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RAFAEL CERVANTES DUARTE RUBEN ANTELMO MORALES PEREZ JOSE EDUARDO VALDEZ HOLGUIN (2003, [Artículo])
Se estimó la productividad primaria (pp) vía fluorescencia natural en la bahía de La Paz durante octubre de 1996, marzo, abril, mayo, junio, julio, septiembre, noviembre de 1997, y enero de 1998. simultáneamente a los registros de pp se realizaron perfiles verticales de temperatura (CTD) para determinar la estructura de la columna de agua, y de los cuales se estimó el índice de estratificación (_) de 0 a 100 m de profundidad. Durante primavera se observaron los valores promedio más altos de pp (16 mg C m-3 h-1) y valores bajos de _ (50 J m-3) que corresponden a una columna de agua casi homogénea. En contraste, en las subsecuentes estaciones (verano y otoño), la pp decreció a valores mínimos (2 y 5 mg C m-3 h-1), mientras que _ se incrementó significativamente (249 y 347 J m-3). Los resultados indican que existe una dependencia lineal de la pp y la mezcla en la columna de agua (r2 = 0.62, p<0.05) durante los meses de verano. Periodos con una alta estratificación tienden posiblemente a inhibir la fertilización de la capa superficial, mientras que una columna de agua bien mezclada facilita el proceso de fertilización. Por lo tanto, es evidente que en la Bahía de La Paz la estratificación asume un papel importante como mecanismo que controla la pp y explica parcialmente la variabilidad estacional observada en la bahía.
Materia orgánica Producción primaria La Paz Fluorescencia natural BIOLOGÍA Y QUÍMICA
JEHIEL ZACIL RETANA ARELLANO (2023, [Tesis de maestría])
"El Golfo de Ulloa (GU) es un ecosistema de gran importancia socioeconómica y ecológica por su abundancia de recursos; se encuentra localizado en la costa occidental de Baja California Sur (BCS) bajo la influencia de la Corriente de California (CC). Debido a las artes de pesca empleadas en la zona, existe la interacción incidental con especies que no son el objetivo de la pesca, tal es el caso de las tortugas marinas, todas ellas sujetas a protección especial en la legislación nacional e internacional, sin embargo, a la fecha se desconoce una medición puntual de estas interacciones en el área; al respecto, en el presente trabajo se caracterizaron y dimensionaron las interacciones entre la actividad pesquera realizada con chinchorros y dos especies de tortugas marinas en la zona; para ello se consideró la información obtenida durante el censo pesquero de 2015 así como también la base de datos con información de avistamientos e interacciones de tortugas marinas con las actividades extractivas de la pesca realizada de junio 2015 a julio de 2016. Sobre la base de la información analizada, se registraron 5,661 chinchorros, de los cuales, el 95 % cumple con las medidas autorizadas en los permisos de pesca correspondientes. Por su parte, se registraron 458 avistamientos de tortugas marinas, de los cuales, el 56 % correspondió a tortuga amarilla y el resto a tortuga verde. Las interacciones de las tortugas con los sitios activos de pesca se categorizaron como: (1) viva sin enredo; (2) muerta sin enredo; (3) viva con enredo; y (4) muerta con enredo. Considerando ambas especies y estas categorías, para el periodo analizado, se observaron 85 registros, de los cuales, seis correspondieron a la categoría 1; cinco en la categoría 2; 42 en la categoría 3; y 32 en la categoría 4. Se determinó que la tortuga verde presentó mayor interacción (68.23 %) con respecto a la tortuga amarilla, con registros máximos en junio para ambas especies. Sobre estos registros, se creó un índice de interacción de artes de pesca y las tortugas marinas (IIAT), con el cual, se observó que el área de alto riesgo y daño dentro de la ZRP es muy reducida (<1 % del área total). Adicionalmente, a través de un análisis de probabilidad de Poisson se determinó que es considerablemente más probable (≈30 %) observar una tortuga viva y sin enredo que en cualesquiera de las otras tres categorías para las que se calculó una probabilidad máxima de observación de ≈12 % por cada cuadrante de 10 x 10 km..."
"The Gulf of Ulloa (GU) is an ecosystem of significant socioeconomic and ecological importance due to its abundance of resources. It is located on the western coast of Baja California Sur (BCS) and is influenced by the California Current (CC). Due to the fishing methods used in the area, there is bycatch with species that are not the target of fishing, such as sea turtles, all of which are subject to special protection under national and international legislation. However, there has been no specific measurement of these interactions in the area. In this study, the interactions between fishing activities using seine nets and two species of sea turtles in the area were characterized and quantified. The information obtained during the 2015 census and the database containing information on sea turtle sightings and interactions with fishing activities from June 2015 to July 2016 was considered. Based on the analyzed information, 5,661 seine nets were recorded, of which 95 % complied with the authorized measures in the corresponding fishing permits. Additionally, 458 sea turtle sightings were recorded, with 56 % corresponding to yellow turtles and the rest to green turtles. The interactions of turtles with active fishing sites were categorized as: (1) alive without entanglement; (2) dead without entanglement; (3) alive with entanglement; and (4) dead with entanglement. Considering both species and these categories, 85 records were observed during the analyzed period, of which six corresponded to category 1, five to category 2, 42 to category 3, and 32 to category 4. It was determined that the green turtle had a higher interaction rate (68.23 %) compared to the yellow turtle, with peak records in June for both species. Based on these records, an index of interaction between fishing gear and sea turtles (IIAT) was created. It was observed that the area of high risk and damage within the ZRP (Fishery Refuge Area) is very small (<1 % of the total area). Additionally, a Poisson probability analysis determined that it is considerably more likely (≈30 %) to observe an alive without entanglement turtle than in any of the other three categories, for which the maximum observation probability was ≈12 % for each 10 x 10 km quadrant..."
tortuga marina, captura incidental, pesca y conservación, refugio pesquero Sea turtle, bycatch, fishing and conservation, Fishery Refuge Area CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS PECES Y FAUNA SILVESTRE PROTECCIÓN DE LOS PECES PROTECCIÓN DE LOS PECES
The generation challenge programme platform: Semantic standards and workbench for crop science
Richard Bruskiewich Guy Davenport Mathieu Rouard Reinhard Simon Samart Wanchana Trushar Shah Victor Jun Ulat Andrew Farmer Pankaj Jaiswal Mark Wilkinson David Marshall Alyssa Collins (2008, [Artículo])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CROP IMPROVEMENT GENETIC RESOURCES PLANT BREEDING BIODIVERSITY COMPUTER APPLICATIONS DIGITAL TECHNOLOGY DATA PROCESSING
Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])
Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES
Sundeep Kumar Reyaz Mir Pawan Kulwal UTTAM KUMAR suneel kumar Shailendra Sharma Ravinder Singh Amit Singh Dr. Subhash Bhardwaj Manoj Prasad Kuldeep Singh (2022, [Artículo])
Indian Wheat Genomics Initiative Genomic Selection CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT GENETIC RESOURCES MARKER-ASSISTED SELECTION GENE BANKS STRESS ABIOTIC STRESS BIOTIC STRESS
Jode Edwards Sarah Hearne (2023, [Artículo])
Homozygous Lines CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENETIC DIVERSITY (AS RESOURCE) GENETIC RESOURCES ZEA MAYS GENOTYPING DOUBLED HAPLOIDS SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISMS
Editorial: Sorghum and pearl millet as climate resilient crops for food and nutrition security
Palak Chaturvedi Mahalingam Govindaraj Govindan Velu Wolfram Weckwerth (2022, [Artículo])
Climate Smart Crops Foxtail Millet CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BREEDING FINGER MILLET FOOD SECURITY SETARIA ITALICA GENETIC RESOURCES PEARL MILLET SORGHUM
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
Jingyi Wang Chaonan Li Long Li Matthew Paul Reynolds Jizeng Jia Xinguo Mao Ruilian Jing (2023, [Artículo])
Association Analysis Elite Genetic Resources Map‐Based Clones Protein Phosphatase 2C CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DROUGHT GENETIC RESOURCES PROTEINS WHEAT WILTING
Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])
Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION