Estimación de varianzas genéticas en maíz a partir de líneas S1 y S2

Autores/as

  • Félix V. Navarro University of Nebraska. USA.
  • Wayne C. Youngquis CESDA
  • William Compton University of Nebraska

DOI:

https://doi.org/10.15517/am.v3i0.25198

Resumen

Análisis de líneas S1 y S2 y la regresión de las medidas de las S2 en correspondientes SI, fueron usadas para estimar la variabilidad genética existente en la población de maíz Nebraska Stiff Stalk Synthetic (NSS), en dos localidades; Mead y Lincoln, Nebraska, E.E.U.U. Se encontró variabilidad genética significativa en NSS, para rendimiento de granos, días a la flor, alturas de planta y mazorca, humedad de granos y porcentaje de acame. Las líneas S2 mostraron mas frecuente interacción de genotipos x medio ambiente que sus S1. La heredabilidad en el sentido amplio para rendimiento, calculada a partir del análisis de varianza de las líneas S2, fue mayor que la calculada a partir de la regresión de S2 en S1 (60 y 42% respectivamente). Ocho modelos originados de Cockerham (1983), fueron usados para identificar tipos de variabilidades genéticas existentes. El método de la matríz inversa fue usado para estimar los parámetros de variabilidad genética, cuando las covarianzas usadas daban una matríz cuadrada no singular. Para los modelos que resultaban en una matríz rectangular se utilizó el método de la inversa generalizada de Moore-Penrose. En general, el mejor modelo fue el que estimó la varianza aditiva solamente. Muchas veces no se obtuvo estimados consistentes de la covarianza entre efectos aditivos y homocigóticos dominante (D1). Por esto se pudo inferir cual sería el efecto de la selección, de familias S1, en el comportamiento de los cruces de las líneas generadas a partir de ellas. La ganancia genética esperada por ciclo de selección de familias S2 para rendimiento, fue 11,4%.

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Citas

COCKERHAM, C.C. 1961. Implications of genetic variances in a hybrid breeding program. Crop. Sci. 1:47-52.

COCKERHAM, C.C. 1963. Estimation of genetic variances. In Statistical Genetics and Plant Breeding. Ed. by W.D. Hanson, H.F. Robinson. NAS-NRC. No. 982, pp. 53-94.

COCKERHAM, C.C. 1983. Covariance of relatives from seldfertilization. Crop. Sci. 23:1177-1180.

COORS, J.G. 1988. Responde to four cyc1es of combined halfsib and S1 family selection in maize. Crop Sci 28:891-896.

DUDLEY, J.W.; MOLL, R.H. 1969. Interpretation and use of estimates of heritability and genetic variances in plant breeding. Crop. Sci. 9:257-262.

FALCONER, D.S. 1981. Introduction to Quantitative Genetics. 2nd Ed. Longman: New York.

HALLAUER, AR.; MIRANDA, J.B. 1988. Quantitative Genetics in Maize Breeding. 2nd Ed. ISU Press: Ames.

HORNER, T. W.; WEBER, C.W. 1956. Theoretical and experimental study of self-fertilizae populations, Biometrics 12:404-414.

MOLL, R.H.; SMITH, O.S. 1971. Genetic variances and selection responses in an advanced generation of a hybrid of widely divergent populations of maize. Crop. Sci. 21:387-391.

ODHIAMBO, M.D.; COMPTON, W.A. 1989. Five cyc1es of replicated S1 vs. reciprocal full-sib index selection in maize. Crop. Sci. 29:314-319.

RAO, C.R.; MlTRA, S.K. 1971. Generalized Inverse of Matrices and its Aplications. John Wiley & Sons: New York.

SMlTH, J.D.; KINMAN, M.L 1965. The use of parent-offspring regression as a estimator of heritability. Crop. Sci. 4:595-596.

TANNER, AH.; SMITH,O.S. 1987. Comparison of half-sib and S1 recurrent selection in the Krug yellow Dent maize populations. Crop. Sci. 27:509-513.

WEST, D.R. 1978. Indirect Response of S1 per se and Reciprocal Full-Sib Selection to Plant Populations Density in Corn. PhD Thesis, Univ. of Nebraska-Lincoln.

WEST, D.R.; COMTON,W.A.; THOMAS, M.A. 1980. A comparison of replicated S1 per se vs. reciprocal full-sib index selection in corn Crop. Sci. 20:35-42.

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Publicado

2016-06-22

Cómo citar

Navarro, F. V., Youngquis, W. C., & Compton, W. (2016). Estimación de varianzas genéticas en maíz a partir de líneas S1 y S2. Agronomía Mesoamericana, 3, 9–15. https://doi.org/10.15517/am.v3i0.25198