Predicción del efecto de cultivares de algodón en la presencia de interacción genotipo-ambiente

Freddy Mora, Osmério Pupim-Junio, Carlos Alberto Scapim

Abstract


F. Mora, O. Pupim-Junior, and C.A. Scapim. 2007. Prediction of cultivar effects on cotton
yield in the presence of genotype-environment interaction. Cien. Inv. Agr. 34(1):13-21. We
aimed to obtain, by the Best Linear Unbiased Predictor (BLUP), a prediction of the cultivar
effect of 14 cotton cultivars (Gossypium hirsutum) established at different sites in Brazil and
Paraguay during the 2003-2004 growing season. The BLUP of cotton yield was compared with
classical stability analysis according to the Plaisted and Peterson, Wricke, Annicchiarico and Lin
and Binns models. The Independence Chain (IC) algorithm, within a Bayesian framework, was
also utilized for comparison. A likelihood ratio test provided evidence of signifi cant differences
for cultivar and genotype-environment interaction effects. These results were confi rmed by
Akaike and Bayesian information criteria. Most Spearman and Pearson correlation values
were not signifi cant site-to-site (p>0.05), varying from -0.037±0.307 to 0.565±0.290 and from
-0.228±0.336 to 0.604±0.257, respectively. The Plaisted and Peterson and Wricke methods
showed no signifi cant correlation with BLUP, IC, Annicchiarico and Lin and Binns. On the
other hand, Spearman rank coeffi cients were high and signifi cant (p<0.01) between BLUP
and Annicchiarico (0.859±0.151) and BLUP and Lin and Binns (-0.899±0.099). BLUP and
IC, based on mean and median posterior estimates, had identical ranks. CD-406 and CD99-
2221 were the cultivars that evidenced superior stability, as confi rmed equally by BLUP, IC,
Annicchiarico and Lin and Binns, indicating a signifi cant concordance between approaches in
relation to genotypic stability. A mixed linear models methodology allows us to get important
genotypic information of cotton cultivars with both high productivity and stability in the
environments where they will be cultivated by farmers.

 

Se analizó la predicción del efecto de cultivar
vía mejor predicción lineal no sesgada (BLUP),
de 14 cultivares de algodón (Gossypium
hirsutum) establecidos en d m iferentes localidades
de Brasil y Paraguay, en la temporada 2003-
2004. BLUP, del rendimiento de cultivares, se
comparó con el análisis clásico de estabilidad
de los modelos desarrollados por Plaisted
y Peterson, Wricke, Annicchiarico y Lin y
Binns. Un abordaje Bayesiano a través del
algoritmo de cadena independiente (IC), se
utilizó como otra medida de comparación. La
razón de verosimilitud evidenció diferencias
signifi cativas para los efectos de cultivar e
interacción genotipo-ambiente. Los criterios
de información de Akaike y Bayesiano
confi rmaron estos resultados. La mayoría de las
correlaciones de Spearman y Pearson no fueron
signifi cativas sitio a sitio (p>0,05), cuyos valores
(±error estándar) variaron de -0,037±0,307 a
0,565±0,259 y de -0,228±0,336 a 0,604±0,257,
respectivamente. Los métodos de Plaisted y
Peterson, y Wricke mostraron correlaciones no
signifi cativas con BLUP, IC, Annicchiarico, y
Lin y Binns. Por otro lado, los coefi cientes de
Spearman fueron altos y signifi cativos (p<0,01)
entre BLUP y Annicchiarico: 0,859±0,151,
y BLUP y Lin y Binns: -0,899±0,099. BLUP
e IC, basado en los valores promedio y
mediana a posteriori, evidenciaron idénticos
ordenamientos de cultivares. CD406 y CD99-
2221 fueron los cultivares que evidenciaron
una estabilidad superior, confi rmada por
BLUP, IC, Annicchiarico y Lin y Binns,
indicando una signifi cativa concordancia entre
los procedimientos. Metodología de modelos
lineales mixtos permitiría la obtención de
importante información genética de los
cultivares de algodón con elevada productividad
y estabilidad, en los ambientes considerados
para su cultivo.


Keywords


BLUP, likelihood, genotype-environment interaction, Gossypium hirsutum, improvement, cultivar stability, BLUP, estabilidad de cultivares, Gossypium hirsutum, interacción genotipo-ambiente, mejoramiento, modelos mixtos, verosimilitud.

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