Resumen de Selección para mejorar el perfil de ácidos grasos en soja no transgénica vía análisis de biplots
Susana Bologna, Diego Soldini, Elisabeth Rojas, Diego Martínez Álvarez, Mónica Balzarini
Dado que la mayoría de la soja [Glycine max (L.) Merr.] cultivada en Argentina es transgénica y procesada en la agroindustria, existe un interés creciente en la composición química de granos de genotipos de soja no transgénica. Una herramienta eficiente para mejorar las proporciones de los principales ácidos grasos es el estudio de las correlaciones genéticas entre las variables que definen el perfil lipídico y aquellas indicadoras del desempeño agronómico, como base para la selección. El objetivo del estudio fue determinar las interrelaciones entre los contenidos de los principales ácidos grasos (oleico, linoleico, linolénico, palmítico y esteárico) y el rendimiento en granos para selección. Se evaluaron 22 líneas (F6) de soja no modificada genéticamente en Marcos Juárez (Córdoba) y Villa Mercedes (San Luis), Argentina, usando un DBCA con dos repeticiones en cada sitio. Se determinó rendimiento, peso de semillas, contenidos de aceite y de ácidos grasos. Para estudiar las correlaciones genéticamente determinadas entre las variables, se realizó un análisis de componentes principales con los residuos de un modelo factorial genotipo×variable para las medias, a través de sitios, de genotipo para cada variable, centrado por los efectos medios de las variables. Los resultados se visualizaron en gráficos biplot para identificar las correlaciones genéticas entre las variables, comparar genotipos sobre la base de todas las variables y establecer asociaciones entre genotipos y variables. El uso de este método permitió seleccionar genotipos con el perfil de ácidos grasos modificado y con mejor comportamiento agronómico.
