Enviromic prediction enables the characterization and mapping of Eucalyptus globulus Labill breeding zones

Germano Costa Neto Jose Crossa (2024)

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Forest Tree Breeding Genomic Relationship Matrix Genomic Selection Best Linear Unbiased Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA FOREST TREES BREEDING MARKER-ASSISTED SELECTION MYRTACEAE EUCALYPTUS GLOBULUS

Response of African sorghum genotypes for drought tolerance under variable environments

Hussein Shimelis Baloua Nébié (2023)

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Additive Main Effect and Multiplicative Interaction Best Linear Unbiased Estimates Drought Tolerance Indices CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ABIOTIC STRESS DROUGHT TOLERANCE SORGHUM GENOTYPES

A novel method for genomic-enabled prediction of cultivars in new environments

Osval Antonio Montesinos-Lopez Brandon Alejandro Mosqueda González Jose Crossa (2023)

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Genomic Best Linear Unbiased Prediction Gains in Accuracy Genomic Prediction Novel Methods CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOTYPE ENVIRONMENT INTERACTION METHODS ENVIRONMENT

Efficacy of plant breeding using genomic information

Osval Antonio Montesinos-Lopez Alison Bentley Carolina Saint Pierre Leonardo Abdiel Crespo Herrera Morten Lillemo Jose Crossa (2023)

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Genomic Selection Genomic Prediction Genomic Best Linear Unbiased Predictor CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PLANT BREEDING GENOMICS MARKER-ASSISTED SELECTION ENVIRONMENT

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023)

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Master thesis

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Improving hybrid rice breeding programs via stochastic simulations: number of parents, number of hybrids, tester update, and genomic prediction of hybrid performance

Roberto Fritsche-Neto Marlee Labroo (2024)

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Genomic Prediction Reciprocal Recurrent Selection Heterotic Pools CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA STOCHASTIC MODELS RICE HYBRIDS GENETIC IMPROVEMENT GENETIC GAIN BREEDING PROGRAMMES

QTL mapping and genomic prediction of resistance to wheat head blight caused by Fusarium verticillioides

XUECAI ZHANG Yong Zhang (2022)

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Fusarium Head Blight Resistance Fusarium verticillioides QTL Mapping Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA FUSARIUM QUANTITATIVE TRAIT LOCI MAPPING TRITICUM AESTIVUM

Algorithmic differentiation of linear mixed models with variance-covariance structures

Fernando Henrique Toledo Jose Crossa Juan Burgueño Keith Gardner Rosa Angela Pacheco Gil (2023)

Conference object

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MATHEMATICAL MODELS ALGORITHMS LINEAR MODELS

Exploring GWAS and genomic prediction to improve Septoria tritici blotch resistance in wheat

Admas Alemu Abebe Pawan Singh Aakash Chawade (2023)

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Septoria Tritici Blotch Wheat Breeding Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDIES MYCOSPHAERELLA GRAMINICOLA DISEASE RESISTANCE WHEAT PLANT GROWTH

Maintenance of UK bread baking quality: Trends in wheat quality traits over 50 years of breeding and potential for future application of genomic-assisted selection

Nick Fradgley Alison Bentley Keith Gardner Stéphanie M. Swarbreck (2023)

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Sustainable Food Systems Genomic Prediction Genome-Wide Association Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT BREEDING MARKER-ASSISTED SELECTION VARIETIES FOOD SYSTEMS QUALITY