[EstudiantesMatemática] Martes 11 de Junio, Seminario del IESTA (SIESTA)

[Martin Reiris - CMAT]

Hola Gabriel,

son muy interesantes esos seminarios. Tal vez podríamos postearlos en la
página del CMAT como los otros seminarios y se anuncia automáticamente. No
sé cómo estás para subirlos tu (tal vez no te de la gana pero igual
pregunto :)). Hay un formulario electrónico nuevo muy sencillo. Santiago
Martinchich está a cargo, y te puede explicar si tienes ganas. Solo eso
Gabriel.

Saludos y gracias por los seminarios!

M,

On Thu, Jun 6, 2019 at 10:56 AM <gillanes en cmat.edu.uy> wrote:

> Distribuyo info del seminario del IESTA.
> Saludos!
>
> El próximo seminario organizado por el IESTA será el Martes 11 de Junio a
> las 14:00 horas en la sala de reuniones (Eduardo Acevedo 1139).
>
> El seminario estará a cargo de* Bettina Lado*
> FAGRO, quién presentará:
> *Ejemplos del uso de los Modelos Mixtos en Mejoramiento Genético Vegetal*
> *Resumen*
> Los modelos mixtos se han convertido en una herramienta muy poderosa en
> los estudios de asociación genética en plantas y animales. La ventaja de
> estos modelos en el área del mejoramiento es su capacidad de manejar datos
> desbalanceados y su simplicidad para estimar valores de variables
> relevantes en individuos, utilizando toda la información disponible. La
> información genética (marcadores moleculares) se incluye en los modelos a
> través de matrices de varianza-covarianza calculadas como matrices de
> similitud genética entre individuos. También puede incluirse información
> ambiental y/o de varias variables de interés ampliando las matrices de
> varianza-covarianza incluyendo matrices de correlación entre ambientes o
> variables. Finalmente, estos modelos son útiles en la predicción de la
> mejor combinación de individuos para obtener una mejor descendencia en base
> a la información genética. En este trabajo se utilizaron datos históricos
> del programa mejoramiento de trigo de Uruguay proveniente de 35 ambientes
> (5 localidades en 5 años), 1495 líneas experimentales evaluadas para
> rendimiento y 695 líneas evaluadas para caracteres de calidad panadera de
> trigo. Se compararon modelos que incluyen información de varias variables o
> ambientes en la predicción de nuevos individuos e individuos con
> información parcial (individuos con información en algunas variables y no
> en otras). Estos modelos se compararon con modelos que predicen una única
> variable y modelos que predicen una variable como la media en el conjunto
> de ambientes. Los resultados muestran que el comportamiento de nuevos
> individuos es mejor predecirlo utilizando modelos de un solo carácter, así
> como reducir la interacción entre ambientes y predecir con modelos que
> utilizan medias entre grupos de ambientes más correlacionados entre sí. En
> cambio, los modelos que incluyen información de varios ambientes y
> variables mostraron ser útiles para la optimización de recursos de un
> programa de mejoramiento, prediciendo líneas en ambientes en los que no han
> sido evaluadas o para variables de alto costo o difícil medición,
> utilizando información de ambientes o caracteres correlacionados,
> respectivamente. Por otro lado, también se predijeron las mejores cruzas
> entre individuos considerando o no la varianza genética entre ambos padres.
> Para la variable rendimiento los cruzamientos seleccionados considerando
> únicamente el desempeño de los padres fueron prácticamente los mismos que
> los cruzamientos seleccionados considerando además la varianza genética
> entre ambos padres. Esto no ocurrió para las variables de calidad panadera,
> dónde hubo diferencias en los cruzamientos seleccionados por ambos métodos.
> Recuerden que todas las presentaciones y el programa tentativo de las
> próximas charlas está disponible en https://github.com/natydasilva/SIESTA
> Se agradece la difusión y esperamos puedan participar.
> Saludos,
> Natalia
>
> _______________________________________________
> Listaestudiantes mailing list
> Listaestudiantes en cmat.edu.uy
> http://www.cmat.edu.uy/cgi-bin/mailman/listinfo/listaestudiantes
>


-- 
Prof. Agr. de Matemática, FCien - UR.
http://www.cmat.edu.uy/docentes/reiris-ithurralde-martin
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://www.cmat.edu.uy/pipermail/listaestudiantes/attachments/20190606/d56854d2/attachment.html>