Evaluación del efecto de la interacción genotipo ambiente en 19 cultivares de caña de azúcar (Saccharum spp.) en Cienfuegos, Cuba
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Resumen
Cuando los cultivares presentan una respuesta diferencial a las diversas condiciones edafoclimáticas, es necesario disponer de genotipos con altos rendimientos y estables, así como la estabilidad permite al genotipo ajustar su capacidad productiva a la más amplia variación ambiental. El objetivo de este trabajo consistió en determinar la interacción genotipo ambiente en 19 cultivares de caña de azúcar en la localidad de Cienfuegos, en la variable porcentaje de Pol. El estudio se desarrolló en el bloque experimental de caña de azúcar, ubicado en Espartaco, Palmira, Cienfuegos, perteneciente a la Estación Territorial de Investigaciones de la Caña de Azúcar (ETICA Centro Villa Clara). El diseño empleado fue un bloque completamente al azar con tres repeticiones sobre un suelo Pardo sialítico, en las cepas de caña planta y primer retoño. Se obtuvo como resultado que el mes de diciembre en la cepa de retoño (C2M2) es el ambiente ideal, donde el cultivar ‘C88-380’ presentó alto rendimiento y estabilidad fenotípica, ‘C91-356’ presentó los valores inferiores de rendimiento y ‘C91-367’ fue el más inestable. Se forman dos mega-ambientes, donde los cultivares ‘C90-317’, ‘C86-12’, ‘C90-501’ y ‘C1051-73’ están representados por los ambientes C1M1 y C1M2, así como ‘C88-380’, ‘C89-372’, ‘C89-176’, ‘C89-148’ y ‘C86-56’ con la mayoría de los ambientes restantes, mientras que ‘C91-356’, ‘C323-68’, ‘C86-165’, ‘C91-115’, ‘C90-530’, ‘C86-156’, ‘C91-367’, ‘C90-469’, ‘C89-250’ y ‘C86-251’ no se relacionan con ningún ambiente en específico.
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Referencias
BALZARINI, M. G. y DI RIENZO, J. A. 2016. InfoGen, versión 2016. FCA. Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
CAMARGO-BUITRAGO, I., QUIRÓS-MC INTIRE, E. y GORDÓN-MENDOZA, R. 2011. Identificación de ambientes representativos y discriminatorios para seleccionar genotipos de arroz mediante el biplot GGE. Agronomía Mesoamericana, 22 (2): 245-255.
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe). 2010. Efectos del cambio climático sobre la agricultura. Editorial México, D.F.: CEPAL, Costa Rica, 76 p.
CHERINET, A., WORKU, A., MEKONNEN, M., et al. 2016. GGE stability analysis of seed yield in sunflower genotypes (Helianthus annuus L.) in Western Amhara Region, Ethiopia. International Journal of Plant Breeding and Genetics, 10 (2): 104-109.
DELGADO-MORA, I. NUÑEZ-JARAMILLO, D., SUAREZ, H., et al. 2016. Evaluación de cultivares de caña de azúcar de madurez temprana, para el inicio de la zafra azucarera en suelos sialitizados no cálcicos. Centro Agrícola, 43 (2): 5-13.
DONOSO-ÑANCULAO, G., PAREDES, M., BECERRA, V., et al. 2016. GGE biplot analysis of multi-environment yield trials of rice produced in a temperate climate. Chilean Journal of Agricultural Research, 76 (2): 152-157.
GABRIEL, K. R. 1971. The Biplot-graphic display of matrices with applications to principal component analysis. Biometrika, 58: 453-467.
GAIKWAD, D. D., RATHOD, B. G. and GOSAVI, S. R. 2014. Genotype x environment interaction and adaptability for productive traits in sugarcane. International Journal of Current Research, 6 (2): 5220-5224.
HERNÁNDEZ, A., PÉREZ, J. M., BOSCH, D., et al. 1999. Nueva versión de clasificación genética de los suelos de Cuba. AGRINFOR, La Habana, 64 p.
HERNÁNDEZ, A., PÉREZ, J., ORTEGA, O., et al. 1975. II Clasificación genética de los suelos de Cuba. Revista Agricultura, VIII (1): 47-69.
JORGE, H., GARCÍA, H., JORGE, I., et al. 2010. Red experiemental para el desarrollo de las investigaciones de la caña de azúcar en Cuba. ¿Necesarias? Revista Cuba & Caña, 2: 33-48.
JORGE, H., GONZÁLEZ, R., CASAS, M., et al. 2011. Normas y procedimientos del programa de mejoramiento genético de la caña de azúcar en Cuba. PUBLINICA, La Habana, Cuba, 308 p.
NÚÑEZ-JARAMILLO, D. 2014. Caracterización de cultivares de caña de azúcar de madurez temprana, para el inicio de la zafra azucarera en suelos Sialitizados no cálcicos. Tesis para optar por el título de Ingeniero Agropecuario. Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Cuba, 33 p.
PÉREZ, J. L. y MILANÉS, N. 1979. Determinación del área y de la forma de las parcelas experimentales, y del número óptimo de réplicas, para los experimentos en caña de azúcar. Ciencias de la Agricultura, 4: 111-115.
REA, R. O., DE SOUSA-VIEIRA, A., DÍAZ, M., et al. 2014. Genotype-environment interaction in sugarcane by AMMI and site regression models in Venezuela. Revista de Facultad de. Agronomía (LUZ), 31: 362-376.
REA, R. and DE SOUSA, O. 2002. Genotipe x enviroment interaction in sugarcane yield trials in the central Western region of Venezuela. Interciencia, 27 (11): 620-624.
RODRÍGUEZ, R. 2012. Perfeccionamiento del programa de mejora genética de la caña de azúcar (Saccharum spp para la obtención de nuevos genotipos tolerantes al estrés por déficit hídrico. Tesis para optar por el título de Doctor en Ciencias Agrícolas. INICA, La Habana, Cuba, 100 p.
SHITAHUN, A., HUSSEIN M. and TADESSE, F. 2017. Stability of sugarcane (Saccharum officinarum L.) genotypes for sugar yield under three soil types. Journal of Agricultural Science and Research (JASR), 4 (1): 13-18.
YAN, W. and TINKER, N. A. 2006. Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications. Canadian Journal of Plant Science, 86: 623-645.
YAN, W., HUNT, L. A., SHENG, Q., et al. 2000. Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE biplot. Crop Science, 40: 597-605.
YAN, W., KANG, M. S. 2003. GGE Biplot Analysis: A Graphical tool for breeders, geneticist, and agronomists. CRC Press. Boca Raton, F. L. 271 p.

