulating over a complete matrix and creating missing data at random proved that imputation methods have a poorer performance. Furthermore, we found that when QTL were simulated with imputed data, the imputation methods performed better than the not-imputed ones. On the other hand, when QTL were simulated with not-imputed data, the not-imputed method and one of the imputation methods performed better for dissecting quantitative traits. Moreover, larger differences between imputation methods were detected for QTL of major effect than QTL of minor effect. We also compared the different marker score matrices for GWAS analysis in a real wheat phenotype dataset, and we found minimal differences indicating that imputation did not improve the GWAS performance when a reference panel was not available.
CONCLUSIONS:
Poorer performance was found in GWAS analysis when an imputed marker score matrix was used, no reference panel is available, in a wheat GBS panel. MenosAbstract
BACKGROUND:
Whole-genome genotyping techniques like Genotyping-by-sequencing (GBS) are being used for genetic studies such as Genome-Wide Association (GWAS) and Genomewide Selection (GS), where different strategies for imputation have been developed. Nevertheless, imputation error may lead to poor performance (i.e. smaller power or higher false positive rate) when complete data is not required as it is for GWAS, and each marker is taken at a time. The aim of this study was to compare the performance of GWAS analysis for Quantitative Trait Loci (QTL) of major and minor effect using different imputation methods when no reference panel is available in a wheat GBS panel.
RESULTS:
In this study, we compared the power and false positive rate of dissecting quantitative traits for imputed and not-imputed marker score matrices in: (1) a complete molecular marker barley panel array, and (2) a GBS wheat panel with missing data. We found that there is an ascertainment bias in imputation method comparisons. Simulating over a complete matrix and creating missing data at random proved that imputation methods have a poorer performance. Furthermore, we found that when QTL were simulated with imputed data, the imputation methods performed better than the not-imputed ones. On the other hand, when QTL were simulated with not-imputed data, the not-imputed method and one of the imputation methods performed better for dissecting quantitative traits. Moreover, larger differences between ... Presentar Todo |
Palabras claves : |
FALSE POSITIVE; FALSO POSITIVO; GBS; GWAS; POWER; QTLs. |
Thesagro : |
MEJORAMIENTO DE TRIGO. |
Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12122/1/s12864-016-3120-5.pdf
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-016-3120-5
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Marc : |
LEADER 02972nam a2200349 a 4500 001 1047336 005 2018-12-05 008 2016 bl uuuu u0uu1 u #d 024 7 $a10.1186/s12864-016-3120-5$2DOI 100 1 $aBRANDARIZ , S. 245 $aAscertainment bias from imputation methods evaluation in wheat.$h[electronic resource] 260 $aBMC Genomics, 2016, v. 17, p.773.$c2016 500 $aOPEN ACCESS. Article history: Received 2016 Feb 24 // Accepted 2016 Sep 23. 520 $aAbstract BACKGROUND: Whole-genome genotyping techniques like Genotyping-by-sequencing (GBS) are being used for genetic studies such as Genome-Wide Association (GWAS) and Genomewide Selection (GS), where different strategies for imputation have been developed. Nevertheless, imputation error may lead to poor performance (i.e. smaller power or higher false positive rate) when complete data is not required as it is for GWAS, and each marker is taken at a time. The aim of this study was to compare the performance of GWAS analysis for Quantitative Trait Loci (QTL) of major and minor effect using different imputation methods when no reference panel is available in a wheat GBS panel. RESULTS: In this study, we compared the power and false positive rate of dissecting quantitative traits for imputed and not-imputed marker score matrices in: (1) a complete molecular marker barley panel array, and (2) a GBS wheat panel with missing data. We found that there is an ascertainment bias in imputation method comparisons. Simulating over a complete matrix and creating missing data at random proved that imputation methods have a poorer performance. Furthermore, we found that when QTL were simulated with imputed data, the imputation methods performed better than the not-imputed ones. On the other hand, when QTL were simulated with not-imputed data, the not-imputed method and one of the imputation methods performed better for dissecting quantitative traits. Moreover, larger differences between imputation methods were detected for QTL of major effect than QTL of minor effect. We also compared the different marker score matrices for GWAS analysis in a real wheat phenotype dataset, and we found minimal differences indicating that imputation did not improve the GWAS performance when a reference panel was not available. CONCLUSIONS: Poorer performance was found in GWAS analysis when an imputed marker score matrix was used, no reference panel is available, in a wheat GBS panel. 650 $aMEJORAMIENTO DE TRIGO 653 $aFALSE POSITIVE 653 $aFALSO POSITIVO 653 $aGBS 653 $aGWAS 653 $aPOWER 653 $aQTLs 700 1 $aGONZÁLEZ RAYMÚNDEZ, A. 700 1 $aLADO, B. 700 1 $aMALOSETTI, M. 700 1 $aFRANCO GARCIA, A. 700 1 $aQUINCKE, M. 700 1 $aVON ZITZEWITZ, J. 700 1 $aCASTRO, M. 700 1 $aMATUS,I. 700 1 $aDEL POZO, A. 700 1 $aCASTRO, A.J. 700 1 $aGUTIÉRREZ, L.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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