Genomic and pedigree predictions for grain yield and agronomic traits were carried out using high density molecular data on a set of 803 spring wheat lines that were evaluated in 5 sites characterized by several environmental co-variables. Seven statistical models were tested using two random cross-validations schemes. Two other prediction problems were studied, namely predicting the lines’ performance at one site with another (pairwise-site) and at untested sites (leave-one-site-out). Grain yield ranged from 3.7 to 9.0 t ha−1 across sites. The best predictability was observed when genotypic and pedigree data were included in the models and their interaction with sites and the environmental co-variables. The leave-one-site-out increased average prediction accuracy over pairwise-site for all the traits, specifically from 0.27 to 0.36 for grain yield. Days to anthesis, maturity, and plant height predictions had high heritability and gave the highest accuracy for prediction models. Genomic and pedigree models coupled with environmental co-variables gave high prediction accuracy due to high genetic correlation between sites. This study provides an example of model prediction considering climate data along-with genomic and pedigree information. Such comprehensive models can be used to achieve rapid enhancement of wheat yield enhancement in current and future climate change scenario.

El tomate (Solanum lycopersicum L.) es una hortaliza con un alto valor comercial para su consumo en fresco y en la manufactura de productos procesados. La potencialidad de la zona norte de México en la producción de esta hortalizas hace necesario la formación de nuevos genotipos de tomate y por ello es necesario medir la interacción genotipo-ambiente (IG x A) y así determinar la estabilidad fenotípica de los genotipos ante las f luctuaciones ambientales, los objetivos del presente trabajo se enfocaron a estimar la interacción genotipo-ambiente y estabilidad de características de rendimiento, fisiológicas y de calidad de 25 genotipos de tomate en tres ambientes a través del modelo multivariado AMMI. Se encontraron diferencias significativas para las variables de calidad (p< 0.01) en la IG x A, El resultado del análisis AMMI indica que solo dos componentes explicaron 100% de la variación existente, siendo el híbrido experimental Q3 x R1 el mejor en cuanto a las variables de calidad y rendimiento, los ambientes de evaluación mostraron ser muy diferentes en su discriminación de los materiales genéticos. Por lo cual será necesario seguir evaluando a estos genotipos bajo diferentes formas de producción y ambientes a fin de que los genes involucrados en la expresión de las variables de rendimiento, fisiológicas y de calidad se vayan fijando y que el efecto del ambiente se minimice y así logra materiales genéticos que se adapten a diferentes ambientes y con altos contenidos de compuestos nutritivos y alimenticios que permitan a esta hortaliza seguir siendo una de las más importantes a nivel nacional y mundial.

No abstract

Los cereales invernales poseen características útiles para la producción de forraje y presentan generalmente adecuada calidad nutritiva. En la generación de nuevas variedades es necesario cuantificar la interacción genotipo ambiente (IGA) para realizar una selección más eficiente. Los objetivos fueron analizar la interacción genotipo ambiente (IGA) en fracciones de forraje de 22 líneas de trigos harineros imberbes y tres testigos comerciales de otra especie, a través de tres muestreos. Se utilizó un diseño de bloques completos al azar con tres repeticiones en cuatro ambientes, realizando muestreos a los 75, 90 y 105 días después de la siembra. Se determinó la producción de forraje seco total y de sus fracciones, analizándolos mediante el modelo AMMI. Los resultados indicaron que trece líneas de trigo junto con la cebada presentaron características deseables para producción de forraje seco total a través de los muestreos realizados de acuerdo con la superioridad sobre la media general. El testigo avena se consideró la menos productiva. La porción de tallos fue la de mayor aportación al rendimiento de forraje seco, seguida de las hojas y espigas. Hubo presencia de la IGA en las fracciones de forraje, así como en el total.

Climate continues to pose significant challenges to human existence. Notably, in the past decade, the focus on the role of climate on conflict and social unrest has gained traction in academic, development, and policy communities. This article examines the link between climate variability and conflict in Mali. It advances the argument that climate is a threat multiplier, in other words, climate indirectly affects conflict occurrence through numerous pathways. We take the view that maize production and household food security status sequentially mediate the relationship between climate variability and the different conflict types. First, we provide a brief review of the climate conflict pathways in Mali. Second, we employ the path analysis within the structural equation modeling technique to test the hypothesized pathways and answer the research questions. We use the Living Standards Measurement Study-Integrated Surveys on Agriculture (LSMS-ISA), a nationally representative data from Mali merged with time and location-specific climate and the Armed Conflict Location and Event Data (ACLED) data. Results show that an increase in positive temperature anomalies when sequentially mediated by maize production and household food security status, increase the occurrence of the different conflict types. The results are robust to the use of negative precipitation anomalies (tendency toward less precipitation compared to the historical norm). Our findings highlight two key messages, first, the crucial role of climate change adaptation and mitigation strategies and interventions on influencing household food security status and thus reducing conflict occurrence. Second, that efforts to build peace and security should account for the role of climate in exacerbating the root causes of conflict.