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Ponencia
 

Modelos mixtos para Diseños α

comparación de rendimientos de cultivares de trigo

Por:
Miotti, Camila enviar el email al autor Universidad Nacional de Rosario
Conde, María Belén Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (Argentina)
Cuesta, Cristina Universidad Nacional de Rosario

Publicado en: 2018

Este trabajo forma parte del evento:
Jornadas de Jóvenes Investigadores AUGM (26º : 2018 : Mendoza, Argentina)
A 100 años de la Reforma Universitaria: saber te hace libre

Realizado en la fecha: 17, 18 y 19 de Octubre de 2018
Parte de la mesa: 019 Eje temático n° 19: Matemática aplicada


Resumen:
Español

En INTA existe un programa de mejoramiento de trigo, el cual tiene como objetivo determinar la adaptabilidad, sanidad y calidad del germoplasma. En dicho programa se pasa por diferentes etapas hasta lograr seleccionar un conjunto de genotipos, los cuales necesitan ser comparados con un grupo de testigos de comportamiento conocido para decidir sobre la posible inscripción de una nueva variedad al mercado. La elección del diseño a realizar en cada estación experimental para poder comparar los distintos genotipos de trigo es muy importante. Se utiliza una clase de diseños en bloques incompletos resolubles conocidos como Diseños α que se adaptan a los requerimientos locales. El análisis estadístico de dichos diseños se lleva a cabo a través de modelos lineales mixtos, los cuales son una extensión de los modelos de regresión. En ellos se considera el efecto del genotipo (fijo) y de las repeticiones, filas y columnas (aleatorios). Se utilizan distintas estructuras de correlación. Finalmente se realizan comparaciones entre los genotipos a fin de lograr un orden de ellos en cuanto a su rendimiento



Disciplinas:
Ciencias e Investigación - Ciencias agrarias


Palabras clave :
Mejoramiento de trigo


Descriptores:
ESTADÍSTICAS - GERMOPLASMA - RECURSOS GENÉTICOS - TRIGO




Cómo citar este trabajo:


Miotti, Camila; Conde, María Belén; Cuesta, Cristina. (2018). Modelos mixtos para Diseños α .
Ponencia Mendoza, .
Dirección URL del informe: /13188.
Fecha de consulta del artículo: 05/12/20.
 
 


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