Evaluación y selección de híbridos de maíz formados a partir de dos metodologías de predicción

Abstract

"En los programas de mejoramiento genético de plantas, la metodología de predicción del rendimiento en híbridos juega un papel de suma importancia, ya que así se puede conocer las mejores combinaciones de los progenitores para su formación. En el caso del maíz, la predicción precisa del comportamiento de híbridos no evaluados en campo permitirá un mayor progreso genético y menores costos dentro de los programas de mejora genética. Los objetivos principales de esta investigación fueron identificar los híbridos superiores, los cuales fueron formados a través de dos metodologías de predicción: predicción por medio de valores positivos de ACG y predicción por contraste o complementariedad de ACG, descritas en los trabajos de investigación de los M.C. Carlos Ruíz y Gerardo Garnica. Para la identificación de los materiales superiores, se utilizó un índice de selección básico. El otro objetivo fue validar estas dos metodologías de predicción basadas en la aptitud combinatoria general de los progenitores, en comparación con el método convencional de formación de híbridos. Para la investigación, se utilizaron 60 híbridos, los cuales fueron evaluados en dos localidades en el estado de Sinaloa. Se evaluaron nueve variables agronómicas, las cuales el índice de selección agrupó en tres grupos para el estudio de su correlación, arrojando valores de sanidad, precocidad y rendimiento"