Predicting soybean development with a simple photothermal dynamic algorithm

Predicting the occurrence of the critical period for soybean’s yield determination is important for farmers to decide on variety and sowing date with the objective to expose this period (during which yield is mainly determined) to the best environmental conditionsEEA PergaminoFil: Severini, Alan. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Ecofisiología; ArgentinaFil: Álvarez Prado, S. Universidad de Buenos Aires, Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Otegui, María Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Ecofisiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Vega, Claudia Rosa Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Zuil, Sebastian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; ArgentinaFil: Kavanová, M. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA). La Estanzuela; UruguayFil: Ceretta, S. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA). La Estanzuela; UruguayFil: Acreche, Martin Moises. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Scholz Drodowski, R.F. Instituto Paraguayo de Tecnología Agraria (IPTA). Capitan Miranda; ParaguayFil: Serrago, R.A. Universidad de Buenos Aires, Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Miralles, D.J. Universidad de Buenos Aires, Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Efectos de la inoculación con micorrizas arbusculares en el crecimiento post-defoliación de raigrás perenne.[Effects of inoculation with arbuscular mycorrhizal fungi on post-defoliation growth in perennial ryegrass].

Conclusiones:La inoculación con HMA promovió marcadamente el crecimiento de las plantas no defoliadas de raigrás perenne.Los hongos micorrícicos favorecieron el rebrote cuando hubo una limitación de fósforo, ocurriendo lo contrario en condiciones de adecuada disponibilidad de fósforo. Los resultados encontrados indican que la relación costo-beneficio entre los simbiontes resulta fuertemente modulada por el suministro de fósforo del suelo

Resistencia a glifosato en raigrás anual en Uruguay. ¿La importamos o la generamos en el país?

En este artículo se presentan los avances del proyecto ?Resistencia a glifosato en raigrás anual en Uruguay ? entender, reducir y prevenir?, que tiene como objetivos principales determinar si las poblaciones resistentes fueron importadas, se seleccionaron localmente, o son el resultado de ambos procesos, y cuál es el grado y riesgo de dispersión de la resistencia a través del uso de las variedades utilizadas en la producción de forraje

Proyecto: Resistencia a glifosato en raigrás anual en Uruguay-entender, reducir y prevenir- [Resumen]

La aparición de poblaciones de raigrás anual (Lolium multiflorum Lam.) resistentes a glifosato es una amenaza a los sistemas de producción agrícola-ganaderos del Uruguay al reducir las opciones de control químico disponibles. Actualmente se desconoce si las poblaciones resistentes fueron importadas con semilla comercial, se originaron localmente, o convergieron ambas causas. Este Proyecto tiene como objetivos determinar el origen de las poblaciones locales resistentes, y analizar el grado de similitud genética entre ellas. Se analizarán más de 75 poblaciones de raigrás anual incluyendo los principales cultivares sembrados en la Región, líneas experimentales del Programa de Mejoramiento de INIA, poblaciones naturalizadas de Uruguay; y poblaciones de raigrás anual resistentes a glifosato colectadas en Uruguay, Brasil y Argentina. Se utilizará la plataforma de secuenciación masiva DArTseq para detectar polimorfismos genéticos entre las distintas poblaciones. Los análisis de ADN se basarán en pools constituidos por 25-30 plantas individuales por población para captar la diversidad intrapoblacional. La estructura genética poblacional se estudiará mediante análisis multivariados y clasificación filogenética, y los resultados del análisis de clustering se compararán con la información sobre su distribución geográfica. El grado de similitud de las poblaciones resistentes con los cultivares sembrados o poblaciones naturalizadas de Uruguay, responderá a la interrogante del origen de la resistencia. La ejecución de este Proyecto será financiada con fondos de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (código FMV_3_2018_1_148682). Como resultado de la aplicación de una herramienta biotecnológica se podrá diagnosticar cuán adecuadas han sido las prácticas de manejo de raigrás anual en Uruguay, y orientar acciones y políticas específicas para mitigar la problemática de desarrollo de resistencia a herbicidas

Proyecto: Resistencia a glifosato en raigrás anual en Uruguay-entender, reducir y prevenir- [Poster].

Objetivos: i)Determinar el origen de las poblaciones locales resistentes. ii) analizar el grado de similitud genética entre ellas

Predicting soybean development with a simple photothermal dynamic algorithm.

Abstract:Predicting the occurrence of the critical period for soybean?s yield determination is important for farmers to decide on variety and sowing date with the objective to expose this period (during which yield is mainly determined) to the best environmental condition

CRONOSOJA UY: un nuevo modelo de predicción fenológica para el cultivo de soja en Uruguay.

El modelo CRONOSOJA UY permite predecir las fechas de los diferentes estadios fenológicos del cultivo de soja e incorpora predicción del riesgo de helada y agua disponible en los diferentes estadios. Esto otorga importantes beneficios para la toma de decisiones de manejo, la optimización del rendimiento del cultivo y la calidad del grano