Comparación entre selección genómica y selección fenómica en el mejoramiento de Eucalyptus grandis
Poster
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| Format: | Conferencia |
| Language: | Español |
| Published: |
INTA
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/22702 |
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| author | Garcia, Martin Nahuel Aguirre, Natalia Cristina Villalba, Pamela Victoria Rivas, Juan Gabriel Martinez, Maria Carolina Acuña, Cintia Vanesa Morán, Mauricio Arévalos, Carlos Rodrigues, Jose Carreras, Rocío Cisneros, Esteban F. Marcucci Poltri, Susana Noemi |
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| author_sort | Garcia, Martin Nahuel |
| collection | INTA Digital |
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| format | Conferencia |
| id | INTA22702 |
| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| publishDate | 2025 |
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| publisher | INTA |
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| spelling | INTA227022025-06-17T13:51:14Z Comparación entre selección genómica y selección fenómica en el mejoramiento de Eucalyptus grandis Garcia, Martin Nahuel Aguirre, Natalia Cristina Villalba, Pamela Victoria Rivas, Juan Gabriel Martinez, Maria Carolina Acuña, Cintia Vanesa Morán, Mauricio Arévalos, Carlos Rodrigues, Jose Carreras, Rocío Cisneros, Esteban F. Marcucci Poltri, Susana Noemi Plant Breeding Genomics Fitomejoramiento Eucalyptus grandis Genómica Genomic Selection Phenomic Selection Selección Genómica Selección Fenómica Poster Introducción: La Selección Genómica (SG) ha demostrado una superioridad consistente en la precisión sobre las metodologías basadas en selección asistida por marcadores y selección tradicional basada en información de pedigree. Recientemente, Rincent et al., 2018 desarrollaron una nueva metodología predictiva: la Selección Fenómica (SF) en la que, por ejemplo, a partir de espectrometrías NIR (Near Infrared Reflectance) en donde los datos de absorbancia se consideran de la misma manera que los regresores genómicos, se pueden hacer predicciones en cualquier ambiente sin tener NIRs (espectros NIR) específicos del ambiente. En SF, se supone que una vez que se analizan los NIRs en un experimento estos pueden usarse como regresores o para estimar una matriz de parentesco para hacer predicciones en cualquier otro experimento, siempre y cuando los datos fenotípicos estén disponibles para calibrar el modelo estadístico. La SF tiene la ventaja de tener un costo hasta doce veces menor respecto al genotipado requerido por la SG. El objetivo del trabajo es comparar mediante validaciones cruzadas la precisión de las predicciones (correlación entre los valores predichos y observados en 10 validaciones cruzadas 90:10) entre SG y SF utilizando tres metodologías predictivas (Bayes LASSO-BL, random forest-RF y ridge regression-RR) en caracteres de crecimiento (diámetro a la altura del pecho medido a los 27 y 44 meses y espesor de corteza); sanidad (tolerancia al cancro del tallo a los 27, 44 y 55 meses); características químicas de la madera basadas en estimaciones a partir de NIR (contenido y composición de lignina, contenido de celulosa y hemicelulosa); y características del rollizo (forma y rajado). Instituto de Biotecnología Fil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Villalba, Pamela Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Villalba, Pamela Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Rivas, Juan Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Rivas, Juan Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Martinez, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Martinez, Maria Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Morán, Mauricio. Desarrollos Madereros SA; Paraguay Fil: Arévalos, Carlos. Desarrollos Madereros SA; Paraguay Fil: Rodrigues, Jose. Universidade de Lisboa; Portugal Fil: Carreras, Rocío. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina Fil: Cisneros, Esteban F. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina 2025-06-17T13:40:12Z 2025-06-17T13:40:12Z 2024-11 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/22702 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf INTA 2° Simposio de Ciencias Agrarias INTA. Un futuro sostenible: integrando ciencia y producción en la agronomía moderna, Córdoba, Argentina, 14 y 15 de noviembre de 2024 |
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