Procesamiento eficiente de series de tiempo de raster espacio temporales en R

Ponencia presentada en LatinR 2019 – Segunda Conferencia Latinoamericana sobre el uso de R en Investigación + Desarrollo. Santiago de Chile, 25 al 27 de septiembre de 2019.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.El gran volumen de datos en forma de series de tiempo imágenes satelitales (STIS) plantea desafíos técnicos de almacenamiento y procesamiento. Numerosos paquetes de R ofrecen herramientas para su manejo con soporte para out-of-memory files y procesamiento en paralelo, permitiendo el procesamiento masivo de grandes bases de datos de STIS. Sin embargo, la mayoría de los desarrollos estadísticos de R tienen base matricial, y el dato debe ser convertido para poder ser procesado; transformación que generalmente ocurre en copias completas de los datos en memoria. El objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de dos estrategias de manejo y procesamiento en R de datos masivos de STIS convertidas a formato matricial en memory-maped files con soporte para procesamiento en paralelo.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina

Two step procedure to model site specific herbicide soil persistence

Ponencia presentada en 30th International Biometric Conference (IBC 2020). Modalidad Virtual, 6 de Julio al 30 de Agosto 2020.Soil herbicide persistence is the length of time the herbicide molecule remains active in soil and it is crucial to describe risks of diffuse contamination in agriculture. Persistence is characterized by ?half-life?, which is the time it takes to reach half of the initial concentration supplied to soil. Half-life is estimated as a function of the dissipation curve parameters. Analytic quantification is costly for obtaining dissipation curves at many sites. Methodological tools to predict half-life in a continuous spatial domain, from a sample of dissipation curves, become crucial in regional studies. Since herbicide persistence in the environment depends on sites variables, model-based predictions of half-life as function of environmental features, are pursuit. The objective of this work was to design a statistical workflow for digital modeling of soil herbicide persistence at regional scale. From a regional soil survey, a sample of sites was drawn using the cLHS method. Samples were fortified with the herbicide atrazine and incubated for 21 days. Herbicide concentrations were measured at days 0,3,7,14 and 21 on each soil by liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS / MS) using QuEChERs. A two-step procedure was proposed for digital mapping of herbicide persistence in the environment. First, an exponential model with a random site effect, associated to the decay rate, was fitted to derive atrazine half-life for each sampled soil. Second, a Bayesian regression with a site random effect relating the resulting half-life values with soil and land-use values was adjusted to predict the spatial distribution of atrazine persistence at un-sampled sites for mapping. The addition of a random effect on the decay rate produced a better fit than a fixed exponential model and allowed us to explore half-life variability among soils. Atrazine persistence was mainly explained by the agricultural use of land (sites with previous grass crops had higher decay rates than other land-uses). The two-step procedure made possible to accurate map the spatial variability of atrazine persistence in soil and enhanced its environmental understanding.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Borello, Julieta. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Ciencia y Tecnología (MINCyT). Centro de Excelencia en Productos y Procesos (CEPROCOR); Argentina

Convertir datos en conocimiento científico

Fue considerada una herramienta pero hoy toma cada vez más valor a partir de las nuevas tecnologías y la acumulación de datos que hacen replantear y ampliar el ámbito de influencia de esta disciplina que se renueva constantemente.Gerencia de Comunicación e Imagen InstitucionalFil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina; Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Córdoba; ArgentinaFil: Willems, Priscila Mabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Babinec, Francisco Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentin

Ajustes de valores-P por multiplicidad en el contexto de datos dependientes y mapeo asociativo

Ponencia presentada en el IV Encuentro Iberoamericano de Biometría. XVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mar Plata, Argentina, 25 al 27 de septiembre de 2013En mapeo asociativo se utilizan modelos lineales mixtos para evaluar la asociación entre los efectos de múltiples genes y el fenotipo de un individuo. Estos modelos para datos correlacionados han sido exitosamente utilizados ya que permiten contemplar información de la estructura poblacional y parentesco subyacente entre las unidades de análisis. El mapeo asociativo en especies vegetales pretende reconocer QTLs (de su nombre en inglés Quantitative Trait Loci) que codifican para variables de interés. Las pruebas de hipótesis realizadas gen-por-gen, o marcador-por-marcador, son múltiples y tienden a estar altamente correlacionadas cuando existe estructura genética de población, por lo que es necesario identificar una corrección apropiada para los valores p usados para declarar la significancia de la asociación. La corrección por multiplicidad propuesta por Bonferroni, la tasa de descubrimiento de falsos positivos y la estimación del número efectivo de pruebas independientes propuesto por Li y Ji (2005) son herramientas usadas para la corrección de los valores-p en el contexto del análisis de QTL clásico, donde los individuos se suponen igualmente emparentados. El objetivo de este trabajo es evaluar una nueva propuesta de corrección de valores p para el contexto de MA, que toma la idea del número efectivo de pruebas independientes pero éste es deducido luego de ajustar la estructura genética subyacente en las líneas de mapeo bajo diferentes modelos lineales mixtos para datos genéticamente correlaconados.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gutiérrez, Lucia. Universidad de la República Uruguay. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

Modelización de la variabilidad fenotípica de la enfermedad Mal de Río Cuarto en maíz y su asociación con la variabilidad genotípica

Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019.Fil: Rossi, Ezequiel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Rossi, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Ruiz, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Bonamico, Natalia. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Bonamico, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.El objetivo del trabajo fue modelizar la variabilidad fenotípica de Mal de Río Cuarto (MRC) en líneas diversas de maíz y asociarla con la variabilidad genotípica. Un panel diverso de 185 líneas endocriadas de maíz del CIMMYT se evaluaron durante dos años en dos localidades de la región en donde la enfermedad MRC es endémica. Se evaluaron distintos modelos lineales mixtos para modelar la variabilidad de la incidencia y la severidad de MRC considerando la correlación genética entre las líneas de maíz, la cual se estimó a partir de 86.929 SNPs. El modelo que considera estructura de varianza-covarianza heterogénea para el término de interacción genotipo-ambiente, y la correlación genética entre las líneas fue el que mejor modeló la variabilidad fenotípica de MRC. A partir de esta modelización de los datos fenotípicos, se realizó un mapeo asociativo con la variabilidad genotípica que permitió identificar cuatro SNPs asociados con la incidencia y cinco con la severidad de MRC, a través de ambientes.Fil: Rossi, Ezequiel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Rossi, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Ruiz, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Bonamico, Natalia. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina.Fil: Bonamico, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina

Test of interaction in the analysis of molecular variance

Fil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Videla, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.La diversidad genómica, expresada en las diferencias entre haplotipos moleculares de un conjunto de individuos, puede dividirse en componentes de variabilidad entre y dentro de algún factor de clasificación de los individuos. Para tal partición de varianzas, se usa análisis molecular de la varianza (AMOVA), el cual se construye a partir de las distancias multivariadas entre pares de haplotipos. El AMOVA clásico permite evaluar la significancia estadística de dos o más factores jerárquicos y consecuentemente no existe prueba de interacción entre factores. Sin embargo, existen situaciones donde los factores que clasifican a los individuos están cruzados y no anidados, es decir todos los niveles de un factor se encuentran representados en cada nivel del otro factor. Este trabajo propone una prueba estadística para evaluar la interacción entre factores cruzados en un AMOVA No-Jerárquico. La hipótesis nula de interacción establece que las diferencias moleculares entre individuos de distintos niveles de un factor son las mismas para todos los niveles del otro factor que los clasifica. La propuesta de análisis de interacción de factores a partir de distancias en un AMOVA No-Jerárquico comprende: cálculo de la matriz de distancia y partición de la misma en bloques, posterior cálculo de residuos y análisis de varianza no-paramétrico sobre los residuos. Su implementación es ilustrada en escenarios simulados y real. Los resultados sugieren que la prueba de interacción propuesta para el AMOVA No-Jerárquico presenta alta potencia.The genomic diversity, expressed in the differences between molecular haplotypes of a group of individuals, can be divided into components of variability between and within some factor of classification of the individuals. For such variance partitioning, molecular analysis of variance (AMOVA) is used, which is constructed from the multivariate distances between pairs of haplotypes. The classical AMOVA allows the evaluation of the statistical significance of two or more hierarchical factors and consequently there is no interaction test between factors. However, there are situations where the factors that classify individuals are crossed rather than nested, that is, all the levels of a factor are represented in each level of the other one. This paper proposes a statistical test to evaluate the interaction between crossed factors in a Non-Hierarchical AMOVA. The null hypothesis of interaction establishes that the molecular differences between individuals of different levels of a factor are the same for all the levels of the other factor that classifies them. The proposed analysis of interaction in a Non-Hierarchical AMOVA includes: calculation of the distance matrix and partition of it into blocks, subsequent calculation of residuals and analysis of non-parametric variance on the residuals. Its implementation is illustrated in simulated and real scenarios. The results suggest that the proposed interaction test for the Non-Hierarchical AMOVA presents high power.info:eu-repo/semantics/publishedVersionFil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Videla, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina

Incomplete milkings in automatic milking systems

Ponencia presentada en 2nd International Conference on Precision Dairy Farming. Rochester, Minnesota, 18 al 20 de junio de 2019.Fil: Masía, Fernando Miguel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Producción de Leche; Argentina.Fil: Masía, Fernando Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Lyons, Nicolas A. NSW Government. Department of Primary Industries; Australia.Fil: Piccardi, Mónica Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Piccardi, Mónica Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Hovey, Russell C. University of California, Davis. Department of Animal Science; Estados Unidos de América.Fil: Garcia, Sergio C. The University of Sydney. School of Life and Environmental Sciences; Australia.Fil: Garcia, Sergio C. The University of Sydney. Sydney Institute of Agriculture; Australia.Automatic milking systems (AMS) rely on voluntary and distributed attendance of cows to the dairy facility throughout lactation. This generates variation in milking intervals (MI), defined as the period of time that elapses between two consecutive milking events, measured in hours. Farmers operating AMS need to manage variation in MI within and between cows. In AMS a robotic arm locates and attaches a cup onto each individual teat. Success of this task depends on several cow and equipment factors, including localisation and insertion of the teats, which is related to the amount of milk in the udder. Unsuccessful attachment of the cups to one or more teats, and premature cup removal, are some of the causes of incomplete milkings (Lyons et al., 2014). The aim of this work was to cluster cows according to the risk of having incomplete milkings and to characterize the groups regarding MI, peak yield (Lpeak) and days to peak yield (Dpeak).http://www.precisiondairyfarming.com/wp-content/uploads/2019/07/PrecisionDairy2019_Proceedings.pdfFil: Masía, Fernando Miguel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Producción de Leche; Argentina.Fil: Masía, Fernando Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Lyons, Nicolas A. NSW Government. Department of Primary Industries; Australia.Fil: Piccardi, Mónica Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Piccardi, Mónica Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Hovey, Russell C. University of California, Davis. Department of Animal Science; Estados Unidos de América.Fil: Garcia, Sergio C. The University of Sydney. School of Life and Environmental Sciences; Australia.Fil: Garcia, Sergio C. The University of Sydney. Sydney Institute of Agriculture; Australia

Bases de datos espacio-temporales multivariadas para el monitoreo del cambio de uso agropecuario del suelo

Sumario: Datos espaciales y temporales Formatos de bases de datos Construcción de la base de datos (tabla de las variables) Control de calidad Un tema de resoluciones Flujo de trabajo Extra: dónde aprender más para usar estas herramientasInfraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina (IDERA)Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

Análisis factorial en ensayos multiambientales comparativos de cultivares de trigo para calidad de grano

Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019.Fil: Del Vecchio, Estefanía Tamara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Abbate, Pablo E. Instituto de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Balcarce; Argentina.El aumento sostenido de la producción agrícola orienta a los mejoradores a alcanzar mayores rendimientos y mejores calidades de comodities y productos agroalimentarios en un marco de agricultura sostenible. La elección de un cultivar de trigo (Triticum aestivum L.) por sus variables de calidad es clave para definir el destino de la cosecha. A tal fin los investigadores tratan con ensayos que involucran varios ambientes (E) para comparar genotipos (G) a través de múltiples variables. Técnicas multivariadas como análisis factorial (FA), análisis de componentes principales (ACP), y análisis de conglomerados (AC) se han utilizado ampliamente para identificar grupos. FA y ACP sintetizan los datos en unos pocos componentes que retienen la cantidad máxima de información contenida en el mayor número de variables originales, haciendo que la interpretación sea más fácil. En el presente trabajo, se muestra la complementación de FA, ACP, y AC para diferenciar grupos de cultivares comerciales definidos por variables de calidad importantes en la industria y comercialización del trigo. Se analizaron matrices GxE de datos de calidad de calidad de 235 genotipos de trigo harinero, cultivados en 19 ambientes, divididos en 6 subregiones trigeras de Argentina , durante diez años. Nueve atributos de calidad importantes en la comercialización se utilizaron para determinar los subgrupos de calidad. Se obtuvieron 4 grupos bien definidos de acuerdo con estas variables de calidad.Fil: Del Vecchio, Estefanía Tamara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Abbate, Pablo E. Instituto de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Balcarce; Argentina

Validación de un método de selección para rendimiento en alfalfa basado en la depresión por endocría

La rápida depresión por endocría en alfalfa obedece a la pérdida de interacciones alélicas intra-locus en plantas tri y tetra alélicas. Éstas podrían identificarse por una prueba de autofecundación y luego combinarse en una variedad sintética con mayor rendimiento forrajero. El objetivo de este trabajofue evaluar la utilidad de la prueba de progenie S1 para identificar genotipostri y tetraalélicos. Se desarrollaron tres poblaciones sintéticas experimentales (PSE) de alfalfa según tres métodos de selección, partiendo de una población original (PO). El primero, seleccionando las plantas madres que presentaron mayor depresión por endocría ($65$65%) on forage production; the second one, selected the plants of the PO that did not produce S1 seed; the last one, consisted on traditional phenotypic selection of PO plants with higher forage yield (15% superior). The elite were manually intercrossed and harvested to produce PSE 1, 2 and 3, respectively. Accumulated forage yield was analyzed for each PSE and PO during the season. All the PSE produced more (p<0.05) than the PO; however, PSE 1 was no different from PSE 3. Data were also used to estimate variance components. The heritability (H) reached a value of 0.86.EEA ManfrediFil: Arolfo, Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Odorizzi, Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Basigalup, Daniel Horacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin