Interacción genotipo ambiente y estabilidad de tritíceas híbridas

El triticale (X Triticosecale Wittmack) es producto de la cruza de Triticum L. x Secale L. en sentido amplio; los 6x presentan excelentes aptitudes agronómicas y amplia adaptabilidad a ambientes geográficos diversos. Tricepiro es el nombre vulgar de cruzamientos entre triticales y trigopiros (Triticum L. x Thinopyrum Á. Löve); se estabilizan en el nivel 6x, con introgresión de Thinopyrum y retención del genomio R (Ferreira et al., 2007; Fradkin et al., 2009). La expansión de estos cultivos en la pampa subhúmeda-semiárida de la Argentina puede facilitarse estudiando la interacción genotipo-ambiente. En el presente estudio se evaluó la interacción GA y la estabilidad de la producción forrajera de triticales y tricepiros en ensayos multi ambientales para contribuir a la decisión de registrar alguna línea como cultivar.

 

Se emplearon 14 genotipos de triticale y 9 de tricepiro seleccionados para producción de forraje, que se evaluaron durante 2008-2012 en Santa Rosa (La Pampa = SR) y Río Cuarto (Córdoba = RC), Argentina. Se utilizó un DBCA con 3 repeticiones en cada sitio y año de evaluación. Parcela experimental 5 m2. Siembras: primera quincena de marzo. Se realizaron 3 cortes durante el ciclo; en cada corte se extrajo una alícuota y su peso seco se proyectó a kg ha-1. La Materia Seca acumulada se analizó con la suma de los 3 cortes. Los efectos principales genotipo (G), ambiente (A) y la interacción genotipo x ambiente (IGA) se analizaron mediante ANAVA y prueba de DMS al 5 %. La estabilidad de los genotipos se estudió mediante la regresión (Eberhart y Russell, 1966) y los modelos AMMI2 (GE biplot) (Gauch y Zobel, 1996) y SREG (G+GE biplot) (Cornelius et al., 1996; Gauch Jr., 2006).

 

El promedio general para la producción de materia seca acumulada fue de 3.188 ± 193,6 kg ha-1, con rango de variación entre 2.949 y 3.601 kg ha-1. Las diferencias fueron significativas (p<0.01) para los efectos principales G (F=2,1), A (F=150,9) y para la IGA (F=3,3). El análisis de la regresión ubicó como rendidores y estables a los triticales 8, 7, 9, 2 y 1 y los tricepiros 20, 18, 16 y 21 dado que están dentro de la banda de confianza (Figura 1). Los modelos AMMI analizan los efectos principales de genotipos (G) y ambientes (A) mediante ANAVA y la IGA se estudia en forma multivariada a través de un gráfico bidimensional o biplot. Los dos primeros componentes principales (CP) explicaron el 78,6% de la variabilidad debida a la IGA (Figura 2). El ambiente SR 2010 tuvo una importante contribución positiva a la interacción y presentó mayor asociación con los genotipos de triticale 13, 5, 6 y 4. La contribución del ambiente RC 2010 fue significativa en el CP2 y se asoció con el tricepiro 23. El genotipo más estable fue el triticale 8. El modelo SREG adiciona los efectos lineales de los genotipos al término multiplicativo de la IGA (GGE). Los dos primeros CP explicaron 76,6% de la variabilidad debida a la IGA. Seis de los 10 ambientes se ubicaron cercanos al origen (0,0) indicando tener una baja participación en la contribución a la interacción GA. En el sector derecho superior se ubicó el ambiente SR 2009 como de alta participación en el modelo y las líneas de tricepiro 18, 22 y 21 fueron las que tuvieron mayor respuesta en ese ambiente. El genotipo 16 de tricepiro tuvo alta puntuación en el CP1 y muy baja o nula IGA (puntuación cercana a 0 en el CP2).

 

Figura 1. Desviaciones de la regresión vs. rendimiento promedio de materia seca acumulada de 23 genotipos de triticales y tricepiros en Río Cuarto y Santa Rosa durante 2008-2012 con una banda de confianza de un desvío estándar según
modelo de Eberhart-Russell.

Figura 2. Producción acumulada de materia seca. Biplot del modelo de efectos principales aditivos e interacción multiplicativo (AMMI2) para 23 genotipos de triticales y tricepiros evaluados en 10 ambientes de Río Cuarto (Córdoba) y Santa Rosa
(La Pampa), Argentina.

Los diferentes métodos coincidieron parcialmente; ninguno por sí solo resultó un indicador totalmente confiable para recomendar líneas para registrar destinadas a ambientes específicos. Los análisis permitieron identificar tres líneas para su registro como cultivares.

 

Cornelius P, Crossa J, Seyedsardr MS. 1996. Statistical test and estimators of multiplicative models for genotype-by-environment interaction. In Kang M.S., Gauch H.G. (Eds.) Genotyp-by-environment interaction. Pp. 199-234. Boca Raton, FL, CRC Press.
Eberhart SA, Russell WA. 1966 Stability parameters for comparing varieties. Crop Sci.6:36-40. 
Ferreira V, Scaldaferro M, Grassi E, Szpiniak B. 2007. Nivel de ploidía, estabilidad citológica y fertilidad en cruzas de triticale x trigopiro (tricepiros). JBAG 18(1):15-22.
Fradkin M, Greizerstein E, Paccapelo H, Ferreira V, Grassi E, Poggio L, Ferrari MR. 2009. Cytological analysis of hybrids between triticales and trigopiros. Gen. and Mol. Biol. 32:797-801.
Gauch HG, Zobel RW. 1996. AMMI analysis of yield trials. In Kang M.S., Gauch H.G. (Eds.) Genotype-byenvironments interactions. Pp. 85-122. Boca Raton, FL, CRC Press.
Gauch Jr. H. 2006. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Sci. 46:1488-1500. 

Financiación: SECyT-UN Río Cuarto y UN La Pampa, Rep. Argentina.