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Uso de análisis multivariado en la detección de la tolerancia a la sequía en especies ornamentales de asteráceas

Autores: Mircea, Diana M.; Calone, Roberta; Shakya, Rashmi; Saavedra, Martín Flores; Sestras, Radu E.; Boscaiu, Monica; Sestras, Adriana F.; Vicente, Oscar

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Uso de análisis multivariado en la detección de la tolerancia a la sequía en especies ornamentales de asteráceas


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Asteraceae
Plantas ornamentales
Estrés hídrico
Especies
Tolerancia
Plasticidad fenotípica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Asteraceae es una de las familias con un gran número de plantas ornamentales. El cambio climático impone la necesidad de seleccionar especies más tolerantes a las cambiantes condiciones ambientales, especialmente la sequía. En este estudio, comparamos el rendimiento bajo estrés hídrico de seis especies pertenecientes a diferentes tribus de Asteraceae con diferentes orígenes geográficos. Las plantas jóvenes obtenidas después de la germinación de semillas fueron sometidas a estrés hídrico intermedio (riego con la mitad de la cantidad de agua utilizada en los tratamientos de control) y estrés hídrico severo (sin riego) durante un mes. Se determinaron variables de crecimiento y marcadores bioquímicos de estrés para evaluar los efectos de los tratamientos de estrés en las plantas. Se utilizaron herramientas de análisis multivariado para clasificar las especies según su tolerancia. Tres especies fueron relativamente más susceptibles al estrés hídrico, , , y , mientras que , , y fueron más tolerantes. Nuestro estudio indicó que las dos últimas especies, que están registradas como invasoras en algunas áreas geográficas, poseen una mayor plasticidad fenotípica. El análisis de componentes principales (PCA) combinado con el análisis de variación canónica (CVA) demostró ser métodos estadísticos óptimos para analizar especies de orígenes diversos y pertenecientes a diferentes géneros de una gran familia, como Asteraceae.

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