Resumen de COMPARACIÓN DE TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIADO MEDIANTE SIMULACIÓN PARA CARACTERIZACIÓN DE RECURSOS FITOGENÉTICOS EN FUNCIÓN DE CARACTERES SUSCEPTIBLES A INTERACCIÓN GENOTIPO-AMBIENTE

P. Zuliani, Raquel Defacio, Andrew Lavalle, S. Bramardi

• español

  Los Recursos Fitogenéticos se conservan ex situ en bancos de germoplasma. Para que los mismos sean utilizados por los mejoradores deben ser caracterizados y evaluados. En el banco de Germoplasma del INTA Pergamino se realiza la caracterización y evaluación de poblaciones locales de maíz, donde los datos obtenidos pueden presentarse como matrices de tres vías (poblaciones * variable * ambiente). A partir de datos empíricos de tres vías se generaron datos simulados, los cuales se utilizaron para comparar las técnicas de Análisis de Componentes Principales (ACP), Análisis Factorial Múltiple (AFM) y Análisis de Procrustes Generalizado (APG). La correlación entre las matrices de datos se cuantifi có con el coefi ciente RV de Escoufi er. Los resultados muestran una alta concordancia entre las confi guraciones encontradas con las tres estrategias de análisis. Se destaca el potencial que tienen AFM y el APG en el estudio de la interacción genotipo-ambiente multivariada. También se pudo comprobar que el coefi ciente RV de Escoufi er, puede ser usado como una sencilla herramienta para cuantifi car dicha interacción.

• English

  Characterization and evaluation of phytogenetic resources, preserved ex situ in germplasm banks, is needed to allow their use by breeders. Data recorded from the characterization of maize landraces conserved at the INTA Pergamino germplasm bank could be shown as three way matrices (landraces * trait * environment). Simulated data was generated through three way empirical data, which was used to compare Principal Components Analysis (PCA), Multiple Factorial Analysis (MFA) and the Generalized Procrustes Analysis (GPA) techniques. Escoufier’s RV coefficient quantified the correlation between data matrices. High concordance between configurations obtained with the three analysis strategies was shown. MFA and GPA demonstrated a highlighted potential for the multivariate genotype-environment interaction study. It was also found that Escoufier’s RV coefficient may be used as a simple tool to quantify this interaction.