| Revista: | Agronomía costarricense |
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| Número de sistema: | 000569055 |
| ISSN: | 0377-9424 |
| Autores: | Jaén Villarreal., Jorge Enrique1 González Cepero., María Caridad2 Camargo Buitrago., Ismael1 Gordón Mendoza., Román1 Sáez Cigarruista, Ana Elida1 Centella Pereira, Francisco Alberto3 |
| Instituciones: | 1Instituto de Innovación Agropecuaria de Panamá, Panamá 2Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas, La Habana. Cuba 3Instituto de Innovación Agropecuaria de Panamá., Panamá |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 48 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 27-38 |
| País: | Costa Rica |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | Introducción. En los programas de fitomejoramiento de tomate, la obtención de nuevos genotipos requiere evaluar los materiales genéticos en diferentes ambientes. Objetivo. Identificar los genotipos de tomate con mejor adaptabilidad y estabilidad en la provincia de Los Santos, Panamá. Materiales y métodos. Esta investigación se desarrolló en 5 ambientes de la provincia de Los Santos, Panamá, en el ciclo agrícola 2022-2023. Se sembraron 15 genotipos bajo un diseño de bloques completos al azar con 3 repeticiones. Los datos obtenidos fueron analizados mediante un análisis de varianza a nivel de cada ambiente y combinado con la metodología de máxima verosimilitud residual (REML). La interacción genotipo por ambiente se estimó a través el análisis Biplot GGE-SReg. Resultados y discusión. Los análisis revelaron una interacción significativa entre los genotipos y los ambientes estudiados, los 2 primeros ejes de los componentes principales de la interacción explicaron el 70,96% de la variación total. El Biplot GGE a través del polígono (cuál, ganó, dónde) permitió identificar 3 grupos ambientales potenciales. Se determinó el grupo de los mutantes T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 y R3.10-79-81-LV7-1 como los más sobresalientes por su estabilidad y rendimiento. El estudio sobre la capacidad de discriminación y representatividad de los ambientes identificaron al El Ejido y Villa Lourdes como los entornos más discriminantes mientras que Tres Quebradas fue el más representativo y el más cercano al ambiente ideal objetivo. Conclusión. El análisis Biplot GGE-SReg permitió hacer un análisis eficiente de la interacción genotipo por ambiente, lo que lo convierte en una herramienta muy eficiente para identificar genotipos superiores con una buena adaptabilidad y estabilidad a la región de interés. |
| Resumen en inglés | Introduction. In tomato breeding programs, obtaining new genotypes requires the evaluation of genetic materials in different environments. Objective. To identify tomato genotypes with better adaptability and stability in the province of Los Santos, Panama. Materials and methods. This research was carried out in 5 environments in the province of Los Santos, Panama, during 2022-2023 agricultural cycle. Fifteen genotypes were planted under a randomized complete block design with 3 replications. The data obtained were analyzed by analysis of variance at the level of each environment and combined using the residual maximum likelihood methodology (REML). The genotype-by-environment interaction was estimated by GGE-SReg Biplot analysis. Results and discussion. The analysis revealed a significant interaction between the genotypes and the environments studied, the first 2 axes of the principal components of the interaction explained 70.96% of the total variation. The GGE Biplot through Polygon (which, won, where) allowed the identification of 3 potential environmental groups. The group of mutants T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 and R3.10-79-81-LV7-1 were determined as the most outstanding for their stability and performance. The study on the discrimination capacity and representativeness of the environments identified El Ejido and Villa Lourdes as the most discriminating environments while Tres Quebradas was the most representative and the closest to the ideal target environment. Conclusion. The GGE-SReg Biplot analysis allowed an efficient analysis of the genotype-by-environment interaction, which makes it a very efficient tool to identify superior genotypes with good adaptability and stability to the region of interest. |
| Palabras clave: | Interacción genotipo x ambiente, Rendimiento, Mutagénesis, Biplot GEE-SReg, Solanum lycopersicum L |
| Keyword: | Genotype x environment interaction, Yield, Mutagenesis, Biplot GEE-SReg, Solanum lycopersicum L |
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