Caracterización morfológica de 24 accesiones de uchuva del banco de germoplasma de la universidad nacional de colombia sede palmira

Abstract

Se caracterizaron 24 accesiones de uchuva Physalis peruviana L. de la colección de trabajo de la Universidad Nacional de Colombia sede Palmira, mediante 27 descriptores morfológicos (10 cualitativos y 17 cuantitativos). Se analizó la correspondencia múltiple (ACM) y clasificación jerárquica ascendente para variables cualitativas y de componentes principales (ACP) para variables cuantitativas. En el ACM tres ejes explicaron el 65.64% de la variabilidad; el primero con 38.53% reunió las variables color de máculas, color de anteras, color de la baya madura y color de semilla y la clasificación jerárquica generó tres grupos. Los dos primeros ejes del ACP explicaron 32.04% y 17.02% de la variación. El mayor aporte a la variabilidad fue dado por peso del fruto, tamaño transversal y longitudinal del fruto, peso de semilla húmeda y seca, número de semillas y contenido de sólidos solubles. La clasificación jerárquica determinó la conformación de cinco grupos. Se identificaron 5 materiales con potencialidades para el procesamiento, mercado y programas de mejoramiento por poseer alto peso del fruto, bajo número de semillas y valor alto de grados Brix.Palabras claves: Descriptores cualitativos y cuantitativos; Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM); Análisis de Componentes Principales (ACP).

24 accessions of Cape gooseberry Physalis peruviana L. from The National University of Colombia campus Palmira's work collection were characterized using 27 morphologic descriptors (10 qualitative and 17 quantitative). Two different analyses were made, the multiple correspondence analyses (ACM) and the ascendant hierarchy classification for qualitative variables and the principal component analysis (ACP) for quantitative variables. The results showed that 65.64% of variability was explained with three axes in the ACM. The first axe with 38.53% contained the variables colour of petals, anthers, berry ripped and seeds. The hierarchy classification generated three groups. The two first axes in ACP analysis explained 32.04% and 17.02% of the variation. Besides, the highest variability was supported by different characteristics such as fruit weight, transversal and longitudinal size of fruit, dry and wet seed weight, seeds number and soluble solids content and also the hierarchy classification showed five groups. Furthermore, it was possible to establish five materials with potential to be processed, traded and improved because of the high weight fruit, low number of seeds and high Brix grades.Key words: Qualitative and quantitative descriptors; Multiple Correspondence Analysis (ACM); Principal Components Analysis (ACP).