Preliminary dissection of grain yield and related traits at differential nitrogen levels in diverse pre-breeding wheat germplasm through association mapping

Achla Sharma Juan Burgueño Prashant Vikram Nitika Sandhu Satinder Kaur Parveen Chhuneja (2023, [Artículo])

Plant Nitrogen Use Efficiency Pre-Breeding Lines Genome-Wide Association Study Marker Trait Association CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT PRE-BREEDING BREEDING LINES NITROGEN LANDRACES GENETIC MARKERS

CIMMYT Eastern Africa early- to intermediate maturity maize breeding pipelines (EA-PP1)

Yoseph Beyene Andrew Chavangi Manje Gowda Suresh L.M. Vijay Chaikam Anani Bruce Berhanu Tadesse Ertiro Walter Chivasa Aparna Das Juan Burgueño Jose Crossa Prasanna Boddupalli (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE BREEDING LINES MARKET SEGMENTATION HYBRIDS GERMPLASM

Genetic effects of Rht-B1b and Rht-D1b dwarfing alleles on plant height and agronomic traits of bread wheat (Triticum aestivum L.) breeding lines

Zine El Abidine Fellahi Abderrahmane Hannachi Susanne Dreisigacker deepmala sehgal Hamenna Bouzerzour (2023, [Artículo])

Pleiotropic Effects Reduced Height Genes CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PLANT HEIGHT TRITICUM AESTIVUM YIELD COMPONENTS ALLELES BREEDING LINES

A major yellow rust resistance QTL on chromosome 6A shows increased frequency in recent Norwegian spring wheat cultivars and breeding lines

Min Lin Sebastian Michel Hermann Buerstmayr sridhar bhavani Morten Lillemo (2023, [Artículo])

Wheat Yellow Rust Adult Plant Resistance Genome-Wide Association Study CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA RUSTS QUANTITATIVE TRAIT LOCI SPRING WHEAT BREEDING LINES

Molecular pre-breeding in wheat physiology

David González-Diéguez (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT PRE-BREEDING MOLECULAR GENETICS MARKER-ASSISTED SELECTION INTROGRESSION

Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Artificial neural networks in the estimation of reference evapotranspiration

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2011, [Artículo])

Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas

Evapotranspiración Redes neuronales artificiales Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Análisis metodológico de la distribución espacial de la precipitación y la estimación media diaria

Methodological analysis of the spatial distribution of rainfall and the average daily stimation

MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS WALDO OJEDA BUSTAMANTE CARLOS DIAZ DELGADO KHALIDOU MAMADOU BA (2011, [Artículo])

El objetivo del trabajo consistió en mostrar un análisis metodológico geoestadístico, para generar un patrón espacial de la lluvia, asociado a la precipitación media diaria. Caracterizar y conocer la distribución espacial de la precipitación, también conocida como “campo de tormenta” y asociarla a un modelo de distribución o sustituirla por una precipitación media por métodos convencionales, es un reto importante en estudios de las ciencias del agua. La metodología propuesta requiere de la construcción de un variograma, elaborado por un ajuste de datos experimentales de un campo de tormenta, que sirva como base para generar la distribución espacial de la lluvia con la aplicación del método geoestadístico del “krigeado”.

Agricultura Agua de lluvia Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Psicología y suicidio

Graciela Gordillo Castillo (2024, [Artículo, Artículo])

La importancia de visualizar al suicidio desde diferentes aristas, replanteando algunos de los estigmas depositados en él, preguntar si se trata de una competencia como sociedad su abordaje y comprensión antes de intentar su prevención y conocer parte del trabajo del psicoterapeuta en el acompañamiento con el paciente suicida.

Psicología Suicidio Acompañamiento Prevención Psicoterapia MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

Attribute selection impact on linear and nonlinear regression models for crop yield prediction

JUAN FRAUSTO SOLIS WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2014, [Artículo])

Efficient cropping requires yield estimation for each involved crop, where data-driven models are commonly applied. In recent years, some data-driven modeling technique comparisons have been made, looking for the best model to yield prediction. However, attributes are usually selected based on expertise assessment or in dimensionality reduction algorithms. A fairer comparison should include the best subset of features for each regression technique; an evaluation including several crops is preferred. This paper evaluates the most common data-driven modeling techniques applied to yield prediction, using a complete method to define the best attribute subset for each model. Multiple linear regression, stepwise linear regression, M5' regression trees, and artificial neural networks (ANN) were ranked. The models were built using real data of eight crops sowed in an irrigation module of Mexico. To validate the models, three accuracy metrics were used: the root relative square error (RRSE), relative mean absolute error (RMAE), and correlation factor (R). The results show that ANNs are more consistent in the best attribute subset composition between the learning and the training stages, obtaining the lowest average RRSE (86.04%), lowest average RMAE (8.75%), and the highest average correlation factor (0.63).

Cultivos alimenticios Predicción Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Pronóstico del riego en tiempo real

WALDO OJEDA BUSTAMANTE JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO HELENE EMMI KARIN UNLAND WEISS (2000, [Libro])

Este documento es producto de los trabajos realizados por el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, durante la implantación del sistema de pronóstico del riego en tiempo real (SPRITER) en los distritos de riego 075 (río Fuerte) y 076 (Valle del Carrizo). El sistema SPRITER cuenta con una base de datos actualizada diariamente, con información de consumo de agua de los cultivos, padrón de cultivos, características hídricas de los suelos y geometría de las parcelas, características hidráulicas de la red de distribución (puntos de control y tomas granja), restricciones de volúmenes de agua y superficies por cultivo, demandas evapotranspirativas y precipitación. Estas dos últimas son estimadas por estaciones meteorológicas automatizadas que conforman una red agrometeorológica que monitorea las variables meteorológicas a intervalos de tiempo menores de una hora. Este proyecto fue apoyado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.

Riego Predicción CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA