Predictores lineales insesgados para la selecciòn de genotipos superiores de durazneros

ANGELINI, J; ARROYOS, L; DAORDEN ME; VALENTINI HG; QUAGLINO, M; CERVIGNI DGL

San Pedro

Jornada; VII encuentro latinoamericano. Prunus sin fronteras; 2017

EEA INTA San Pedro

La identificación de genotipos con altos rendimientos y estabilidad es elprincipal objetivo de un programa de mejoramiento genético. En duraznero, lainteracción genotipo x ambiente (IGA) altera el desempeño de genotipos entrecampañas o ambientes. Consecuentemente, deben analizarse métodos estadísticos quepermitan una buena comprensión del fenómeno IGA y una selección eficiente. Eneste trabajo se evalúo la utilidad del BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) enla selección de genotipos de durazneros en presencia de IGA. Se analizó el carácterrendimiento de 29 entradas de duraznero en EEA INTA San Pedro. La existencia dela IGA fue verificada mediante la prueba de máxima verosimilitud (LR ?Likelihood Ratio) y los valores del criterio de información Bayesiano (BIC) yel de Akaike (AIC). La consistencia de la selección de los genotiposseleccionados mediante BLUP fueron comparados con el índice de superioridad(Pi), de confianza (Ii) y el parámetro GSI (Genotype Selection Index) mediantela correlación de Spearman. Debido a la falta de normalidad de los datos, losmismos fueron transformados mediante la potencia de 0,28, como lo indicó elmétodo Box-Cox.La transformación utilizada mejoró la distribución de los errores sinalcanzar la normalidad. La IGA fue altamente significativa considerando laprueba LR (P = 0,0001), los valores de BIC = -207,4 y 416,5; y AIC = -221,0 y404,2; incluyendo o no la IGA respectivamente y en ambos casos. Por otro lado, lamayoría de las correlaciones de Spearman entre ambiente fueron no significativa(P > 0,05), indicando que el desempeño de los genotipos es diferente en cadacampaña, consistente con la naturaleza compleja de la IGA. La correlación de la clasificación de cultivares: = -0,98 (P <0,0001) y  0,94 (P < 0,0001), indicando que laclasificación de los genotipos no varía significativamente entre los distintosmétodos, por el contrario, la = -0,63; (P =0,0002).El modelo lineal mixto demostró la presencia de IGA, al tiempo que lafalta de correlación entre campañas evidenció la naturaleza compleja de lamisma. Existió una alta concordancia en cuanto a laindicación de genotipos superiores mediante las metodologías BLUP, Pi e Ii,pero no con el parámetro GSI. Por lo que el BLUP, Pi e Ii permitirían laselección de genotipos superiores, aunque debido a la falta de normalidadmétodos Bayesianos y generalizados mixtos, entre otros, deberían evaluarse.