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

Estimación del número y distribución de los ambientes para la evaluación de rendimiento en cultivares de soja

El objetivo más importante de los programas de Mejoramiento Genético Vegetal es optimizar la productividad de los cultivos. Por otra parte, la cantidad de recursos económicos disponibles para la conducción de estos programas es limitada. Entonces, se necesita de una estrategia de evaluación que permita seleccionar aquellas líneas experimentales superiores en determinados ambientes con un presupuesto acotado. Los objetivos de este trabajo fueron (i) Estimar el número de ambientes necesarios para lograr detectar una diferencia mínima significativa (DMS) deseada de 250 kg ha-1, y (ii) Establecer un criterio para seleccionar aquellos ambientes que permitan realizar la evaluación de manera eficiente. Los datos utilizados en este estudio se obtuvieron de las bases de datos generadas por la compañía Coop. Criadero Santa Rosa y por la 'Red Nacional de Evaluación de Cultivares de Soja' ((ECSO). Se utilizaron los datos correspondientes al grupo de madurez IV cultivado durante cuatro campañas (2006/07 a 2009/10) en las Subregiones II-4, II-5 y II-6. El número de ambientes necesarios para detectar la DMS deseada se ubicó entre 5 y 10. Los resultados del Análisis de Conglomerados no permitieron dividir al mega-ambiente estudiado en subgrupos de ambientes homogéneos, ya que las asociaciones entre estos no fueron consistentes a través de las campañas. Sin embargo, pequeños grupos de ambientes (formados por 2 o 3 de ellos) tuvieron interacción genotipo × ambiente (IGA) similar a lo largo de las campañas en las que participaron.

Effect of agricultural management and weeds on feeding groups of nematode in Soybean

p.71-81

Determining the irrigated area under center - pivots systems in the southewestern of Buenos Aires Province (Argentina) employing satellite images

p.109-119