Aplicación y comparación de métodos univariados para evaluar la estabilidad en maíces del valle Tolucaatlacomulco, México
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Fecha
2010-03-02 00:00:00
Tipo
artículo original
Autores
González, Andrés
de Jesús Pérez, Delfina
Sahagún Castellanos Ruiz, Jaime
Franco, Omar
Morales, Edgar Jesús
Rubí, Martín
Gutiérrez, Francisco
Balbuena, Artemio
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Resumen
El objetivo de este estudio fue aplicar 6 métodos univariados para evaluar la estabilidad de 25 genotipos de maíz (Zea mays L.) de los Valles Altos de México. Los genotipos fueron evaluados en 4 ambientes bajo un diseño de bloques completos al azar, con 4 repeticiones por ambiente. Con los datos del rendimiento de grano (RG) se practicó un análisis de varianza combinado. Los índices de estabilidad calculados fueron la desviación estándar (Si) y el coeficiente de variación (CVi) de Francis y Kannenberg, los parámetros de estabilidad (bi y S2di ) de Eberhart y Russell, la ecovalencia (Wi) de Wricke, la varianza de estabilidad ( i 2) de Shukla, los índices no parámetricos (Si (1) y Si (2)) de Huehn, y la medida de superioridad de un cultivar (Pi) de Lin y Binns. Los resultados mostraron que Chalqueño, ETA 13, H-40, San Lucas y VS-46E tuvieron los índices de estabilidad más pequeños. La metodología del biplot identificó a estos 5 genotipos, así como a Ixtlahuaca y HIT-3 como variedades estables y de alto rendimiento (de 5,92 a 7,91 t.ha-1). La metodología del biplot indicó que RG, bi, Pi y CVi, estuvieron relacionados, pero tuvieron poca o ninguna relación con Si, Wi , i 2, Si (1), Si (2) y S2di. Chalqueño y ETA 13 pertenecen a la raza Chalqueño, Ixtlahuaca y San Lucas fueron identificadas en la raza Cónico, mientras que H-40, HIT-3 y VS-46E tienen germoplasma de otras razas, por lo que éstos podrían emplearse en un programa de mejoramiento para incrementar el rendimiento de grano y la estabilidad de los maíces de esta región de México.
Descripción
Palabras clave
Zea mays L, índices de estabilidad univariados, análisis de componentes principales, Zea mays L, univariate stability indexes, principal components analysis