Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Genotype x envíronment ínteractíon for yield of rice hybrids and ínbred varíetíes ín Venezuela

  • Autores: Marco Antonio Acevedo Barona, Rubén José Silva Díaz, Rosaura Desirée Perdomo Rojas, Iris Betzaida Pérez Almeida, Rosa M. Alvarez Parra, Orlando José Torres Angarita
  • Localización: Acta Agronómica, ISSN-e 2323-0118, ISSN 0120-2812, Vol. 71, Nº. 1, 2022, págs. 73-80
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Interacción genotipo x ambiente para el rendimiento de híbridos de arroz y variedades endógamas en Venezuela
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Las pruebas de rendimiento en múltiples localidades son esenciales para estudiar las interacciones genotipo x-ambiente, así como para identificar genotipos superiores y localidades de prueba. Por esta razón, el objetivo de este estudio fue evaluar la adaptabilidad y estabilidad de híbridos y variedades endógamas de arroz para el rendimiento del grano. Se realizaron seis experimentos en áreas productoras de arroz en Venezuela utilizando un diseño de bloques completos al azar durante la estación seca de 2015-2016. El ANOVA detectó diferencias significativas para el genotipo, la localidad y la interacción genotipo por localidad, destacando la interacción híbrida por localidad. El modelo de Lin y Binns identificó los híbridos “RHA- 180” y “HL23035H” y la variedad ‘Soberana Fl' como adaptados y estables. En el modelo biplot GGE, los primeros componentes fueron significativos y juntos explicaron el 82 % de la variabilidad total. Los híbridos ‘RHA-180' y ‘HL23035H' se identificaron como adaptados y estables, mientras que el híbrido “RHA-180” se consideró el “genotipo ideal”. Las variedades ‘Soberana Fl' y ‘SD- 20A' mostraron un alto rendimiento y una estabilidad intermedia. Los dos mega-ambientes se diferenciaron por tener los genotipos de mejor rendimiento ‘RHA-180' y ‘Soberana Fl'. La parcela 199 resultó el local más representativo para evaluar híbridos y variedades, mientras que la localidad INIA Guárico discriminó mejor los genotipos de arroz. Ambos modelos coincidieron en la identificación de híbridos y variedades adaptados y estables en Venezuela. No obstante, mientras el modelo de Lin y Binns fue fácil y de eficiente aplicación, el modelo SREG fue más detallado, efectivo e informativo.

    • English

      Performance tests in múltiple locations are essential to study the genotype x-environment interaction, as well as to identify superior genotypes and testing locations. The objective of this study was to evaluate the adaptability and stability of rice hybrids and inbred varieties for grain yield. Six experiments were conducted in rice-producing areas of Venezuela using a randomized complete block design during the dry season of 2015 2016. The ANOVA detected significant differences for genotype, location, and genotype-by-location interaction, highlighting the hybrid by location interaction. The Lin and Binns model identified the hybrids ‘RHA-180' and ‘HL23035H' and the ‘Soberana Fl' variety as adapted and stable. In the GGE biplot model, the first components were significant, and together explained 82 % of the total variability. The hybrids ‘RHA-180' and ‘HL23035H' were identified as adapted and stable, whereas the ‘RHA-180' hybrid was considered the “ideal genotype”. The varieties ‘Soberana Fl' and ‘SD-20A' displayed high performance and intermediate stability. The two mega-environments differed by having the best performing genotypes ‘RHA-180' and ‘Soberana Fl'. Plot 199 was the most representative locality to evaluate hybrids and varieties, whereas the INIA Guárico location discriminated better the rice genotypes. Both models coincided regarding the identification of adapted and stable hybrids and varieties in Venezuela. Nonetheless, while it was easy and efficient to apply the Lin and Binns model, the SREG model was more detailed, effective, and informative.

Los metadatos del artículo han sido obtenidos de SciELO Colombia

Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno