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CLAVES PARA LA TOMA DE BUENAS DECISIONES EN LOS
PROGRAMAS DE MEJORAMIENTO GENÉTICO
Myriam Cris...
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Contenido
Qué busca un fitomejorador?
Experimentos de campo
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Qué busca un fitomejorador?
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Cómo lo hace?
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genotipos (progenitores y
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Ronald A. Fisher
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Causas:
-Variación natural (Características genéticas del material)
-Aspectos ambientales.
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en el campo, sobre material genético y/o algunos
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Heterogeniedad espacial, temporal,
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Se necesitan 9 parcelas, en grupos de 3
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2. Replicación
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3. Aleatorización (validez)
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µ1 µ2 µ3 µ4
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Cómo construímos evidencia suficiente?
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Buenos datos:
• Bajo error experimental
Buen control local de las
condiciones ambientales
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En conclusion:
Las repeticiones permiten evaluar el error el error experimental.
Pocas repeticiones gen...
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Cualquier diseño estándar puede ser aumentado.
Sin embargo, la mayoría de discusiones han sido enfocada...
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Datos originales Testigos
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1 Hardin T 4020
2 Hardin T 4414
3 Hardin T 3571
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• Varios autores señalan que los BAF no son
eficientes para la estimación de parámetros
genéticos y fen...
MC Duque E -- CIAT
Anexo
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• A los experimentadores les gusta conocer cuántas veces
un tratamiento control es replicado en cada bl...
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• Para un solo tratamiento control, el número de
replicaciones del tratamiento control en cada bloque e...
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COCHRAN W. G., COX G. M.
(1980)
Diseños Experimentales. Trillas.
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ESTRUCTURA DE DATOS OBLIGATORIA - BAF VARIABLES ..
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Ensayos y datos confiables: Clave para la toma de buenas decisiones en los programas de mejoramiento, por Myriam Cristina Duque

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Ensayos y datos confiables: Clave para la toma de buenas decisiones en los programas de mejoramiento, por Myriam Cristina Duque

  1. 1. ENSAYOS Y DATOS CONFIABLES: CLAVES PARA LA TOMA DE BUENAS DECISIONES EN LOS PROGRAMAS DE MEJORAMIENTO GENÉTICO Myriam Cristina Duque E. Centro Internacional de Agricultura Tropical Comité Técnico del FLAR para la Zona Tropical Agosto 2013
  2. 2. MC Duque E -- CIAT Contenido Qué busca un fitomejorador? Experimentos de campo Componentes fundamentales de la Investigación Agrícola Principio del Análisis Estadístico VIOFLAR
  3. 3. Qué busca un fitomejorador? Material genético disponible Cómo lo hace? MC Duque E -- CIAT
  4. 4. Experimentación extensiva ! Observación detallada Evaluación de múltiples genotipos (progenitores y progenies) Selección en varios niveles generacionales Análisis estadístico específico Conocimientos en Genética Cuantitativa (*) Dr. Ronald L. Phillips Prof. Genomica, U. de Minnesota. El Mejoramiento Genético de Plantas (*) es un enfoque multidisciplinario MC Duque E -- CIAT
  5. 5. Ronald A. Fisher http://www.memagazine.org/backissues/membersonly/july04/features/onestep/onestep.html Evaluación de los efectos de los tramientos en los experimentos en el campo y de variabilidad natural asociada a ellos. Experimentación extensiva en el campo ... Fisher RA. 1926 The arrangement of field experiments.” Journall of the ministry of agriculture of Great Britain 33:503-513 MC Duque E -- CIAT Sentido común: lógica Objetividad Estadística Diseño Experimental Se busca: Dónde? Cómo se manifiesta?
  6. 6. Error Experimental : Causas: -Variación natural (Características genéticas del material) -Aspectos ambientales. -Eventos ocurridos fuera del control razonable del investigador. -Errores en la medición Diferencias: variabilidad entre unidades experimentales : Experimentos de campo Error Experimental. ( Area=  producción = ) ? MC Duque E -- CIAT NO! HAY QUE CUANTIFICARLO!
  7. 7. MC Duque E -- CIAT Esfuerzos organizados para adquirir conocimientos, en el campo, sobre material genético y/o algunos modificadores de su fenotipo. Organizado : Protocolo definido por escrito, con vocabulario preciso y claro. • Reflexión, aclarar dudas,…. • Posibles variantes y curso de acción. • Evita omisiones. • ESTANDARIZACIÓN. • Estimación de los recursos requeridos: • Área • Mano de obra • Insumos Experimentos de campo ... ... Comparativos!
  8. 8. http://www.memagazine.org/backissues/membersonly/july04/features/onestep/onestep.html Confianza en experimentos comparativos de genotipos? 4. Incluir puntos de referencia Experimentos de campo ... Ronald A. Fisher Fisher RA. 1926 “The arrangement of field experiments.” Journall of the ministry of agriculture of Great Britain 33:503-513 1. Control local de las condiciones ambientales 2. Replicación (estimación de la varianza del error experimental) 3. Aleatorización (validez) Componentes fundamentales de la IA: MC Duque E -- CIAT
  9. 9. •1. Control local de las condiciones ambientales Heterogeniedad espacial, temporal, manejo, o elementos constitutivos. Objetivo: Genotipos sembrados en un área de relativa homogeneidad (bloques) Tiene efectos físicos y matemáticos (análisis). Ablocamiento eficiente: reducir el error experimental y resultados libres de “efectos confundidos” . MC Duque E -- CIAT
  10. 10. MC Duque E -- CIAT Ablocamiento •1. Control local de las condiciones ambientales
  11. 11. •1. Control local de las condiciones ambientales MC Duque E -- CIAT Se necesitan 9 parcelas, en grupos de 3
  12. 12. MC Duque E -- CIAT http://www.corredordeconservacion.org/index.php?doc=pagina.php&paginasId=30&catId=116&subcatId= •1. Control local de las condiciones ambientales
  13. 13. MC Duque E -- CIAT 2. Replicación Conocer la reproducibilidad de los resultados (varios eventos bajo el mismo protocolo)= varianza experimental G E N O T I P O S REPLICACIONES Números reales
  14. 14. MC Duque E -- CIAT 3. Aleatorización (validez)
  15. 15. MC Duque E -- CIAT 4. Incluir puntos de referencia Tipo Especificaciones Lo que se desea obtener Controles comerciales, Progenitores, Controles: S, T… Ej: Capacidad productiva alta y tolerante al frio Ej: Con capacidad productiva similar a la de los cotroles comerciales
  16. 16. MC Duque E -- CIAT Números reales G E N O T I P O S REPLICACIONES 4. Incluir puntos de referencia Cómo nos sentimos si el control commercial es ? Cómo nos sentimos si el control commercial es ?
  17. 17. MC Duque E -- CIAT µ H0 : µ1= µ2 = µ3= µ4=µ µ1 µ2 µ3 µ4 H1: al menos, algún par de promedio es distinto de los restantes •Principio del análisis estadistico Si los datos conforman una evidencia suficiente ( según criterio estadístico ), puede RECHAZAR H0, y por consiguiente H1 será ACEPTADA. Si los datos no constituyen evidencia suficiente ( según criterio estadístico ) usted no puede rechazar H0.
  18. 18. MC Duque E -- CIAT Qué busca un fitomejorador?Recordemos : µ H0 : µ1= µ2 = µ3= µ4=µ µ1 µ2 µ3 µ4 H1: NO todas son iguales Entonces ??? Cuál es la estrategia lógica? Según esto, busca aceptar o rechazar H0 ?
  19. 19. MC Duque E -- CIAT Cómo construímos evidencia suficiente?
  20. 20. MC Duque E -- CIAT Buenos datos: • Bajo error experimental Buen control local de las condiciones ambientales • Buenas y oportunas mediciones Excelente manejo agronómico • Buena estimación del error experimental Replicaciones Ablocamiento adecuado Adecuada selección de unidades experimentales • Evaluación precisa e insesgada de los genotipos Aleatorización Buenas conclusiones= Buenos datos + buen análisis estadístico + buena interpretación Cómo construímos evidencia suficiente?
  21. 21. MC Duque E -- CIAT En conclusion: Las repeticiones permiten evaluar el error el error experimental. Pocas repeticiones generalmente dan altos ee. A mayor número de repeticiones más justa estimación. (Si hay buen DE). El diseño experimental, usando ablocamiento correcto, permite cuantificar la variación entre los bloques y eliminarla de la variación al interior de los tratamientos, percibiendo mejor el efecto de ellos. Ambas estrategias ayudan a consolidar la fortaleza de los datos y a obtener evidencias.
  22. 22. MC Duque E -- CIAT Experimentos de campo ... • Para:identificar fortalezas y debilidades del material genético de interés. • Tan importante como el material genético de alta calidad, es disponer de información (VERAZ!) sobre sus características. • La información sobre los genotipos representa oportunidades económicas para el sector agrícola. !! • El cuerpo de información válida sobre los genotipos es un activo, al igual que lo es el germoplasma. • Experimentos bien diseñados aseguran el uso eficiente del dinero invertido en la investigación sobre material genético
  23. 23. http://www.vincon.com/es/haz-el-arroz-no-la-guerra.htmlMC Duque E -- CIAT Muchas gracias por su atención y por favor sigan este consejo al pie de la letra … “y de la imagen”
  24. 24. MC Duque E -- CIAT VIOFLAR Muchos genotipos ! Temprano en el proceso… Objetivo: información para todos!!!!. Bloques aumentados de Federer Sujeto a muchas restricciones.
  25. 25. MC Duque E -- CIAT II IIII 1 3 4 2 4 2 3 1 2 1 3 1 4 10 56 9 8 7 14 1115 13 12 16 20 21 19 18 17 EJEMPLO: Arreglo espacial de un Diseño BAF prueba control
  26. 26. MC Duque E -- CIAT Cualquier diseño estándar puede ser aumentado. Sin embargo, la mayoría de discusiones han sido enfocadas sobre diseños de bloques completos al azar (BAF), Cuadrado Latino y Bloques Incompletos (Látices y otros), ya que son los más ampliamente usados por los mejoradores. BAF: Bloques Aumentados de Federer. La estimación de efectos de bloque y error experimental se hace con respecto a las líneas control (replicadas). Los efectos de bloque estimados, son usados para ajustar los valores observados de las líneas de prueba y el error experimental es usado para probar la significancia de las diferencias. Bloques aumentados de Federer
  27. 27. MC Duque E -- CIAT Datos originales Testigos bloque genot Tipo peso 1 Hardin T 4020 2 Hardin T 4414 3 Hardin T 3571 1 Kato T 3860 2 Kato T 3865 3 Kato T 3674 1 Sibley T 4098 2 Sibley T 4060 3 Sibley T 4283 3 Sibley T 3952 1 Weber T 4440 2 Weber T 3835 3 Weber T 4154 Valores Ajustados Genot Estimate StdErr Lower Upper bloque peso dif Harlon 3163.19 295.68 2464 3862.4 1 3250 -87 Rampage 3720.19 295.68 3021 4419.4 1 3807 -87 Steele 3981.19 295.68 3282 4680.4 1 4068 -87 T_ Egg 2082.19 295.68 1383 2781.4 1 2169 -87 Vinton 3784.19 295.68 3085 4483.4 1 3871 -87 Vinton 81 3751.19 295.68 3052 4450.4 1 3838 -87 BSR101 4218.19 295.68 3519 4917.4 2 4244 -26 Coles 4122.19 295.68 3423 4821.4 2 4148 -26 Hark 4358.19 295.68 3659 5057.4 2 4384 -26 Mandarin 3480.19 295.68 2781 4179.4 2 3506 -26 Norsoy 3264.19 295.68 2565 3963.4 2 3290 -26 W_ Black 2993.19 295.68 2294 3692.4 2 3019 -26 Bert 4707.63 293.90 4013 5402.6 3 4595 113 Hodgson_78 4279.63 293.90 3585 4974.6 3 4167 113 Lakota 4135.63 293.90 3441 4830.6 3 4023 113 Leslie 4069.63 293.90 3375 4764.6 3 3957 113 Man_ 507 2547.63 293.90 1853 3242.6 3 2435 113 Hardin 4001.67 158.36 3627 4376.1 . . . Kato 3799.67 158.36 3425 4174.1 . . . Sibley 4126.41 139.66 3796 4456.7 . . . Weber 4143.00 158.36 3769 4517.5 . . . Estadísticas Descriptivas bloque n mean cv stderr var std min max 1 4 4104.50 5.96 122.31 59841.00 245 3860 4440 2 4 4043.50 6.59 133.19 70959.00 266 3835 4414 3 5 3926.80 7.74 135.95 92408.70 304 3571 4283 genot n mean cv stderr var std min max Hardin 3 4001.67 10.54 243.53 177914.33 422 3571 4414 Kato 3 3799.67 2.87 62.85 11850.33 109 3674 3865 Sibley 4 4098.25 3.36 68.91 18994.92 138 3952 4283 Weber 3 4143.00 7.31 174.74 91597.00 303 3835 4440 Bloques aumentados de Federer
  28. 28. MC Duque E -- CIAT • Varios autores señalan que los BAF no son eficientes para la estimación de parámetros genéticos y fenotípicos debido a la baja precisión de sus estimaciones. • Pero, son útiles para la selección de familias en etapas iniciales de los programas de mejoramiento genético, ya que en ellos se aplica una moderada presión de selección. Bloques aumentados de Federer
  29. 29. MC Duque E -- CIAT Anexo
  30. 30. MC Duque E -- CIAT • A los experimentadores les gusta conocer cuántas veces un tratamiento control es replicado en cada bloque, tal que se maximice la eficiencia por observación, para hacer las comparaciones entre tratamientos de prueba y tratamientos control? • Este valor está dado, redondeado al entero superior, por: √(tc + b – 1) √(tp) tc b ; con tp > tc + b - 1 en donde: tc : # tratamientos control, b : # bloques tp : # tratamientos de prueba. tc tp b reps 5 <113 4 1 5 113<=tp<313 4 2 10 <277 4 1 10 277<=tp<769 4 2 Bloques aumentados de Federer
  31. 31. MC Duque E -- CIAT • Para un solo tratamiento control, el número de replicaciones del tratamiento control en cada bloque está dado, redondeado por el entero superior, por: √(tp/b) en donde: tc : 1, b : # bloques tp : # tratamientos de prueba. tc tp b reps 1 <9 4 1 1 9<=tp<24 4 2 1 24<=tp<48 4 3 ... Bloques aumentados de Federer
  32. 32. MC Duque E -- CIAT COCHRAN W. G., COX G. M. (1980) Diseños Experimentales. Trillas. Mexico. pp 661 DISEÑO DE EXPERIMENTOS. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS PARA EL ANÁLISIS Y DISEÑO DE INVESTIGACIONES Thomson Learning. México. pp 666 ROBERT . O. KUEHL, 2000 Scott R. A. Milliken G. A. 1993. A SAS program for analyzing augmented randomized complete block designs. Crop Science 33:865-867
  33. 33. ESTRUCTURA DE DATOS OBLIGATORIA - BAF VARIABLES .. BLOQUE PARCELA NRO. LINEA DESIGNACION TIPO CODIFICACION flor t/ha 1 1 105 FL10978-2P-6-1P-1P-M L FL10978-2P-6-1P-1P-M 99 4.7 1 2 126 FL11042-1P-1-2P-1P-M L FL11042-1P-1-2P-1P-M 93 5.8 1 3 254 FL10081-29P-2-2P-1P-M L FL10081-29P-2-2P-1P-M 100 5.8 1 4 269 TESTIGO LOCAL -1 (FD174) T TL1 106 5.1 1 5 18 FL10891-9P-1-1P-3P-M L FL10891-9P-1-1P-3P-M 105 6.1 Formatos
  34. 34. MC Duque E -- CIAT PASAPORTE CONSECUTIVO Categoría Designación CQ tejido 1 LP FL12375-18-10 2 57 LP FL12375-25-105 114 58 LP FL12375-25-106 116 59 LP FL12375-25-109 118 2 LP FL12375-18-11 3 184 P1 IRGA 424 367 196 P2 SILEWAH 391 188 T1 L 2825 CA 375 189 T2 L 3616 376 DATOS FENOTIPICOS CONSECUTIVO Ambiente de prueba Peso de Grano 1 C.Nat 3.92 1 Frio 0.00 57 C.Nat 4.42 57 Frio . 58 C.Nat 3.79 58 Frio 1.05 59 C.Nat 3.37 59 Frio 2.80 2 C.Nat 5.88 2 Frio 3.13 184 C.Nat 3.58 184 C.Nat 3.72 184 Frio 0.16 184 Frio 0.54 196 C.Nat 6.28 196 C.Nat 5.23 196 Frio 4.84 196 Frio 5.35 CODIFICACIÓN INDICES COMBINADOS

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