Comparación de dos métodos de selección recurrente y estimación de parámetros de estabilidad en maíz (zea mays l.)
Tesis de maestría
Versión publicada
Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
Saltillo, Coahuila, México
"En el presente trabajo se compararon las ganancias genéticas de dos ciclos de selección masal (SM) y dos ciclos de selección mazorca por surco modificada (SF). Además, se estimaron los parámetros de estabilidad para rendimiento de dichos ciclos, un testigo regional y la variedad criolla ori¬ginal bajo condiciones del sistema roza-tumba-quema en suelos pedregosos de seis localidades de la Península de Yucatán.
El análisis combinado indicó la presencia de diferen¬cias altamente significativas para localidades y para la in¬teracción variedad por localidad, así como diferencias signi ficativas entre ciclos de selección. Las mayores ganancias genéticas fueron obtenidas por el primer y segundo ciclo de selección mazorca por surco modificada (SFC1 y SFCL), con 15.8 y 14.4 por ciento, respectivamente. con respecto a la variedad original (Co).
El coeficiente de regresión combinado en seis locali dades de evaluación fue negativo y no significativo para la selección masal (b=-4.54), pero para la selección familial fue positivo aunque no significativo (b=128.54), por lo tan¬to, con la selección mazorca por surco modificada se incre¬mentó el rendimiento 128.54 kg/ha por cada ciclo de selec¬ción, proporcionando este método una mayor respuesta sobre la selección masal en un período de tiempo corto. Esto fue debido a una mejor oportunidad al seleccionar entre medios de familias superiores con la selección mazorca por surco mo dificada, comparado con la selección de plantas individuales con la selección masal y para caracteres de baja heredabili-dad como el rendimiento de grano.
Finalmente, el análisis de varianza de los parámetros de estabilidad para rendimiento, indicó diferencias significa tivas entre variedades, así como diferencias altamente signi¬ficativas para la interacción variedad x localidad"
Estudiantes
Investigadores