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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha : |
06/07/2021 |
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Actualizado : |
06/07/2021 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Agropecuarias |
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Autor : |
SANGUINETTI, M.N.; FERRARO, B.; LANFRANCO, B. |
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Afiliación : |
MARÍA NOEL SANGUINETTI, ACA (Asociación Cultivadores de Arroz); BRUNO FERRARO ALBERTONI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; BRUNO ANTONIO LANFRANCO CRESPO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Incidencia de la localización geográfica y la variedad utilizada en los rendimientos de arroz. (Socio-economía). |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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Fuente / Imprenta : |
Revista INIA Uruguay, 2019, no. 58, p.61-66. |
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Serie : |
(Revista INIA; 58) |
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ISSN : |
1510-9011 |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
Aún cuando los insumos se apliquen en forma satisfactoria al cultivo de arroz para que pueda expresar su máximo potencial, existen algunos factores como
la variedad sembrada y la zona geográfica que afectan los rendimientos. Esta información se desprende de las primeras etapas del proyecto "Fortalecimiento
de las estrategias de transferencia para reducir las brechas de rendimientos en el sector arrocero", del que INIA participa junto a varias instituciones. |
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Palabras claves : |
UNIDAD DE ECONOMÍA APLICADA (INIA). |
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Thesagro : |
ARROZ; ECONOMIA AGRICOLA; RENDIMIENTO DE CULTIVOS. |
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Asunto categoría : |
E10 Economía y políticas agrícolas |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/15797/1/Revista-INIA-58-Setiembre-2019-p.61-66.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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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 Treinta y Tres. |
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Fecha actual : |
29/05/2019 |
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Actualizado : |
11/10/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
-- - -- |
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Autor : |
MONTEVERDE, E.; GUTIERREZ, L.; BLANCO, P.H.; PÉREZ DE VIDA, F.; ROSAS, J.E.; BONNECARRERE, V.; QUERO, G.; MCCOUCH, SUSAN |
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Afiliación : |
ELIANA MONTEVERDE, Plant Breeding and Genetics Section, School of Integrative Plant Science, Cornell University.; LUCÍA GUTIERREZ, Department of Agronomy, University of Wisconsin.; PEDRO HORACIO BLANCO BARRAL, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FERNANDO BLAS PEREZ DE VIDA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN EDUARDO ROSAS CAISSIOLS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA VICTORIA BONNECARRERE MARTINEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; GASTÓN QUERO CORRALLO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; Plant Breeding and Genetics Section, School of Integrative Plant Science, Cornell University. |
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Título : |
Integrating molecular markers and environmental covariates to interpret genotype by environment interaction in rice (Oryza sativa L.) grown in subtropical areas. |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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Fuente / Imprenta : |
G3: GENES, GENOMES, GENETICS May 1, 2019, v.9 (5), p. 1519-1531. OPEN ACCESS. |
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DOI : |
10.1534/g3.119.400064 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Manuscript received February 6, 2019 // Accepted for publication March 5, 2019// Published Early Online March 15, 2019.
Supplemental material available at Figshare: https://doi.org/10.25387/g3.7685636 |
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Contenido : |
Understanding the genetic and environmental basis of genotype · environment interaction (G·E) is of fundamental importance in plant breeding. If we consider G·E in the context of genotype · year interactions (G·Y), predicting which lines will have stable and superior performance across years is an important challenge for breeders. A better understanding of the factors that contribute to the overall grain yield and quality of rice (Oryza sativa L.) will lay the foundation for developing new breeding and selection strategies for combining high quality, with high yield. In this study, we used molecular marker data and environmental covariates (EC) simultaneously to predict rice yield, milling quality traits and plant height in untested environments (years), using both reaction norm models and partial least squares (PLS), in two rice breeding populations (indica and tropical japonica). We also sought to explain G·E by differential quantitative trait loci (QTL) expression in relation to EC. Our results showed that PLS models trained with both molecular markers and EC gave better prediction accuracies than reaction norm models when predicting future years. We also detected milling quality QTL that showed a differential expression conditional on humidity and solar radiation, providing insight for the main environmental factors affecting milling quality in subtropical and temperate rice growing areas. |
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Palabras claves : |
ENVIRONMENTAL COVARIATES; GENOMIC PREDICTIONS; GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION; QTL BY ENVIRONMENT INTERACTION. |
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Thesagro : |
ARROZ; FITOMEJORAMIENTO; RICE. |
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Asunto categoría : |
F30 Genética vegetal y fitomejoramiento |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12705/1/Blanco-Genes-Genomes-Genetics-2019.pdf
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Marc : |
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500 $aArticle history: Manuscript received February 6, 2019 // Accepted for publication March 5, 2019// Published Early Online March 15, 2019. Supplemental material available at Figshare: https://doi.org/10.25387/g3.7685636
520 $aUnderstanding the genetic and environmental basis of genotype · environment interaction (G·E) is of fundamental importance in plant breeding. If we consider G·E in the context of genotype · year interactions (G·Y), predicting which lines will have stable and superior performance across years is an important challenge for breeders. A better understanding of the factors that contribute to the overall grain yield and quality of rice (Oryza sativa L.) will lay the foundation for developing new breeding and selection strategies for combining high quality, with high yield. In this study, we used molecular marker data and environmental covariates (EC) simultaneously to predict rice yield, milling quality traits and plant height in untested environments (years), using both reaction norm models and partial least squares (PLS), in two rice breeding populations (indica and tropical japonica). We also sought to explain G·E by differential quantitative trait loci (QTL) expression in relation to EC. Our results showed that PLS models trained with both molecular markers and EC gave better prediction accuracies than reaction norm models when predicting future years. We also detected milling quality QTL that showed a differential expression conditional on humidity and solar radiation, providing insight for the main environmental factors affecting milling quality in subtropical and temperate rice growing areas.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA Treinta y Tres (TT) |
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