Identificación de ambientes representativos y discriminatorios para seleccionar genotipos de arroz mediante el Biplot GGE
El objetivo del presente estudio fue identificar ambientes representativos y discriminatorios para seleccionar genotipos de arroz mediante el Biplot GGE. Se recurrió a la base de datos del proyecto de arroz periodo 2001-2009. Se analizaron: rendimiento de grano toneladas/hectárea) y la proporción de...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Costa Rica
2011-01-01
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| Series: | Agronomía Mesoamericana |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43722407002 |
| Summary: | El objetivo del presente estudio fue identificar ambientes representativos y discriminatorios para seleccionar genotipos de arroz mediante el Biplot GGE. Se recurrió a la base de datos del proyecto de arroz periodo 2001-2009. Se analizaron: rendimiento de grano toneladas/hectárea) y la proporción de granos enteros, de manera individual, y mediante
un índice de selección (rendimiento + granos enteros). La información fue analizada mediante el programa Biplot GGE. A cada Biplot generado se le determinó la distancia en milímetros entre localidades verdaderas y la ideal; posteriormente las distancias fueron estandarizadas. Además se estimó la capacidad discriminatoria y representatividad de las localidades. A excepción de Alanje, las localidades más apropiadas para rendimiento (Soná, Barú), no fueron las mismas para granos enteros (Tonosí, Barú, Divisa). El índice de selección identificó las localidades apropiadas para seleccionar (Tonosí, Alanje, Calabacito, Soná, Barú). Todas las localidades fueron efectivas en su capacidad discriminatoria para rendimiento. Se encontraron diferencias en representatividad, siendo Calabacito y Changuinola, las de mayor y menor representatividad, respectivamente. Las localidades presentaron similar capacidad
discriminatoria y representatividad para granos enteros. Al integrar rendimiento más granos enteros, se hizo posible separar las localidades más discriminatorias (Remedios, Tanara,
Alanje) y las más representativas (Calabacito, Tonosí, Barú). Las implicaciones prácticas de este trabajo es que nos permitirá priorizar la investigación en aquellas localidades
más apropiadas para identificar genotipos superiores. |
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| ISSN: | 1021-7444 1659-1321 |