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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
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://boletines.cerzos-conicet.gob.ar/numeros-anteriores/
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