Interacción genotipo por ambiente de nueve variedades de algodón para los Valles interandinos en Colombia

Evaluación de genotipos de algodón en diferentes ambientes

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15517/am.v31i1.37178

Palabras clave:

Gossypium hirsutum, adaptación, estabilidad

Resumen

Introducción. El uso de estimadores de la estabilidad para las características de interés agronómico permite conocer el comportamiento del genotipo en relación con aquellos factores del ambiente que influyen en su expresión. Objetivo. El objetivo del presente estudio fue determinar la interacción genotipo por ambiente (IGA) para seleccionar variedades de algodón con alto potencial de rendimiento de semilla y porcentaje de fibra. Materiales y métodos. Se evaluaron nueve variedades de algodón transgénico en diez localidades situadas en dos ecorregiones geográficamente diferentes: valles geográficos de los ríos Magdalena y Cauca, mediante el diseño de bloques completos al azar, entre los meses de marzo a agosto en año 2013. Resultados. El rendimiento de algodón semilla presentó IGA significativa, donde los tres primeros componentes principales (ACP) del modelo de efectos principales e interacción multiplicativa (AMMI) fueron significativos (p<0,01), con contribuciones de 86,9, 6,4 y 3,3 %, respectivamente. El rendimiento promedio para las dos ecorregiones correspondió a 3,3 t ha-1 (valle geográfico del río Magdalena) y 4,5 t ha-1 (valle geográfico del río Cauca), y para el total de las localidades dentro de las ecorregiones evaluadas correspondió a 3,9 t ha-1. El porcentaje de fibra no presentó IGA y tuvo un valor promedio de 43,34 %. La variedad V004 presentó el mejor comportamiento con un rendimiento promedio de 4,9 t ha-1. Las variedades con mayor estabilidad fueron V001 y V002. Se observó una alta relación entre las variedades más productivas con los ambientes de mayor productividad. Conclusión. El comportamiento diferencial entre variedades y localidades para rendimiento permitió seleccionar variedades para ambientes específicos, o con plasticidad fenotípica para varios ambientes.

 

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Ali, Y., Z. Aslam, and F. Hussain. 2005. Genotype and environment interaction effect on yield of cotton under naturally salt stress condition. Int. J. Environ. Sci. Technol. 2:169-173. doi:10.1007/BF03325872

Bednarz, C.W., D.C. Bridges, and S.M. Brown. 2000 Analysis of cotton yield stability across population densities. Agron. J. 92:128-135. doi:10.2134/agronj2000.921128x

Bernardo, R. 2016. Bandwagons I, too, have known. Theor. Appl. Genet. 129:2323-2332. doi:10.1007/s00122-016-2772-5

Castro, F., D. Contreras, L. Tamayo, y L. Trujillo. 2013. Análisis de la competitividad de la cadena algodón, fibras, textiles y confecciones. FEDESARROLLO, Bogota, COL. https://www.repository.fedesarrollo.org.co/bitstream/handle/11445/204/Analisis%20cadena%20algodon.pdf?sequence=2&isAllowed=y (consultado set. 2018).

CONALGODÓN (Confederación Colombiana del Algodón). 2019. Estadísticas. CONALGODON, COL. http://conalgodon.com/estadisticas/#sc-tabs-1475792539449 (consultado set. 2018).

Crossa, J. 2012. From genotype × environment interaction to gene × environment interaction. Curr. Genomics 13:225-244. doi:10.2174/138920212800543066

De-Mendiburu, F. 2019. Package ‘agricolae’. R Project. https://cran.r-project.org/web/packages/agricolae/agricolae.pdf (accessed Apr. 2019).

Des-Marais, D.L., K.M. Hernandez, and T.E. Juenger. 2013. Genotype-by-environment interaction and plasticity: exploring genomic responses of plants to the abiotic environment. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 44:5-29. doi:10.1146/annurev-ecolsys-110512-135806

González, A., D. Pérez, J. Sahagún, O. Franco, E.J. Morales, M. Rubi, F. Gutiérrez, y A. Balbuena. 2010. Aplicación y comparación de metodos univariados para evaluar la estabilidad en amices del Valle Toluca Atlacomulco, México. Agron. Costarricense 34(2):129-143.

González, T., E. Monteverde, C. Marín, y P.M. Madriz. 2007. Comparación de tres métodos para estimar estabilidad del rendimiento en nueve variedades de algodón. Interciencia 32(5):344-348.

Greveniotis, V., and E. Sioki. 2017. Genotype by environment interactions on cotton fiber traits and their implications on variety recommendation. J. Agric. Stud. 5(2):86-106. doi:10.5296/jas.v5i2.10762

Liu, S.M., G.A. Constable, P.E. Reid, W.N. Stiller, and B.R. Cullis. 2013. The interaction between breeding and crop management in improved cotton yield. F. Crop Res. 148:49-60. doi:10.1016/j.fcr.2013.04.006

Lozano-Ramírez, Á., A. Santacruz-Varela, F. San-Vicente-García, J. Crossa, J. Burgueño, y J.D. Molina-Galán. 2015. Modelación de la interacción genotipo x ambiente en rendimiento de híbridos de maíz blanco en ambientes múltiples. Rev. Fitotec. Mex. 38:337-347.

Martínez-Reina, A.M., y M.J. Hernández. 2015. La competitividad del algodón colombiano frente a los principales países productores mediante el enfoque de costos de producción. Corpoica Cienc. Tecnol. Agropecu. 16:189-215.

Mehboob-ur-Rahman, T. Shaheen, N. Tabbasam, M. Atif-Iqbal, M. Ashraf, Y. Zafar, and A.H. Paterson. 2012. Cotton genetic resources. A review. Agron. Sustain. Dev. 32:419-432. doi:10.1007/s13593-011-0051-z

Mudada, N., J. Chitamba, T.O. Macheke, and P. Manjeru. 2017. Genotype × environmental interaction on seed cotton yield and yield components. OALib 4(11):1-22. doi:10.4236/oalib.1103192

OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development), and FAO. 2018. Cotton. In: OECD, and FAO, editors, OECD-FAO agricultural outlook 2018-2027. Chapter 10. OECD Publishing, Paris, FRA. p. 207-215.

Oliveira, E.J. de, J.P.X. de Freitas, and ON de Jesus. 2014. AMMI analysis of the adaptability and yield stability of yellow passion fruit varieties. Sci. Agric. 71(2):139-145. doi:10.1590/S0103-90162014000200008

Orawu, M., G. Amoding, L. Serunjogi, G. Ogwang, and C. Ogwang. 2017. Yield stability of cotton genotypes at three diverse agro-ecologies of Uganda. J. Plant Breed Genet. 5(3):101-114.

Palomo-Gil, A., A. Gaytán-Mascorro, R. Faz-Contreras, D.G. Reta-Sánchez, and E. Gutiérrez-Del Río. 2004. Cotton yield and fiber quality in response to nitrogen rate and number of irrigations. Terra Latinoam. 22:299-305.

R Core Team. 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Project. http://www.r-project.org/ (accessed Apr. 2019).

Rodríguez-Pérez, J.E., J. Sahagún-Castellanos, H. Villaseñor-Mir; J.D. Molina-Galán, A. Martínez-Garza. 2005. La interacción genotipo x ambiente en la caracterización de áreas temporales de producción de trigo. Agrociencia 39(1):51-64.

Sareen, S., B. Singh Tyagi, A. Kumar Sarial, V. Tiwari, and I. Sharma. 2014. Trait analysis, diversity, and genotype × environment interaction in some wheat landraces evaluated under drought and heat stress conditions. Chil. J. Agric. Res. 74(2):135-142. doi:10.4067/S0718-58392014000200002

Vargas, A.E., D. Baena, and J.E. Vargas. 2016. Analysis of stability and adaptability of QPM hybrids of maize growing in different Colombian agroecological zones. Acta Agron. 65:72-79. doi:10.15446/acag.v65n1.43417

Wendel, J.F., C.L. Brubaker, and T. Seelanan. 2010. The origin and evolution of gossypium. In: J.M. Stewart et al., editors, Physiology of cotton. Springer, Dordrecht, NLD. p. 1-18. doi:10.1007/978-90-481-3195-2_1

Williams, H., V. Pecina, F. Zavala, N. Montes, A.J. Gámez, G. Arcos, M.A. García, S. Montes, and L. Alcalá. 2010. Finlay and Wilkinson model vs. AMMI model in the analysis of genotype-environment interaction in sorghum. Rev. Fitotec. Mex. 33:117-123.

Publicado

2020-01-01

Cómo citar

Mejia-Salazar, J. R., Galeano-Mendoza, C. H., Burbano-Erazo, E., Vallejo-Cabrera, F. A., & Arango, M. (2020). Interacción genotipo por ambiente de nueve variedades de algodón para los Valles interandinos en Colombia: Evaluación de genotipos de algodón en diferentes ambientes. Agronomía Mesoamericana, 31(1), 31–42. https://doi.org/10.15517/am.v31i1.37178