Estimación del comportamiento de híbridos de maíz mediante modelos mixtos

Abstract

La selección de cultivares superiores se basa en el comportamiento de éstos en los llamados ensayos multiambientales. El problema de la correcta elección de cultivares se incrementa cuando estos ensayos dan lugar a datos fuertemente desbalanceados, sumado a la presencia de la interacción genotipo x ambiente. Para identificar los mejores cultivares se ha empleado la mejor predicción insesgada o BLUP, empleando modelos lineales mixtos para el análisis de datos fenotípicos unidos a datos de relaciones de parentesco. Los objetivos del presente trabajo fueron: estimar el comportamiento de híbridos de maíz partir de datos desbalanceados, con y sin la inclusión del parentesco genético, y determinar el poder predictivo de los años de evaluación sobre el comportamiento de los genotipos. Se emplearon datos de rendimiento de 49 híbridos de maíz, desde 2006 hasta 2009, para las estimaciones de los BLUPS de cada genotipo. La inclusión de las relaciones de coancestría en el cálculo de los BLUPs permitió una mejor discriminación del material genético. Para la correcta discriminación de híbridos es recomendable el empleo de los tBLUP basados en más de 2 años, incluyendo ambientes de evaluación donde los cultivares experimentales puedan expresar su potencial de rendimiento