Selección de líneas estables y de alto rendimiento de maíz morado (Zea mays L.) var. reventón usando el índice de estabilidad de múltiples caracteres (MTSI)
DOI:
https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2022.011Palabras clave:
Interacción genotipo x ambiente, popcorn morado, maíz nativo peruano, análisis de componentes principalesResumen
Un enfoque novedoso para fortalecer las estrategias de mejoramiento genético de maíz es el uso del índice de estabilidad de múltiples caracteres (MTSI), este índice permite identificar genotipos más estables y de alto rendimiento con mayor confiabilidad que los métodos anteriores. Con el objetivo de seleccionar líneas S1 sobresalientes de maíz morado reventón basado en el MTSI, 80 líneas S1 de maíz morado reventón fueron evaluados en tres ambientes. Se estudiaron 11 características: volumen de expansión (VE), pericarpio pigmentado (PP), rendimiento de grano (GY), porcentaje de expansión (PE), floración masculina (FM) longitud de mazorca (LM), humedad del grano (HG), altura de planta (AP), peso de 100 granos (PG), volumen de 100 granos (VG) y tamaño del grano expandido (TG). Los resultados indicaron que las diferencias ambientales contribuyeron en mayor medida a la variación total, seguido de las diferencias genotípicas, ambos fueron significativas para todas las variables, además, la interacción genotipo x ambiente fue significativa en 10 de 11 características evaluadas. De acuerdo con el MTSI y con una presión de selección del 15%, 12 líneas S1 de maíz morado reventón fueron seleccionados como las más estables y de alto rendimiento entre los 80 genotipos evaluados. Las líneas S1 seleccionadas serán convertidas en líneas dobles haploides y evaluadas por sus habilidades combinatorias general y específica, así mismo, se determinará la capacidad antioxidante que no se conoce.
Citas
Abdelghany, A. M., Zhang, S., Azam, M., Shaibu, A. S., Feng, Y., et al. (2021). Exploring the Phenotypic Stability of Soybean Seed Compositions Using Multi-Trait Stability Index Approach. Agronomy, 11(11), 2200.
Allard, R. W., & Bradshaw, A. D. (1964). Implications of genotype‐environmental interactions in applied plant breeding 1. Crop science, 4(5), 503-508.
Alwala, S., Kwolek, T., McPherson, M., Pellow, J., & Meyer, D. (2010). A comprehensive comparison between Eberhart and Russell joint regression and GGE biplot analyses to identify stable and high yielding maize hybrids. Field crops research, 119(2-3), 225-230.
Benakanahalli, N. K., Sridhara, S., Ramesh, N., Olivoto, T., Sreekantappa, G., et al. (2021). A Framework for Identification of Stable Genotypes Basedon MTSI and MGDII Indexes: An Example in Guar (Cymopsis tetragonoloba L.). Agronomy, 11(6), 1221.
Falconer, D. S., Mackay, T. F., & Frankham, R. (1996). Introduction to quantitative genetics (4th edn). Trends in Genetics, 12(7), 280.
Finlay, K. W., & Wilkinson, G. N. (1963). The analysis of adaptation in a plant-breeding programme. Australian journal of agricultural research, 14(6), 742-754.
Henderson, C. R. (1975). Best linear unbiased estimation and prediction under a selection model. Biometrics, 31(2):423–447.
Hussain, T., Akram, Z., Shabbir, G., Manaf, A., & Ahmed, M. (2021). Identification of drought tolerant Chickpea genotypes through multi trait stability index. Saudi Journal of Biological Sciences, 28(12), 6818-6828.
León, R., Rosero, A., García, J. L., Morelo, J., Orozco, A., et al. (2021). Multi-Trait Selection Indices for Identifying New Cassava Varieties Adapted to the Caribbean Region of Colombia. Agronomy, 11(9), 1694.
Nataraj, V., Bhartiya, A., Singh, C. P., Devi, H. N., Deshmukh, M. P., et al. (2021). WAASB‐based stability analysis and simultaneous selection for grain yield and early maturity in soybean. Agronomy Journal, 113(4), 3089-3099.
Olivoto, T., & Lúcio, A. D. C. (2020). metan: An R package for multi‐environment trial analysis. Methods in Ecology and Evolution, 11(6), 783-789.
Olivoto, T., Lúcio, A. D., da Silva, J. A., Sari, B. G., & Diel, M. I. (2019). Mean performance and stability in multi‐environment trials II: Selection based on multiple traits. Agronomy Journal, 111(6), 2961-2969.
Olivoto, T., Nardino, M., Meira, D., Meier, C., Follmann, D. N., et al. (2021). Multi‐trait selection for mean performance and stability in maize. Agronomy Journal, 113(5), 3968-3974.
Padmaja, P. G., Kalaisekar, A., Tonapi, V. A., & Madhusudhana, R. (2022). A multi‐season analysis of barnyard millet (Echinochloa frumentacea) germplasm lines for shoot fly resistance and multi‐trait stability. Plant Breeding.
Paraginski, R. T., de Souza, N. L., Alves, G. H., Ziegler, V., de Oliveira, M., & Elias, M. C. (2016). Sensory and nutritional evaluation of popcorn kernels with yellow, white and red pericarps expanded in different ways. Journal of Cereal Science, 69, 383-391.
Pordesimo, L. O., Anantheswaran, R. C., Fleischmann, A. M., Lin, Y. E., & Hanna, M. A. (1990). Physical properties as indicators of popping characteristics of microwave popcorn. Journal of Food Science, 55(5), 1352-1355.
R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. 4.0.4. R Foundation for Statistical Computing, Viena, Austria.
Ro, S., Chea, L., Ngoun, S., Stewart, Z. P., Roeurn, S., et al. (2021). Response of tomato genotypes under different high temperatures in field and greenhouse conditions. Plants, 10(3), 449.
Sayre, K. D., Verhulst, N., & Govaerts, B. (2012) Manual de determinación de rendimiento (No. 631.558 SAY. CIMMYT.). Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), México DF (México).
Sellami, M. H., Pulvento, C., & Lavini, A. (2021). Selection of Suitable Genotypes of Lentil (Lens culinaris Medik.) under Rainfed Conditions in South Italy Using Multi-Trait Stability Index (MTSI). Agronomy, 11(9), 1807.
Sharifi, P., Erfani, A., Abbasian, A., & Mohaddesi, A. (2020). Stability of some of rice genotypes based on WAASB and MTSI indices. Iranian Journal of Genetics and Plant Breeding, 9(2), 1-11.
Singamsetti, A., Shahi, J. P., Zaidi, P. H., Seetharam, K., Vinayan, M. T., et al. (2021). Genotype× environment interaction and selection of maize (Zea mays L.) hybrids across moisture regimes. Field Crops Research, 270, 108224.
Yue, H., Wei, J., Xie, J., Chen, S., Peng, H., et al. (2022). A Study on Genotype-by-Environment Interaction Analysis for Agronomic Traits of Maize Genotypes Across Huang-Huai-Hai Region in China. Phyton, 91(1), 57.
Zuffo, A. M., Steiner, F., Aguilera, J. G., Teodoro, P. E., Teodoro, L. P. R., & Busch, A. (2020). Multi‐trait stability index: A tool for simultaneous selection of soya bean genotypes in drought and saline stress. Journal of Agronomy and Crop Science, 206(6), 815-822.
Zystro, J., Peters, T. E., Miller, K. M., & Tracy, W. F. (2021). Inbred and hybrid sweet corn genotype performance in diverse organic environments. Crop Science, 61(4), 2280-2293.
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