Resumen de Estimación de variancias genéticas en maíz a partir de líneas S1 y S2.

Félix V. Navarro, Wayne C. Youngquis, William Compton

• español

  Análisis de líneas S1 y S2 y la regresión de las medidas de las S2 en correspondientes SI, fueron usadas para estimar la variabilidad genética existente en la población de maíz Nebraska Stiff Stalk Synthetic (NSS), en dos localidades; Mead y Lincoln, Nebraska, E.E.U.U. Se encontró variabilidad genética significativa en NSS, para rendimiento de granos, días a la flor, alturas de planta y mazorca, humedad de granos y porcentaje de acame. Las líneas S2 mostraron mas frecuente interacción de genotipos x medio ambiente que sus S1. La heredabilidad en el sentido amplio para rendimiento, calculada a partir del análisis de varianza de las líneas S2, fue mayor que la calculada a partir de la regresión de S2 en S1 (60 y 42% respectivamente). Ocho modelos originados de Cockerham (1983), fueron usados para identificar tipos de variabilidades genéticas existentes. El método de la matríz inversa fue usado para estimar los parámetros de variabilidad genética, cuando las covarianzas usadas daban una matríz cuadrada no singular. Para los modelos que resultaban en una matríz rectangular se utilizó el método de la inversa generalizada de Moore-Penrose. En general, el mejor modelo fue el que estimó la varianza aditiva solamente. Muchas veces no se obtuvo estimados consistentes de la covarianza entre efectos aditivos y homocigóticos dominante (D1). Por esto se pudo inferir cual sería el efecto de la selección, de familias S1, en el comportamiento de los cruces de las líneas generadas a partir de ellas. La ganancia genética esperada por ciclo de selección de familias S2 para rendimiento, fue 11,4%

• English

  The analysis of lines S-l and S-2 and the regression of the measurements of the S-2 on their corresponding S-l were used to estimate the existing genetic variability in a Nebraska Stiff Stalk Synthetic (NSS) corn population at two localities, Mead and Lincoln, Nebraska-USA. A significant genetic variability was found in NSS for grain yield, days to blooming, ear and plant height, grain humidity and lodging percentage. The S-2 lines showed more frequent interaction of genotypes x environment than their S-l. In the wide sense, the heritability for the yield calculated by the analysis of variance of S-2 lines was larger than the one based on the regression of the S-2 on S-l (60 and 42%, respectively). Eight models, originated from Cockerham (1983), were used to identify the existing types of genetic variabilities. The inverse matrix method was used to estimate the parameters of genetic variability when the used co-variances gave a non-singular square matrix. The generalized inverse method o Moore-Penrose was used when the models showed a rectangular matrix. Usually, the best model was the one which estimated the additive variance only. Often times, no consistent covariance estimates were obtained among additive and dominant homocygotic (D-1) effects. For it, we could not infer to what the S-l family selection effect could be on the behavior of the resulting line crosses. The expected genetic gain per selection cycle for yield of S-2 families was 11.4%.