Site index for Prosopis alba plantations in the semi-arid chaco through mixed models

The classification of sites through curves of Site Index allows to predict the yield of the planted forests at a certain age of the stand and to plan cultural treatments. The goal of this research was to compare linear and non-linear models of fixed effects vs. mixed non-linear models to estimate the site index in plantations of Prosopis alba var Griseb in the irrigated area of the province of Santiago del Estero, Argentina using the guide curve method. The data used comes from temporary plots, permanent plots and growth data from the stem analysis of selected individuals based on their greater growth in height within the sampled areas. The registered variable for the evaluation of the site was the dominant Height (HD), defined as the average height of the 100 thickest trees per hectare. Considering that the source of data from repeated measurements on the same subject implies the presence of correlation and/or heteroscedasticity, it was proposed to evaluate statistical models that allow to properly representing the structure of the variance-covariance matrix, improving the accuracy in the adjustment. From the analysis of the results, it appears that the models non-linear mixed models have had better performance in the adjustment of the Site Index than linear and non-linear models of fixed effects. The most accurate model (smallest AIC and BIC) in the site index estimation was the mixed non-linear regression model of 'Gompertz', with structure of composite symmetry correlation and exponential heteroscedasticity.v.25 n.2 2019Fil: Senilliani, Maria Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: 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: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentin

Site index for Prosopis alba plantations in the semi-arid chaco through mixed models

The classification of sites through curves of Site Index allows to predict the yield of the planted forests at a certain age of the stand and to plan cultural treatments. The goal of this research was to compare linear and non-linear models of fixed effects vs. mixed non-linear models to estimate the site index in plantations of Prosopis alba var Griseb in the irrigated area of the province of Santiago del Estero, Argentina using the guide curve method. The data used comes from temporary plots, permanent plots and growth data from the stem analysis of selected individuals based on their greater growth in height within the sampled areas. The registered variable for the evaluation of the site was the dominant Height (HD), defined as the average height of the 100 thickest trees per hectare. Considering that the source of data from repeated measurements on the same subject implies the presence of correlation and/or heteroscedasticity, it was proposed to evaluate statistical models that allow to properly representing the structure of the variance-covariance matrix, improving the accuracy in the adjustment. From the analysis of the results, it appears that the models non-linear mixed models have had better performance in the adjustment of the Site Index than linear and non-linear models of fixed effects. The most accurate model (smallest AIC and BIC) in the site index estimation was the mixed non-linear regression model of 'Gompertz', with structure of composite symmetry correlation and exponential heteroscedasticity.v.25 n.2 2019Fil: Senilliani, Maria Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: 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: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; 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

Edaphics factors and their impact on the dominant height of Prosopis alba plantations

Prosopis alba Griseb es la especie nativa de mayor importancia en el Chaco semiárido para la forestación con múltiples objetivos. Más de 50% de la superficie plantada en la provincia de Santiago del Estero, Argentina se ha establecido en áreas con calidades de sitio muy diferentes, generando un comportamiento heterogéneo en el crecimiento. Se propone evaluar la influencia de factores edáficos en el crecimiento de plantaciones de Prosopis alba Griseb (algarrobo blanco), información que facilitará la toma de decisiones silviculturales y permitirá predecir la calidad de sitio con potencial de forestación, con base en características edáficas. Se evalúo la correlación entre variables dasométricas y edáficas en relación con tres clases de calidad de sitio (CI, CII y CIII). Se determinó un modelo de proyección de altura dominante, expresado como índice de sitio con las variables edáficas de mayor correlación, que explica 42% de la variación en el crecimiento. La conductividad eléctrica presentó un umbral de 10 dS m-1 para la CI y CII con índice de sitio de 10 y 8 respectivamente; para valores superiores de CE disminuyó el crecimiento de la masa. La concentración de cationes solubles varió con respecto al índice de sitio, la CI y CII presentaron concentraciones bajas de sodio, con un valor crítico de aproximadamente 39 mEq L-1. El crecimiento estuvo condicionado por propiedades químicas del suelo, la presencia de sales explicaría en mayor medida el impacto en el crecimiento, con un umbral salino a partir del cual el crecimiento se ve comprometido desde un enfoque productivo.Prosopis alba is the most important native species in the semi-arid Chaco for afforestation with multiple objectives. More than 50% of the planted area in Santiago del Estero, Argentina has been established in areas with very different site quality, generating a heterogeneous growth behavior. It is proposed to evaluate the influence of edaphic factors on the growth of plantations Prosopis alba Griseb (algarrobo) in areas of the semi-arid Chaco, information that will facilitate silvicultural decision making and will allow predicting the quality of sites with forestation potential based on conditions of the environment. The correlation between dasometric and edaphic variables was evaluated in relation to 3 kinds of site quality (CI, CII and CIII). A dominant height projection model expressed as a Site Index with the most correlated edaphic variables was determined, which explains 42% of the variation in growth. The electrical conductivity has a threshold of 10 dS m-1 for the CI and CII with Site Index of 10 and 8 respectively; for higher EC values the growth of the mass decreases. The concentration of soluble cations varies in relation to the site index, the CI and CII have low sodium concentrations, with a critical value of approximately 39 mEq L-1. Growth is conditioned by chemical properties of the soil, the presence of salts would further explain the impact on growth, with a saline threshold from which growth is compromised from a productive approach.Fil: Senilliani, María Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola. Grupo Vinculado Catedra de Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola. Grupo Vinculado Catedra de Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba al Ufyma; ArgentinaFil: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentin

A protocol for cdentifying characteristic sucrose accumulation curves of sugarcane genotypes (Saccharum spp.)

Sucrose accumulation curves represent the maturity profile of sugarcane cultivars, which is considered as a character of interest for the selection of genotypes in breeding programs. However, variations due to the environment (E) and interaction between genotype and environment (G × E) may be confused with the effect of genotype (G) and hinder the selection process of promising clones. The objective of this study was to identify a group of accumulation curves with high intra-group genotypic variability in the sucrose accumulation process throughout several E. This group is then used to select genotypes according to their maturity profile. A protocol is presented whereby the following statistical tools are integrated: (i) classification of nonlinear accumulation curves according to parameters associated with the beginning of the maturity process, sucrose accumulation rate and the time elapsed until the accumulation rate decreases, (ii) estimation of the genotypic contribution to intra-group variability of each accumulation curve parameter within each group and (iii) identification of the group of accumulation curves with the higher contribution of genotypic variability to total variance of sucrose accumulation parameters. The novelty of the work lies in the sequence of analytical steps to identify information useful to select genotypes according to their maturity profile. The protocol involves estimating parameters of nonlinear models for fitting maturity curves in multi-environment trials, clustering of curves according to the sucrose accumulation parameters and estimation of variability due to G, E and G × E within each cluster to identify the group with characteristic genotypic curves. Its implementation is illustrated using 175 sucrose accumulation curves of nine sugarcane clones evaluated in different crop cycles (first and second ratoons) and several environments (7 to 50 for each clone) in Tucumán, Argentina. The proposed protocol allows identifying sucrose accumulation curves that exhibit a high genotypic variance, thus facilitating the selection of the best clones.Fil: Ostengo, Santiago. Gobierno de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres; ArgentinaFil: Rueda Calderón, María Angélica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. 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: Cuenya, María Inés. Gobierno de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola. Grupo Vinculado Catedra de Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola. Grupo Vinculado Catedra de Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba al Ufyma; Argentin

Dominant height curves and site index in Prosopis alba plantations

Se definieron y validaron curvas de altura dominante e índice de sitio que permitieron inferir las calidades del sitio forestal del algarrobo blanco y caracterizar los factores del sitio que tengan mayor influencia en el crecimiento de la especie en el área de riego de la provincia de Santiago del Estero, Argentina. A partir del modelo Gompertz se ajustó una función promedio para la altura dominante-edad mediante el método de la curva guía, de la cual se derivó la familia de curvas por el principio de proporcionalidad constante. La tendencia muestra que el crecimiento en altura culmina próximo a los 20 años. Una primera aproximación en la estimación de la capacidad productiva de los sitios para Prosopis alba Griseb. se expresa a partir de la familia de curvas anamórficas a la edad base de 15 años que describen tres calidades: I (buena), II (regular) y III (mala). Con relación a los factores del sitio, las propiedades químicas evaluadas en suelos fueron determinantes en el crecimiento, condicionado negativamente por la conductividad eléctrica y demás parámetros característicos de las condiciones de salinidad. El proceso de validación determinó un error entre 5 y 10 %.Dominant height curves and site index were defined and validated, which allowed inferring the qualities of the forest site of the white carob tree and characterizing the most influential site factors on the growth of the species in the irrigated area in the province of Santiago del Estero, Argentina. Based on the Gompertz model, an average function was adjusted for the dominant height- age by the guide curve method, from which the family of curves was derived by the principle of constant proportionality. The trend shows that the growth in height culminates close to 20 years. A first approximation in the estimation of the productive capacity of the sites for Prosopis alba Griseb. is expressed from the family of anamorphic curves at the base age of 15 years that describe three qualities: I (high), II (medium) and III (low). In relation to site factors, the chemical properties evaluated in soils were decisive in growth, negatively conditioned by electrical conductivity and other characteristic parameters of salinity conditions. The validation process determined an error between 5 and 10%.Fil: Senilliani, Maria Gracia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. 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: Brassiolo, Miguel Marcelo. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentin

False discovery rate control in association mapping with genetically structured populations

Las pruebas de asociación entre marcadores moleculares y variables fenotípicas son cruciales para la identificación de QTL (Quantitative Trait Loci). Los avances biotecnológicos incrementaron la disponibilidad de marcadores genéticos y consecuentemente el número de pruebas de la asociación fenotipo-genotipo. El incremento de pruebas de significancia estadística a realizar en simultaneo (multiplicidad) demanda correcciones de los valores-p obtenidos para cada prueba de hipótesis de manera de mantener acotada las tasas de error para la familia de pruebas de asociación. Las correcciones estadísticas clásicas para el problema de multiplicidad, como Bonferroni, el método de control de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) y el número efectivo de pruebas (Meff), son ampliamente usadas, pero fueron desarrolladas para datos independientes. Sin embargo, cuando las poblaciones de mapeo están genéticamente estructuradas los datos dejan de ser independientes. En este trabajo, proponemos un método de corrección por multiplicidad basado en estimación del número efectivo de pruebas desde un modelo que ajusta por la estructura de correlación subyacente. Se evalúa el desempeño del procedimiento propuesto a través del análisis de los valores-p obtenidos para un conjunto de QTL simulados. Los resultados sugieren que el método propuesto provee control de la tasa de falsos positivos y presenta mayor potencia que otros métodos de corrección por multiplicidad usados en mapeo asociativo.The association tests between molecular markers and phenotypic traits are crucial for the Quantitative Trait Loci (QTL) identification. Biotechnological advances increased the molecular marker information; consequently, the number of genotype-phenotype association tests required incremented too. The multiple statistical inferences (multiplicity) demand corrections of the p-values obtained for each comparison in order to keep limited the error rates for the family of association tests. However, classic statistical correction methods such as Bonferroni, False Discovery Rate (FDR) and the Effective Number of Independent Test (Meff) were developed in the context of independent data. Wherever, when the population genetic structure is present, the data are no longer independent. In this paper, we propose a method of correction for multiplicity based on estimation of the effective number of tests from a model that adjust for the underlying correlation structure. We evaluate the performance of the proposed procedure in the estimation of p-values for a set of simulated QTL. The results suggest that the proposed method provides control of FDR and has more power than other methods for multiplicity correction used in association mapping.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; 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. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Meta-análisis para evaluar eficiencia de selección genómica en cereales

La selección genómica (SG) es usada para predecir el mérito de un genotipo respecto a un carácter cuantitativo a partir de datos moleculares o genómicos. Estadísticamente, la SG requiere ajustar un modelo de regresión con múltiples variables predictoras asociadas a los estados de los marcadores moleculares (MM). El modelo se calibra en una población en la que hay datos fenotípicos y genómicos. La abundancia y la correlación de la información de los MM dificultan la estimación, y por ello existen distintas estrategias para el ajuste del modelo basadas en: mejor predictor lineal insesgado (BLUP), regresiones Bayesianas y aprendizaje automático. La correlación entre el fenotipo observado y el mérito genético predicho por el modelo ajustado, provee una medida de eficiencia (capacidad predictiva) de la SG. El objetivo de este trabajo fue realizar un meta-análisis de la eficiencia de la SG en cereales. Se realizó una revisión sistemática de estudios relacionados a SG y se llevó a cabo un meta-análisis, para obtener una medida global de la eficiencia de la SG en trigo y maíz, bajo diferentes escenarios (cantidad de MM y método estadístico usado para la SG). El metaanálisis indicó un coeficiente de correlación promedio de 0,61 entre los méritos genéticos predichos y los fenotipos observados. No se observaron diferencias significativas en la eficiencia de la SG realizada con modelos basados en BLUP (RR-BLUP y GBLUP), enfoque estadístico más comúnmente usado. El incremento de MM no cambia significativamente la eficiencia de la SG.Genomic selection (GS) is used to predict the merit of a genotype with respect to a quantitative trait from molecular or genomic data. Statistically, GS requires fitting a regression model with multiple predictors associated with the molecular markers (MM) states. The model is calibrated in a population with phenotypic and genomic data. The abundance and correlation of MM information make model estimation challenging. For that reason there are diverse strategies to adjust the model: based on best linear unbiased predictors (BLUP), Bayesian regressions and machine learning methods. The correlation between the observed phenotype and the predicted genetic merit by the fitted model, provides a measure of the efficiency (predictive ability) of the GS. The objective of this work was to perform a meta-analysis on the efficiency of GS in cereal. A systematic review of related GS studies and a meta-analysis, in wheat and maize, was carried out to obtain a global measure of GS efficiency under different scenarios (MM quantity and statistical models used in GS). The meta-analysis indicated an average correlation coefficient of 0.61 between observed and predicted genetic merits. There were no significant differences in the efficiency of the GS based on BLUP (RR-BLUP and GBLUP), the most common statistical approach. The increase of MM data make GS efficiency do not vary widely.Fil: Rueda Calderón, María Angélica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; 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.; ArgentinaFil: 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.; 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

Variabilidad espacial multivariada en variables de suelo y rendimiento a escala fina

El manejo sitio-específico dentro de un lote requiere delimitar zonas homogéneas. Múltiples variables, tales como algunas propiedades del suelo, son usadas para la zonificación. El análisis de “cluster fuzzy k-means” (CFK) es aquí utilizado para la delimitación de zonas. El CFK puede aplicarse sobre las variables originales o sobre variables sintéticas derivadas del análisis de componentes principales (PCA). Sin embrago, PCA no considera la presencia de correlaciones espaciales. Por ello, proponemos el uso del método MULTISPATI-PCA, una nueva forma de PCA que contempla la información espacial. El método también es usado en el análisis de correlaciones canónicas para cuantificar la magnitud de la relación lineal entre variables de suelo y rendimientos. En este trabajo evaluamos la capacidad de cinco procedimientos multivariados para delimitar zonas homogéneas dentro de un lote: el análisis CFK sobre variables de suelo originales, CFK sobre componentes principales del PCA y sobre componentes principales espaciales. Finalmente incluimos particiones de los sitios del lote basadas en percentiles de variables canónicas que correlacionan rendimientos con componentes principales o con componentes principales espaciales, alternativamente. Se compararon las diferencias de rendimientos entre las zonas delimitadas por cada método. Se trabajó con datos de conductividad eléctrica aparente en dos profundidades (0-30 cm y 0-90 cm), elevación, profundidad de tosca y rendimientos de soja y trigo. El análisis de conglomerados sobre las componentes principales espaciales fue el mejor procedimiento para delimitar zonas homogéneas.Site-specific management requires delineation of homogeneous zones within the field. Several variables, such as some soil properties, are used for zonification. Fuzzy k-means cluster analysis (FKC) is here used to delimit zones. FKC is applied to original variables and to synthetic variables obtained with regular principal component analysis (PCA). However, PCA does not consider the presence of spatial correlations. We propose to use, MULTISPATI-PCA as an extension of PCA that considers spatial information. The method is also used in a canonical correlation analysis to quantify the magnitude of the linear relationship between crop yields and soil variables. In this paper, we evaluate the capacity of five multivariate procedures to delineate zones: FKC on soil variables, FKC on principal components and FKC on spatial principal components. Finally, we include field-site partitions based on percentiles of canonical variables that correlate yields with principal components or spatial principal components, alternatively. Yield differences between the delineated zones by each method were compared. We worked with apparent electrical conductivity data in two depths 0-30 cm and 0-90 cm, elevation, hardpan depth and soybean and wheat yields. Cluster analysis on spatial principal components, was the best procedure to delineate zones.Fil: Córdoba, M.. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. 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: Costa, José Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; 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; Argentin

Genetic diversity among alfalfa genotypes (Medicago sativa L.) of non-dormant cultivars using SSR markers and agronomic traits

The aim of this study was to assess genetic diversity among 40 alfalfa (Medicago sativa L.) genotypes of different non-dormant (FD=8) cultivars. Biomass yield, regrowth speed and reaction to spring black stem, lepto leaf spot, and rust were evaluated. Analyses of variances were performed using a mixed model to examine the agronomic variation among individuals. A principal component analysis on standardized agronomic data was performed. Agronomic data were also used to calculate Gower´s distance and UPGMA algorithm. For the molecular analysis, six SSR markers were evaluated and 84 alleles were identified. The genetic distance was estimated using standard Nei´s distance. Average standard genetic diversity was 0.843, indicating a high degree of variability among genotypes. Finally, a generalized procrustes analysis was performed to calculate the correlation between molecular and agronomic distance, indicating a 65.4% of consensus. This value is likely related to the low number of individuals included in the study, which might have underestimated the real phenotypic variability among genotypes. Despite the low number of individuals and SSR markers analyzed, this study provides a baseline for future diversity studies to identify genetically distant alfalfa individuals or cultivars.El objetivo de este trabajo consistió en determinar la diversidad genética en 40 individuos de alfalfa (Medicago sativa L.) de cinco cultivares de grado de reposo 8. Se evaluaron a campo la producción de forraje, la velocidad de rebrote y el comportamiento frente a tallo negro de primavera, mancha ocular y roya. El análisis de la varianza se realizó mediante un modelo lineal mixto para determinar la variación agronómica entre los individuos. El análisis de componentes principales se realizó a partir de los datos agronómicos estandarizados. El dendrograma agronómico se construyó a partir del índice de Gower y el agrupamiento UPGMA. Para la caracterización molecular se analizaron seis marcadores SSR, con los cuales se identificaron un total de 84 alelos. Las distancias genéticas se calcularon con el índice de Nei estándar. La diversidad genética promedio fue de 0,843, indicando una alta variabilidad entre los individuos evaluados. Por último, el análisis de procrustes generalizado detectó un 65,4% de consenso entre el ordenamiento agronómico y el molecular. Este porcentaje probablemente se relacione con el bajo número de individuos y marcadores SSR analizados; sin embargo, este estudio provee una línea de base para estudios futuros de diversidad que permitirán identificar individuos o cultivares genéticamente distantes.Fil: Grandon, Nancy G.. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Alarcón, Yanina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Moreno, María Valeria. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina; Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Región Córdoba. Estación Experimental Agropecuaria Manfredi, Argentina;Fil: Arolfo,Valeria. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Orodizzi, Ariel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Basigalup, Daniel H.. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Gieco, Jorge O.. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina;Fil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina