INTERACCIÓN GENOTIPO X AMBIENTE EN MAÍCES NATIVOS DE SAN LUIS POTOSÍ, MÉXICO
Maíz nativo de San Luis Potosí
DOI:
https://doi.org/10.60158/rma.v11i2.435Palabras clave:
caracterización morfológica, componentes del rendimiento, estabilidadResumen
En el estado de San Luis Potosí, existe un gran potencial para el estudio, conservación, mejoramiento y aprovechamiento de los maíces nativos. En este trabajo, se evaluó la variación morfológica y la interacción genotipo × ambiente de poblaciones de maíz nativo de San Luis Potosí. En el año 2021, se evaluaron 55 poblaciones en dos ambientes contrastantes, bajo un diseño de bloques al azar con dos repeticiones. Los datos morfológicos se analizaron mediante análisis de varianza, mientras que para el rendimiento de grano se utilizaron el modelo de regresión en los sitios (SREG) y las gráficas GGE biplot para estudiar la interacción. El análisis de varianza para la caracterización morfológica presentó diferencias significativas para todas las variables. El análisis de interacción genotipo × ambiente y la estabilidad mostraron que las poblaciones 5, 665 y 438 fueron las más estables y con rendimiento superior al resto de las poblaciones.
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Referencias
Alvarado-Gómez, L.C., Graillet-Juárez, E.M., Martínez-Martínez, M., Arieta-Román, R.J. y Fernández-Figueroa, J.A. (2016). Potencial de rendimiento y variabilidad del maíz nativo (Zea mays L.) rojo en suelos ácidos de baja fertilidad en Acayucan, Veracruz. Revista Biológico Agropecuaria Tuxpan, 4(2), 112–117. https://doi.org/10.47808/revistabioagro.v4i2.79 DOI: https://doi.org/10.47808/revistabioagro.v4i2.79
Arellano, V.J.L., Rojas, M.I. y Gutiérrez, H.G.F. (2014). Variedades de maíz azul chalqueño seleccionadas por múltiples caracteres y estabilidad del rendimiento. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 5(8), México, ME:1469-80. https://doi.org/10.29312/remexca.v5i8.828 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v5i8.828
Ávila-Perches, M.A., Dorantes-González, J.R.A., Gámez-Vázquez, H.G. y Gámez-Vázquez, A.J. (2010). Conocimiento de la diversidad y distribución actual del maíz nativo y sus parientes silvestres en México. San Luis Potosí. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Centro de Investigación Regional Centro. Campo Experimental Bajío. 81p.
Contreras-Molina, O., Gil-Muñoz, A., Antonio-López, P., Reyes-López, D. y Guerrero-Rodríguez, J.D. (2016). Caracterización morfológica de maíces nativos de la Sierra Nororiental de Puebla, México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 17, 3633-3647. https://www.redalyc.org/pdf/2631/263149506019.pdf
Diedhiou, I., Ramírez-Tobías, H.M., Fortanelli-Martínez, J. & Flores-Ramírez, R. (2021). Effects of different temperatures and water stress in germination and initial growth of creole genotypes of maize from three different agroclimatic regions of San Luis Potosí (México). Maydica. 66(1): 1-16. https://journals-crea.4science.it/index.php/maydica/index.
Diedhiou, I., Ramírez-Tobias, H.M., Fortanelli-Martinez, J. & Flores-Ramírez, R. (2022). Maize intercropping in the traditional “Milpa” System. Physiological, morphological, and agronomical parameters under induced warming: evidence of related effect of climate change in San Luis Potosí (Mexico). Life, 12, 1589. https://doi.org/ 10.3390/life12101589 DOI: https://doi.org/10.3390/life12101589
Diego-Flores, P., Padilla-Cortes, E., Martínez-Martínez, L., Carrillo-Rodríguez, J.C. y Chavez-Servia, J.L. (2023). Variación fenotípica entre poblaciones precoces de maíz nativo de Oaxaca. Revista Mexicana de Agroecosistemas, 10 (2), 106-117. https://doi.org/10.60158/rma.v10i2.406. DOI: https://doi.org/10.60158/rma.v10i2.406
Frutos E., Galindo, M.P. & Leiva, V. (2014). An interactive biplot implementation in R for modeling genotype-by-environment interaction. Stoch Environ Res Risk Assess, 28, 1629-1641. https://doi.org/10.1007/s00477-013-0821-z DOI: https://doi.org/10.1007/s00477-013-0821-z
Hellin, J., Bellon, M.R., & Hearne, S.J. (2014). Maize landraces and adaptation to climate change in Mexico. Journal of Crop Improvement, 28(4), 484-501. https://doi.org/10.1080/15427528.2014.921800. DOI: https://doi.org/10.1080/15427528.2014.921800
Ledesma-Ramírez, L., Solís-Moya, E., Suaste-Franco, M.P., Rodríguez-Caracheo, J.F. y Cruz-Gonzalez, M.L. (2012). Análisis GGE BIPLOT del rendimiento de trigo (Triticum spp.) con riego normal y restringido en El Bajío, México. Agrociencia, 46(2), 119-131.
Luna, F.M. y Gutiérrez, S.J.R. (2000). Investigación fisiotécnica de maíz de temporal en la región alta del Norte de México. Revista Fitotecnia Mexicana, 23, 195-210. https://doi.org/10.35196/rfm.2000.2.195. DOI: https://doi.org/10.35196/rfm.2000.2.195
Martínez-Sánchez, J., Espinosa-Paz, N. y Villegas-Aparicio, Y. (2016). Interacción genotipo-ambiente en poblaciones de maíz nativo de Chiapas. Revista Mexicana de Agroecosistemas, 3(1), 38-48.
Martínez-Sánchez, J., Espinosa-Paz, N. y Cadena-Iñiguez, P. (2017). Caracterización morfológica en poblaciones de maíz nativo (Zea mays L.) en Chiapas, México. Agroproductividad, 10(9), 26-33. https://revista-agroproductividad.org/index.php/agroproductividad/article/view/186.
Martínez-Sánchez, J., Espinosa-Paz, N., Ramírez-Córdoba, A.L., Camas-Gómez, R. y Villegas-Aparicio, Y. (2018). Expresión fenotípica y estabilidad en poblaciones de maíz nativo de Chiapas. Revista Mexicana de Agroecosistemas, 5(1), 1-11.
Muñoz, O. A. (2003). Centli maíz. Colegio de Posgraduados. Montecillo. Estado de México. 211p.
Ortega-Corona, A., Guerrero-Herrera, M.J. y Preciado-Ortiz. R.E. (2013). Diversidad y distribución del maíz nativo y sus parientes silvestres en México. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Libro Técnico. Num 7. 250p.
Pacheco, A., Vargas, M., Alvarado, G., Rodríguez, F., Crossa, J. & Burgueño, J. (2015). "GEA-R (Genotype x Environment Analysis with R for Windows) Version 2.0", http://hdl.handle.net/11529/10203 International Maize and Wheat Improvement Center.
Pecina-Martínez, A.J., Mendoza-Castillo, M.C., López-Santillán, J.A., Castillo-Gonzáles, F. y Ortiz-Cereceres, J. (2011). Rendimiento de grano y sus componentes en maíces nativos de Tamaulipas evaluados en ambientes contrastantes. Revista Fitotecnia Mexicana, 34(2), 85-92.
Ramírez, C. A. (2013). Selección de maíces nativos de ciclo corto como estrategia frente al cambio climático en Michoacán. Avances en Investigación Agropecuaria, 17(2), 7-21.
Ramírez-Díaz, J.L., Ledesma-Miramontes, A., Gómez-Montiel, N.O., Vidal-Martínez, V.A., Gómez-Montiel, N.O., Ruíz-Corral, J.A., Velázquez-Cardelas, G.A., Ron-Parra, J., Salinas-Moreno, Y. y Nájera-Calvo, L.A. (2015). Selección de maíces nativos como donadores de características agronómicas útiles en híbridos comerciales. Revista Fitotecnia Mexicana, 38(2), 119-131. DOI: https://doi.org/10.35196/rfm.2015.2.119
Sah, R.P., Chakraborty, M., Prasad, K., Pandit, M., Tudu, V.K., Chakravarty, M.K., Narayan, S.C., Rana, M. & Moha, D. (2020). Impact of water deficit stress in maize: phenology and yield components. Scientific Reports, 10, 2044. https://doi.org/10.1038/s41598-020-59689-7 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-59689-7
Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP). (2023). Cierre de la producción agrícola en México 2023. Secretaria de Agricultura y Desarrollo Rural. https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/
Turrent-Fernández, A., Espinosa-Calderón, A., Turrent-Thompson, C. y Mejía-Andrade, H. (2016). Cambio climático y algunas estrategias agrícolas para fortalecer la seguridad alimentaria de México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 7(7). México, ME:1717-39. https://doi.org/10.29312/remexca.v7i7.165 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v7i7.165
WeatherData. (2022). Base de datos de precipitación de San Luis Potosí durante el año 2022. https://ram-n.github.io/weatherData.
Yan, W. and Tinker, N.A. (2006). Biplot analysis of multi-environmental trial data: Principles and applications. Canadian Journal of Plant Sciences, 86:623.645. https://doi.org/10.4141/P05-169 DOI: https://doi.org/10.4141/P05-169
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