Comparación de metodologías estadísticas para la integración de ensayos de evaluación de poblaciones locales de maíz

ANDREA LAVALLE; SERGIO BRAMARDI; RAQUEL DEFACIO; GUILLERMO PRATTA

Neuquén

Otro; XXIII Reunión científica del GAB - II encuentro argentino chileno de biometría; 2018

Grupo Argentino de Biometría

El uso de poblaciones locales de maíz en los programas de mejoramiento requiere que las mismas se encuentren caracterizadas y catalogadas. El elevado número de poblaciones y de variables a registrar obliga a que las evaluaciones a campo deban distribuirse en ensayos manejables experimentalmente. Así, cada uno de estos ensayos implica un grupo de poblaciones caracterizadas en al menos dos ambientes diferentes, causando que los distintos conjuntos de poblaciones no son evaluados bajo las mismas condiciones ambientales. En el presente trabajo se comparan tres metodologías de análisis para la caracterización simultánea de la totalidad de las poblaciones estudiadas: (i) Análisis de Componentes Principales (ACP) sobre la concatenación de los ensayos donde simplemente se promediaron los ambientes, (ii) ACP luego de plantear un modelo lineal mixto que permita estimar y eliminar los efectos ambiente, ensayo y sus interacciones, y (iii) Análisis de Procrustes Generalizado (APG) para el tratamiento de datos provenientes de ensayos incompletos conectados por individuos comunes. Se registraron 16 variables cuantitativas en 132 poblaciones locales de maíz, que se distribuyeron en 4 ensayos. Para comparar entre metodologías, se utilizó un ?ensayo de referencia? donde las poblaciones volvieron a evaluarse en los mismos ambientes. Mediante el test de Mantel se compararon las configuraciones de las poblaciones obtenidas con las tres estrategias de análisis. Como resultado se obtuvo que, si el objetivo es sólo considerar la similitud entre las poblaciones, las tres estrategias dan resultados similares por lo que se recomienda la técnica del promedio ya que esta metodología, si bien es más rudimentaria desde el punto de vista estadístico, es muy sencilla de aplicar y ampliamente utilizada por los fitomejoradores. El inconveniente es que no pueden diferenciarse los efectos del ambiente y sus interacciones, las cuales son muy importantes desde el punto de vista genético. Esto sí es contemplado por APG, alternativa que requiere información de poblaciones comunes a todos los ensayos para realizar sobre ellas el centrado, rotación y escalado, para luego considerar a las poblaciones particulares de cada ensayo como suplementarias. Este algoritmo requiere el cumplimiento de dos supuestos: que las poblaciones comunes conformen grupos con diferencias significativas y que estos grupos permanezcan estables a lo largo de las condiciones. Al verificar estos supuestos con los testigos elegidos en esta experiencia, se sugirió ampliar el número de poblaciones comunes y que las mismas representen un porcentaje mayor de la variabilidad del material genético bajo estudio.