Comportamiento y selección de líneas avanzadas de arroz (Oryza sativa L.) obtenidas por el Programa de Mejoramiento en Los Palacios

Abstract

Los bajos rendimientos, los efectos del cambio climático y las heterogéneas condiciones de cultivo son algunas de las razones que justifican la obtención de nuevos cultivares de arroz. Este ensayo se desarrolló con el objetivo de estudiar el comportamiento de dieciséis líneas avanzadas de arroz en condiciones de aniego y seleccionar las mejores para pasar a una fase superior. Se utilizó un Diseño Completamente Aleatorizado con tres repeticiones, los genotipos constituyeron los tratamientos y se utilizaron cuatro testigos comerciales. La información disponible fue procesada mediante la combinación de análisis univariados y multivariados. Los resultados mostraron correlación del rendimiento con todos sus componentes, el análisis de conglomerado detectó que la máxima diversidad genética se presentó entre las clases V y VI y la mínima fue detectada entre las clases I y II y la regresión indicó que el modelo tuvo un buen ajuste (93.5 %). La combinación de los análisis estadísticos utilizados permitió seleccionar las cinco líneas más promisorias y proponer su validación. Low yields, climate change effects and heterogeneous culture conditions are some reasons for the development of new rice cultivars. This trial was developed with the objective of studying the behavior of sixteen advanced lines of rice under flooded conditions and to select the best for moving on to a higher stage. A Completely Randomized Design with three replications was used, the genotypes constituted the treatments and four commercial control were used. The available information was processed statistically by the combination of univariate and multivariate analysis. Results showed correlation of the yield with all their components, the cluster analysis detected that the maximum genetic diversity between types V and VI and the minimum was detected between types I and II and the regression indicated that the model had a good adjustment (93.5 %). The combination of statistical analyses used allowed to select five more promissory lines and to propose its validation. (sic)