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Aptitud para ensilaje de genotipos híbridos de maíz evaluados en Río Cuarto, Argentina.

Publicado: 15 de junio de 2015
Por: Rossi E.A., Natalia Bonamico, Miguel Di Renzo (Mejoramiento Genético Vegetal); Ortiz M.E., Coniglio M.V. (Nutrición Animal), Facultad de Agronomía y Veterinaria, Universidad Nacional de Río Cuarto, Río Cuarto, Argentina.
Resumen

Los resultados obtenidos en esta aproximación indican que los distintos genotipos de maíz evaluados presentan diferente aptitud para ensilaje en Río Cuarto, Argentina. El genotipo apropiado va a depender del objetivo del ensilaje a realizar. En este trabajo se evaluaron veintiocho genotipos híbridos de maíz por su aptitud para ensilaje en la localidad de Río Cuarto, Argentina. Para la interpretación de los datos obtenidos se utilizó la técnica multivariada análisis de componentes principales y su correspondiente gráfico biplot.

Introducción
El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica de reducción de dimensión. Se basa en la obtención de un número pequeño de variables sintéticas no correlacionadas que explican la variabilidad presente en un conjunto de datos (Balzarini et al., 2010). El objetivo de este trabajo fue evaluar diferentes genotipos híbridos de maíz por su aptitud para ensilaje, en la localidad de Río Cuarto, Argentina.
 
Materiales y Métodos
Veintiocho genotipos híbridos de maíz pertenecientes a distintos criaderos fueron evaluados. El ensayo experimental se realizó en la zona de Río Cuarto, Argentina durante el ciclo agrícola 2012/2013. El diseño utilizado fue en bloques completos al azar con tres repeticiones. Las variables medidas fueron materia verde (MV), materia seca (MS), rendimiento en grano (RG), proteína bruta (PB), fibra detergente ácida (FDA) y digestibilidad (DG). Mediante el biplot obtenido del ACP se analizó la variabilidad de los genotipos evaluados. También se identificaron asociaciones entre variables, entre genotipos, así como entre variables y genotipos.
 
Resultados y Discusión
En la Figura 1 se presenta el gráfico biplot generado con las dos primeras componentes principales (CP) obtenidas del ACP. Las dos primeras CP explicaron el 85% de la variabilidad total. La CP1 permitió observar que los genotipos LT626VT3P, EXPHSSIL y DK72-10VT3P tuvieron un comportamiento similar entre ellos y diferente a EXPUNRC y 30F35HR. La variable RG se correlacionó positivamente con MS y DG. Correlación positiva también presentaron MV y FDA. Mientras que DG y FDA presentaron una correlación negativa. Los genotipos SW276/12, BG7049H y SW5130 se asociaron con mayores valores de MV y FDA. Si bien estos tres híbridos serían apropiados para obtener un ensilaje con mayor rendimiento de MV en la zona de Río Cuarto, debe considerarse que también presentaron alto valor de FDA. Si se requiere un ensilaje con un alto contenido de grano y digestibilidad (Di Marco y Aello, 2007), los genotipos híbridos adecuados en esta zona podrían ser EXHSSIL, LT626VT3P, DK72-10VT3P y AX896MG. Para obtener una alta DG el contenido de MS no debe superar el 40% (Ferraretto and Shaver, 2012). Los genotipos SW5147, APACHE y DELTA presentaron bajos valores de RG pero se asociaron con los mayores valores de PB.
Aptitud para ensilaje de genotipos híbridos de maíz evaluados en Río Cuarto, Argentina. - Image 1
Figura 1. Gráfico biplot obtenido a partir del análisis de componentes principales. Ordenamiento de 28 genotipos híbridos de maíz de acuerdo a seis variables relacionadas a la aptitud para ensilaje en Río Cuarto, Argentina en el ciclo agrícola 2012/2013.
MV: Materia verde; MS: Materia seca, RG: Rendimiento en grano, FDA: Fibra detergente ácida, PB: Proteína bruta, DG: Digestibilidad.
 
Conclusiones
Los resultados obtenidos, si bien son solo una aproximación en un ciclo agrícola, indican que los distintos genotipos híbridos de maíz evaluados presentan diferente aptitud para ensilaje en Río Cuarto, Argentina.
La elección del genotipo dependerá del objetivo del ensilaje a realizar. Algunos genotipos se destacaron para un grupo de variables mientras que otros se comportaron mejor para otro grupo de variables.
 
Referencias
  1. Balzarini M, Bruno C, Peña A, Teich I, Di Rienzo J.A. (2010). Estadística en Biotecnología. Aplicaciones en Info-Gen Ed. Grupo de Editores. Córdoba, Argentina
  2. Di Marco, O.N. y Aello M.S. 2007. Calidad nutritiva de la planta de maíz para silaje.
  3. Ferraretto, L.F. & Shaver R.D. 2012. Meta-analysis: Impact of corn silage harvest practices on intake, digestion and milk production by dairy cows. The Proffesional Animal Scientist.
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Autores:
Natalia Bonamico
Universidad Nacional de Rio Cuarto - UNRC
Miguel Di Renzo
Universidad Nacional de Rio Cuarto - UNRC
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