Desempeño fenotípico y estimación del valor de mejora genética de genotipos de caña de azúcar en condiciones del estrato litoral Pacífico de Guatemala

Abstract

El desarrollo de nuevo material vegetal genético en la industria azucarera de Guatemala es realizado continuamente por el Centro Guatemalteco de Investigación y Capacitación de la Caña de Azúcar (CENGICAÑA) por medio de un programa de desarrollo de variedades que está compuesto por: a) un subprograma de cruzamientos y, b) un subprograma de selección (estado I, estado II, estado III, estado III incremento, estado IV (pruebas regionales) y estado V (Pruebas semicormeciales). El programa de variedades cuenta con una amplia gama de genotipos y una importante serie de experimentos distribuidos en toda el área de producción de caña de azúcar en el país, entre los que se dividen los genotipos que florecen y los que no, relacionado con la época para su cultivo según la duración de la zafra. También se dividen con relación al estrato altitudinal en el que se evalúan. Dentro de este proceso, el estudio del desempeño fenotípico de los materiales es importante para establecer su potencial productivo. El estudio exhaustivo de los genotipos en evaluación en términos de su desempeño fenotípico, permitirá conocer su valor genotípico. En el Estado III es posible iniciar estos estudios mediante la aplicación de técnicas estadísticas y de mejora genética, lo cual permitirá a su vez a los fitomejoradores identificar aquellos genotipos de desempeño superior. La intención general de este trabajo fue evaluar el desempeño fenotípico de 142 genotipos de caña de azúcar, así como la estimación del valor genético de un grupo de ellos mediante la aplicación de técnicas estadísticas relacionadas con modelos lineales mixtos en un experimento del Estado III de selección, en el ciclo de “plantía” de los genotipos que no florecen, en el estrato litoral del área productiva de caña de azúcar de Guatemala. La zona litoral se sitúa entre los 0 y 40 metros sobre el nivel del mar (msnm). En este estrato se encuentra más del 70% del cultivo. Los objetivos de este trabajo fueron: a) estudiar el desempeño fenotípico de genotipos de caña de azúcar en condiciones del estrato litoral de Guatemala mediante la continua evaluación de variables predispuestas, considerando su valor genético. b) estudiar el patrón de ordenamiento y clasificación de las variables en estudio mediante un análisis de componentes (ACP), como vía de identificación de las variables que expliquen la variabilidad existente. c) calcular el valor genético de los genotipos superiores mediante la estimación del Mejor Predictor Lineal Insesgado (Best Linear Unbiased Prediction, BLUP), como vínculo posible de herramienta de selección y d) seleccionar los genotipos con los mejores valores genéticos mediante la aplicación del BLUP con el propósito de identificación de los que posean mejor valor genético. El experimento se estableció en un diseño de bloques incompletos parcialmente balanceado. Se evaluaron 13 variables de respuesta producto de 49 diferentes mediciones. El tratamiento de la información se realizó con la ayuda del software R y mediante análisis estadísticos unidimensionales, pruebas de F, análisis de correlación, análisis de componentes principales (ACP) y el cálculo del mejor estimador lineal insesgado (BLUP en inglés) a partir del análisis e interpretación de un modelo lineal mixto, con el objeto de determinar el valor de la mejora genética (breeding value) de cada uno de los genotipos estudiados en detalle. En el análisis de varianza utilizando la variable TAH no se encontró diferencia significativa entre las observaciones, aun así, los resultados de estadística descriptiva indican que efectivamente existen diferencias amplias entre las variedades con un rango de 24.12 para la variable en cuestión. Mediante el uso de una variable de medición más directa del mismo caracter fenotípico (kg azúcar por kg de caña de la muestra en el campo) se encontró que los valores más altos de variabilidad se verificaron en las variables relacionadas con la acumulación de biomasa, en particular el peso de 5 tallos, el diámetro, el corcho y la fibra. La menor variabilidad y mejor consistencia se encontró entre las variables relacionadas con la acumulación de sacarosa. Por otro lado, este patrón sobre la variabilidad mostró que las variables relacionadas con la sacarosa correlacionan mejor entre sí de lo que lo hacen las variables relacionadas con la acumulación de biomasa. Un patrón de ordenamiento similar se encontró en un análisis de componentes principales (ACP) en donde el componente principal 1 (CP1) contuvo la mayor cantidad de variabilidad explicada (29.51%) en tanto que las variables relacionadas con la acumulación de biomasa y calidad interna de los tallos se distribuyeron entre los CP’s 1 y 2. Las variables relacionadas con el azúcar y la biomasa no correlacionan entre sí, esto fue corroborado por el ACP puesto que como estos no están correlacionados entre sí, indican que las variables que mejor los explican a cada uno, tampoco presentan niveles de correlación importantes. BLUP, debido a sus propiedades (linear e insesgado) extrajo los valores genéticos de los materiales en evaluación de mejor manera que la variable original a partir de la cual fue determinado, “Sugar” (pap5t). finalmente, BLUP proporcionó un indicador del valor genético de mejor calidad para realizar la selección de las mejores variedades en el futuro.