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Toma de datos e instrumentos de analisis
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Toma de datos e instrumentos de analisis

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Toma de datos e instrumentos de analisis Presentation Transcript

  • 1. Toma de Datos e instrumentos de AnálisisI Taller para Fitomejoradores de América Latina de la Alianza Global para la Ciencia del Arroz (GRiSP) Cali, 20 al 22 de Febrero de 2010 Edgar A. Torres, Daniel Cruz and Luis E. Berrio
  • 2. Identificacion de sitios de evaluacion Relevancia: En general el CIAT yFLAR creen en el concepto del HotSpot. Que son sitios en los cuales sepueden identificar claramentediferencias genotipicas. Buenos colaboradores: Concapacidad, responsabilidad yrecursos para hacer el trabajo. Buenas Facilidades : De facilacceso, riego, ausencia de otrosestreses, buen manejo agronomico,sembras de manera correcta, etc. Representativo: Para ensayos derendimiento; en una regiónproductora de arroz representativade un mercadoFor yield, evaluation;in a rice producer regionrepresentative of a market
  • 3. Diseño Experimental No se utilizan diseños experimentalesespeciales durante la selección porpedigrí; materiales experimentales ytestigos en forma regular-series contestigos. En F2 600 plantas por familia y 6000plantas por cruce. Tres variedadestestigos y variedades comerciales al azar. F3 a F6… dos hileras de 5 metros Diseños aumentados en la evaluaciónde S1 y viveros de observación. Seishileras de 5 metros. Bloques completos y Alfa latices enensayos preliminares y ensayosavanzados de rendimiento ….12 to 20 m2 Estabilidad y Adaptabililidad utilizandoAMMI Ningún diseño especial en pruebassemi-comerciales
  • 4. Caracteres evaluados Se utiliza el sistema estandar deevaluación Julio 1996 4th Ed.para la mayoria de los caracteres. BL (pag.8) Escala diferente para Sogata Para componentes de rendimiento :Doberman and Fairhust 2000. pag. 176-179. Centro Blanco Contenido de Amilosa . NIR Calidad de Molino: McGill #1, 2muestras de 1 kg o 162 gr.Tolerancia a retraso de cosecha.Tolerancia a bajas temperaturas
  • 5. Metodo estandar para la evaluacion de la tolerancia a Tagosodes orizicolus Percent of Dead Mechanical damage (SES pag. 29) Plants 1 3 5 7 9 0 1 3 5 7 9 10 1 3 5 7 9 20 1 3 7 9 9 30 3 3 7 9 9 40 3 5 9 9 9 50 5 7 9 9 9 60 7 7 9 9 9 70 9 9 9 9 9 80 9 9 9 9 9 90 9 9 9 9 9 100 9 9 9 9 9
  • 6. Promedio del rendimiento de grano entero (%) y clasificación decuatro variedades en tres tratamientos de cosecha. FLAR, Palmira, 1997Variedad Cosecha A tiempo1 Retrasada 2 Remojo3 CalificacionBR-IRGA 409 62.6 38.0 44.2 Tolerante (T)FEDEARROZ 50 60.7 53.3 43.1 Tolerante (T)CICA 8 59.2 31.8 25.0 Mod. Tolerante (MT)IR 22 62.5 19.1 20.3 Susceptible (S) 1 Madurez fisiologica / 2 Campo po 16 dias / 3 A tiempo y remjo por 2 horas
  • 7. Metodo estandar para la evaluación del retraso de cosechaA tiempo Estrés ( remojo)Cosecha a tiempo (20-24% humedad) IgualLimpieza y secado (12-13% humedad) IgualMuestras de 125 gr. Remojo en agua, 28oC por 2 horas Secado a 12-13% de humedad. AutomatizadoDescascarado, pulido y clasificado en un IgualMcGill # 2Calcular % grano entero IgualComparar con las muestras en estres Comparar con las muestras no estresadas fuente: FLAR.
  • 8. Distribucion del grano entero (%) en una poblacion de RIL’s. Palmira 2009 80 70 60 50Frequency (%) 40 On time 30 SP TP Delayed SP TP 20 10 0 0-5 5.5-10 10.5-15 15.5-20 20.5-25 25.5-30 30.5-35 35.5-40 40.5-45 45.5-50 50.5-55 55.5-60 60.5-65 Whole Grain (%)
  • 9. Evaluación de la tolerancia al frio en germinación (FLAR) Temperatura. 14oC Testigos Susceptible y Tolerante Testigos en condiciones normales Tres reps. 35 sem/rep BCA Coleoptile Categoria % Semillas germinadas con coleoptilos ≥ 5 mmAltamente susceptible 0-20Susceptible 21-40Intermedia 41-60Tolerante 61-80Altamente Tolerante 81-100
  • 10. Cold tolerance evaluation at seedling stage 21 days after seeding Temp. 5oC - 32 hours Susceptible and Tolerant Checks Three reps. 17 seedlings /rep Complete random
  • 11. Evaluacion de la tolerancia al frio en la fase de floracion (FLAR)• Emision de la panicula •Tres reps. Dos plantas/rep•Temp. 5oC - 24 horas •Dos ambientes: Baja temperatura y normal• Testigos •Indice de tolerancia • Diseño aumentado
  • 12. Evaluación del Centro Blanco 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
  • 13. Escala para la evaluación del Centro Blanco en muestras pequeñas, 5 gramos. Media Muestra 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 Clas. Pond. 1 3 1 1 1.4 Muy Malo 2 1 2 2 1.6 Muy Malo 3 5 0.0 Excelente 4 3 1 1 0.6 Bueno 5 4 1 0.4 Bueno 6 1 1 1 1 1 3.0 Muy Malo 7 4 1 0.2 Bueno
  • 14. Manejo de los datos CRUCE Cada investigador maneja un sistema… VG BL1 BL2 BL3 FL LSC BS NBL GD FL HB CB AMY FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-1-7-1//FL00147-8P-6-excel 15P-M FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-1-7-1//FL00147-8P-6- 3 4 4 3 76 5 3 3 1 95 7 * 15P-M 3 4 4 3 76 5 3 3 1 95 7 * FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-1-7-1//FL00147-8P-6- Tenemos un equipo en biometria 15P-M FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 1 2 1 1 81 3 3 3 3 100 5 0.4 28.1Myriam Cristina Duque y Juan Cuasquer 15P-M FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 3 2 2 2 76 5 3 3 3 98 5 **quienes nos asisten con el diseño de 15P-M 3 2 2 2 76 5 3 3 3 98 5 ** FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6-experimentos, validacion de datos y 15P-M 3 2 1 1 78 5 3 3 1 98 5 **análisis estadisticos. FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 15P-M 1 3 3 2 77 3 3 3 1 95 3 * FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 15P-M 1 3 2 2 85 3 1 3 3 107 5 * Utilizamos SAS como nuestro sistema FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 15P-M 3 2 2 3 77 5 3 3 1 98 5 0.4 27.3estandar bajo una licencia academica FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-3-3//FL00147-8P-6- 15P-M 3 2 2 3 77 5 3 3 1 100 5 0.4 27.3 FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-4-2//FL00147-8P-6- 15P-M 3 2 1 2 76 5 3 3 1 98 5 * Para datos historicos, informacion de FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-4-2//FL00147-8P-6- 15P-M 3 3 1 1 76 3 1 3 1 100 5 *cruzas, liberación de variedades, avance FL00147-8P-6-15P-M/CT17238-1-1-1-2-4-4-2//FL00147-8P-6- 15P-M 3 3 1 1 76 3 1 3 1 100 5 *generacional utilizamos un viejo sistema FL00147-8P-6-15P-M/Cocodrie//FL05372-7P-1-2P-1P-M 3 3 4 4 76 3 5 3 3 88 5 0.4 26.9en Dbase, Access y Excel. FL00147-8P-6-15P-M/Cocodrie//FL05372-7P-1-2P-1P-M 3 3 2 1 72 3 3 3 5 88 5 0.4 27.5 FL00147-8P-6-15P-M/Cocodrie//FL05372-7P-1-2P-1P-M 3 2 1 1 76 3 3 3 1 90 5 0.6 26.7 Esfuerzos para implementar ICIS, LIMS, FL00147-8P-6-15P-M/Cocodrie//FL05372-7P-1-2P-1P-M 3 2 1 1 76 3 3 3 1 91 5 0.6 26.7Codigos de Barras, Medicionesautomatizadas.REB
  • 15. Herramientas enDesarrollo por el IRRI-International Rice Information SystemIRIS- ICIS Mobile: Sistema para coleccionde datos en tablets- R/Crop Stat: Herramienta para elanalisis estadistico. Con las funcionesdel Crop/STAT pero en el lenguajeabierto R- PB Tool: Herramienta para analisisestadistico de datos, simple. Analisisen un sitio y multi-ambiental- DMAS: Herramienta para el analisisde estructura de poblaciones y analisisde asociación utilizando modeloslineares
  • 16. Conclusiones del Grupo: Metadata • Agronomic practices• Program• Project – Fertilization (type, time, dosage)• Study name – Cropping density• Study type – Cropping configuration• Study ID – Harvest area• Study Description• Crop establishment• Transplanting date •Design• Sowing date •Number of genotypes •Number of replicates• Season •Number of blocks/rep• Year •Number of design rows• Site name •Number of rows/rep• Site ID •Number of design columns• Ecosystem •Number of columns/rep• Country name •Plot size• Coordinating center •Number of checks• Study coordinator
  • 17. Informacion del Genotipo• Name• Designation• GID• Group (indica, japonica, tropical japonica, basmati, aus)• Type (inbred, hybrid, NIL, F2, F3 …)• Key characteristics (aromatic, low chalkiness, short grain…)• Known major genes/QTLs (blast, sub1, pop1…)• Parentage• Breeder(s)• Institute(s)• Source• Link to preliminary test (i.e. IRRI RYT 2012)
  • 18. Informacion del Sitio• Site description • Soil characteristics – Site ID – Type – Site Name – Texture – Type (field, lab, – pH glasshouse etc.) – Salinity/EC – Manager /contact – Organic C&N – Latitude – Altitude • Climatic characteristics – Elevation – Min and max temperature – Administrative zone – Daily rainfall (Village, county, country) – Daily radiation – Nearest meteorology – Humidity station – Wind speed
  • 19. Lista de Caracteres medidos en RYT
  • 20. Genotipado• Genotype all met lines• Will use SNP genotyping (GBS)
  • 21. Toma de Datos• Field-book generation – Data manager: create the genotype list – Biometrician: generate the field layout – Data manager: create the field-book including printing the barcodes• Use hand-held recorder• Need an online submission system -REB
  • 22. Calidad de los datos• Phenotypic data – Data collector: trait range – Data manager: trait range – Biometrician: Outlier detection, study quality evaluation• Genotypic data – Data collector – Biometrician• Parentage – Breeder: parentage and breeding history – Data manager: check against the information in IRIS
  • 23. Diseño Experimental• Local checks to be used in each site• Common genotypes tested across sites should not be less than 15• Use most appropriate design in each site – Alpha when site is more homogeneous – Row-column when site is more heterogeneous – Augmented or partially replicated design for first stage – For complicated design randomization will be generated by biometrician• If number of genotypes is greater than 15, do not use RCB• Different randomization for each site
  • 24. Manejo de la Información• IRIS – Web ready• Data to be stored in the local database – Raw and derived data• Data to be uploaded to the IRIS central database – Well curated raw data – Derived data from the best analytical model – Summary results (BLUEs, BLUPs, sem)• Database for high density genotyping and environment data• Integrate IRIS with databases for genotyping and environment variables
  • 25. Analisis de los Datos (conducidos por el Biometrista)• Single site – Linear model for the chosen design (Breeder) – Detailed spatial analysis; Breeding value/genetic merit prediction (Biometrician)• Multi-site – Two-stage weighted analysis (Breeder) – Stability analysis (ANOVA/regression based) (upon request) – Breeding value/genetic merit prediction – Detailed GE characterization (AMMI, GGE)• Selection decision (Breeder) – Specific adaptation – Wide adaptation• GE analysis of categorical data (count, percentage, and score data)
  • 26. Herramientas de Analisis• User-friendly analytical tools for breeders – R/CropStat – PBTool• Powerful tools – ASREML – GeneStat• Specialized tools to be developed – Multi-trait selection index
  • 27. Conclusiones• Unificar criterios en terminos de variables y diseños experimentales• Automatización de la colecta de datos• Nuevas herramientas mas poderosas para analisis de datos• Interacción entre mejorador, experto en datos y biometrista• Problemas con el lenguaje