Predicción del rendimiento de híbridos de maíz (Zea mays L.) en ambientes de siembra tardía

La predicción precisa del comportamiento de híbridos de maíz no evaluados a campo permitirá un mayor progreso genético y menores costos en programas de mejoramiento genético. Datos de rendimiento de híbridos evaluados a campo se emplearon para predecir el comportamiento de nuevos híbridos en ambient...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Biasutti, Carlos Alberto, Balzarini, Monica Graciela
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2017
País:Argentina
Institución:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Repositorio:CONICET Digital (CONICET)
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ri.conicet.gov.ar:11336/80457
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11336/80457
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:MAÍZ
PARENTESCO
RENDIMIENTO
BLUP
https://purl.org/becyt/ford/4.1
https://purl.org/becyt/ford/4
Descripción
Sumario:La predicción precisa del comportamiento de híbridos de maíz no evaluados a campo permitirá un mayor progreso genético y menores costos en programas de mejoramiento genético. Datos de rendimiento de híbridos evaluados a campo se emplearon para predecir el comportamiento de nuevos híbridos en ambientes de siembra tardía. Se conformaron grupos de híbridos predictores de manera de maximizar y minimizar las relaciones de parentesco entre los híbridos predictores y aquellos a predecir y, por otra parte, utilizar valores de predicción obtenidos en ambientes de alto rendimiento y bajo rendimiento a fin de investigar la influencia de estos factores sobre la eficiencia de las predicciones. A fin de validar las predicciones se tomó un grupo de híbridos cuyo rendimiento en grano fue evaluado a campo, pero que no formaron parte del grupo inicial. Se calcularon los coeficientes de correlación entre los valores predichos y los observados para rendimiento con el fin de evaluar la efectividad de la predicción realizada. La mejor predicción de los híbridos no evaluados, se alcanzó utilizando la máxima relación de parentesco entre los híbridos combinada con datos obtenidos en el ambiente de mayor rendimiento promedio.