RT Journal Article
T1 Análisis espacial de ensayo de progenies de familias de polinización abierta de Eucalyptus tereticornis Smith
A1 López, C.
A1 Salto, C.
A1 Venturini, M.
AB La modelación de la variación espacial del diámetronormal en un ensayo de 51 familias de polinizaciónabierta de Eucalyptus tereticornis SMITH, con unproceso separable autorregresivo de primer orden deresiduales, mostró ser más eficiente que el modelobásico de bloques completos al azar (BCA) para lapredicción de valores genéticos en la aplicación demodelos lineales mixtos. Fueron utilizadosvariogramas de residuales como herramienta dediagnóstico de la variación ambiental alineada enfilas y columnas del ensayo. La inclusión de losefectos fijos y aleatorios en los modelos fue testadamediante la prueba de F y la de razón deverosimilitud (LRT) respectivamente. Loscomponentes de varianza fueron estimados pormáxima verosimilitud restringida (REML) y lasolución de los valores de mejora predichos usandoel mejor predictor lineal insesgado (BLUP). Elanálisis espacial promovió un mejor ordenamiento yselección de los genotipos.__________________________________Modeling spatial variation of diameter in a 51 openpollinatedfamily trial of Eucalyptus tereticornisSMITH, with a separable first order autoregressiveprocess (AR1), showed more efficient than therandomized complete blocks design to predictgenetics values by a linear mixed model.Variograms of residuals were used as a diagnosistool of environmental variation aligned in columnsand rows in the trial.Fixed and random effects in the model were testedby means of the F test and the likelihood ratio test(LRT) respectively. Variance components wereestimated by restricted maximum likelihood(REML) and breeding values predicted using bestlinear unbiased prediction (BLUP). Spatial analysisshowed to be more suitable to rank and selectgenotypes.
PB Universidad de Huelva
YR 2008
FD 2008
LK http://hdl.handle.net/10272/1998
UL http://hdl.handle.net/10272/1998
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 9 jun 2026