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Registros recuperados : 34 | |
6. | | BERRUETA, C.; GIMÉNEZ, G.; GALVÁN, G.; BORGES, A. New sources of partial resistance to bacterial spot race T2 in processing tomatoes. [Novas fontes de resistência parcial à mancha bacteriana raça T2 de tomate para processamento.] Horticultura Brasileira, 2016, v. 34, no. 3, p.326-332. Article history: Received on March 16, 2015 / Accepted on February 10, 2016.Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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9. | | BORGES, A.; GONZÁLEZ-REYMUNDEZ, A.; ERNST, O.; CADENAZZI, M.; TERRA, J.A.; GUTIÉRREZ, L. Can spatial modeling substitute experimental design in agricultural experiments? Crop Science, 2018, v. 59, no. 1, p. 1-10. Article history: Accepted paper, posted 10/05/18. Published online December, 13. 2018.Biblioteca(s): INIA Treinta y Tres. |
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10. | | GUTIERREZ, L.; BORGES, A.; QUERO, G.; GONZALEZ-REYMUNDEZ, A.; BERRO, I.; LADO, B.; CASTRO, A. Biostatistical tools for plant breeding in the genomics era. 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. p.46-57. (INIA Serie Técnica; 241).Biblioteca(s): INIA La Estanzuela. |
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11. | | Borges, A.; Da Cunha Barros, M.; Pardo, E.; García, M.; Franco, J.; Gravina, A. Cuajado de frutos en tangor Ortanique en respuesta a la polinización y a distintas situaciones de estrés ambiental Agrociencia, 2009, v. 13, no. 1, p. 7-18Biblioteca(s): INIA Tacuarembó. |
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12. | | VALLE, D.; MUJICA, V.; SILVERA, M.; BORGES, A.; ZOPPOLO, R.; MORELLI, E. Effect of the ground cover management on Cacopsylla bidens (Sulc, 1907) populations in pear orchards. [abstract of poster]. In: Zoppolo, R. Cabrera, D. (Eds.). Growing in diversity. Proceedings of the International Pear Symposium, 13, Dec. 4-7th 2018, Montevideo, Uruguay. p. 119.Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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13. | | VALLE, D.; MUJICA, V.; SILVERA, M.; BORGES, A.; ZOPPOLO, R.; MORELLI, E. Effect of the ground cover management on Cacopsylla bidens (Sulc, 1907) populations in pear orchards. [Conference paper]. Acta Horticulturae, February 2021, N°1303, p. 375-380. DOI: https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2021.1303.52 Article history: Published 5 February 2021. In: Acta Horticulturae (ISHS) 1303: XIII International Pear Symposium, Montevideo, Uruguay. Conveners: Roberto Zoppolo, Danilo Cabrera. Editors: Roberto Zoppolo, Danilo Cabrera, D. Granatstein.Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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14. | | SCARLATO, M.; DOGLIOTTI, S.; BERRUETA, C.; BARROS, C.; REHERMAN, F.; BORGES, A.; GARCÍA, M.; GIMÉNEZ, G. Explaining yield variability between farmers as a first step to reduce gaps. T3. Crop modeling and yield gap analysis for agricultural systems analysis and design. In: Proceedings of the 5th international symposium for farming systems design. Multi-functional farming systems in a changing world. Montpellier (Francia): European Society of Agronomy, 2015. p. 119-122 Acknowledgements. Without the help of all the farmers that gently contributed their time and fields, and the help of the technical advisers and experts
to select a representative sample of farms, this research would have not be possible,...Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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15. | | BORGES, A.; GONZÁLEZ-REYMÚNDEZ, A.; ERNST, O.; CADENAZZI, M.; TERRA, J.A.; GUTIÉRREZ, LUCÍA Modelación espacial y diseños experimentales en experimentos agrícolas. In: UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA (UDELAR). FACULTAD DE AGRONOMÍA. Resúmenes. Jornadas de Investigación, 8-9 nov., 2018, Montevideo, Uruguay. Montevideo; FAGRO, 2019. p. 15Biblioteca(s): INIA Treinta y Tres. |
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17. | | Gambetta, G.; Borges, A.; Espino, M.; Da Cunha Barros, M.; Rivas, F.; Arbiza, H.; Gravina, A. Mejora de la productividad de la mandarina Nova: aspectos fisiológicos y medidas de manejo Agrociencia, 2008, v. 12, no. 2, p. 1-9Biblioteca(s): INIA Tacuarembó. |
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18. | | GONZÁLEZ-ARCOS, M.; GALVÁN, G.; SIRI, M.I.; BORGES, A.; VILARÓ, F. Resistance to bacterial wilt in Solanum commersonii Dun. [Resistencia a la marchitez bacteriana de la papa en Solanum commersonii Dun.]. [Special Issue 25 Years Agrociencia]. Plant Biology. Agrociencia Uruguay, 2022, vol. 26, NE2, e1092. doi: https://doi.org/10.31285/AGRO.26.1092 -- OPEN ACCESS. Article history: Article originally published in: Agrociencia (Uruguay). 2013;17(1):45-54. doi: https://doi.org/10.31285/AGRO.17.513 -- Correspondence: Matías González, matgon@inia.org.uy -- Special Issue 25 Years Agrociencia. --...Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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20. | | PELUFFO, S.; GONZÁLEZ IDIARTE, H.; BORGES, A.; GALVÁN, G.A.; ARBOLEYA, J. Producción de semilla de cebolla (Allium cepa L.) mediante el método semilla-bulbillo-semilla para tres cultivares de Uruguay (Abs.11, Sección: Mejoramiento genético, cultivares y Producción de semillas de hortalizas). IN: CONGRESO NACIONAL DE HORTI-FRUTICULTURA, 13. AÑO DE LA AGRICULTURA FAMILIAR DE LA FAO. "SOSTENIBILIDAD DE LA PRODUCCIÓN HORTIFRUTÍCOLA FAMILAR". 3-6 SETIEMBRE 2014, MONTEVIDEO (UY). Trabajos presentados. Montevideo (UY): INIA; SUHF, 2014. p.27Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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Registros recuperados : 34 | |
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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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