Capacidad de suministro de potasio en suelos agrícolas argentinos

p.53-61

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.

Contenido de nitrógeno en grano de trigo y cebada cervecera ante condiciones contrastantes de fuente - destino en post - antesis

Trigo y cebada son cultivos con un alto grado de difusión a nivel mundial. Ambos son importantes como especies cultivables debido a la utilidad que poseen sus granos. El principal destino de trigo es la industria harinera y el de cebada la industria maltera. Estas industrias requieren que el grano posea un porcentaje de proteína determinado. El objetivo general del trabajo fue analizar en forma comparada para trigo y cebada las variaciones en el porcentaje de nitrógeno en el grano ante modificaciones en la relación fuente - destino en post-antesis. Los factores considerados en el análisis fueron (i) un cultivar de trigo y cebada, (ii) dos niveles contrastantes de disponibilidades de nitrógeno en suelo a siembra (57 kg N ha-1, N0; 130 kg N ha-1, N1), (iii) variaciones en la relación fuente - destino (F:D) a lo largo del período de llenado (7, 14, 21 y 28 días desde antesis), dadas por (iii.1) sin modificación en la relación fuente - destino (control), (iii.2) incremento en la disponibilidad de recursos por grano mediante desespiguillado (tratamiento DE), (iii.3) disminución parcial en el tamaño de la fuente foliar actual (defoliación de todas las hojas verdes del cultivo con excepción de la hoja bandera, tratamiento HB), y (iii.4) supresión total en el tamaño de la fuente foliar actual (defoliación de todas las hojas verdes, tratamiento SH). El desespiguillado en trigo aumentó el porcentaje de nitrógeno en grano (PNG) independientemente del momento en el cual se realizó dicho tratamiento, y con mayor efecto en la situación NO que N1. En cebada, solo el tratamiento DE 7 generó incrementos en el PNG respecto al control. Por consiguiente, la limitación por nitrógeno post-antesis fue mayor en trigo que en cebada y se evidenció hasta estados intermedio - avanzados del período de llenado. Los tratamientos de defoliaciones parciales o totales no presentaron diferencias en PNG con respecto a la situación control en ningún momento del periodo de llenado en el que se realizó el tratamiento en ninguno de los cultivares. La respuesta del PNG a los cambios F:D de granos provenientes del vástago principal fue semejante a la de los granos de los macollos.

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.