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Smith, Margaret E.; Castillo, Fernando G.; Gómez, Francisco

doi:10.1023/a:1017510529440

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“…El mejoramiento genético del maíz ha sido una de las líneas de investigación agrícola de mayor consistencia y dinamismo en México (Guillén et al, 2000); en el mejoramiento de maíces criollos se han utilizado métodos de mejoramiento genético como la hibridación, selección y la recombinación (Smith et al, 2001;Pérez et al, 2002).…”

Section: Introductionunclassified

Fotosíntesis y calidad fisiológica de genotipos de maíz criollo mejorado

Ávila Uribe,

Ruiz Torres,

Rincón Sánchez

et al. 2008

Agraria

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En el mejoramiento de maíces criollos en México se ha utilizado la hibridación, selección y recombinación como métodos de mejoramiento genético. Sin embargo, una buena opción para el mejoramiento de maíces criollos es el aprovechamiento de la heterosis para rendimiento. En este estudio se evaluó el desempeño fotosintético y la calidad fisiológica de siete genotipos de maíz criollo mejorado, obtenidos bajo diferentes estrategias de selección y mejoramiento genético. El trabajo se llevó a cabo en un invernadero en Saltillo, Coah., México. Las variables evaluadas fueron: tasa de asimilación de CO2, conductancia estomática, CO2intercelular, transpiración y relación CO2intercelular y CO2 ambiental; longitud de plúmula y radícula, el índice de velocidad de emergencia como prueba de vigor, por ciento de emergencia como ensayo de viabilidad, además del peso fresco y seco. Se encontraron diferencias estadísticas para la tasa de asimilación de CO2y para la transpiración, no siendo así para el resto de las variables. Los materiales criollos presentaron mayor capacidad en el mesófilo para fijar CO2que los mejorados. Las poblaciones criollas tuvieron mayor longitud de plúmula y de raíz así como mayor contenido de materia seca que los mejorados, debido a que los genotipos mejorados están adaptados a condiciones benéficas, como riegos y aplicación de todos los insumos, mientras que los criollos resisten ambientes adversos como el temporal, además de ser eficientes en la producción de materia seca y en la fijación de CO2.

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Fotosíntesis y calidad fisiológica de genotipos de maíz criollo mejorado

Ávila Uribe,

Ruiz Torres,

Rincón Sánchez

et al. 2008

Agraria

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“…We found that the hierarchical approach allowed for robust results leading to reliable mean comparisons on farms. These PPB programs have been set up worldwide on different species (Ceccarelli et al, 2000;Smith et al, 2001;Virk et al, 2005), including in western countries (Mendes Moreira et al, 2008;Chable et al, 2008;Dawson et al, 2011;Rivière et al, 2013). This was possible because the farms shared a common experimental design and the number of environments in the network was large.…”

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confidence: 99%

“…(Dawson et al, 2008). This method has already been shown to be very effective (Ceccarelli et al, 2000;Smith et al, 2001;Virk et al, 2005). In participatory selection, farmers do the selection in early generations in collaboration with researchers (Witcombe et al, 1996).…”

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confidence: 99%

“…In addition, farmers are involved in the decision process leading to empowerment and new governance of the seed system (Bonneuil and Demeulenaere, 2007;Morris and Bellon, 2004). These PPB programs have been set up worldwide on different species (Ceccarelli et al, 2000;Smith et al, 2001;Virk et al, 2005), including in western countries (Mendes Moreira et al, 2008;Chable et al, 2008;Dawson et al, 2011;Rivière et al, 2013).…”

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Hierarchical Bayesian Modeling for Flexible Experiments in Decentralized Participatory Plant Breeding

Rivière¹,

Dawson

Goldringer³

et al. 2015

Crop Science

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Decentralized participatory plant breeding (PPB) is a method for creating new varieties adapted to agroecology based systems. Selection is decentralized in the target environments and relies on collaboration between farmers, Non Governmental Organizations (NGOs), and researchers. In the wheat PPB project studied, the decentralization was extensive as each farmer participating in the project performed the selection experiment on his farm. This led to unbalanced designs with few residual degrees of freedom available for the within‐farm comparison of means. We investigated a hierarchical Bayesian modeling of trials’ residual variances using information from a large network of environments (48 farm × year). We found that the hierarchical approach allowed for robust results leading to reliable mean comparisons on farms. For each variable studied, differences among breeding populations within farms were large enough to carry out selection. This was possible because the farms shared a common experimental design and the number of environments in the network was large. Our approach is useful for farmers who cannot set up replicated trials on their farm but wish to participate in the program. The only constraint being the replication of at least one control on each farm, farmers are free to choose the populations they wish to test. This allows for the evaluation and selection of a wide range of diversity over the network of farms. This approach could also be interesting in other types of decentralized unreplicated trials such as those encountered in genetic resources screening or in multiple environments breeding.

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