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Planificación y análisis de ensayos multiambientales, análisis de la interacción genotipo por ambiente

COORDINADOR DEL CURSO

Prof. Catalina Amendola UNNOBA

DOCENTE

Est. Beatriz Masiero

DESTINATARIOS

Ingenieros Agrónomos, Biólogos, Investigadores, asesores y docentes de universidades interesados en la temática.

REQUISITOS

Título universitario

OBJETIVOS

  • Presentar un paquete metodológico de diseño, sistematización y análisis de redes de ensayos multi-ambientales comparativos de cultivares y otro tipo de tratamientos.
  • Proveer de herramientas para el análisis de la interacción genotipo por ambiente.
  • Intercambiar experiencias y capacidades para formar criterios para la realización y análisis de las redes de ensayos comparativos de cultivares, incrementando las capacidades de los agentes participantes.

PROGRAMA

Redes de ensayos multi-ambientales.
Objetivos de series de experimentos.
Planificación.
Diseño, exploración y análisis de ensayos individuales.
Problemas en el registro de datos.
Análisis de la interacción genotipo por ambiente.
Interpretación de métodos univariados
Interpretación de métodos multivariados

BIBLIOGRAFÍA

– ALPHA+ 2.2. A program for generating alpha designs and resolvable row-column designs. CSIRO, Australia and Biomathematics & Statistics Scotland.
– Balzarini,M. and Macchiavelli, R. Mixed AMMI Models for Studying Genotype-Environment Interaction Patterns. No publicado
– Brancourt-Hulmel, M.; C Lecomte. Effect of environmental variates on genotype x environment interaction of winter wheat: A comparison of biadditive factorial regression to AMMI. Crop Science; Mar/Apr 2003; 43, 2.
– Crossa J., Gauch H.G. and Zobel R.W. 1990. Adittive main effects and multiplicative interaction analysis of two international maize cultivars trials. Crop Science. 30: 493-500.
– Fraschina J. 1996. Métodos estadísticos para el análisis de la interacción genotipo-ambiente y de la estabilidad de rendimiento en trigo. Tesis de M. Sc. UN de Mar del Plata.
– Fraschina J., Masiero B., Bainotti C. y Salines J. 2004. Red de evaluación de líneas de trigo próximas a inscripción. Actas del VI Congreso Nacional de Trigo. Bahía Blanca, pp 21-22.
– Gauch H.G. 1988. Model selection and validation for yield trials with interactions. Biometrics 44: 705-707.
– Gauch HG, Zobel RW (1996) AMMI analysis of yield trials. In: Kang, MS, Gauch HG (eds) Genotype by environment interaction,CRC press, Inc.
– Gilmour A. R., Cillis B. R. y Verbyla A. P. 1997. Accounting for natural and extraneous variation in the analisis of field experiments. Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics. Vol. 2, nº 3, pp 269-293.
– InfoStat. Software Estadístico Manual del Usuario Versión 2008
– Kovalevski L. y Masiero B. 2005. Análisis de la correlación espacial en ensayos comparativos de trigo con el programa SAS. Presentado en el XXXIII Coloquio de la Sociedad Argentina de Estadística. Villa Giardino 5-7 de Octubre de 2005.
– Lin C.S., Binns M.R. and Leffkovitch L.P. 1986. Stability analysis: Where do we stand? Crop Science 26: 894-900.
– Shukla G.K. 1972. Some statistical aspects of partitioning genotype-environmental components of variability. Heredity 23: 237-245.
– Masiero, B. Aplicación del método GGE biplot en el análisis de la interacción genotipo ambiente. Presentado en la IX Reunión científica del Grupo Argentino de Biometría. La Rioja 30 de setiembre –2 de octubre de 2004
– Masiero, Baigorri, Piatti, Bodrero, Vicentini, Peltzer, Weilenmann, Villar, Gutheim. Genotype environment interaction of maturity group IV y VI cultivars in the argentine pampean region VII World soybean research conference. IV International soybean prossesing and utilization conference. III Congreso brazileiro de soja. Foz do Iguazú. Brazil. 29 de febrero al 5 de marzo de 2004.
– Masiero, B. y Castellano, S. 1991. Programa para el análisis de la interacción genotipo-ambiente usando el procedimiento IML de SAS. Actas Primer Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística. Valparaíso, Chile.
– Masiero B. y Fraschina J. 1997. Procedimiento para el análisis conjunto de series de experimentos comparativos de genotipos. Actas del XX Coloquio Argentino de Estadística. Mar del Plata.
– Masiero, B. Fuentes, F. Componentes de variación en ensayos de la red nacional de evaluación de cultivares de soja 2004/05. Información para Extensión Nº 97. Septiembre 2005.
– Patterson H.D. and Williams E.R. (1976). A new class of resolvable incomplete block designs. Biometrika, 63, 83-92.
– Piepho H. P.. Analysis of individual breeding trials. Notes of course. Design and Analysis of Multi-environment Trials: Conventional and QTL-based Methods. Zaragoza (Spain), 12-23 September 2005.
– SAS (r) 9.1 (TS1M3) Copyright (c) 2002-2003 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
– Williams E. 2005. Design of individual breeding trials. Notes of course. Design and Analysis of Multi-environment Trials: Conventional and QTL-based Methods. Zaragoza (Spain), 12-23 September 2005.
– Yan W., Hunt L A., Sheng Q. and Slavnics Z. 2000. Cultivar evaluation and megaenvironment investigation based on GGE Biplot. Crop Sci. 40: 597-605.

CARGA HORARIA

24 horas

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Inicio: 13 de agosto
Tres clases presenciales, los días 13, 14 y 15 de agosto de 9 a 17 horas.
Sede: Pergamino

EVALUACIÓN

Presentación y Exposición de trabajo final de análisis de experimentos.

INFORMES

Por mail a: cursosposgrado@unnoba.edu.ar
Teléfonos: 0236-4407750 (interno 12500) – Junín | 02477-409500 (interno 21201) – Pergamino