Modelado de la interacción de híbridos tropicales de maíz en ambientes múltiples

Abstract

Los programas de mejoramiento a través de hibridación se enfocan a la obtención de mayores rendimientos, por lo que es necesario determinar los mejores ambientes predictores de su comportamiento; la interacción genotipo-ambiente (GA) puede interferir en dicha predicción y así complicar la selección. Con la finalidad de predecir el rendimiento, y estudiar la interacción GA se utilizaron diferentes modelos estadísticos. Se realizó un estudio con un grupo de 32 híbridos blancos y otro grupo de 24 híbridos amarillos del Programa Global de Maíz del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo, en 15 y 16 ambientes de América tropical respectivamente, cada uno en un diseño experimental en α-látice con 3 repeticiones. Se evaluaron seis variables a las cuales se les practicó análisis de varianza individual y combinado. La variable rendimiento se sometió a los análisis de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa (AMMI) y análisis de regresión de sitios (SREG) con estructura FA, para modelar la interacción GA. El análisis AMMI mostró que un grupo de tres localidades (de Guatemala, México y Nicaragua) aportaron más a la interacción para el grupo de híbridos de endospermo blanco, y lo mismo ocurrió en otro grupo diferente de tres localidades de los mismos países para los híbridos de endospermo amarillo. El método SREG permitió identificar para híbridos de endospermo blanco dos grandes grupos de ambientes, uniendo ambientes pertenecientes a diferentes países, por la relación existente de características edafoclimaticas en común; mientras que para el grupo de híbridos de endospermo amarillo se observaron tres mega-ambientes marcados. El método SREG FA es eficiente para agrupar conjuntos de ambiente y genotipos con baja interacción. _______________ MODELING THE INTERACTION OF TROPICAL MAIZE HYBRIDS IN MULTIPLE ENVIRONMENTS. ABSTRACT: Breeding programs through hybridization focus on obtaining higher yields, so it is necessary to determine the best predictors of their behavior environments, genotype- environment ( GA ) interaction can interfere with this prediction and thus complicate the selection. In order to predict yield, and to study the interaction GA different statistical models were used. A study with a group of 32 white hybrids and another group of 24 yellow hybrid of the International Center for the Improvement of Maize and Wheat , 15 and 16 environments tropical respectively Americas Global Maize Program was conducted , each in an experimental design α - lattice design with 3 replications . Six variables which underwent combined analysis of variance were individually evaluated. The performance variable is subjected to the analysis of additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) and regression analysis of sites (SREG ) , to model the interaction GA . The AMMI analysis showed that a group of three locations (Guatemala, Mexico and Nicaragua ) contributed most to the interaction for the group of hybrids of white endosperm, and so did another group of three different locations in the same countries for hybrid yellow endosperm . The SREG method allowed to identify hybrids of two major groups of white endosperm environments, linking environments belonging to different countries, the relationship of edaphoclimatic features in common, while for the group of hybrid yellow endosperm three mega -environments were observed marked . The SREG method is efficient to group sets of genotypes with low environment and interaction.