Association between grain yield, grain quality and morpho-physiological traits along ten cycles of recurrent selection in bread wheat (triticum aestivum L.)

The objective of the present investigation was to examine the relationships between agronomical behavior and grain quality along ten cycles of a recurrent selection program performed under rainfed condition. Twenty-four lines, four for each one of the 0, 2, 4, 6, 8 and 10 cycles of recurrent selection, were evaluated for two consecutive years (2011 and 2012). The experimental lines were evaluated under conventional (CT) and no tillage (NT) systems. Grain yield and grain weight were determined and harvest index and grain number estimated. Flour protein content, sodium dodecyl sulphate sedimentation (IS-SDS) and lactic acid SRC (LASRC) were considered as end-use quality predictive tests. The Spearman correlation coefficient was used to measure the relationships among yield, its components and grain quality parameters. Within the context of CT, flour protein content was negatively associated with all the agronomic variables. The IS-SDS has a negative association with the grain weight; meanwhile, LASRC associated positively with all the agronomic variables. When wheat was grown in NT, the relationship between IS-SDS and harvest index, like LASRC with all agronomic traits, was positive. Confining the discussion to the CT results, after ten cycles of recurrent selection the highest grain yield achieved was accompanied by a decrease in protein percentage. However, the decrease in the percentage of protein in more advanced selection cycles was offset by an improvement of its quality.Fil: Maich, Ricardo Héctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Steffolani, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos Córdoba; ArgentinaFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Leon, Alberto Edel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos Córdoba; Argentin

Selección de atributos en clasificación supervisada. Uso de la entropía condicional.

Ponencia presentada en el IV Encuentro Iberoamericano de Biometría y XVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mar del Plata, Argentina, 25 al 27 de septiembre de 2013Las bases de datos de alta dimensionalidad pueden encontrarse en diferentes áreas de conocimiento. Los datos provenientes de microarreglos de ADN son buenos representantes de estos contextos y tienen, además, la particularidad de poseer mayor cantidad de atributos que de observaciones. Si bien, la clasificación supervisada suele ser una de las técnicas más usadas en estos casos, el “ruido” debido a las particularidades expuestas provocan que los clasificadores convencionales tengan resultados inestables. En este trabajo se propone el uso de la entropía condicional como medida para realizar la selección del subconjunto de atributos que distingan entre tratamientos en contextos de microarreglos de ADN. La entropía mide la cantidad media de información que es necesaria proveer para no tener incertidumbre sobre una variable determinada y tiene la ventaja de poder aplicarse a contextos con variables pertenecientes a cualquier escala de medición. Se desarrolló un algoritmo en R y se simularon diferentes escenarios de microarreglos de ADN. Las conclusiones se obtuvieron considerando el tamaño promedio del subconjunto seleccionado y el porcentaje de atributos seleccionados que efectivamente son diferenciales. Entre los resultados preliminares puede mencionarse que: en la mayoría de los casos, la entropía condicional con el subconjunto de atributos seleccionados es 0; a mayor cantidad de réplicas, mayor es el tamaño del subconjunto y mayor el porcentaje de atributos efectivamente diferenciales; y que, a mayor porcentaje de atributos diferenciales, menor es el tamaño del subconjunto de atributos seleccionados y mayor es el porcentaje de atributos efectivamente diferenciales.Fil: Romero, María del Carmen. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Clausse, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Plasmas Densos Magnetizados (PLADEMA); Argentina

Network and biosignature analysis for the integration of transcriptomic and metabolomic data to characterize leaf senescence process in sunflower

In recent years, high throughput technologies have led to an increase of datasets from omics disciplines allowing the understanding of the complex regulatory networks associated with biological processes. Leaf senescence is a complex mechanism controlled by multiple genetic and environmental variables, which has a strong impact on crop yield. Transcription factors (TFs) are key proteins in the regulation of gene expression, regulating different signaling pathways; their function is crucial for triggering and/or regulating different aspects of the leaf senescence process. The study of TF interactions and their integration with metabolic profiles under different developmental conditions, especially for a non-model organism such as sunflower, will open new insights into the details of gene regulation of leaf senescence.Fil: Moschen, Sebastián Nicolás. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Higgins, Janet. The Genome Analysis Centre; Reino UnidoFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Heinz, Ruth Amelia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fernández, Paula del Carmen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Coexistence and Within-Host Evolution of Diversified Lineages of Hypermutable Pseudomonas aeruginosa in Long-term Cystic Fibrosis Infections

The advent of high-throughput sequencing techniques has made it possible to follow the genomic evolution of pathogenic bacteria by comparing longitudinally collected bacteria sampled from human hosts. Such studies in the context of chronic airway infections by Pseudomonas aeruginosa in cystic fibrosis (CF) patients have indicated high bacterial population diversity. Such diversity may be driven by hypermutability resulting from DNA mismatch repair system (MRS) deficiency, a common trait evolved by P. aeruginosa strains in CF infections. No studies to date have utilized whole-genome sequencing to investigate within-host population diversity or long-term evolution of mutators in CF airways. We sequenced the genomes of 13 and 14 isolates of P. aeruginosa mutator populations from an Argentinian and a Danish CF patient, respectively. Our collection of isolates spanned 6 and 20 years of patient infection history, respectively. We sequenced 11 isolates from a single sample from each patient to allow in-depth analysis of population diversity. Each patient was infected by clonal populations of bacteria that were dominated by mutators. The in vivo mutation rate of the populations was ∼100 SNPs/year-∼40-fold higher than rates in normo-mutable populations. Comparison of the genomes of 11 isolates from the same sample showed extensive within-patient genomic diversification; the populations were composed of different sub-lineages that had coexisted for many years since the initial colonization of the patient. Analysis of the mutations identified genes that underwent convergent evolution across lineages and sub-lineages, suggesting that the genes were targeted by mutation to optimize pathogenic fitness. Parallel evolution was observed in reduction of overall catabolic capacity of the populations. These findings are useful for understanding the evolution of pathogen populations and identifying new targets for control of chronic infections

Comparison of predictive methods and biological validation for qPCR reference genes in sunflower leaf senescence transcript analysis

The selection and validation of reference genes constitute a key point for gene expression analysis based onqPCR, requiring efficient normalization approaches. In this work, the expression profiles of eight genes were evaluated to identify novel reference genes for transcriptional studies associated to the senescence process in sunflower. Three alternative strategies were applied for the evaluation of gene expression stability in leaves of different ages and exposed to different treatments affecting the senescence process: algorithms implemented in geNorm, BestKeeper software, and the fitting of a statistical linear mixed model (LMModel). The results show that geNorm suggested the use of all combined genes, although identifying a-TUB1 as the most stable expressing gene. BestKeeper revealed a-TUB and b-TUB as stable genes, scoring b-TUB as themost stable one. The statistical LMModel identified a-TUB, actin, PEP, and EF-1a as stable genes in this order.The model-based approximation allows not only the estimation of systematic changes in gene expression, but also the identification of sources of random variation through the estimation of variance components, considering the experimental design applied. Validation of a-TUB and EF-1a as reference genes for expression studies of three sunflower senescence associated genes showed that the first one was more stable for the assayed conditions. We conclude that, when biological replicates are available, LMModel allows a more reliable selection under the assayed conditions. This study represents the first analysis of identification and validation of genuine reference genes for use as internal control in qPCR expression studies in sunflower, experimentally validated throughout six different controlled leaf senescence conditions.Fil: Fernandez, Paula. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Moschen, Sebastián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Departamento de Biología. Laboratorio de Fisiología Bioquímica y Adaptativa; ArgentinaFil: Dosio, Guillermo Aníbal Adrián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Departamento de Biología. Laboratorio de Fisiología Bioquímica y Adaptativa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aguirrezábal, Luis Adolfo Nazareno. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Departamento de Biología. Laboratorio de Fisiología Bioquímica y Adaptativa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Hopp, Horacio Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Paniego, Norma Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Heinz, Ruth Amelia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Generación de una herramienta para la búsqueda de metadata asociada a transcriptos

Al analizar un transcriptoma en primera instancia se debe realizar un pre-procesamiento computacional de las lecturas de transcriptos generados por secuenciadores masivos y posterior obtención de la expresión diferencial de los genes asociados a muestras control y tratadas. Los genes cuantificados deben ser caracterizados con el fin de obtener toda la información posible de la secuencia del genoma, para luego ser anotados funcionalmente. En ese sentido, el desarrollo de un buscador de metadata asociada a cada lectura de manera personalizada para cada experimento y/o especie conlleva grandes ventajas. A la hora de procesar los datos, a partir del nombre del gen o secuencia puede obtenerse, por ejemplo, la descripción de la proteína, los términos GO, vías de Uniprot, así como resúmenes sobre las categorías funcionales. En el presente trabajo, se utilizó como punto de partida una tabla de expresión diferencial obtenida a partir del procesamiento bioinformático de la colección biológica PRJNA417324 y mediante la técnica de raspado web, empleando el programa Beautiful Soup, se obtuvo metadata asociada para cada transcripto a partir de la base de datos UNIPROT.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Unveiling the genetic basis of Sclerotinia head rot resistance in sunflower

Background: Sclerotinia sclerotiorum is a necrotrophic fungus that causes Sclerotinia head rot (SHR) in sunflower, with epidemics leading to severe yield losses. In this work, we present an association mapping (AM) approach to investigate the genetic basis of natural resistance to SHR in cultivated sunflower, the fourth most widely grown oilseed crop in the world. Results: Our association mapping population (AMP), which comprises 135 inbred breeding lines (ILs), was genotyped using 27 candidate genes, a panel of 9 Simple Sequence Repeat (SSR) markers previously associated with SHR resistance via bi-parental mapping, and a set of 384 SNPs located in genes with molecular functions related to stress responses. Moreover, given the complexity of the trait, we evaluated four disease descriptors (i.e, disease incidence, disease severity, area under the disease progress curve for disease incidence, and incubation period). As a result, this work constitutes the most exhaustive AM study of disease resistance in sunflower performed to date. Mixed linear models accounting for population structure and kinship relatedness were used for the statistical analysis of phenotype-genotype associations, allowing the identification of 13 markers associated with disease reduction. The number of favourable alleles was negatively correlated to disease incidence, disease severity and area under the disease progress curve for disease incidence, whereas it was positevily correlated to the incubation period. Conclusions: Four of the markers identified here as associated with SHR resistance (HA1848, HaCOI_1, G33 and G34) validate previous research, while other four novel markers (SNP117, SNP136, SNP44, SNP128) were consistently associated with SHR resistance, emerging as promising candidates for marker-assisted breeding. From the germplasm point of view, the five ILs carrying the largest combination of resistance alleles provide a valuable resource for sunflower breeding programs worldwide.Instituto de BiotecnologíaFil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Zubrzycki, Jeremias Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Biocódices; ArgentinaFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Quiroz, Facundo Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Puebla, Andrea Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Alvarez, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Maringolo, Carla Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Escande, Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Hopp, Horacio Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Heinz, Ruth Amelia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lia, Veronica Viviana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentin

Genetic Diversity, Population Structure and Linkage Disequilibrium Assessment among International Sunflower Breeding Collections

Sunflower germplasm collections are valuable resources for broadening the genetic base of commercial hybrids and ameliorate the risk of climate events. Nowadays, the most studied worldwide sunflower pre-breeding collections belong to INTA (Argentina), INRA (France), and USDA-UBC (United States of America?Canada). In this work, we assess the amount and distribution of genetic diversity (GD) available within and between these collections to estimate the distribution pattern of global diversity. A mixed genotyping strategy was implemented, by combining proprietary genotyping-by-sequencing data with public whole-genome-sequencing data, to generate an integrative 11,834-common single nucleotide polymorphism matrix including the three breeding collections. In general, the GD estimates obtained were moderate. An analysis of molecular variance provided evidence of population structure between breeding collections. However, the optimal number of subpopulations, studied via discriminant analysis of principal components (K = 12), the Bayesian STRUCTURE algorithm (K = 6) and distance-based methods (K = 9) remains unclear, since no single unifying characteristic is apparent for any of the inferred groups. Different overall patterns of linkage disequilibrium (LD) were observed across chromosomes, with Chr10, Chr17, Chr5, and Chr2 showing the highest LD. This work represents the largest and most comprehensive inter-breeding collection analysis of genomic diversity for cultivated sunflower conducted to dateFil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Merino, Gabriela Alejandra. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; ArgentinaFil: Montecchia, Juan Francisco. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Rivarola, Maximo Lisandro. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Naamati, Guy. European Molecular Biology Laboratory. European Bioinformatics Institute.; Reino UnidoFil: Fass, Mónica Irina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Alvarez, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Córdoba. Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Heinz, Ruth Amelia. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Contreras Moreira, Bruno. European Molecular Biology Laboratory. European Bioinformatics Institute.; Reino UnidoFil: Lia, Verónica Viviana. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; ArgentinaFil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigacion En Ciencias Veterinarias y Agronomicas. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Pque. Centenario. Instituto de Agrobiotecnologia y Biologia Molecular; Argentin

Main and epistatic QTL analyses for Sclerotinia Head Rot resistance in sunflower

Sclerotinia Head Rot (SHR), a disease caused by Sclerotinia sclerotiorum, is one of the most limiting factors in sunflower production. In this study, we identified genomic loci associated with resistance to SHR to support the development of assisted breeding strategies. We genotyped 114 Recombinant Inbred Lines (RILs) along with their parental lines (PAC2 –partially resistant–and RHA266 –susceptible–) by using a 384 single nucleotide polymorphism (SNP) Illumina Oligo Pool Assay to saturate a sunflower genetic map. Subsequently, we tested these lines for SHR resistance using assisted inoculations with S. sclerotiorum ascospores. We also conducted a randomized complete-block assays with three replicates to visually score disease incidence (DI), disease severity (DS), disease intensity (DInt) and incubation period (IP) through four field trials (2010–2014). We finally assessed main effect quantitative trait loci (M-QTLs) and epistatic QTLs (E-QTLs) by composite interval mapping (CIM) and mixed-model-based composite interval mapping (MCIM), respectively. As a result of this study, the improved map incorporates 61 new SNPs over candidate genes. We detected a broad range of narrow sense heritability (h2) values (1.86–59.9%) as well as 36 M-QTLs and 13 E-QTLs along 14 linkage groups (LGs). On LG1, LG10, and LG15, we repeatedly detected QTLs across field trials; which emphasizes their putative effectiveness against SHR. In all selected variables, most of the identified QTLs showed high determination coefficients, associated with moderate to high heritability values. Using markers shared with previous Sclerotinia resistance studies, we compared the QTL locations in LG1, LG2, LG8, LG10, LG11, LG15 and LG16. This study constitutes the largest report of QTLs for SHR resistance in sunflower. Further studies focusing on the regions in LG1, LG10, and LG15 harboring the detected QTLs are necessary to identify causal alleles and contribute to unraveling the complex genetic basis governing the resistance.Instituto de BiotecnologíaFil: Zubrzycki, Jeremias Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Maringolo, Carla Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Quiroz, Facundo Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Nishinakamasu, Veronica. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Puebla, Andrea Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; ArgentinaFil: Di Rienzo, Julio Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Escande, Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Laboratorio de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Lia, Veronica Viviana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Heinz, Ruth Amelia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Hopp, Horacio Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Cervigni, Gerardo Domingo Lucio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos; ArgentinaFil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Biotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Estadisticas para las ciencias agropecuarias

Sexta Edixión. Formato PDF. 347 p.Esta obra es el resultado de casi veinte años de experiencia docente en estadística aplicada. Está dirigida a estudiantes universitarios de carreras de Agronomía y afines. Presenta contenidos teóricos y herramientas de análisis estadístico en un marco de aplicaciones agronómicas. Los tópicos abordados incluyen: Estadística descriptiva. Variables aleatorias. Modelos estadísticos. Distribución normal y otras distribuciones. Distribución de estadísticos muestrales. Estimación de parámetros. Contraste de hipótesis. Inferencia sobre la esperanza y varianza de variables aleatorias distribuidas normalmente. Análisis de la varianza. Análisis de regresión lineal. Diseño de Experimentos. Análisis de datos categóricos