Biometrical Models for Predicting Future Performance in Plant Breeding.

The plant breeding process begins with the selection of parents and crosses. Promising progeny from these crosses progress through a series of selection stages that typically culminate in multi-environment trials. I evaluated best linear unbiased predictors (BLUP), other predictors and prediction models at the initial (cross prediction), early replicated testing and late (multi-location) stages of a sugarcane breeding selection cycle. Model and predictor accuracy was assessed in the first two stages by using cross-validation procedures. I compared statistical models of progeny test data in their ability to predict the cross performance of untested sugarcane crosses. Random parental effect predictors and a random cross effect predictors were compared to mid-parent values (MPV) derived from a fixed female-male parental effect model. The cross effect model was evaluated with and without incorporating the genetic relationships among tested crosses into the BLUP derivation. Models with BLUP-based predictors showed smaller mean square prediction error and higher fidelity of top cross identification than the MPV for all traits evaluated. The MP-BLUP was consistently the best one. Prediction of per se (genotype) performance is needed during the selection process and requires combining information from different trials. The study investigated three mixed models involving three versions of BLUPs estimated under different strategies, a fixed least squares genotype means model, and four check-based methods for combining information at early replicated stages. BLUP-based predictors were superior to the currently used predictor (average percent of check cultivar). In addition, BLUP accuracy was not dependent on check values. In later selection stages, when few and highly selected genotypes are evaluated, genotype effects may be assumed fixed. By assuming genotype-by-environment interaction effects as random, the modeling of the covariance matrix allowed direct estimation of stability and genotype-by-environment measures. Closely related mixed models involving covariance parameters related with genotype-by-environment interaction were estimated. The covariance structure of the observations under the mixed models adjusted the genotype mean separation. Stability parameters were integrated into broad (across environment) and narrow (environment specific) inferences about genotype yield performances. A procedure to obtain visual representation of the genotype-by-environment interaction (BIPLOT) under a mixed AMMI model was also derived

Predicción del rendimiento de híbridos de maíz (Zea mays L.) en ambientes de siembra tardía

La predicción precisa del comportamiento de híbridos de maíz no evaluados a campo permitirá un mayor progreso genético y menores costos en programas de mejoramiento genético. Datos de rendimiento de híbridos evaluados a campo se emplearon para predecir el comportamiento de nuevos híbridos en ambientes de siembra tardía. Se conformaron grupos de híbridos predictores de manera de maximizar y minimizar las relaciones de parentesco entre los híbridos predictores y aquellos a predecir y, por otra parte, utilizar valores de predicción obtenidos en ambientes de alto rendimiento y bajo rendimiento a fin de investigar la influencia de estos factores sobre la eficiencia de las predicciones. A fin de validar las predicciones se tomó un grupo de híbridos cuyo rendimiento en grano fue evaluado a campo, pero que no formaron parte del grupo inicial. Se calcularon los coeficientes de correlación entre los valores predichos y los observados para rendimiento con el fin de evaluar la efectividad de la predicción realizada. La mejor predicción de los híbridos no evaluados, se alcanzó utilizando la máxima relación de parentesco entre los híbridos combinada con datos obtenidos en el ambiente de mayor rendimiento promedio.Accurate prediction of the phenotypical performance of untested single-cross hybrids allows for a faster genetic progress of the breeding pool at a reduced cost. Yield data of maize hybrids were employed to predict the performance of new untested hybrids in late sowing environments. Different groups of predictor hybrids were formed using both data from high and low relatedness between predictors and predicted hybrids and by employing data from low and high yielding environments. A new group of hybrids were formed and evaluated in field trials to validate the predictions. The effectiveness of the predictions was investigated by means of the correlation coefficient between predicted and observed yield values. The best predictions of untested new hybrids were reached by using maximum relatedness information combined with data obtained in the best yielding environments.Fil: Biasutti, Carlos Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Balzarini, Monica 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 Conicet - Córdoba; Argentin

Effect of Water Stress during the Spike Growth Period on Wheat Yield in Contrasting Weather

The effect of water deficit on spring wheat yield (Triticum aestivum L.) was analyzed focusing on crop growth and dry weight partitioning during the spike growth period (SGP). Two levels of water availability (rainfed and irrigated) were tested in two locations (Córdoba and Balcarce, Argentina). The degree of source limitation for grain filling was greater under rainfed conditions (12%) than under irrigation (5%); however, water stress affected yield by 40% (mean of all experiments), mainly through grain number m-2 (GN) rather than by differences in weight per grain. The decrease in GN due to water stress was associated with spikes dry weight (SDW = total spikes weight ? grain weight) measured 7 days after anthesis, but some additional experiment effect was detected on GN. Analysis of different weather variables showed the vapor pressure deficit (VPDX) as the one that best explained GN deviations. A model for GN estimation with or without water stress, was developed including the effect of water stress on SDW reduction ( ΔSDW ), where H represents no waterstress:GN 4878 51 SDWH max 10 91 VPDX, 51 ΔSDW (R =0.93).The SDW was analyzed as the product between spike growth rate (SGR) and the spike growth period (SGP) duration. SGP duration was not affected by water level, but anthesis date was up to 9 days earlier under water stress in Córdoba. SGR was more associated with crop growth rate (CGR) than with assimilates partition to spikes, and this effect increased when CGR was reduced. CGR was associated with the amount of intercepted photosynthetic active radiation during the SGP but not with the radiation use efficiency. Thus, GN was affected for both water stress reducing the availability of assimilates for spike growth and VPDX of each environment.Fil: Cantarero, Marcelo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Abbate, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Visualización de la interacción genotipo-ambiente en gráficos biplots desde ensayos multiambientales con datos incompletos

Los modelos de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa AMMI y SREG son usados para explorar la interacción genotipo×ambiente (GE) en ensayos multiambientales comparativos de genotipos. Usualmente son aplicados en contextos donde todos los genotipos son evaluados en todos los ambientes (datos completos) y la GE se explora via biplot análisis. Cuando GE se trata como efecto aleatorio con estructura de varianza covarianza FA (del inglés factor analytic), los parámetros de covarianza se relacionan con los scores de genotipo (G) y ambiente (E) que describen la interacción en los AMMI y SREG. Sin embargo, la visualización de los efectos GE no necesariamente es la obtenida en biplot AMMI o SREG bajo datos completos. El objetivo de este trabajo es comparar representaciones gráficas alternativas de la interacción GE en gráficos de dimensión reducida tipo biplot obtenidos desde distintos modelos en contexto de datos completos e incompletos. Se compararon biplots obtenidos desde modelos FA para la interacción GE bajo efecto fijos y bajo efectos aleatorios, usando Proc Mixed SAS y ASREML de R. Los biplots bajo la aproximación de efectos fijos y de efectos aleatorios GE del tipo FA con E aleatorio, mostraron patrones de interacción similares. Una ventaja importante de la obtención del biplot de interacción bajo el modelo mixto es la factibilidad de estimación en contextos de datos incompletos.Fil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; ArgentinaXVIII Congreso Latinoamericano de Genética; LIV Reunión Anual de la Sociedad de Genética de Chile; XLIX Congreso Argentino de Genética; VIII Congreso de la Sociedad Uruguaya de Genética; I Congreso Paraguayo de Genética y V Congreso Latinoamericano de Genética HumanaSantiago de ChileChileSociedad Argentina de Genétic

Variability of stone pine (Pinus pinea L.) fruit traits impacting pine nut yield

Key message: Cone to pine nut yield (PY), an important commercial feature of stone pine cropping, was higher in Chile than in main producer countries. PY is highly variable along years and depends on pine nut number inside cones, followed by pine nut weight. Cone morphometry is not a good indicator of PY, thus selecting cones for size/weight will not improve it. Context: Stone pine nuts are highly appreciated; however, pine nut yield (total pine nut weight as percentage of cone weight), important feature for the species cultivation, is variable and decreasing worldwide. Aims: Evaluating inter-annual and spatial variability of fruit traits impacting pine nut yield. Methods: Across years and plantation variability of fruit features were estimated from a multi-environment study monitored during 6 years in Chile. Variance component restricted maximum likelihood estimates were calculated for 14 fruit traits. Classification and Regression Tree (CART) was used to identify the variable best explaining pine nut yield. Results: Pine nut yield (3.6–5%) was higher than in main producer countries. Cone weight (521 g), length and diameter were correlated to most of seed and pine nut traits, but not to pine nut yield. The most important fruit trait in determining pine nut yield was pine nut number per cone, followed by pine nut weight. Pine nut yield showed high inter-annual and within plantation variability, whereas pine nut weight more spatial than temporal variability. Pine nut yield was superior in cones containing over 78 pine nuts. Conclusion: Pine nut yield has high inter-annual variability, with cone morphometry not being a good indicator, thus selecting cones for size/weight will not improve cone to pine nut yield.Fil: Loewe-Muñoz, Verónica. Instituto Forest Biblioteca; ChileFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Delard, Claudia. Instituto Forest Biblioteca; ChileFil: Álvarez, Andrea. Instituto Forest Biblioteca; Chil

Site-specific data on herbicide soil retention and ancillary environmental variables

This article presents original geospatial data on soil adsorption coefficient (Kd) for two widely used herbicides in agriculture, glyphosate and atrazine. Besides Kds, the dataset includes site-specific soil data: pH, total nitrogen, total organic carbon, Na, K, Ca, Mg, Zn, Mn, Cu, cation exchange capacity, percentage of sand, silt and clay, water holding capacity, aluminum and iron oxides, as well as climatic and topographic variables. The quantification of herbicides soil retention was made on a sample of soils selected by Conditionated Latin Hypercube method to capture the underlying edaphoclimatic variability in Cordoba, Argentina. The glyphosate data presented here has been used to evaluate statistical methods for model-based digital mapping (F. Giannini Kurina, S. Hang, R. Macchiavelli, M. Balzarini, 2019) [1]. The dataset is made publicly available to enable future analyzes on processes that leads the dynamics of both herbicides in soil.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Rampoldi, Edgar Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Hang, Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin

Genome-wide association study of resistance to Mal de Río Cuarto disease in maize

Argentine maize has been extensively screened for incidence (INC) and severity (SEV) of Mal de Río Cuarto disease (MRC), caused by Mal de Río Cuarto virus (MRCV), family Reoviridae, genus Fijivirus, narrowing the breeding genetic basis. Both traits are highly heritable phenotypic measurements, and quantify the strong disease impact on grain yield. The adaptation of exotic germplasm to variation of those traits has not been explored. The aim of this work was to identify, in a non-local and diverse panel of maize inbred lines, novel genomic regions associated with resistance to MRC. First, we phenotyped 206 maize inbred lines from the International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), in several environments of the MRC-endemic area under natural virus infection, to obtain the best linear unbiased predictor (BLUP) of line effects regarding INC and SEV. A multi-environment and multi-trait mixed linear model was fitted to derive the multivariate BLUPs. Genetic variance and mean-basis heritability were high in both traits and a significant genetic correlation among them was found. Second, we performed a genome-wide association study (GWAS) by linking the BLUPs with 78,376 SNP markers available for 186 lines. The GWAS identified new alleles for resistance to MRC in six genomic regions from the exotic germoplasm. Four of them reduce symultaneously the appearance and severity of disease symptoms. Improved susceptible parental lines through marker-assisted recurrent selection would allow us to increase the resistance of maize hybrids to MRC disease.Fil: Rossi, Ezequiel Alejandro. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Bonamico, Natalia Cecilia. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentin

Gestión de datos espacio-temporales de imágenes satelitales

El manejo de datos de largas series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en territorios extensos demanda un uso eficiente del recurso computacional. En este trabajo se discuten e ilustran estrategias para la construcción y procesamiento estadístico de bases de datos masivos espacio-temporales provenientes de imágenes satelitales. Se detalla la implementación de un protocolo de manejo de datos en el software R, con implementación de cómputos paralelizada. Los resultados muestran que el concepto dividir-aplicar-combinar resultó adecuado para filtrar y clasificar largas series de tiempo de NDVI distribuidas territorialmente a escala regional.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. 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; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; Argentin

Identifying inbred lines with resistance to endemic diseases in exotic maize germplasm

Mal de Rio Cuarto (MRC) and common rust (CR), caused by Mal de Rio Cuarto virus (MRCV) and Puccinia sorghi, respectively, are endemic diseases affecting maize (Zea mays L.) production in Argentina. Exotic maize germplasm is an important source of resistance to these diseases. The aim of this work was to identify maize lines that exhibit MRC and CR resistance. A multienvironment trial was performed to phenotypically assess a diverse panel of inbred lines from the International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT). The maize lines were evaluated using a disease severity index (DSI) for MRC and CR in the central area of Argentina. A multitrait mixed linear model (MLM) was used to identify the lines with the best performance for both diseases and estimate genetic parameters. No correlation of resistance between MRC and CR was found among the tested lines. Additionally, best linear unbiased predictions (BLUPs) of genotypic effects were used as response variable to perform a genome-wide association study (GWAS). The GWAS revealed promising alleles for maize breeding, two associated with MRC and three with CR. Lines with lower DSI for MRC and CR were identified as novel materials for incorporating resistance to the local germplasm.Fil: Rossi, Ezequiel Alejandro. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Bonamico, Natalia Cecilia. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Cs.exactas Fisicoquimicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnologicas.; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentin

Una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de asociación entre comunidades de aves y la composición del paisaje

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la disponibilidad de imágenes satelitales proveen una fuente de información que ha permitido el desarrollo de numerosos estudios de la distribución de especies y su relación con variables ambientales. La escala a la que se analiza el fenómeno de interés no es trivial y muchas veces no es claro cuál es la más adecuada. Las aproximaciones metodológicas basadas en métodos algorítmicos, como las técnicas de reducción de la dimensión, permiten explorar grandes conjuntos de datos sin necesidad de asumir un modelo estocástico subyacente. En este trabajo se propone una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de co-variación entre comunidades y la composición del paisaje. La metodología propuesta se basa en el ordenamiento multidimensional de los datos correspondientes a comunidades de aves y de los datos de composición paisajística, con una posterior cuantificación del consenso entre ambas ordenaciones. Asimismo, se comparan las escalas espaciales a la cual dicha co-variación es máxima entre distintos gremios y grupos de aves. Se utilizaron los datos provenientes del relevamiento de aves en 46 transectas en las Sierras Grandes de Córdoba. La composición del paisaje se estimó a distintas escalas para cada transecta, extrayendo la información de áreas de distintos tamaños de un SIG. La asociación entre ambos sets de variables (densidades de especies y proporciones de tipos de hábitat) se estimó a partir del Análisis de Co-inercia. Las escalas y la magnitud de la máxima co-variación difirieron entre gremios, la comunidad en total y las aves endémicas. La distribución de especies de aves endémicas en la zona de estudio presentó mayor co-variación con la composición del paisaje en áreas mayores que los otros agrupamientos (35-40 ha). Identificar las escalas de mayor asociación entre comunidades y el ambiente es importante tanto para la comprensión de los mecanismos por los cuales los organismos responden al paisaje como para el manejo del hábitat. El algoritmo propuesto representa una herramienta para contribuir con estudios destinados a explorar la variación de patrones y procesos en distintas escalas espaciales sin necesidad de asumir asociaciones ni distribuciones de probabilidad a priori.Fil: García, César Luis. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación; Argentina. Instituto Nacional del Agua. Gerencia de Programas y Proyectos. Centro de la Region Semiarida.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Teich, Ingrid. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Estudios Agropecuarios - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Estudios Agropecuarios; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentin