Índice de selección para múltiples caracteres en una población de banana (Musa spp.)
La selección de los mejores fenotipos para incrementar la producción agronómica, es una estrategia comúnmente empleada en el Mejoramiento Genético Vegetal. En una especie de reproducción asexual como banana (Musa spp.), se espera que la combinación de múltiples caracteres seleccionados en una genera...
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| Published: |
2019
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| author | Del Medico Zajac, Maria Paula Ermini, Pablo Tenaglia, Gerardo Carlos Vitelleschi, María Susana Lavalle, Andrea Pratta, Guillermo Raúl |
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| description | La selección de los mejores fenotipos para incrementar la producción agronómica, es una estrategia comúnmente empleada en el Mejoramiento Genético Vegetal. En una especie de reproducción asexual como banana (Musa spp.), se espera que la combinación de múltiples caracteres seleccionados en una generación se conserve inalterada en las siguientes generaciones, pudiendo ser modificada por las variaciones ambientales |
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| publishDate | 2019 |
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| spelling | INTA46892024-07-22T11:56:40Z Índice de selección para múltiples caracteres en una población de banana (Musa spp.) Del Medico Zajac, Maria Paula Ermini, Pablo Tenaglia, Gerardo Carlos Vitelleschi, María Susana Lavalle, Andrea Pratta, Guillermo Raúl Musa (bananas) Phenotypes Genotype Environment Interaiction Musa Fenotipos Interacción Genotipo Ambiente Mejoramiento Genético Vegetal Plant Genetic Improvement La selección de los mejores fenotipos para incrementar la producción agronómica, es una estrategia comúnmente empleada en el Mejoramiento Genético Vegetal. En una especie de reproducción asexual como banana (Musa spp.), se espera que la combinación de múltiples caracteres seleccionados en una generación se conserve inalterada en las siguientes generaciones, pudiendo ser modificada por las variaciones ambientales Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEA Fil: Ermini, José Luis. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina Fil: Del Medico Zajac, Maria Paula.CONICET/UNR. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR), Argentina. Fil: Vitelleschi, María Susana. CIUNR/UNR. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue, Departamento de Estadística; Argentina Fil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NEA; Argentina Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Fil: Pratta, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR-CONICET) ; Argentina Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR-CONICET); Argentina 2019-03-20T18:49:53Z 2019-03-20T18:49:53Z 2018-10 info:ar-repo/semantics/póster info:eu-repo/semantics/other info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/4689 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 XXIII Reunión Científica del GAB; II Encuentro Argentino - Chileno de Biometría. Neuquén, 10, 11 y 12 de octubre de 2018. |
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