Rendimiento y calidad de fruto en tomate, diferencias genotípicas y estabilidad en tres ambientes agronómicos

Autores/as

  • Fernando Borrego-Escalante Departamento de Fitomejoramiento. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, Buenavista, C.P. 25315, Saltillo, Coahuila, México.
  • Verónica G. Robles-Salazar Departamento de Fitomejoramiento. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, Buenavista, C.P. 25315, Saltillo, Coahuila, México.
  • María Margarita Murillo-Soto Departamento de Fitomejoramiento. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, Buenavista, C.P. 25315, Saltillo, Coahuila, México.
  • Alfonso López-Benítez Departamento de Fitomejoramiento. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, Buenavista, C.P. 25315, Saltillo, Coahuila, México.
  • Adalberto Benavides-Mendoza Departamento de Horticultura. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, Buenavista, C.P. 25315, Saltillo, Coahuila, México.

DOI:

https://doi.org/10.59741/agraria.v19i2.16

Palabras clave:

rendimiento, calidad, Solanum lycopersicum L., AMMI, SREG

Resumen

Para la formación de nuevas variedades de tomate se requiere evaluar los materiales genéticos en diferentes ambientes y medir su interacción genotipo-ambiente (IGA), para luego seleccionar los de menor interacción, los más estables. Modelos como el de regresión en los sitios (SREG) y el de efectos principales aditivos e interacción multiplicativo (AMMI) se utilizan para el estudio de los patrones de respuesta genotípica a través de ambientes. El objetivo de este proyecto fue determinar, por medio de dos metodologías, los materiales genéticos más prominentes en cuanto a características de rendimiento, contenido nutrimental y estabilidad por su interacción genotipo-ambiente (IGA). El trabajo de investigación se realizó en la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro (uaaan), en el que se evaluaron 21 genotipos de tomates establecidos en tres ambientes agronómicos (campo abierto, macrotúnel e invernadero). El diseño experimental que se utilizó fue el de bloques completos al azar, con tres repeticiones. De acuerdo con los datos del análisis de varianza combinado, se obtuvieron diferencias (P ≤ 0.01) en la IGA para rendimiento. El genotipo 23 se puede considerar como ideal, por su adaptabilidad en los tres ambientes. En relación con las variables: contenido de licopeno y vitamina C, destacaron los genotipos 12 y 17, respectivamente. Los genotipos más estables fueron: 5, 18, 26, 2 y 22. Ambos modelos coincidieron con estos resultados. Tanto el modelo AMMI 1 como el SREG son igual de capaces para describir la interacción genotipo-ambiente, sin embargo, el AMMI 1 resulta ser más fácilmente interpretable.

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Asfaw, A., Alemayehu, F., Gurum, F., Atnaf. M. (2009). AMMI and SREG GGE biplot analysis for matching varieties on to soybean production environments in Ethiopia. Scientific Research and Essay, 4(11): 1322-1330.

Baldwin, E. A., Scott, J. W., Malundo, T. M. M., Shewfelt, R. L., Tandom, K. S. (1998). Relationship between sensory and instrumental analysis for tomato flavor. J. Amer. Soc. Hort. Sci. 123(5): 906-915. DOI: https://doi.org/10.21273/JASHS.123.5.906

Brandt, S., Pék, Z., Barna, E., Lugasi, A., Helyes, L. (2006). Lycopene content and colour of ripening tomatoes as affected by environmental conditions. Journal of the Science of Food and Agriculture, 86(4): 568-572. DOI: https://doi.org/10.1002/jsfa.2390

Chechetkin, A. V., Vornianski, V.I., Pokusy, G.G. (1984). Prácticas de bioquímica del Ganado y aves de corral. (Ed. E. M. Moscú. 55 p.)

Cornelius, P., Crossa, J., Seyedsardr, M.S. (1996). Statistical test and estimators of multiplicative models for genotype by environment interaction. In M.S. Kang and H.G. Gauch, Jr. (ed.), Genotype-by environment interaction. CRC Press, Boca Raton, FL.

Crossa, J., Cornelius, P.L. (1997). Sites regression and shifted multiplicative model clustering of cultivar trial sites under heterogeneity of error variances. Crop Science 37(2): 406-415. DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci1997.0011183X003700020017x

Ferraudo, G. M., Perecin, D. (2014). Mixed Model, AMMI and Eberhart-Russell Comparison via Simulation on Genotype × Environment Interaction Study in Sugarcane. Applied Mathematics 5: 2107-2119. DOI: https://doi.org/10.4236/am.2014.514205

Ferreira, V., Grassi, E., Ferreira, A., di Santo, H., Castillo, E., & Paccapelo, H. (2015). Triticales y tricepiros: interacción genotipo-ambiente y estabilidad del rendimiento de grano. Chilean J. Agric. Anim. Sci, 31(2), 93-104.

Gauch, H.G., Zobel, R.W. (1997). Identifying mega-environments and targeting genotypes. Crop Science 37: 311-326. DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci1997.0011183X003700020002x

Gauch Jr., H. G. (1988). Model selection and validation for yield trials with interaction. Biometrics, 705-715. DOI: https://doi.org/10.2307/2531585

Gauch Jr., H. G. (2006). Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Science 46(4), 1488-1500. DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci2005.07-0193

Ibáñez, M. A., Cavanagh, M. M., Bonamico, N. C., & Di Renzo, M. A. (2006). Análisis gráfico mediante biplot del comportamiento de híbridos de maíz. RIA. Revista de Investigaciones Agropecuarias, 35(3), 83-93.

Krishnamurthy, S. L., Sharma, S. K., Sharma, D. K., Sharma, P. C., Singh, Y. P., Mishra, V. K., ... & Singh, R. K. (2016). Analysis of stability and G× E interaction of rice genotypes across saline and alkaline environments in India. Cereal Research Communications, 44(2), 349-360. DOI: https://doi.org/10.1556/0806.43.2015.055

Lozano-Ramírez, Á., Santacruz-Varela, A., San-VicenteGarcía, F., Crossa, J., Burgueño, J., & Molina-Galán, J. D. (2015). Modelación de la interacción genotipo x ambiente en rendimiento de híbridos de maíz blanco en ambientes múltiples. Revista Fitotecnia Mexicana, 38(4), 337-347. DOI: https://doi.org/10.35196/rfm.2015.4.337

Luna-Guevara, M. L., & Delgado-Alvarado, A. (2014). Importancia, contribución y estabilidad de antioxidantes en frutos y productos de tomate (Solanum lycopersicum L.). Avances en Investigación Agropecuaria, 18(1), 51-66.

Martín-Hernández, S., Ordaz-Chaparro, V. M., Sánchez-García, P., Beryl Colinas-Leon, M. T., & BorgesGómez, L. (2012). Calidad de tomate (Solanum lycopersicum L.) producido en hidroponía con diferentes granulometrías de tezontle. Agrociencia 46(3), 243-254.

Riga, P., Anza, M., & Garbisu, C. (2008). Tomato quality is more dependent on temperature than on photosynthetically active radiation. Journal of the Science of Food and Agriculture, 88(1), 158-166. DOI: https://doi.org/10.1002/jsfa.3065

Sánchez Aspeytia, D., Borrego, E. F., Zamora, V. V. M., Sánchez, C. H. J. D., Castillo, R. F. (2015). Estimación de la interacción genotipo-ambiente en tomate (Solanum lycopersicum L.) con el modelo AMMI. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 6(4): 763-778. DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v6i4.617

SIAP (2020) https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/ Fecha de consulta: 16 de noviembre del 2021.

Steel RGD, Torrie J.H. (1980). Principles and procedures of statistics. Ed. N. Y. McGraw-Hill, 481 pp.

Suwarto, Nasrullah (2011), Analysis of effect of genotype x environment interaction on rice grain’s iron content in Indonesia using graphical GGE-biplot method. Electron. J. Plant Breed 2: 288-294.

Turhan, A. & Şeniz, V. (2009). Estimation of certain chemical constituents of fruits of selected tomato genotypes grown in Turkey. African Journal of Agricultural Research 4(10), 1086-1092.

Winsor, G. W. (1979, June). Some factors affecting the quality and composition of tomatoes. In: Symposium on Quality of Vegetables 93: 335-346. DOI: https://doi.org/10.17660/ActaHortic.1979.93.32

Zobel, R. W., Wright, M. J., & Gauch Jr, H. G. (1988). Statistical analysis of a yield trial. Agronomy Journal 80(3), 388-393. DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1988.00021962008000030002x

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Publicado

29-05-2023

Cómo citar

Borrego-Escalante, F., Robles-Salazar, V. G., Murillo-Soto, M. M., López-Benítez, A., & Benavides-Mendoza, A. (2023). Rendimiento y calidad de fruto en tomate, diferencias genotípicas y estabilidad en tres ambientes agronómicos. Agraria, 19(2), 35. https://doi.org/10.59741/agraria.v19i2.16

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