Ciencias de la Biología y Agronomía

Este volumen I contiene 17 capítulos arbitrados que se ocupan de estos asuntos en Tópicos Selectos de Ciencias de la Biología y Agronomía, elegidos de entre las contribuciones, reunimos algunos investigadores y estudiantes. Se presenta un Estudio Comparativo de los Recursos Hidrológico-Forestales de la Microcuenca de la Laguna de Epatlan, Pue. (1993 a 2014); la Situación Actual de la Mancha de Asfalto en Maíz (Zea mays L.) en los Municipios de Jiquipilas y Ocozocoautla, Chiapas, México; las poblaciones sobresalientes de maíz de la raza Zapalote Chico, en la Región Istmeña de Oaxaca; Se indica el índice de área foliar de cultivo de Chile Poblano mediante dos métodos en condiciones protegidas; Esquivel, Urzúa y Ramírez exploran el efecto de la biofertilización con Azospirillum en el crecimiento y producción de Jitomate; esbozan su artículo sobre la determinación del nivel de Heterosis en híbridos de Maíz para la Comarca Lagunera; una investigación sobre la estabilización de semilla de Solanum lycopersicum durante el almacenamiento y estimulación de la germinación; acotan sobre el CTAB como una nueva opción para la detección de Huanglongbing en cítricos, plantean su evaluación sobre el aluminio y cómo afecta la vida de florero de Heliconia psittacorum; indican sobre el impacto del H-564C, como un híbrido de maíz con alta calidad de proteina para el trópico húmedo de México; presetan su investigación sobre la producción de Piña Cayena Lisa y MD2 (Ananas comosus L.) en condiciones de Loma Bonita, en Oaxaca; acotan sobre el efecto de coberteras como control biológico por conservación contra áfidos en Nogal Pecanero; esbozan sobre la caracterización de cuatro genotipos de Frijol Negro en Martínez de la Torre, Veracruz, México; presentan una caracterización hidroecológica de la microcuenca de Arroyo Prieto, Yuriría, Gto., y alternativas para su restauración ambiental; presentan su investigación sobre el efecto del hongo Beauveria bassiana sobre solubilización de fosfatos y la disponibilidad de fósforo en el suelo; plantean su investigación sobre la Germinación y regeneración in vitro de Epidendrum falcatum LINDL; esbozan su artículo sobre genotipos de frijol negro y su tolerancia a sequía terminal en Veracruz, México

Genomic Prediction Enhanced Sparse Testing for Multi-environment Trials

“Sparse testing” refers to reduced multi-environment breeding trials in which not all genotypes of interest are grown in each environment. Using genomic-enabled prediction and a model embracing genotype · environment interaction (GE), the non-observed genotype-in-environment combinations can be predicted. Consequently, the overall costs can be reduced and the testing capacities can be increased. The accuracy of predicting the unobserved data depends on different factors including (1) how many genotypes overlap between environments, (2) in how many environments each genotype is grown, and (3) which prediction method is used. In this research, we studied the predictive ability obtained when using a fixed number of plots and different sparse testing designs. The considered designs included the extreme cases of (1) no overlap of genotypes between environments, and (2) complete overlap of the genotypes between environments. In the latter case, the prediction set fully consists of genotypes that have not been tested at all. Moreover, we gradually go from one extreme to the other considering (3) intermediates between the two previous cases with varying numbers of different or non-overlapping (NO)/overlapping (O) genotypes. The empirical study is built upon two different maize hybrid data sets consisting of different genotypes crossed to two different testers (T1 and T2) and each data set was analyzed separately. For each set, phenotypic records on yield from three different environments are available. Three different prediction models were implemented, two main effects models (M1 and M2), and a model (M3) including GE. The results showed that the genome-based model including GE (M3) captured more phenotypic variation than the models that did not include this component. Also, M3 provided higher prediction accuracy than models M1 and M2 for the different allocation scenarios. Reducing the size of the calibration sets decreased the prediction accuracy under all allocation designs with M3 being the less affected model; however, using the genome-enabled models (i.e., M2 and M3) the predictive ability is recovered when more genotypes are tested across environments. Our results indicate that a substantial part of the testing resources can be saved when using genome-based models including GE for optimizing sparse testing designs

Delaying surgery for patients with a previous SARS-CoV-2 infection

Not availabl