Abstract

OSTENGO, Santiago; CUENYA, María I.  and  BALZARINI, Mónica. Análisis biplot para explorar interacciones en ensayos multiambientales de caña de azúcar con múltiples cosechas. Rev. ind. agric. Tucumán [online]. 2014, vol.91, n.1, pp.43-46. ISSN 1851-3018.

Los programas de mejoramiento genético de caña de azúcar conducen ensayos multiambientales (EMA), donde se compara el rendimiento de los genotipos en diferentes edades de corte dentro y a través de localidades. En estos ensayos, se espera la presencia de posibles correlaciones temporales entre datos obtenidos en cosechas consecutivas y de correlaciones espaciales entre datos provenientes de parcelas vecinas. Se espera, además, que las varianzas residuales no sean iguales entre los diferentes ambientes. Los modelos lineales mixtos (MLM), basados en la pérdida de independencia y homogeneidad de varianzas, resultan ser más apropiados que el análisis de varianza clásico (Anova) de modelos de efectos fijos para comparar el desempeño de los genotipos y analizar las interacciones genotipo por localidad (GL), genotipos por edad (GE) y genotipo por edad por localidad (GLE). Los MLM permiten obtener predictores de términos aleatorios (BLUPs) de interacciones, los cuales pueden ser útiles para entender la asociación genotipo-ambiente (GA). Este trabajo propone una aproximación gráfica basada en MLM para estudiar interacciones entre genotipos y localidades considerando diferentes edades de corte. Se analizaron datos provenientes de EMA del Programa de Mejoramiento Genético de la Caña de Azúcar de la Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (Tucumán, R. Argentina). Se compararon 20 clones con respecto a rendimiento cultural (toneladas de caña por hectárea) en seis localidades a través de tres edades de corte. Se ajustó un MLM que contempla varianzas residuales homogéneas entre localidades y correlaciones temporales y espaciales (basadas en la posición de la parcela según coordenada bidimensional). Para modelar estas correlaciones se usó un modelo autorregresivo de orden uno en tres dimensiones (modelo tridimensional) derivado del producto directo entre las matrices de correlación temporal y espacial. El efecto localidad y la interacción genotipo-localidad-edad fueron considerados aleatorios. Los BLUPs de interacción triple (GLA) fueron sometidos a análisis de componentes principales y representación gráfica del tipo “biplot”. Los resultados se compararon con el obtenido con un “biplot” AMMI (análisis de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa) de interacción (GA), donde el ambiente fue considerado como una combinación del efecto localidad y edad de corte. Según el Criterio de Información de Akaike y la prueba basada en verosimilitud, el modelo tridimensional fue mejor que el modelo Anova que asume independencia entre datos y varianzas residuales homogéneas. El “biplot” obtenido a partir de los BLUPs de interacción triple facilitó la interpretación de la interacción genotipo-edad para cada localidad y la interacción genotipo-localidad para las diferentes edades.

Keywords : Predictores; Interacción triple; TUC 95-10.

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