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ENSAYOS Y DATOS CONFIABLES: CLAVES PARA LA TOMA DE BUENAS DECISIONES EN LOS
PROGRAMAS DE MEJORAMIENTO GENÉTICO
Myriam Cristina Duque E.
Centro Internacional de Agricultura Tropical
Comité Técnico del FLAR para la Zona Tropical
Agosto 2013
MC Duque E -- CIAT
Contenido
Qué busca un fitomejorador?
Experimentos de campo
Componentes fundamentales de la
Investigación Agrícola
Principio del Análisis Estadístico
VIOFLAR
Qué busca un fitomejorador?
Material genético
disponible
Cómo lo hace?
MC Duque E -- CIAT
Experimentación extensiva !
Observación detallada
Evaluación de múltiples genotipos (progenitores y
progenies)
Selección en varios niveles generacionales
Análisis estadístico específico
Conocimientos en Genética Cuantitativa
(*) Dr. Ronald L. Phillips Prof. Genomica, U. de Minnesota.
El Mejoramiento Genético de Plantas (*) es un enfoque multidisciplinario
MC Duque E -- CIAT
Ronald A. Fisher
http://www.memagazine.org/backissues/membersonly/july04/features/onestep/onestep.html
Evaluación de los efectos de los tramientos en los experimentos en el campo y de variabilidad natural asociada a ellos.
Experimentación extensiva en el campo ...
Fisher RA. 1926 The arrangement of field experiments.” Journall of the ministry of agriculture of Great Britain 33:503-513
MC Duque E -- CIAT
Sentido común: lógica
Objetividad
Estadística
Diseño Experimental
Se busca:
Dónde?
Cómo se manifiesta?
Error Experimental :
Causas:
-Variación natural (Características genéticas del material)
-Aspectos ambientales.
-Eventos ocurridos fuera del control razonable del investigador.
-Errores en la medición
Diferencias: variabilidad entre unidades experimentales :
Experimentos de campo
Error Experimental.
( Area= producción = ) ?
MC Duque E -- CIAT
NO!
HAY QUE CUANTIFICARLO!
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Esfuerzos organizados para adquirir conocimientos, en el campo, sobre material genético y/o algunos modificadores de su fenotipo.
Organizado : Protocolo definido por escrito, con vocabulario preciso y claro.
• Reflexión, aclarar dudas,….
• Posibles variantes y curso de acción.
• Evita omisiones.
• ESTANDARIZACIÓN.
• Estimación de los recursos requeridos:
• Área • Mano de obra • Insumos
Experimentos de campo ... ... Comparativos!
http://www.memagazine.org/backissues/membersonly/july04/features/onestep/onestep.html
Confianza en experimentos comparativos de genotipos?
4. Incluir puntos de referencia
Experimentos de campo ... Ronald A. Fisher
Fisher RA. 1926 “The arrangement of
field experiments.” Journall of the
ministry of agriculture of Great Britain
33:503-513
1. Control local de las condiciones ambientales
2. Replicación (estimación de la varianza del error
experimental)
3. Aleatorización (validez)
Componentes fundamentales de la IA:
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•1. Control local de las condiciones ambientales
Heterogeniedad espacial, temporal, manejo, o elementos constitutivos.
Objetivo: Genotipos sembrados en un área de relativa
homogeneidad (bloques) Tiene efectos físicos y matemáticos (análisis).
Ablocamiento eficiente: reducir el error experimental y resultados libres de “efectos confundidos” .
MC Duque E -- CIAT
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Ablocamiento
•1. Control local de las condiciones ambientales
•1. Control local de las condiciones ambientales
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Se necesitan 9 parcelas, en grupos de 3
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http://www.corredordeconservacion.org/index.php?doc=pagina.php&paginasId=30&catId=116&subcatId=
•1. Control local de las condiciones ambientales
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2. Replicación
Conocer la reproducibilidad de los resultados (varios eventos bajo el mismo protocolo)= varianza experimental
GENOTIPOS
REPLICACIONES
Números reales
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3. Aleatorización (validez)
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4. Incluir puntos de referencia
Tipo Especificaciones
Lo que se desea obtener
Controles comerciales, Progenitores,
Controles: S, T…
Ej: Capacidad productiva alta y tolerante al
frio
Ej: Con capacidad productiva similar a la de los cotroles
comerciales
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Números reales
GENOTIPOS
REPLICACIONES
4. Incluir puntos de referencia
Cómo nos sentimos si el control commercial es ?
Cómo nos sentimos si el control commercial es ?
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µ
H0 : µ1= µ2 = µ3= µ4=µ
µ1 µ2 µ3 µ4
H1: al menos, algún par
de promedio es distinto
de los restantes
•Principio del análisis estadistico
Si los datos conforman una evidencia suficiente ( según criterio estadístico ), puede RECHAZAR H0, y por consiguiente H1 será ACEPTADA.
Si los datos no constituyen evidencia suficiente ( según criterio estadístico ) usted no puede rechazar H0.
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Qué busca un fitomejorador? Recordemos :
µ
H0 : µ1= µ2 = µ3= µ4=µ
µ1 µ2 µ3 µ4
H1: NO todas son iguales
Entonces ??? Cuál es la estrategia lógica?
Según esto, busca aceptar o rechazar H0 ?
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Cómo construímos evidencia suficiente?
MC Duque E -- CIAT
Buenos datos:
• Bajo error experimental Buen control local de las condiciones ambientales
• Buenas y oportunas mediciones
Excelente manejo agronómico
• Buena estimación del error experimental
Replicaciones
Ablocamiento adecuado
Adecuada selección de unidades experimentales
• Evaluación precisa e insesgada de los genotipos Aleatorización
Buenas conclusiones= Buenos datos + buen análisis estadístico + buena interpretación
Cómo construímos evidencia suficiente?
MC Duque E -- CIAT
En conclusion: Las repeticiones permiten evaluar el error el error experimental. Pocas repeticiones generalmente dan altos ee. A mayor número de repeticiones más justa estimación. (Si hay buen DE).
El diseño experimental, usando ablocamiento correcto, permite cuantificar la variación entre los bloques y eliminarla de la variación al interior de los tratamientos, percibiendo mejor el efecto de ellos.
Ambas estrategias ayudan a consolidar la fortaleza de los datos y a obtener evidencias.
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Experimentos de campo ...
• Para:identificar fortalezas y debilidades del material genético de interés.
• Tan importante como el material genético de alta calidad, es disponer de información (VERAZ!) sobre sus características.
• La información sobre los genotipos representa oportunidades económicas para el sector agrícola. !!
• El cuerpo de información válida sobre los genotipos es un activo, al igual que lo es el germoplasma.
• Experimentos bien diseñados aseguran el uso eficiente del dinero invertido en la investigación sobre material genético
http://www.vincon.com/es/haz-el-arroz-no-la-guerra.html MC Duque E -- CIAT
Muchas gracias por su atención y por favor sigan este consejo al pie de la letra … “y de la imagen”
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VIOFLAR
Muchos genotipos !
Temprano en el proceso…
Objetivo: información para todos!!!!.
Bloques aumentados de Federer
Sujeto a muchas restricciones.
MC Duque E -- CIAT
II III I
1
3
4
2
4
2
3
1
2
1
3
1
4
10
5 6
9
8
7
14
11 15
13
12
16 20
21
19
18
17
EJEMPLO: Arreglo espacial de un Diseño BAF
prueba control
MC Duque E -- CIAT
Cualquier diseño estándar puede ser aumentado. Sin embargo, la mayoría de discusiones han sido enfocadas sobre diseños de bloques completos al azar (BAF), Cuadrado Latino y Bloques Incompletos (Látices y otros), ya que son los más ampliamente usados por los mejoradores.
BAF: Bloques Aumentados de Federer.
La estimación de efectos de bloque y error experimental se
hace con respecto a las líneas control (replicadas). Los efectos
de bloque estimados, son usados para ajustar los valores
observados de las líneas de prueba y el error experimental es
usado para probar la significancia de las diferencias.
Bloques aumentados de Federer
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Datos originales Testigos
bloque genot Tipo peso
1 Hardin T 4020
2 Hardin T 4414
3 Hardin T 3571
1 Kato T 3860
2 Kato T 3865
3 Kato T 3674
1 Sibley T 4098
2 Sibley T 4060
3 Sibley T 4283
3 Sibley T 3952
1 Weber T 4440
2 Weber T 3835
3 Weber T 4154
Valores Ajustados
Genot Estimate StdErr Lower Upper bloque peso dif
Harlon 3163.19 295.68 2464 3862.4 1 3250 -87
Rampage 3720.19 295.68 3021 4419.4 1 3807 -87
Steele 3981.19 295.68 3282 4680.4 1 4068 -87
T_ Egg 2082.19 295.68 1383 2781.4 1 2169 -87
Vinton 3784.19 295.68 3085 4483.4 1 3871 -87
Vinton 81 3751.19 295.68 3052 4450.4 1 3838 -87
BSR101 4218.19 295.68 3519 4917.4 2 4244 -26
Coles 4122.19 295.68 3423 4821.4 2 4148 -26
Hark 4358.19 295.68 3659 5057.4 2 4384 -26
Mandarin 3480.19 295.68 2781 4179.4 2 3506 -26
Norsoy 3264.19 295.68 2565 3963.4 2 3290 -26
W_ Black 2993.19 295.68 2294 3692.4 2 3019 -26
Bert 4707.63 293.90 4013 5402.6 3 4595 113
Hodgson_78 4279.63 293.90 3585 4974.6 3 4167 113
Lakota 4135.63 293.90 3441 4830.6 3 4023 113
Leslie 4069.63 293.90 3375 4764.6 3 3957 113
Man_ 507 2547.63 293.90 1853 3242.6 3 2435 113
Hardin 4001.67 158.36 3627 4376.1 . . .
Kato 3799.67 158.36 3425 4174.1 . . .
Sibley 4126.41 139.66 3796 4456.7 . . .
Weber 4143.00 158.36 3769 4517.5 . . .
Estadísticas Descriptivas
bloque n mean cv stderr var std min max
1 4 4104.50 5.96 122.31 59841.00 245 3860 4440
2 4 4043.50 6.59 133.19 70959.00 266 3835 4414
3 5 3926.80 7.74 135.95 92408.70 304 3571 4283
genot n mean cv stderr var std min max
Hardin 3 4001.67 10.54 243.53 177914.33 422 3571 4414
Kato 3 3799.67 2.87 62.85 11850.33 109 3674 3865
Sibley 4 4098.25 3.36 68.91 18994.92 138 3952 4283
Weber 3 4143.00 7.31 174.74 91597.00 303 3835 4440
Bloques aumentados de Federer
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• Varios autores señalan que los BAF no son
eficientes para la estimación de parámetros
genéticos y fenotípicos debido a la baja precisión
de sus estimaciones.
• Pero, son útiles para la selección de familias en
etapas iniciales de los programas de
mejoramiento genético, ya que en ellos se aplica
una moderada presión de selección.
Bloques aumentados de Federer
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Anexo
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• A los experimentadores les gusta conocer cuántas veces un tratamiento control es replicado en cada bloque, tal que se maximice la eficiencia por observación, para hacer las comparaciones entre tratamientos de prueba y tratamientos control?
• Este valor está dado, redondeado al entero superior, por: √(tc + b – 1) √(tp)
tc b ; con tp > tc + b - 1
en donde:
tc : # tratamientos control,
b : # bloques
tp : # tratamientos de prueba.
tc tp b reps
5 <113 4 1
5 113<=tp<313 4 2
10 <277 4 1
10 277<=tp<769 4 2
Bloques aumentados de Federer
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• Para un solo tratamiento control, el número de replicaciones del tratamiento control en cada bloque está dado, redondeado por el entero superior, por:
√(tp/b)
en donde:
tc : 1,
b : # bloques
tp : # tratamientos de prueba.
tc tp b reps
1 <9 4 1
1 9<=tp<24 4 2
1 24<=tp<48 4 3
...
Bloques aumentados de Federer
MC Duque E -- CIAT
COCHRAN W. G., COX G. M. (1980) Diseños Experimentales. Trillas. Mexico. pp 661
DISEÑO DE EXPERIMENTOS. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS PARA EL ANÁLISIS Y DISEÑO DE INVESTIGACIONES Thomson Learning. México. pp 666
ROBERT . O. KUEHL, 2000
Scott R. A. Milliken G. A. 1993. A SAS program for analyzing augmented randomized complete block designs. Crop Science 33:865-867
ESTRUCTURA DE DATOS OBLIGATORIA - BAF VARIABLES ..
BLOQUE PARCELA NRO. LINEA DESIGNACION TIPO CODIFICACION flor t/ha
1 1 105 FL10978-2P-6-1P-1P-M L FL10978-2P-6-1P-1P-M 99 4.7
1 2 126 FL11042-1P-1-2P-1P-M L FL11042-1P-1-2P-1P-M 93 5.8
1 3 254 FL10081-29P-2-2P-1P-M L FL10081-29P-2-2P-1P-M 100 5.8
1 4 269 TESTIGO LOCAL -1 (FD174) T TL1 106 5.1
1 5 18 FL10891-9P-1-1P-3P-M L FL10891-9P-1-1P-3P-M 105 6.1
Formatos
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PASAPORTE
CONSECUTIVO Categoría Designación CQ tejido
1 LP FL12375-18-10 2
57 LP FL12375-25-105 114
58 LP FL12375-25-106 116
59 LP FL12375-25-109 118
2 LP FL12375-18-11 3
184 P1 IRGA 424 367
196 P2 SILEWAH 391
188 T1 L 2825 CA 375
189 T2 L 3616 376
DATOS FENOTIPICOS
CONSECUTIVO Ambiente de
prueba Peso de Grano
1 C.Nat 3.92
1 Frio 0.00
57 C.Nat 4.42
57 Frio .
58 C.Nat 3.79
58 Frio 1.05
59 C.Nat 3.37
59 Frio 2.80
2 C.Nat 5.88
2 Frio 3.13
184 C.Nat 3.58
184 C.Nat 3.72
184 Frio 0.16
184 Frio 0.54
196 C.Nat 6.28
196 C.Nat 5.23
196 Frio 4.84
196 Frio 5.35
CODIFICACIÓN INDICES COMBINADOS