Análisis de ensayos agrícolas multiambientales con bases de datos completas e incompletas

AGUATE F.M.; DI RENZO, M.; IBAÑEZ, M.; BALZARINI, M.

Mendoza

Congreso; XVII Congreso Latinoamericano de Genética; 2019

Los ensayos multiambientales (EM) de maíz permiten evaluar híbridos a través de localidades y años. Las bases de datos multianuales de EM usualmente son incompletas dado que no todos los híbridos son evaluados en todas las localidades y años. Bajo el mecanismo de datos faltantes que impone la dinámica del mercado de semilla, las estimaciones de varianzas y parámetros genéticos estimados en el marco teórico de los modelos lineales mixtos (MLM) son sesgadas. En este trabajo se evalúa el desempeño de los MLM en la estimación de las componentes de varianza, desde bases multianuales completas y progresivamente incompletas para determinar la robustez de las estimaciones frente al porcentaje de datos faltantes. También se cuantifica el impacto de los datos faltantes sobre medidas de estabilidad genotípica y sobre predictores del mérito genético de cada material. Los resultados muestran que aún con un 20 % de datos faltantes, las relaciones entre las componentes de varianza genotípica y de interacción genotipo-ambiente son conservadas, y que con más de 30 % de datos faltantes, la varianza genotípica es subestimada. Las medidas de estabilidad derivadas del MLM, permiten mejorar el ranking de los genotipos con datos faltantes y con datos completos no existen diferencias de ordenamientos con la clásica varianza de Shukla para el estudio de interacción genotipo- ambiente. El análisis de ensayos multianuales de híbridos de maíz mediante MLM es beneficioso para la estimación de componentes de varianza y para el análisis del desempeño de los híbridos tanto en sentido amplio como específico.