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dc.contributor.author
Gallardo, Jimena Alicia  
dc.contributor.author
Gallo, Cristian Andrés  
dc.contributor.author
Zappacosta, Diego Carlos  
dc.contributor.author
Echenique, Carmen Viviana  
dc.date.available
2023-08-22T14:57:10Z  
dc.date.issued
2020-05  
dc.identifier.citation
Gallardo, Jimena Alicia; Gallo, Cristian Andrés; Zappacosta, Diego Carlos; Echenique, Carmen Viviana; Algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del modo reproductivo de Eragrostis curvula en base a marcadores moleculares; Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Boletín Electrónico del Cerzos; 34; 5-2020; 12-14  
dc.identifier.issn
2422-7447  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/208871  
dc.description.abstract
A la hora de realizar una investigación, es fundamental contar con métodos simples, cuali o cuantitativos, que faciliten las tareas y permitan ahorrar tiempo, esfuerzos e insumos. Para la determinación precisa del modo reproductivo de Eragrostis curvula es menester utilizar técnicas citoembriológicas, que son laboriosas, requieren de la colección de sacos embrionarios en los estadíos adecuados y, por lo tanto, consumen tiempo. Es por ello que en nuestro estudio, se vislumbró la posibilidad de aplicar técnicas de minería de datos (datamining), utilizando algoritmos de aprendizaje automático, a fin de determinar la posibilidad de predecir el modo reproductivo de E. curvula en base a la presencia o ausencia de un marcador molecular. Eragrostis curvula, vulgarmente llamada pasto llorón, es una planta originaria de Sudáfrica, naturalizada en zonas semiáridas y de suelos arenosos de Argentina, donde se la ha utilizado como forrajera y fijadora de médanos. Nuestro grupo de trabajo la utiliza como especie modelo para el estudio de su modo reproductivo, que puede ser sexual o por apomixis. En la reproducción sexual la formación de semillas se logra a partir de la unión (fecundación) de los gametos femeninos y masculinos, generando progenies de plantas genéticamente diversas. En la apomixis, en cambio, no hay intercambio de gametos, ya que los embriones de las semillas se forman a partir de la ovocélula misma, que no experimenta reducción meiótica, por lo tanto contienen embriones genéticamente idénticos a la planta madre. Esta forma de reproducción clonal por semillas puede aportar múltiples beneficios para el mejoramiento genético vegetal, a través de la obtención de híbridos permanentes, preservando caracteres multigénicos complejos y fijando características deseables a través de la semilla. Su introducción en maíz, trigo, arroz, sorgo y otros cultivos permitiría propagar híbridos en forma clonal, perpetuando el vigor en forma indefinida...  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
ALGORITMO  
dc.subject
APOMIXIS  
dc.subject
ERAGROSTIS CURVULA  
dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas  
dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas  
dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS  
dc.title
Algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del modo reproductivo de Eragrostis curvula en base a marcadores moleculares  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2023-06-28T15:16:42Z  
dc.journal.number
34  
dc.journal.pagination
12-14  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
Bahía Blanca  
dc.description.fil
Fil: Gallardo, Jimena Alicia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Gallo, Cristian Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Zappacosta, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina  
dc.journal.title
Boletín Electrónico del Cerzos  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://boletines.cerzos-conicet.gob.ar/wp-content/uploads/nro-anterior/34-2020.pdf  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://boletines.cerzos-conicet.gob.ar/numeros-anteriores/