Análisis de factores principales en la variabilidad de una colección colombiana de ají

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(1)REVISTA ICA, Vol. 24, Abril - Jun10 1989 Kent Jones, D.W.; Amos, A. 1967. Modern cereal chemistry. 6 ed. Food Trade Lts. Londres.. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS. BaIlon, J.E. 1981. Caracterizaciôn fisico-quimica de diferentes variedades de quinua (Chenopod/ain quinon Willd) coma base para la selecciôn de gerlotipos. Tesis M.S. Universidad Nacional de Colombia, Bogota. 131 p. BaIIón, J.E.; Paredes, E.; Coca, A. 1981. Comportamiento de Ia harina de quinua (variedades dulces y amargas) en mezclas de harinas compuestas para panificacián. Bogota, 57 p. Gandarillas, H. 1967. DistribuciOn de quinuas sin saponina y granos grandes. Sajama (Bolivia) v. 2(6-7)36. Garcia, J. 1968. Valor biolOgico de las quenopodiaceas y su potencial tecnolagico. In: 1 a. ConvenciOn de Quenopodiaceas. Puno, Peru. pp.10-108. Giraldo, E.; Rojas, A. 1975. Relación entre el contenido de las diferentes fracciones y su calidad para paniiicaciOn de trigos nacionales. Tesis Bioquimica. Universidad Nacional de Colombia, Departamerito de Quimica. Bogota. 119p.. Luna de Ia Fuente, A.; Marchetti, I. 1957. Ensayo de Ia elaboraciOn de fideos, con mezclas de harinas trigo y quinua. Informe anual. PerU. v.31 (364):1 -7. Llerena, E. 1973. Ensayos de panificaciOn con harina de dos variedades de quinua (Chenopodiurn quinoa \Ahilld) y Cañahua (Chenopodiuin palludicanle bellero) Tesis Ing. Agr. Facultad de Agronomia. Universidad Nacional Técnica del Altiplano. Puno, PerU. 58 p. Pomeranz, V. 1978. Wheat chemistry and technology. 2nd. edition. St. Paul, Minnesota. American Association of Cereal Chemists. pp.21-37. Rea, J. 1948. Prueba experimental de panificaciOn en quinua. Campo Bolivia. v.2(1 8):47-51.. Tapia, M. 1979. Historia y distribuciOri geografica. In: Quinua y Kañiwa: cultivos andinos. CUD, Oficina. Regional para Ia America Latina, Bogota. pp. 193-201.. ANALISIS DE FACTORES PRINCIPALES EN LA VARIABILIDAD DE UNA COLECCION COLOMBIANA DE AJI. 0. Martinez W.; P. Hoyos P.; V. Palacios V.. RESUMEN Las colecciones de germoplasma son de inmenso valor para el fitomejorador porque dè ellas toma las muestras que incorporan genes Utiles para Ia creación de las nuevas variedades o hibridos comerciales de mejor adaptabilidad y productividad. En este trabajo se ha examinado, a través del análisis de factores principales, Ia estructura de covariación de una colección colombiana de ajI; el material objeto del estudio se sembró en el CNI Palmira y estuvo constituido por 104 materiales de aji, en los cuales se midieron 14 variables cuantitativas. Los resultados senalan que Ia estructura de intercorrelación está cleterminada por cuatro factores asi: Factor de "productividad' representado por el grosor, espesor, longitud y nUmero de frutos, factor que a su vez fue el de mayor aporte a Ia variación total; factor de "precocidad", constituido por el nUmero de dIas a floración y fructificación; factor de "crecimiento", conformado por Ia altura y ancho de Ia planta y factor4, constituido por el peso de mil semillas y el diámetro de las semillas. Este estudlo señala a los mejoradores de aji que en esta colección tienen una gran fuente de variabilidad cuando vayan a seleccionar por las variables que conforman productividad y precocidad. Palabras Claves Adicionales: Análisis multivariado, banco de genes, componentes principales, mejoramiento genetico. l.A. Ph.D. Sección de Estadistica y Biometria; I.A. Sección de Genética, ICA. A.A. 151123 El Dorado, Bogota, Colombia, S.A., e I.A. Sección Hortalizas, ICA Palmira. A.A. 233 Palmira.. 104.

(2) MARTINEZ W., 0. ET AL. Factores de variabilidad del aji.. ABSTRACT. Principal Factor Analysis in Describing the Variability of a Colombian Collection of Capsicum Pepper. The collections of germplasm are of immense value because from them, the plant breeders will draw the samples that will incorporate the useful genes in the new varieties or commercial hybrids of high adaptability and productivity. In this work, the covariation structure of a colombian collection of Capsicum pepper was examined based upon the principal factors analysis; the collection was planted at the CNI Palmira and it was represented by 104 entries and 14 cuantitative traits. The results showed that the intercorrelation structure was accounted by four factors: a "productivity" factor, constituted by the length, width, thick and number of fruits; this factor also contributed the most to the total variation; a second factor named "earliness" factor and defined by number of days to flower and days to fruit production; factor 3, a "growth" factor, consisted of height and width plant; the factor 4 conformed by the seed diameter and weigth of 1000 seeds. This study indicated that the capsicum breeders have in this collection the highest source of genetic variability when the selection is practiced with those variables included in the productivity and eraliness factors. Additional Index Words: Multivariate analysis, genebank, principal components, genetic breeding.. El aji es una solanácea del nuevo mundo que probablemente tuvo su origen en AncOn y Huaca Prieta (Peru), de donde se dispersO a toda Ia America desde los tiempos precolombmos. También Mexico parece ser un posible centro de origen o de dispersion al resto del mundo, dada Ia gran diversidad del C. annum en este pals (Purseglove, 11). El centro de origen de Ia especie Baccatu,n probablemente sea Bolivia, m ientras que el Frutescens se le atribuye al Peru, del cual Ia forma domesticada más comun es el aji tabasco, muy cultivado en el sureste de los Estados Unidos (IBPGR, 5). Camo se observa, el aji no se ha escapado a Ia controversia cientifica y evalutiva sabre su origen y dispersion al resto del mundo. El C. chinense es el aji de mayor propagaciOn de los Andes Occidentales; también se considera que está relacionado en su origen con el Frutescens y que Ia mayor area de diversidad se encuentra en Ia Cuenca AmazOnica (IBPGR, 5). Se reconocen hasta el momento cinco especies de aji domesticado: C. annum, C. puhescens. C. chinense. C. baccatum y C. frutescens, las cuales están estrechamente relacionadas con sus afines silvestres (IBPGR, 5). El mejoramiento genético del aji se ha concentrado más en los ajIes dulces de Estados Unidos, Brasil, Bulgaria, Checoslovaquia, Francia y Hungria. Los criterios de s&ecciOn. han sido el rendimiento, resistencia a virus y precocidad. El propOsito de este trabajo fue evaluar Ia diversidad genetica de una colecciOn colombiana de aji, asi coma también describir el aporte que sabre el rendimiento tienen sus componentes y otras caracterIsticas cuantitativas que son de interés agronOmico.. MATERIALES V MET000S. El presente trabajo se basO en el experimento de campo realizado por Hoyas et al.(4) para caracterizar y evaluar 104 materiales de Capsicum, los cuales comprenden las especies C. annum, C. frutescens, C. chinense, C. haccatum y C. pubenscens pertenecientes a Ia colección del ICA. El ma-. terial se sembrO en el CNI Palmira en 1984; los detalles sobre las caracterIsticas agrológicas y Ia ejecuciOn del experimento los describen Hoyos et al (4). El diseño experimental fue completamente al azar con diferente nUmero de repeticianes por tratamiento. El material se transplantó al campo en parcelas de 2.5 m de larga por 1.7 m de ancho, para un total de 4.25 m2 y 10 plantas por parcela, 105.

(3) REVISTA ICA, Vol. 24, Abril - Jun10 1989. a una distancia de 0.5 m entre plantas. Para propósito de este estudio se tomaron las siguientes caracterIsticas cuantitativas de a planta: 1. Altura de Ia planta (cm); 2. Anchura de Ia planta (cm); 3. Longitud/ancho de Ia hoja; 4. Diámetro de Ia semilla (mm); 5. Peso de 1.000 semillas (g); 6. NUmero de dias hasta la floraciOn; 7. Longitud de antera/longitud del filamento; 8. Longitud del fruto (cm); 9. NUmero de dias hasta Ia frutificaciOn; 10. Grosor del fruto; 11. Peso del fruto; 12. Espesor de las paredes del fruto (mm); 13. Nümero de pedicelos por axila; 14. NUmero total de frutos comerciales por parcela; 15. Peso total de frutos por parcela (kg).. factores principales. SegUn lo anterior, en este estudio se pudieron extraer cuatro factores, porque los coeficientes de Ia matriz de res(duos fueron muy bajos de tal forma que permitiera Ia extracciOn de más factores. Este procedimiento se hizo por pasos e incrementando un factor en cada oportunidad acompanado con su respectiva prueba de chi-cuadrada, para establecer el requerimiento o no de un factor más en cada instancia (Srivastava y Carter, 13). Para cada método de estimaciOn se practicO Ia rotación varimax en Ia estimaciOn de las cargas (Kaiser, 7), rotaciOn que es de tipo ortogonal y que permite una mejor interpretaciOn de las variables que conforman cada factor, También se estimO Ia varianza de cada factor y su contribuciOn a Ia variabilidad total, lo mismo que Ia comunalidad de cada variable, valor este que significa Ia contribuciOn en porcentaje de varianza de Ia variable a los factores estimados. Todos los análisis estadisticos anteriormente señalados se realizaron mediante el procedimiento Factor" del paquete SAS (12).. Para los 15 caracteres anteriormerite descritos se realizO un análisis de varianza, segUn diseño completamente al azar, donde los tratamientos correspondieron a las especies. Igualmente se practicO Ia prueba de comparacián multiple de Duncan. El análisis de factores principales se hizo segün el procedimiento sugerido por Johnson y Wichern (6), el cual enfatiza en primer término Ia elecciOn del nUmero adecuado de factores y, por otra parte, en utilizar dos métodos de estimaciOn para las cargas de los factores: a) maxima verosin'iilitud desarrollado por Lawley (8) y Lawley y Maxwell (9) y b) componentes principales. Es necesario señalar que existe una diferencia entre lo que se denomina el análisis clásico de componentes principales propuesto por Hotelling (2, 3) y que también se utilizO en este trabajo, con el procedimiento de componentes principales para estimar los factores y sus cargas en el anáslisis de. RESULTADOS V DISCUSION. Los promedios para las 15 caracteristicas en estudio y Ia respectiva prueba de Duncan se presentan en Ia Tabla 1: si se consideran los componentes del fruto como son su longitud, anchura y espesor, se observa que Ia especie annun produjo los frutos más largos, anchos y gruesos, pero el menor nt.mero de frutos por planta; resultados. TAB LA 1, Prornedjos y prueba de comparación mltipIe de Duncan para las cuatro especies de aj( estudiadas.. Especies. 1,. Altura de planta (cm) Anchura de planta (cm) Longitud largo/ancho de hoja Djâmetro de semjlja (mm) Peso de mil oem illas (g). 6, 8, 9. 10, 11. 12,. Longitud del fruto (cm) Was a Ia fructlficacIón (No.) Grosor del fruto Peso del fruto Espesor del fruto No, do pod rculos/axila. 106. =. F. 75,4 a. 92.4 a. 1.8 a 4,4 a. 108.2 a 1.6 a 4,0 b. 85,5 a 96.0 a. 85,0 a. 70.7 b. 6.8 a. 5.9 b. 0.9 b 5.8 a 81 b 3.18 30,0a 2.38. Annum. 8. Baccatum. C. = Chinense. C. 122 a 1.78. 73 b. 120 a 2.7a 6,5c. 1338 1.1 b 2.9c. 11.5.. =. 4.3. 99.0 a 1.7 a 3.4 c 4.0 C. 100 a 1.5 a 5.1 a. 1.0 ab 1.0 b 1.823 b. F. 1.7 a 3.8 b. 53 b 0,8 b 4.3 ab 2.6a 14,4b. 1.0 ab 715 a 7.6ab. No, total de frutos/parcela Rendimier,to (kg). A. C. 59 b. Dfao a la floración (No.) Longitud de antera/longitud del filamento. 7.. B. A. Variab'e. Frutescens. 1,5 b 1.3 a 1.898 b 7.9ab. 2.9 b. 0.5 c 1.2 ab 9.070 a 4.6b.

(4) MARTINEZ W., 0. ET AL. Factores de variabilidad del ajI.. :. que contrastaron con los de Ia especiefrurescen.c, en Ia cual sus frutos fueron los de menor longitud, anchuraygrosor,perodemayornUmerodefrutos por planta. Estos valores señalan la alta variabilid ad gerletica existente en esta colecciOn de cap\I/In y deja entrever que las especies unnun y friiun en.' ofrecen al fitomejorador dos fuentes germoplásmicas del fruto. AsI como se describe el fruto, otras variables de interés para el fitomejorador son las relacionadas con Ia precocidad (dias a floración y fructificaciôn) y Ia arquitectura de Ia planta (alto y ancho), lo mismo que otras que se consignan en Ia Tabla 1, y se deja al lector el análisis més detallado, segün sean sus necesidacles e ntorrnaciOn tecnlca en relacion con Ia diversidad genética del aji.. En la Tabla 2 se presenta la matriz de correlaciOn para las caracteristicas estudiadas; en esta matriz se incluye el rendimiento, puesto que uno delospropOsitosdeltrabajofuedeterminarcuáles componentes de rendimiento y otras caracteristicas de Ia planta estaban relacionadas con la producción total; asi que el rendimiento per se no debia ser incluido en esta estructura de dependencia mutua.. N(CNci ci. p ci 0 0. -. :. 0N0ci0(CO) N p p IQ q p 0000 0000'. ci ci ci. q 0 LO M. ci ci. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0. :. C) C) N C) C) LQ 00000000000 I I. . . 0M N00o 00. 0 0C' (Cci ci. 0. nciC)NNciOcici. p -. ci. dood0oo0o I I. ociciNcoq 00000000 I I. C). (0 0 0. N N .. (0. dc. CO. a). Nci ciNO 0 0 0 0 0 0. r. .. I. N. o00oo'. 000ci0. 2. o. a). La matriz de correlaciOn descrita fue la utilizada para el análisis de factores; se observa, en general, que los coeficientes de correlación fueron pequenos pero significativos al nivel del 51". y 1%. De los 91 coeficientes de correlaciOn, 31 fueron significativos estadisticamente y las variables que más participaron en esta matriz de covariabilidad fueron el nümero de frutos, el peso, el espesor y grosor del fruto, y las de menor contribuciôn el nUmero de pedicelos por axila, el largo'aricho de Ia hoja y Ia altura de la planta, resultados que, además de ser Utiles para el fitomejorador porque le indican que los caracteres del fruto o reproductivos contribuyen en mayor proporciOn a Ia variabilidad total que los vegetativos, justifican el análisis de factores principales, puesto que el porcentaje de covariabilidad es suficiente (31 de 91 coeficientes fueron significativos) y asi se requiere de un estudio más cuidadoso para discriminar Ia naturaleza de Ia variabilidad y asociaciones entre las variables en las cuales esta interesado el mejorador. En Ia Tabla 3 se presentan los valores (cargas) de los factores principales estimados segün los. S. •. a). (C. N 0-NN.O. 0000 I. 000 I I. -. W. a (0. '-. (0. o ci M 0 0. a. ci. a:. U) 0. '2 . C u. 0 a). a). E. a,. 2C. a). a). E. a. o. -. U. a). a:. c C .0. ,. 2. .. ci. -J. -. a). .It >. .. a). (a. a). U. C. (I 2. a). CX. 'a. 0 '-. a). aE. 2. Ln. I 'U a) I 00 > a,. 2. -'2 2 a) a) o ..0' 0) .22cca,o a 00 - C a)-a,'_O 0< J0J_0W 0 ZZ. CC. - - 107.

(5) REVISTA ICA, Vol. 24, Abril - Junio 1989. métodos de maxima verosimilitud y componentes principales; en ambos casos se utilizO Ia rotaciOn "varimax".. DON 00000000000000. También se encuentra en Ia Tabla 3 Ia varianza de cada factor y su respectiva contribuciOn con respecto a Ia variabilidad total. El factor 1 está fuertemente representado por las variables grosor, espesor, longitud y nUmero de frutos, puesto que las cargas (Tabla 3) fueron, en su orden, las de mayor magnitud; este primer factor podria considerarse como un factor de productividad, ya que las variables mencionadas generalmente se conocen como los componentes de rendimiento. Se observa que para este factor 1, como para los demás, los valores de las cargas son bastante similares en su magnitud y signo, con los dos métodos de estimaciOn utilizados; por lo tanto, y para evitar repeticiones, en adelante sOlo nos referiremos a los resultados estirnados mediante el método de maxima verosimilitud.. El signo de las cargas para el factor 1 fueron positivas en el grosor, espesor y long itud del fruto y negativas para el nUmero de frutos. Este signo indica Ia relaciOn entre el factor y cada variable; asi, dos variables con cargas altas y con el mismo signo se espera que estén correlacionadas positivamente y viceversa, Si el signo es negativo. En Ia Tabla 2 se observa que el ntimero de frutos está correlacionado negativa y significativamente con el grosor, espesor y longitud del fruto. Por lo tanto, el análisis de factores contribuye más en Ia discriminaciOn ê interpretaciOn de Ia covariabilidad que Ia simple matriz de correlaciOn, porque señala grupos de variables (el factor) e indica Ia interrelaciOn entre las mismas, tanto en magnitud como en direcciOn (las caras). Se observa también que Ia varianza del factor 1 es de 3.07 unidades y su contribuciOn con respecto a Ia varianza total estandarizada es de 21 .93%; asi que el análisis de factores se puede considerar como una extensiOn del análisis clásico de componentes principales (Jhonson y Wichern, 6) y en consecuencia, los resultados de este estudio señalan que los caracteres del fruto como grosor, espesor, longitud y nümero de frutos por planta son los que mayor contribuyen a Ia variaciOn total y por lo tanto, son de singular importancia para el fitomejorador. Por supuesto que cuando se obtuvo Ia primera raiz caracteristica de Ia matriz de correlaciOn (análisis clásico de componentes principales), su contribuciOn a Ia variaciOn total fue 108. CN 0)0).—LD0NNN0)0)LD0) N0)Ot0N0)0)N0NNCN0) OOQ-0 . 00000000000000. L 0). 0)0)0)0)NLflLflO0) NNN'0)NC.DO0)0)0)NLJ) N WU'N0)0)0)0)LDLD.D0)N0) 0000qu0 • 0000000000000— 'a). 0)0)0)Ob D0)'NN 0)N00)0-NN0)NN0)0)La) 0.-000)0)000N00 0000 0 000 0000 CO N. 0)NN0)O00)'0'LDLfl I 0O0000c.000000ON I I I I. 0).0,-00)O0)O0'N INN 0000-00'00000. — N 0 N N. (N. q La). 0. )0. N 0. I I I ,0O000Oo0oOo0—. U0 en. 0N0)N'D-0)00)0)I0N. U-CS. 00NO0)LL)000C0.-N0 00000000000000 ,I I I I I I. 0 ZN '5 U-. .'N0 0 000)ID0N(0Lfl' N..07 0)N00N0N0 00000000000000N I II I I I. 0 C.) 5 U-. N .'0) 00 N. IL). N N ON ID La). SN ON (00)00) N. CCL. (0. 0)— La) 0). O0)N.-ID0)0000(DLL)NN N. 00000000000000C1 I I I I I I I I. 0 C. a) E C 0 0C'. 2. 2 a.). .. a). -. . . .. ..-.. a). a) a.) 0 a)'.. 0'.'. , U'. —. ., . C•.' C. a). 0. a). .. 'U 0 U'" g. a).. C. a C . a) 0.. C>. a).

(6) MARTINEZ W., 0. ET AL. Factores de variabilidad del all.. mayor (33.75%) y su vector caracteristico asociado señaló que además del grosor, espesor, long itud y nUmero de frutos, el peso de mil semihas también contribuia a Ia variación total. En este estudio, ha ventaja, si asi se puede Ilamar, del análisis de factores, se obtuvo en que éste discriminó mejor los factores dos, tres y cuatro. tal como se describe en los siguientes parägrafos. El factor nümero dos estuvo constituido por el nümero de dias a floraciOn y fructificación (Tabla 3). Este factor se puede considerar como un factor relacionado con Ia precocidad del cultivo, ya que tanto los dias a fioraciOn como a frutificación determinan en alto porcentaje el ciclo reproductivo de Ia planta. Los valores de las cargas de ambas variables fueron positivas,indicando un grado de correlaciOn positiva entre los dias a tbraciOn y fructificación: este signo era el esperado y se confirma en la Tabla 2 donde r - 073*• El factor 2 o de precocidad. tal como se observa en ha Tabla 3, contribuyO en un 15.31z,,, a Ia vanación total, indicando nuevamente que en el material genetico objeto de este estudio existe variabilidad para que el fitomejorador seleccione individuos tempranos, intermedios o tardios, segün sean los objetivos de su programa de mejoramiento de Ia especie. En Ia Tabla 1 se observa que el material más temprano se encuentra en las especies witatuni, mientras que el tardlo corresiiui,, y I ponde al Iun'nsc y /rurc.vce11, El factor 3 se puede Ilamar como de crecimiento o desarrolbo de ha planta, porque estuvo constituido principalmente por Ia altura y ancho de la planta, y su participaciOn en la varianza total tue del 11 .6%, todas las cargas de este factor fueron positivas y por ho tanto, ha correlación entre las dos variables positiva y significativa, tal como se observa en ha Tabla 2, donde = 0.52**. El factor 4 consistiO del peso de mil semillas y diámetro de Ia semilla y contribuyó en 8.6% a ha variaciOn total; las dos variables tuvieron cargas positivas y es de esperar correlaciOn positiva y significativa entre las dos variables; en Ia Tabla 2 se observa un r -= 070**, Vale ha pena senalar que con ha estimación por componentes principales el factor 4 estaria conformado por el argo/ancho de ha hoja y el nUmero de pedicelos por axila; las cargas fueron negativas, esperándose una correlación negativa y significativa entre las dos variables; en ha Tabla 2 se encontró r = 0.06, pero no significativa. Este Ultimo resultado, no signifi-. cancia del coeficiente de correlaciOn,sugertria que el factor 4 estaria mejor estimado mediante el método de maxima verosimilitud y que, por to tanto, seria el constituido por el peso de mil semiIlas y el diámetro de éstas. En este escrito se ha utilizado el análisis de factores principales para describir las relaciones entre una serie de variables en el aji y también para establecer Ia magnitud de Ia variabilidad entre y dentro de las caracteristicas medidas. Los resultados han mostrado Ia bondad de Ia metodologia estadistica, a pesar de que esta ha sido motivo de controversia (Chatfield y Collings, 1; Johnson y Wichern, 6 y Morrison, 10), tanto por quienes desarrollaron ha técnica de analisis de factores como por quienes Ia han usado para modelar una estructura multivariada de corretaciOn.. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS. Chatfield, C.; Collins, A.J. 1980. Introduction to multivariate analysis. University Press. Cambridge. 246p. Hotelling, H. 1933. Analysis of a complex of statistical variables into principal components. J. of Educational Psycology. 24:417-441. Hotelling, H. 1936. Simplified calculation of principal components. Psychometrika. 1:27-35. Hoyos, P.; Palacios, Y.; Holle, M. 1987. CaracterizaciOn. evaluaciOn y multiplicaciOn de materiales de au. jmi sp. (Mimeografiado material inédito). 47 p. IBPGR. 1983. Genetic resources of capsicum. A global plan of action. Rome 49p. Johnson, RA.; Wichern, D.W. 1982. Applied multivanate statistical analysis. Prentice-Hall. Inc. N.J. 594 p. Kaiser, H.F. 1956. The variniax method of factor analysis. Unpublished Ph.D. dissertation. University of California. Lawley, D.N. 1940. The stimation of factor loadings by the method of maximun likelihood. Proccedings of the Royal Society of Edinburgh. 60:64-82. Lawley, D.N.; Maxwell, A.E. 1963. Factor analysis method. Butterworth and Co. Publishers. London. 217 p.. 109.

(7) REVISTA ICA, Vol. 24, Abril - Junio 1989. Morrison, D.F. 1967. Multivariate statistical methods. McGraw-Hill-Book Co. 338 p.. SAS Institute, Inc. 1982. SAS Users guide: Statistics. SAS Institute Inc., Cary, NC. 921 p.. Purseglove, J.W. 1974. Tropical crops dicotyledons. Longman group limited. Singapore. 719 p.. Srivastava, M.S.; Carter, E.M. 1983.An introduction to applied multivariate statistics. Elsevier Science Publishers Co., Inc. 394 p.. HABILIDAD COMBINATORIA V EFECTOS HETEROTICOS EN LINEAS DE SORGO (Sorghwn hico/or (L.) Moench) EVALUADAS POR TOLERANCA AL ALUMINIO. César Ruiz G.; Lynn M. Gourley *. RESUMEN. Nueve lIneas restauradoras de sorgo (Sorghwn bicolor (L.) Moench), dos de ellas evaluadas como susceptibles y siete como tolerantes al aluminio (Al) y sus progenies Fl resultantes de un cruzamiento dialélico, fueron evaluadas por tolerancia al Al en soluciones nutritivas en un laboratorio de Mississippi State University (USA) en 1987. Las concentraciones de Al utilizadas fueron 77 uM L1 (control) y 222 uM L 1. La producción de materia seca (MS) de raices, tallos y planta completa, de cuatro semanas de edad, fue analizada por habilidad combinatoria y heterosis respecto al promedio de los padres y heterosis con relaciOn al padre superior. El estrés causado por el tratamiento de 222 uM L1 de Al fue suficiente para diferenciar lineas e hibridos tolerantes y susceptibles. Diferencias significativas (P z .01) se encontraron entre padres y entre progenies F1 en todas las variedades y concentraciones de Al; también se observaron interacciones genotipo por nivel de Al. Los efectos de habilidad combinatoria general (GCA) y habilidad combinatoria especfica (SCA) fueron significativos. Dos padres exhibieron varianzas más altas de GCA que SCA, mientras cuatro mostraron varianzas más altas de SCA que GCA. Un examen de los grupos susceptible por tolerante (SxT) y tolerante por tolerante (TxT) indicó que Ia tolerancia al Al expresada por Ia produccion de MS de raices y tallos de plantas, era dominante en sorgo. Los valores de heterosis respecto al promedio de los padres del grupo SxT (109%) y Ia heterosis respecto al padre superior del grupo TxT (21%) para Ia producción de MS de Ia planta completa, indicaron acción génica no aditiva. Estos resultados indican que en Ia tolerancia al Al en sorgo estarian envueltas Ia acción génica aditiva y Ia no aditiva. La porciôn aditiva de Ia varianza genética podria ser fijada mediante selección, en un programa de mejoramiento. Sin embargo, gran parte de Ia varianza de SCA podria ser mejor utilizada en Ia producción de h Ibridos. Palabras Claves Adicionales: Dialélicos, soluciones nutritivas, suelos ácidos, acciOn génica.. * I.A. M.S., Seccion Sorgo ICA, CR1 La Libertad. A.A. 2011 Villavicencio, e l.A., Ph.D. Professor of Agronomy, Mississippi State University, P.O. Box 5248 Miss. State MS. 39762. Resumen parcial del trabajo de tesis "Diallel analysis for aluminum tolerance in sorghum", presentado como requisito parcial para obtener el titulo de M.S., Mississippi State University, dirigido por el Dr. Lynn M. Gourley a quien el autorexpresa susagradecimientos.. 110.

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