Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Una aproximación mecanística al problema de las enfermedades foliares en el cultivo de trigo

Las decisiones de manejo de enfermedades foliares en el cultivo de trigo se basan generalmente en el uso de umbrales construidos a partir de relaciones empíricas que relacionan el nivel de reducción del rendimiento con el nivel de enfermedad presente en el cultivo en un momento dado. Dichas relaciones no consideran aspectos ecofisiológicos que hacen a la generación del rendimiento limitando la extrapolación de dichos umbrales a situaciones agronómicas distintas de aquellas en las que se construyeron. Comprender como las enfermedades interfieren en los procesos fisiológicos que determina la producción de biomasa y el rendimiento es de relevancia para estimar con mayor precisión y para un mayor rango de condiciones las mermas de producción originadas por las mismas. En esta tesis se exploró el efecto de las principales enfermedades foliares sobre distintos procesos fisiológicos vinculados con la generación de biomasa a partir de la medición en parcelas a campo de variables: i. a nivel de canopeo: índice de área foliar y, eficiencias de intercepción, absorción y uso de radiación entre otras y; ii. a nivel de hoja: fotosíntesis y variables relacionadas. La fotosíntesis del área verde de hojas enfermas solo se redujo bajo condiciones de saturación lumínica pero no ante condiciones de baja irradiancia, no observándose diferencias para tales efectos entre los tratamientos de alta y baja disponibilidad de nitrógeno. Considerando que las hojas de un cultivo se encuentran expuestas a niveles cambiantes de radiación debido a cambios en la incidencia de los rayos solares y a la extinción de luz en el canopeo es esperable que la reducción observada a altas irradiancias se diluya a nivel de canopeo. De hecho, las reducciones de biomasa a nivel cultivo se debieron principalmente a reducciones en la intercepción y absorción de radiación sin efectos claros sobre la eficiencia de uso de la misma. Los resultados obtenidos demuestran que aspectos tales como el nivel de cobertura foliar, la posición vertical del canopeo afectada por las enfermedades y la arquitectura del cultivo, junto con la cuantificación del nivel de enfermedades deberían ser considerados a la hora de tomar decisiones de control químico y como base para generar modelos de tipo funcionales que apoyen la toma de tales decisiones.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Modelos animales para caracteres con efectos maternos, madres no identificadas e información incompleta

La evaluación genética para caracteres de crecimiento pre - destete requiere ajustar modelos animales con efectos maternos (MAM). Tanto la estimación paramétrica de la variabilidad como la evaluación genética mediante MAM son realizadas empleando datos de campo, muchos de los cuales no poseen información completa para todas las variables explicativas maternas. Es común no contar con la identificación de madres (biológicas y/o receptoras), de abuelas maternas y, consecuentemente, de la edad de la madre (EM). Este problema es bien marcado en razas compuestas como Brangus y Braford que tienen políticas para registrar animales de pedigrí "abierto". Además, no existe un consenso sobre cuál es el mejor modelo de predicción, y existen interrogantes sobre la magnitud de los componentes de (co) varianza genético-aditivos y ambientales del modelo de evaluación. La primera investigación de esta tesis consistió en la estimación, mediante métodos bayesianos de los parámetros de dispersión en MAMs con distintas estructuras de (co) varianza, para datos de peso al destete de animales Angus de pedigrí. El análisis se caracterizó por la originalidad en los muestreos de las distribuciones marginales posteriores de las covarianzas genéticas aditivas y de la correlación entre los efectos ambientales maternos permanentes de una vaca y sus hijas también madres. Con el objeto de especificar correctamente la fracción aditiva de las (co) varianzas cuando se desconocen las madres y/o abuelas maternas de los animales con datos, en otro capítulo se desarrollaron MAMs equivalentes que no requieren alargar los vectores de los valores de cría con madres o abuelas fantasmas. Finalmente, se desarrolló un modelo mixto que atenúa el sesgo por error de medición clásico en el efecto EM, e introduce splines penalizadas y una estructura de (co) variación autoregresiva de orden 1 para suavizar las covarianzas residuales Este modelo es apropiado para ajustar datos de animales nacidos por transplante embrionario con madres receptoras desconocidas

Efecto de la roya del álamo sobre el crecimiento del año y del rebrote de la siguiente temporada en tres clones con distinta susceptibilidad y arquitectura del canopeo

El cultivo de álamos en el Delta del Paraná, la tercera cuenca de importancia forestal de Argentina, es una actividad económica relevante que provee materia prima para las industrias del aserrado, debobinado, tableros de partículas y pulpa para papel. La producción de madera de álamo está amenazada por enfermedades, cuyo desarrollo se encuentra favorecido por las condiciones ambientales y la estrecha base genética de sus plantaciones comerciales. Entre ellas la roya es considerada la de mayor importancia y en varias oportunidades obligó al reemplazo total de los clones en cultivo. El objetivo de esta tesis fue evaluar el efecto de la roya sobre el crecimiento del año y del rebrote de la siguiente temporada utilizando como modelo tres clones de Populus deltoides con distinta arquitectura del canopeo y nivel de tolerancia. Se evaluó además el efecto sobre la densidad básica de la madera dada su importancia en la determinación de la calidad. A fin de conocer las bases fisiológicas del daño causado por la roya se estudiaron los cambios en la dinámica foliar, la intercepción de la luz, la fotosíntesis el contenido de clorofila y el reciclado del nitrógeno. Los resultados obtenidos indican que la reducción del crecimiento y la calidad de la madera atribuible a la enfermedad se deben a una disminución de la capacidad fotosintética y consecuentemente de la capacidad de fijar y translocar carbono, tanto para continuar el crecimiento del año como para acumular reservas en la parte aérea y radical. La reducción del sistema radical limita la capacidad de explorar el suelo y adquirir agua y nutrientes durante esa temporada de crecimiento. Esto, sumado a una retranslocación incompleta de nitrógeno debido a que las hojas enfermas caen con mayor cantidad de nitrógeno, reduce las reservas de carbono y de nitrógeno para iniciar el crecimiento y la capacidad de adquirir recursos desde el suelo al inicio de la temporada siguiente.

Sistemas de evaluación de tierras y elaboración de modelos de aptitud de uso agrícola, para distintos escenarios climáticos, en un sector de la subregión pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP) y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs) : maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III) y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos

La productividad primaria neta aérea (PPNA) y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variación espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variación y con herramientas de monitorización facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorización de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variación de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospección de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetación. Segundo, se presentan modelos de estimación de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variación espacial de la PPNA fue explicada por la precipitación a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aumentó con la precipitación media. Entre escalas, la variación espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacionó con variables ambientales de meses previos diferentes según los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y según las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequía, fertilización, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos específicos. La estimación de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosintética y la no fotosintética resultó precisa a lo largo de un año. Los resultados aportan información acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subhúmedos y representan un avance en la estimación de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos

Exudados radicales y su efecto en la arquitectura radical de Arabidopsis thaliana

La arquitectura radical es de vital importancia para la nutrición y performance de las plantas. Está determinada genéticamente y recibe gran influencia del ambiente. En esta tesis se evaluó el efecto de los exudados radicales en la determinación de la arquitectura radical. Se trabajó en condiciones de esterilidad con plantas de Arabidopsis thaliana ecotipos Ler y Col en placas de Petri ubicadas en un cuarto de crecimiento con luz y temperatura controlada. Se incluyeron tratamientos con agregado de carbón activado (CA), asumiendo que este compuesto retiene parte de los exudados radicales. Se incluyeron experimentos con una y tres plantas por placa y con tratamientos de dosis de fósforo. En los ensayos con una planta por placa, se observó que cuando crecían con CA presentaban menos raíces laterales (38 por ciento en Ler y 27 por ciento en Col) y más largas (83 por ciento en Ler y 96 por ciento en Col). Los responsables de esta respuesta habrían sido los metabolitos secundarios, que disminuyeron su concentración en un 90 por ciento cuando se agregó CA. En los ensayos con tres plantas y utilizando a la planta central como objetivo, se observó que las raíces de ambos ecotipos evitaban la competencia con las plantas de diferente ecotipo invadiendo la zona de crecimiento de la planta del mismo ecotipo cuando crecían con alta disponibilidad de fósforo (P) y sin presencia de CA. Cuando las plantas crecieron con CA o sin (P), no se observó ninguna modificación en la disposición de las raíces en el espacio. Estos resultados indicarían que los metabolitos secundarios están implicados en la identificación de la identidad de las raíces vecinas y en la regulación de la disposición de las raíces laterales en el espacio, en respuesta a la presencia de otras raíces laterales.

Sistema de observaciones fenológicas y fenométricas para la calibración de modelos fisiológicos de rendimiento

p.99-108

Sistemas de evaluación de tierras y elaboración de modelos de aptitud de uso agrícola, para distintos escenarios climáticos, en un sector de la subregión pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP)y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs): maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III)y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Eficiencia in vitro de antagonistas de Rhizoctonia solani y Sclerotium rolfsii y análisis camparativo de distintos modelos de crecimiento

p.59-65

Estudios preliminares para la elaboración de modelos de respuesta a la aplicación de fósforo en el sud este bonaerense, bajo condiciones de invernáculo

p.47-55

Evaluación de terneza de reses de novillos Hereford bajo distintos modelos de invernada en el partido de Carlos Casares

p.77-85

Modelación agropecuaria mediante programación lineal a partir de modelos Monte Carlo para el partido de Guaminí (Pcia. de Buenos Aires)

p.147-154

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.