Evaluación de rasgos morfoagronómicos y del contenido nutricional del grano de arveja (Pisum sativum L.), en ambientes de clima frío del departamento de Cundinamarca

Abstract

El objetivo de este trabajo fue evaluar rasgos relacionados con rendimiento, componentes de rendimiento, calidad comercial y calidad nutricional para determinar el efecto de la interacción genotipo por ambiente (IGA) sobre estos rasgos en líneas de arveja. Se evaluaron 13 líneas de arveja (Pisum sativum L) en cinco localidades de clima frío, del departamento de Cundinamarca; bajo un diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones. La unidad experimental consistió de una parcela de dos surcos, cada uno de cinco metros de largo, por un metro de ancho y 0,20 m entre plantas. Para cada localidad, se realizó un análisis de varianza individual y combinado a través de todos ambientes para las 15 variables en estudio. Las variables que mostraron significancia estadística en el factor L*G (localidad x genotipo), en el análisis combinado, fueron analizadas para estabilidad fenotípica mediante el método de efectos principales aditivos y de interacción multiplicativa (AMMI). Se observó una respuesta diferencial entre las líneas y localidades. La línea UN5175 fue la de floración más temprana en todos los sitios de evaluación. Adicionalmente, los promedios de las variables de rendimiento y sus componentes fueron superiores en la localidad Marengo; un ejemplo es el número de vainas por planta (VAPLA) y rendimiento en vaina verde por hectárea (RVV) con promedios de 29,85 y 10248,28, respectivamente. Las variables que presentaron significancia estadística para el factor L*G, fueron días a floración, número de ramas basales por planta, número de granos por vaina y peso de 100 granos secos. Por otra parte, el rango entre localidades para contenido de hierro fue de 48,48 a 63,42 mg/kg y entre líneas de 45,11 a 62,19 mg/kg. Respecto a zinc, los rangos fueron de 50,04 a 65,81 mg/kg entre localidades y 45,51 a 71,52 mg/kg entre líneas. El análisis AMMI fue importante para la identificación de grupos de localidades de igual respuesta, localidades discriminantes respecto al potencial genético entre líneas; además, mediante el análisis AMMI se identificaron ambientes correlacionados negativa y positivamente con algunas líneas. Para las variables estudiadas los efectos de la localidad fueron más importantes para explicar la variación total observada en la interacción. (Texto tomado de la fuente).

The aim of this study was to evaluate yield and their components and to understand the commercial and nutritional quality of pea (Pisum sativum L.) lines from UNAL – Colombia. In addition we aimed to determine the effect of genotype by environment interaction (GEI) for these traits in pea lines. The study included 13 pea lines evaluated in five cold weather locations, in the department of Cundinamarca. An experimental random block design with four replicates was used. Each experimental unit consisted of two 5 m-rows (1 m between rows and 0.20 m between plants). For each location, individual variance analysis and combined analysis through all environments for 15 variables was performed. Statistically significant variables in the combined analysis G*E interaction were studied for phenotypic stability by Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) analysis. A differential response for lines and locations was observed. Across all locations, line UN5175 was the earliest blooming. Additionally, the averages of yield and its components were higher in the location of Marengo. The number of pods per plant (VAPLA) and green pod yield per hectare (RVV) was 29.851 and 10,248.28 kg respectively. Days to flowering, number of basal branches per plant, number of grains per pod and weight of 100 dry beans showed statistical significance for the E*G interaction. The range for seed iron concentration was 48,48 to 63.42 mg/kg between locations and was 45,11 to 62,19 mg/kg among lines. For zinc, ranges were 50,04 to 65.81 mg/kg between locations and 45,51 to 71,52 mg/kg among lines. Finally, groups of locations with equal response were identified by AMMI analysis; those locations would allow for stable selection of lines and detection of their genetic potential. Likewise, either negative or positive correlation between environments and lines were recognized by AMMI analysis. Thus, total variation observed in the interaction was explained by effects of genotypes, locations and G*E interactions across the variables studied.