Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Variabilidad morfo-agronómica en genotipos de arroz en el Pacífico Central, Costa Rica

Resumen

El arroz (Oryza sativa L.) está incluido en la dieta alimenticia diaria del 75% de la población mundial. En Costa Rica, el sector arrocero es un eje fundamental de atención, particularmente porque es el principal producto dentro de la canasta básica alimentaria. Estudiar la variabilidad morfo-agronómica de este cereal es un factor clave para planificar estrategias de mejoramiento genético. El objetivo de la presente investigación fue determinar cuáles son los caracteres morfo-agronómicos que tiene un mayor aporte a  la variabilidad genética en 54 líneas de arroz.  Las líneas evaluadas provienen de una colección del banco de germoplasma del CIAT de Colombia, estas fueron enviadas a Costa Rica a través de la Corporación Nacional Arrocera (CONARROZ). Se midieron siete variables morfológicas cuantitativas y cinco cualitativas. Para las cuantitativas, se calculó el coeficiente de variación y se realizó un Análisis de Componentes Principales (PCA), así como un Análisis de Agrupamiento. Con las cualitativas se realizó un Análisis de Correspondencia Múltiple (MCA).  Las variables cuantitativas más heterogéneas según los valores del coeficiente de variación fueron: toneladas por hectárea, tallos fértiles, y granos llenos por panícula. El PCA demostró que todas las variables, excepto la altura de la planta, aportaron a la varianza total, y el MCA sugiere que las variables cualitativas medidas en esta investigación, son discriminatorias para diferenciar genotipos. No se observó correlación entre las variables cuantitativas estudiadas. En el análisis de agrupamiento se obtuvo cuatro grupos de los cuales, uno de ellos abarcó la mayoría de los genotipos. Los genotipos de este último grupo se caracterizan por poseer altos valores para la variable granos llenos por panícula y valores medios y altos para el resto de las variables. Los resultados obtenidos son útiles para elegir las variables adecuadas para la selección. El análisis de conglomerados permitió establecer la relación filogenética entre las líneas para la planificación de futuros cruzamientos.

Palabras clave

PCA, MCA, Oryza sativa, Caracteres morfológicos

XLM (English) PDF

Citas

  1. Aguade A. (2013). Construction and analysis of augmented and modified augmented designs. Saarbrücken, Germany: Lambert Academic Publishing.
  2. Aranzazu D.A., Rodríguez B.J., Zapata M.M., Bustamante J. y Restrepo L.F. (2007). Application of Multiple correspondence factor analysis to a heart valve study in pigs. Rev. Col. Cienc. Pec., 20: 129-140.
  3. Baderinwa-Adejumo A.O. (2012). Potentials of agrobotanical characters of some local rice germplasm (Oryza sativa L.) for improved production in nigeria. Journal of Science and Science Education, 3(1): 111-117.
  4. Berrio-Orozco L.E., Torres-Toro E.A., Barona-Valencia J. y Cuásquer-Sedano J. B. (2016). Diversidad genética de las variedades de arroz FLAR liberadas entre 2003-2014. Agron. Mesoam., 27(2): 217-231. DOI: https://doi.org/10.15517/am.v27i2.20695
  5. Díaz S.H., Cristo E., Morejón R., Castro R., Shiraishi M., Dhanappala M.P. y Keisuke A. (2013). Análisis de la estructura productiva y comportamiento de rendimiento de cuatro variedades de arroz (Oryza sativa L.) de diferentes orígenes en la prefectura de Ibaraki, Japón. Cultivos Tropicales. 34(1): 42-50.
  6. Díaz S.H., Morejón R. y Pérez N.J. (2017). Behavior and selection of rice advanced lines (Oryza sativa L.) obtained by Breeding Program in Los Palacios. Cultivos Tropicales, 38(1): 81-88.
  7. Díaz S.H., Morejón R., Castro R., Pérez N. y González M. (2004). Evaluación de variedades de arroz (Oryza sativa L.) para la época de primavera en Pinar del Río. Cultivos Tropicales, 25(4): 77-81.
  8. Díaz S.H., Morejón R.; Onicka O. y Castro R. (2015). Evaluación de nuevas líneas de arroz (Oryza sativa L.) obtenidas por hibridaciones dentro del Programa de Mejoramiento Genético del cultivo en Cuba. Cultivos Tropicales, 36(3): 115-123.
  9. Gámez N. (2012). Fundamentos y aplicaciones del análisis de correspondencias difuso. Comunicaciones en Estadística, 5(1): 7-32. DOI: https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2012.0001.01
  10. Garnica J.P., Rodríguez O.J., Jaramillo-Barrios C.I. y Vallejo F.A. (2020). Morphological Diversity and Selection Characters of Arracacha (Arracacha xanthorriza Bancr.) Germoplasm in Colombia. Ciencia y Agricultura, 17(3): 49-62. DOI: https://doi.org/10.19053/01228420.v17.n3.2020.11150 DOI: https://doi.org/10.19053/01228420.v17.n3.2020.11150
  11. González A.D., Pérez J., Sahagún J., Franco O., Morales E.J., Rubí M., Gutiérrez M.F. y Balbuena A. (2010). Aplicación y comparación de métodos univariados para evaluar la estabilidad en maíces del Valle Toluca-Atlacomulco. México. Rev. Agronomía Costarr, 34, 129-143. DOI: https://doi.org/10.15517/rac.v34i2.3627
  12. Gour L., Maurya S.B, Koutu G.K, Singh S.K., Shukla S.S. y Mishra D.K. (2016). Characterization of rice (Oryza sativa L.) genotypes using principal component analysis including scree plot & rotated component matrix. International Journal of Chemical Studies, 5(4): 975-983.
  13. GRiSP (Global Rice Science Partnership), 2013. Rice Almanac, 4th edition. International Rice Research Institute. Los Baños, Filipinas: IRRI Library.
  14. Hossain M.S., Singh A.K. y Fasihuz-Zaman. (2009). Cooking and eating characteristics of some newly identified inter sub-specific (indica/japonica) rice hybrids. Science Asia, 35: 320-25. DOI: https://doi.org/10.2306/scienceasia1513-1874.2009.35.320 DOI: https://doi.org/10.2306/scienceasia1513-1874.2009.35.320
  15. Konate A., Zongo A., Kam H., Sanni A. y Audebert S. (2016). Genetic variability and correlation analysis of rice (Oryza sativa L.) inbred lines based on agromorphological traits. Afric. Jrnl. Agric. Res., 11(35): 3340-3346. DOI: https://doi.org/10.5897/AJAR2016.11415 DOI: https://doi.org/10.5897/AJAR2016.11415
  16. Kumbhar S.D., Kulwal P.L., Patil J.V., Sarawate C.D., Gaikwad A.P. y Jadhav A. S. (2015). Genetic Diversity and Population Structure in Landraces and Improved Rice Varieties from India. Rice Science, 22(3): 99-107. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rsci.2015.05.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsci.2015.05.013
  17. Nidhi D., Raj S., Prasad M., Khatri N. y Raj B. (2019). Genetic Variability and Correlation Coefficients of Major Traits in Early Maturing Rice under Rainfed Lowland Environments of Nepal. Advances in Agriculture, 5975901. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/5975901 DOI: https://doi.org/10.1155/2019/5975901
  18. Oko A., Ubi B., Efisue A., Efisue, A. y Nahemiah, D. (2012). Comparative analysis of the chemical nutrient composition of selected local and newly introduced rice varieties grown in Ebonyi state of Nigeria. Intern. Jrnl. Agric. Forestry, 2(2):16-23. DOI: https://doi.org/10.5923/j.ijaf.20120202.04
  19. Rashid K., Kahliq I., Farooq M.O. y Ahsan M.Z. (2014) Correlation and Cluster Analysis of some Yield and Yield Related Traits in Rice (Oryza Sativa). Journal of Recent Advances in Agriculture, 2(8): 290-295.
  20. Rojas-Martínez B. (2005). Bloques aumentados (Repaso: Federer, 1961). Agrociencia, 39(6): 693-695.
  21. Sánchez Y. y Vega M.F. (2018). Situación del mercado del arroz en Costa Rica: una mirada a la realidad. Revista ABRA, 38(56): 1-22. DOI: https://doi.org/10.15359/abra.38-56.1 DOI: https://doi.org/10.15359/abra.38-56.1
  22. SES, (2002). Standar evaluation system for rice. International Rice Research Institute (IRRI). Los Baños, Filipinas: IRRI Library.
  23. Singh P., Jain P.K. y Tiwari A. (2020). Principal Component Analysis Approach for Yield Attributing Traits in Chilli (Capsicum annum L.) Genotypes. Chemical Science Review and Letters, 9(33): 87-91.
  24. Sohgaura N., Mishra D.K., Koutu G.K., Singh K., Kumar V. y Singh P. (2015). Evaluation of high yielding and better quality rice varieties using principal component analysis. Eco. Env. & Cons., (21):187-195.
  25. Tinoco R. y Acuña A. (2009). Manual de recomendaciones técnicas en el cultivo de arroz. Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria (INTA). http://www.mag.go.cr/biblioteca_virtual/bibliotecavirtual/a00177.pdf
  26. Uzzaman T., Sikder R.K., Asif M.I., Mehraj H. y Jamal-Uddin A.F.M. (2015). Growth and Yield Trial of Sixteen Rice Varieties under System of rice Intensification. Scientia Agriculturae, 11(2): 81-89. DOI: https://doi.org/10.15192/PSCP.SA.2015.11.2.8189 DOI: https://doi.org/10.15192/PSCP.SA.2015.11.2.8189
  27. Zhang B., Ye W., Ren D., Tian P., Peng Y., Gao Y., Ruan B., Wang L., Zhang G., Guo L., Qian Q. y Gao Z. (2015). Genetic analysis of flag leaf size and candidate genes determination of a major QTL for flag leaf width in rice. Rice, 8(2). DOI: http://dx.doi.org/10.1186/s12284-014-0039-9 DOI: https://doi.org/10.1186/s12284-014-0039-9
  28. Zúñiga-Orozco A. y Carrodeguas-González A. (2021). Echeveria (Crassulaceae): Potencial para la mejora genética como ornamental. Avances en Investigación Agropecuaria. 25(3): 57-81. DOI: https://doi.org/10.53897/RevAIA.21.25.16
  29. Zúñiga-Orozco A., Carrodeguas-González A. y Chinchilla-Obando M. (2021). Variabilidad morfoagronómica de poblaciones F2 de pimiento (Capsicum annuum L.) en Cartago, Costa Rica. Avances en Investigación Agropecuaria. 25(2): 53-67.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos más leídos del mismo autor/a