Interacciones genotipo x ambiente, mega-ambientes y genotipos y ambientes superiores para rendimiento de grano de soja en Argentina

La soja [(Glycine max L.) Mer.] puede sembrarse en una amplia zona del país en Argentina. Los ensayos comparativos de rendimiento, normalmente se realizan en 3 zonas agroecológicas: Norte, Pampeana Norte y Pampeana Sur. El análisis y la interpretación de los datos que surgen de estos ensayos en rela...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lúquez, Julia, Capurro, M., Erazzú, Luis
Formato:	Articulo
Lenguaje:	Inglés
Publicado:	2010
Materias:	Ciencias Agrarias genotipo mega-ambientes; interacciones genotipo x ambiente; rendimiento de grano Soja Argentina Ambiente Cultivos Agrícolas Glycine max, GGE biplot; megaenvironments; GE interactions; grain yield
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/15707 http://www.agro.unlp.edu.ar/revista/index.php/revagro/article/view/90
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La soja [(Glycine max L.) Mer.] puede sembrarse en una amplia zona del país en Argentina. Los ensayos comparativos de rendimiento, normalmente se realizan en 3 zonas agroecológicas: Norte, Pampeana Norte y Pampeana Sur. El análisis y la interpretación de los datos que surgen de estos ensayos en relación con las interacciones genotipo x ambiente (IGA) y la selección de los mejores genotipos se realiza analizando las varianzas y comparando medias, y así, las IGA no son explotadas debidamente. El objetivo de este estudio fue identificar mega-ambientes (MA) y genotipos y ambientes superiores utilizando modelos de regresión por sitios (SREG) y por genotipos (GREG) que expresan la respuesta en función de G+GA y A+GA respectivamente y la exhiben a través de sus gráficos ("biplot"). Se utilizaron los rendimientos de grano de 19 cultivares de soja del Grupo de Madurez IV largo de las campañas agrícolas 2005, 2007 y 2008 provenientes de 27 ambientes de las 3 zonas agroecológicas del país. El GGA biplot basado en SREG mostró que el rendimiento de grano de los cultivares estuvo determinado por los ambientes y las IGA (los Componentes Principales 1 y 2 explicaron el 70,1% de la variación). Se delinearon prácticamente 3 MA, donde se agruparon los 27 ambientes probados, indicando valiosas adaptaciones específicas de los cultivares. El GGA biplot basado en GREG mostró, en tanto, que 2 MA concentraron a todos los cultivares evaluados en 13 ambientes con los mejores rendimientos de grano, en contraste con las típicas localidades de prueba usadas (los Componentes Principales 1 y 2 explicaron el 87,8% de la variación). El uso de esta aproximación ofrece un punto de vista que podría mejorar el uso de los recursos asignados para realizar ensayos de evaluación de cultivares de soja en Argentina.
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