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Resumen
In an asexually reproducing hybrid such as banana (Musa spp.), the assessment of clones in the short term is limited because replications are frequently unavailable in the proper number. The aim of this work is to propose the Multiple Factor Analysis of Mixed Data (MFAmix) as a tool for establishing objective criteria to identify banana clones that preserve variability for qualitative and quantitative variables. In the long term, the aim is [ver mas...]
 
En un híbrido de reproducción asexual como banana (Musa spp.), la evaluación de los clones en el corto plazo es limitada debido a que generalmente no se cuenta con el número adecuado de repeticiones. El objetivo de este trabajo es aplicar la técnica de Análisis Factorial Múltiple de Datos Mixtos (AFMmix) como una herramienta para establecer criterios objetivos de manera de identificar clones de banana que preserven la variabilidad de los [ver mas...]
 
dc.contributor.authorDel Medico, Maria Paula
dc.contributor.authorTenaglia, Gerardo Carlos
dc.contributor.authorLavalle, Andrea
dc.contributor.authorVitelleschi, María Susana
dc.contributor.authorPratta, Guillermo Raúl
dc.date.accessioned2021-10-06T12:07:43Z
dc.date.available2021-10-06T12:07:43Z
dc.date.issued2021-07
dc.identifier.issn1852-6233 (Online)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/10428
dc.identifier.urihttps://sag.org.ar/jbag/project/vol-xxxii-issue-1-2/
dc.description.abstractIn an asexually reproducing hybrid such as banana (Musa spp.), the assessment of clones in the short term is limited because replications are frequently unavailable in the proper number. The aim of this work is to propose the Multiple Factor Analysis of Mixed Data (MFAmix) as a tool for establishing objective criteria to identify banana clones that preserve variability for qualitative and quantitative variables. In the long term, the aim is the development of a banana germplasm bank. MFAmix was applied on a population composed of 124 banana clones collected from different farmers’ fields and four controls. Two groups of variables related to the agronomic aptitude of the clones were evaluated, one composed of nine quantitative variables, and the other, composed of three dichotomous qualitative variables. A Selection Index (SI) was built from the MFAmix coordinates in order to rank the clones and select a subset that allows to preserve the existing genetic variability. The first two axes of MFAmix explained a 49.47% of the total data variability. The set of the banana clones was successfully characterized based on quantitative and qualitative variables. In the long term, the creation of a banana germplasm bank should consider the height and diameter of the plant, the rachis bunch weight and the hands weight, and the qualitative variable plant leafiness.eng
dc.description.abstractEn un híbrido de reproducción asexual como banana (Musa spp.), la evaluación de los clones en el corto plazo es limitada debido a que generalmente no se cuenta con el número adecuado de repeticiones. El objetivo de este trabajo es aplicar la técnica de Análisis Factorial Múltiple de Datos Mixtos (AFMmix) como una herramienta para establecer criterios objetivos de manera de identificar clones de banana que preserven la variabilidad de los caracteres cualitativos y cuantitativos. A largo plazo, el objetivo es desarrollar un banco de germoplasma de banana. Se aplicó el AFMmix a una población de 124 clones de banana recolectados de diferentes campos de productores y cuatro testigos comerciales. Se evaluaron dos grupos de variables relacionadas con la aptitud agronómica de los clones, uno compuesto por nueve caracteres cuantitativos, y el otro, por tres caracteres cualitativos dicotómicos. Se construyó un Índice de Selección (IS) a partir de las coordenadas del AFMmix de manera de ordenar a los clones de banana para seleccionar un subconjunto de ellos que permita conservar la variabilidad genética existente. Los dos primeros ejes del AFMmix explicaron un 49,47% de la variabilidad total de los datos. Se caracterizó satisfactoriamente al conjunto de clones de banana a través de las variables cuantitativas y cualitativas. A largo plazo, en la creación de un banco de germoplasma de banana se debe considerar a la altura y diámetro de la planta, al peso del raquis y peso de las manos, y al carácter cualitativo frondosidad de la planta.
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isoenges_AR
dc.publisherSociedad Argentina de Genéticaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceBAG. Journal of basic and applied genetics 32 (1) : 25-42. (July 2021)es_AR
dc.subjectMusaceaees_AR
dc.subjectMultivariate Analysiseng
dc.subjectAnálisis Multivariantees_AR
dc.subjectGermplasmeng
dc.subjectGermoplasmaes_AR
dc.subjectBananaseng
dc.subjectBananoes_AR
dc.subjectColecciones de Material Genéticoes_AR
dc.subjectGermplasm Collectionseng
dc.subjectCloneses_AR
dc.subject.otherAsexual Hybrideng
dc.titleAnalysis of mixed data to select bananas clones (Musa SPP.) to be included in a germplasm bankeng
dc.titleAnálisis de datos mixtos para seleccionar clones de banana (Musa SPP.) a ser incluidos en un banco de germoplasma
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishVersioneng
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.description.origenIPAF NEAes_AR
dc.description.filFil: Del Medico, Ana Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Tenaglia, Gerardo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región Noreste. Área de Investigación Para la Agricultura Familiar (AIPAF-NEA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue, Departamento de Estadística; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Vitelleschi, María Susana. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones de la Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Pratta, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentinaes_AR
dc.subtypecientifico


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