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Resumen de Evaluación multivariante sobre el rendimiento y la estabilidad de variedades de caña de azúcar en Ecuador

Luis Henry Torres Ordoñez

  • Los métodos de interacción genotipo por genotipo+ambiente (GGE) son técnicas estadísticas empleadas en agronomía y mejoramiento genético para analizar y visualizar la variabilidad del rendimiento de diferentes genotipos en múltiples ambientes. Desde el punto de vista estadístico, el enfoque GGE se basa en descomponer la matriz de datos de rendimiento mediante análisis de componentes principales (PCA) o descomposición en valores singulares (SVD), enfocándose en los efectos combinados del genotipo y la interacción genotipo x ambiente (G + G×E). Esto permite identificar patrones y relaciones entre genotipos y ambientes, facilitando la selección de genotipos superiores y la comprensión de cómo responden a distintas condiciones ambientales. Esta investigación es una aplicación del método GGE biplot, para analizar su eficiencia en la evaluación del rendimiento en múltiples ambientes, tomando a estos como ubicaciones y años. El método desarrollado se aplicó en la industria agronómica, específicamente en el sector cañicultor, para evaluar el rendimiento de caña de azúcar en toneladas métricas por hectáreas. Para una mejor comprensión de las observaciones se generaron análisis adicionales, como análisis de la varianza (ANOVA) y el test de Tukey HSD. Los resultados revelaron que emplear ANOVA es útil hasta cierto punto para capturar una pequeña parte de la varianza y determinar en especifico la existencia de diferencias significativas, así mismo el test de Tukey demostró su capacidad para determinar los mejores genotipos, sectores y años, sin embargo, no considerando la interacción entre estas entradas. El modelo GGE biplot, demostró su gran capacidad para explorar los ensayos agronómicos, para determinar los mejores genotipos en distintos ambientes de prueba, ofreciendo bases teóricas y prácticas para la toma de decisiones en la selección de variedades específicas, además de ser beneficioso para los investigadores que utilizan técnicas de exploración de biplot.


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