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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
14/06/2018 |
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Actualizado : |
09/08/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Nacionales |
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Autor : |
RUBIO, V.; GAMA ROLDÁN, D.; PÉREZ BIDEGAIN, M.; QUINCKE, A. |
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Afiliación : |
VALENTINA RUBIO DELLEPIANE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; DIANA GAMA ROLDÁN, Universidad de la República, Facultad de Agronomía, Uruguay.; MARIO PÉREZ BIDEGAIN, Universidad de la República, Facultad de Agronomía, Uruguay.; JUAN ANDRES QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Evaluación del intervalo hídrico óptimo en un brunosol éutrico típico bajo diferentes intensidades de uso agrícola. (Evaluation of the Least Limiting Water Range for a Typic Argiudoll under Different Intensities of Agricultural Use). |
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Fecha de publicación : |
2018 |
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Fuente / Imprenta : |
Agrociencia Uruguay, v. 22(1): p. 107-115, 2018. |
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ISSN : |
1510 0839 |
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DOI : |
dx.doi.org/10.31285/agro.22.1.11. |
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Idioma : |
Español |
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Notas : |
Article history: Recibido: 2016-12-13.// Aceptado: 2018-01-30. |
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Contenido : |
Resumen:
El intervalo hídrico óptimo (IHO) fue propuesto como un indicador de calidad física de suelo que integra en un único parámetro
los efectos de la aireación, la resistencia a la penetración y el contenido de agua del suelo sobre el crecimiento vegetal. El
objetivo del presente estudio fue evaluar el IHO, conjuntamente con otras propiedades físicas del suelo, bajo diferentes
sistemas de rotación y fertilización. Las determinaciones se desarrollaron en un Brunosol éutrico típico en Colonia, Uruguay,
sobre un experimento de largo plazo de rotaciones agrícola-pastoriles, iniciado en el año 1963. Los tratamientos evaluados
fueron: a) agricultura continua sin fertilización (ACs / Fert); b) agricultura continua fertilizada (AC); c) rotación de cultivos y
pasturas con 50 % del tiempo bajo cultivos (50 % Cult) y d) rotación de cultivos y pasturas con 33 % del tiempo bajo cultivos
(33 % Cult). El IHO disminuyó debido al incremento en la intensidad agrícola, variando entre 0,08 y 0,02 cm3
cm-3 para los tratamientos 33 % Cult y ACs / Fert respectivamente, permitiendo detectar un deterioro en la calidad física de los suelos. El
análisis de los límites que conforman el indicador permite entender las posibles limitantes a las que se enfrentan los cultivos,
mostrando que la aireación y resistencia a la penetración resultan más limitantes a mayor intensidad de uso agrícola del suelo. |
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Palabras claves : |
COMPACTACIÓN DEL SUELO; FISICA DE SUELOS; INDICADOR DE CALIDAD; INDICATOR OF SOIL PHYSICAL QUALITY; INTERVALO HÍDRICO ÓPTIMO; LEAST LIMITING WATER RANGE; PASTURE-CROP ROTATION; ROTACIONES CULTIVO-PASTURA; SOIL COMPACTION. |
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Asunto categoría : |
P33 Química y física del suelo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/10329/1/Agrociencia-Uruguayv.-22-1-p.107-11-rubio.pdf
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Marc : |
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520 $aResumen: El intervalo hídrico óptimo (IHO) fue propuesto como un indicador de calidad física de suelo que integra en un único parámetro los efectos de la aireación, la resistencia a la penetración y el contenido de agua del suelo sobre el crecimiento vegetal. El objetivo del presente estudio fue evaluar el IHO, conjuntamente con otras propiedades físicas del suelo, bajo diferentes sistemas de rotación y fertilización. Las determinaciones se desarrollaron en un Brunosol éutrico típico en Colonia, Uruguay, sobre un experimento de largo plazo de rotaciones agrícola-pastoriles, iniciado en el año 1963. Los tratamientos evaluados fueron: a) agricultura continua sin fertilización (ACs / Fert); b) agricultura continua fertilizada (AC); c) rotación de cultivos y pasturas con 50 % del tiempo bajo cultivos (50 % Cult) y d) rotación de cultivos y pasturas con 33 % del tiempo bajo cultivos (33 % Cult). El IHO disminuyó debido al incremento en la intensidad agrícola, variando entre 0,08 y 0,02 cm3 cm-3 para los tratamientos 33 % Cult y ACs / Fert respectivamente, permitiendo detectar un deterioro en la calidad física de los suelos. El análisis de los límites que conforman el indicador permite entender las posibles limitantes a las que se enfrentan los cultivos, mostrando que la aireación y resistencia a la penetración resultan más limitantes a mayor intensidad de uso agrícola del suelo.
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Origen
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Clasificación
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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 Las Brujas. |
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Fecha actual : |
12/08/2016 |
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Actualizado : |
02/01/2017 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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Autor : |
LADO, B.; GONZÁLEZ BARRIOS, P.; QUINCKE, M.; SILVA, P.; GUTIÉRREZ, L. |
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Afiliación : |
BETTINA LADO, Universidad de la República (UdelaR)/ Facultad de Agronomía; PABLO GONZÁLEZ BARRIOS, Universidad de la República (UdelaR)/ Facultad de Agronomía; MARTIN CONRADO QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA PAULA SILVA VILLELLA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; LUCIA GUTIÉRREZ, Universidad de la República (UdelaR)/ Facultad de Agronomía. |
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Título : |
Modeling genotype x environment interaction for genomic selection with unbalanced data from a wheat breeding program. |
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Fecha de publicación : |
2016 |
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Fuente / Imprenta : |
Crop Science, 2016, v. 56, p. 1-15. OPEN ACCESS. |
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DOI : |
http://dx.doi.org/10.2135/cropsci2015.04.0207 |
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Idioma : |
Inglés |
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Contenido : |
ABSTRACT.
Genomic selection (GS) has successfully been used in plant breeding to improve selection efficiency and reduce breeding time and cost. However, there is not a clear strategy on how to incorporate genotype ? environment interaction (GEI) to GS models. Increased prediction accuracy could be achieved using mixed models to exploit GEI by borrowing information from other environments. The objective of this work was to compare strategies to exploit GEI in GS using mixed models. Specifically, we compared strategies to
predict new genotypes by borrowing information from other environments modeling the correlation matrix across environments and to design sets of environments aiming for low GEI to predict genomic performance in new environments. We evaluated 1477 advanced wheat (Triticum aestivum L.) lines for yield in 35 location?year combinations genotyped with genotyping-bysequencing (GBS). Mixed models were used to obtain either overall or by-environment predictions for different sets of environments. Overall accuracy was high (0.5). Borrowing information from relatives evaluated in multiple environments and modeling the correlation matrix across environments was the best strategy to predict new
genotypes. On the other hand, the best strategy for predicting the performance of genotypes in new environments was either to predict across locations for single years or to predict within defined mega-environments (MEs) for any year or location. In summary, higher predictive ability was obtained by characterizing and by modeling GEI in the GS context.
© 2016. Crop Science Society of America, Inc. MenosABSTRACT.
Genomic selection (GS) has successfully been used in plant breeding to improve selection efficiency and reduce breeding time and cost. However, there is not a clear strategy on how to incorporate genotype ? environment interaction (GEI) to GS models. Increased prediction accuracy could be achieved using mixed models to exploit GEI by borrowing information from other environments. The objective of this work was to compare strategies to exploit GEI in GS using mixed models. Specifically, we compared strategies to
predict new genotypes by borrowing information from other environments modeling the correlation matrix across environments and to design sets of environments aiming for low GEI to predict genomic performance in new environments. We evaluated 1477 advanced wheat (Triticum aestivum L.) lines for yield in 35 location?year combinations genotyped with genotyping-bysequencing (GBS). Mixed models were used to obtain either overall or by-environment predictions for different sets of environments. Overall accuracy was high (0.5). Borrowing information from relatives evaluated in multiple environments and modeling the correlation matrix across environments was the best strategy to predict new
genotypes. On the other hand, the best strategy for predicting the performance of genotypes in new environments was either to predict across locations for single years or to predict within defined mega-environments (MEs) for any year or location. In summary, higher predictive ab... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
GENOMIC SELECTION; WHEAT. |
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Thesagro : |
TRIGO. |
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Asunto categoría : |
-- |
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URL : |
http://dx.doi.org/10.2135/cropsci2015.04.0207
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/5875/1/Lado-B.-2016.-Crop-Science.pdf
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/5876/1/Lado-B.-2016.-Crop-Science-supplement.pdf
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Marc : |
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005 2017-01-02
008 2016 bl uuuu u00u1 u #d
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520 $aABSTRACT. Genomic selection (GS) has successfully been used in plant breeding to improve selection efficiency and reduce breeding time and cost. However, there is not a clear strategy on how to incorporate genotype ? environment interaction (GEI) to GS models. Increased prediction accuracy could be achieved using mixed models to exploit GEI by borrowing information from other environments. The objective of this work was to compare strategies to exploit GEI in GS using mixed models. Specifically, we compared strategies to predict new genotypes by borrowing information from other environments modeling the correlation matrix across environments and to design sets of environments aiming for low GEI to predict genomic performance in new environments. We evaluated 1477 advanced wheat (Triticum aestivum L.) lines for yield in 35 location?year combinations genotyped with genotyping-bysequencing (GBS). Mixed models were used to obtain either overall or by-environment predictions for different sets of environments. Overall accuracy was high (0.5). Borrowing information from relatives evaluated in multiple environments and modeling the correlation matrix across environments was the best strategy to predict new genotypes. On the other hand, the best strategy for predicting the performance of genotypes in new environments was either to predict across locations for single years or to predict within defined mega-environments (MEs) for any year or location. In summary, higher predictive ability was obtained by characterizing and by modeling GEI in the GS context. © 2016. Crop Science Society of America, Inc.
650 $aTRIGO
653 $aGENOMIC SELECTION
653 $aWHEAT
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700 1 $aQUINCKE, M.
700 1 $aSILVA, P.
700 1 $aGUTIÉRREZ, L.
773 $tCrop Science, 2016$gv. 56, p. 1-15. OPEN ACCESS.
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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