Múltiples tensiones de trigo en la detección de rasgos y genotipos de alto rendimiento y estabilidad para una compleja interacción de ambiente y genotipos
Autores: Al-Ashkar, Ibrahim; Sallam, Mohammed; Al-Suhaibani, Nasser; Ibrahim, Abdullah; Alsadon, Abdullah; Al-Doss, Abdullah
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Múltiples tensiones de trigo en la detección de rasgos y genotipos de alto rendimiento y estabilidad para una compleja interacción de ambiente y genotipos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Rasgos
Genotipos
Rendimiento
Estabilidad
Estrés ambiental
Interacción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El efecto de los rasgos y la interacción del genotipo x ambiente (GE) es uno de los principales desafíos en la detección de rasgos y genotipos con un rendimiento excepcional y estabilidad a través de diversas tensiones y años. El objetivo de este estudio fue identificar la influencia genética de los rasgos del trigo y los genotipos con un rendimiento excepcional y estabilidad bajo diferentes tensiones ambientales. Los ensayos se realizaron en dos temporadas consecutivas con tres tratamientos (riego óptimo, riego limitado y estrés por calor), totalizando seis ambientes de prueba en dos ubicaciones diferentes. Después de observar la importancia de la interacción GE y la significancia estadística para todos los rasgos estudiados, se aplicó un análisis multivariado utilizando regresión paso a paso (SR) para detectar rasgos influenciados, y métodos de AMMI, valores de estabilidad de AMMI (ASV), índice de estabilidad de rendimiento (YSI), superioridad y biplote GGE para identificar la estabilidad fenotípica de los genotipos. El análisis de SR mostró que nueve de 22 rasgos contribuyeron significativamente al rendimiento de grano (GY), que varió según el ambiente. Las ecuaciones de los modelos (GY) reflejaron la importancia que siete de ellos tienen en una correlación positiva significativa en GY. El estudio confirmó la importancia de los biplots AMMI y GGE en la decodificación de la interacción GEI basada en datos de GY. Los biplots AMMI1 mostraron que los tres ambientes E1, E4 y E6 fueron los ambientes de interacción más fuertes que E2, E3 y E5, en los que la interacción fue débil. Los puntajes de YSI, análisis de superioridad y análisis de superioridad multi-rasgo fueron en gran medida compatibles. Los puntajes de YSI describieron los seis genotipos, a saber, G5 (DHL26), G12 (DHL29), G10 (DHL01), G18 (Sakha-93), G2 (DHL02) y G6 (Gemmeiza-9), que se destacaron por su alta estabilidad y productividad. El análisis del biplote GGE mostró que los genotipos (G15 (Misr1) y G4 (DHL07)) registraron el mayor rendimiento de grano en E3 y E4, mientras que el genotipo G18 (Sakha-93) lo hizo en E6. También mostró que G19 (Pavone-76) fue el mejor genotipo por estar situado en el centro de los círculos concéntricos y por su alto rendimiento. Los métodos considerados fueron compatibles con la detección de prometedores genotipos de trigo con un alto rendimiento promedio y una destacada estabilidad fenotípica en diversas tensiones y años.
Descripción
El efecto de los rasgos y la interacción del genotipo x ambiente (GE) es uno de los principales desafíos en la detección de rasgos y genotipos con un rendimiento excepcional y estabilidad a través de diversas tensiones y años. El objetivo de este estudio fue identificar la influencia genética de los rasgos del trigo y los genotipos con un rendimiento excepcional y estabilidad bajo diferentes tensiones ambientales. Los ensayos se realizaron en dos temporadas consecutivas con tres tratamientos (riego óptimo, riego limitado y estrés por calor), totalizando seis ambientes de prueba en dos ubicaciones diferentes. Después de observar la importancia de la interacción GE y la significancia estadística para todos los rasgos estudiados, se aplicó un análisis multivariado utilizando regresión paso a paso (SR) para detectar rasgos influenciados, y métodos de AMMI, valores de estabilidad de AMMI (ASV), índice de estabilidad de rendimiento (YSI), superioridad y biplote GGE para identificar la estabilidad fenotípica de los genotipos. El análisis de SR mostró que nueve de 22 rasgos contribuyeron significativamente al rendimiento de grano (GY), que varió según el ambiente. Las ecuaciones de los modelos (GY) reflejaron la importancia que siete de ellos tienen en una correlación positiva significativa en GY. El estudio confirmó la importancia de los biplots AMMI y GGE en la decodificación de la interacción GEI basada en datos de GY. Los biplots AMMI1 mostraron que los tres ambientes E1, E4 y E6 fueron los ambientes de interacción más fuertes que E2, E3 y E5, en los que la interacción fue débil. Los puntajes de YSI, análisis de superioridad y análisis de superioridad multi-rasgo fueron en gran medida compatibles. Los puntajes de YSI describieron los seis genotipos, a saber, G5 (DHL26), G12 (DHL29), G10 (DHL01), G18 (Sakha-93), G2 (DHL02) y G6 (Gemmeiza-9), que se destacaron por su alta estabilidad y productividad. El análisis del biplote GGE mostró que los genotipos (G15 (Misr1) y G4 (DHL07)) registraron el mayor rendimiento de grano en E3 y E4, mientras que el genotipo G18 (Sakha-93) lo hizo en E6. También mostró que G19 (Pavone-76) fue el mejor genotipo por estar situado en el centro de los círculos concéntricos y por su alto rendimiento. Los métodos considerados fueron compatibles con la detección de prometedores genotipos de trigo con un alto rendimiento promedio y una destacada estabilidad fenotípica en diversas tensiones y años.