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Biodiversidad en las ciudades: el caso de las epífitas vasculares

Demetria Martha Mondragón Chaparro MARTHA PATRICIA MORA FLORES (2022, [Artículo])

Cada vez más hay un reconocimiento del valor de las ciudades como reservorios de biodiversidad. ¿Qué tanto se resguardan las especies?, dependerá del grupo de organismos que se trate; por ello, nos dimos a la tarea de averiguar cuántas especies de epífitas vasculares se encuentran presentes en la ciudad de Oaxaca de Juárez, México, encontrando solo seis especies, todas pertenecientes al género Tillandsia (Bromeliaceae), siendo T. recurvata la más abundante y mejor distribuida dentro de la ciudad. Ahora queda por investigar, que factores pudieran explicar esta baja diversidad.

BROMELIACEAE CONSERVACION OAXACA PLANTAS EPIFITAS BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

La flora electrónica de México “eFloraMEX”: un sueño para los botánicos

MARIA VICTORIA SOSA ORTEGA Diego Angulo (2023, [Artículo])

La flora electrónica de México “eFloraMEX” documenta las especies de plantas vasculares nativas. Para iniciarla, se publicó en su portal la lista florística con aproximadamente 29,000 especies, representando el punto de partida del proyecto. La flora electrónica de México contendrá información e imágenes sobre las especies, así como claves de identificación y tratamientos taxonómicos. Taxónomos especialistas en grupos de plantas colaborarán en su desarrollo, coordinados por los comités editorial, ejecutivo y bioinformático. La eFloraMEX es un esfuerzo conjunto, por lo que cualquier taxónomo o institución interesada podrá participar.

BIODIVERSIDAD PLANTAS NATIVAS PLANTAS VASCULARES TAXONOMIA BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) TAXONOMÍA VEGETAL TAXONOMÍA VEGETAL

Using an incomplete block design to allocate lines to environments improves sparse genome-based prediction in plant breeding

Osval Antonio Montesinos-Lopez ABELARDO MONTESINOS LOPEZ RICARDO ACOSTA DIAZ Rajeev Varshney Jose Crossa ALISON BENTLEY (2022, [Artículo])

Genomic selection (GS) is a predictive methodology that trains statistical machine-learning models with a reference population that is used to perform genome-enabled predictions of new lines. In plant breeding, it has the potential to increase the speed and reduce the cost of selection. However, to optimize resources, sparse testing methods have been proposed. A common approach is to guarantee a proportion of nonoverlapping and overlapping lines allocated randomly in locations, that is, lines appearing in some locations but not in all. In this study we propose using incomplete block designs (IBD), principally, for the allocation of lines to locations in such a way that not all lines are observed in all locations. We compare this allocation with a random allocation of lines to locations guaranteeing that the lines are allocated to

the same number of locations as under the IBD design. We implemented this benchmarking on several crop data sets under the Bayesian genomic best linear unbiased predictor (GBLUP) model, finding that allocation under the principle of IBD outperformed random allocation by between 1.4% and 26.5% across locations, traits, and data sets in terms of mean square error. Although a wide range of performance improvements were observed, our results provide evidence that using IBD for the allocation of lines to locations can help improve predictive performance compared with random allocation. This has the potential to be applied to large-scale plant breeding programs.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Bayes Theorem Genome Inflammatory Bowel Diseases Models, Genetic Plant Breeding