Evaluación de la variabilidad existente en materiales de arveja tipo rugoso y la determinación de sus valores genotípicos para ser seleccionados como progenitores en planes de mejoramiento

Argentina produce en promedio 26.393,72 toneladas de arveja tipo rugoso (Pisum sativum L.), 80% para enlatar o congelar y el 20% restante se comercializa como chaucha fresca. Las principales zonas de producción de arveja para consumo fresco son el sur de Santa Fe y norte de Buenos Aires y la zona este de Mendoza y San Juan. Es fundamental caracterizar la variabilidad genética en función de rasgos cualitativos y cuantitativos de interés y determinar las correlaciones entre ellos para luego definir diferentes estrategias de selección de parentales. El valor genotípico y la distancia genética son indicadores de utilidad para la selección de líneas puras de arveja a usar como progenitores en hibridaciones orientadas a generar variabilidad inicial en programas de mejoramiento. Se analizaron 24 variedades de arveja tipo rugoso, que fueron implantados en el Campo Experimental de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR sito en Zavalla (33° S y 60° 53´O), en un diseño experimental en parcelas subdivididas en bloque completos al azar, con dos repeticiones bajo sistema de riego por goteo y dos repeticiones en secano y evaluados durante los años 2015 y 2016. Las parcelas experimentales se sembraron en surcos espaciados a 70 cm, con 2 m de largo y una densidad estimada de 50 plantas por parcela. Se realizó la caracterización fenotípica tanto para caracteres productivos como de calidad de grano. El análisis de la variancia mostró diferencias significativas y altamente significativas entre variedades para todas las variables excepto para las variables FG y SST que fueron excluidas de análisis posteriores. Sólo para las variables NV, LV, AV, AcT, VitC y CRO no se registraron interacciones dobles o triple significativas, mientras que para el resto de las variables sí. El estudio de la IGA puso en evidencia que los distintos entornos de prueba generados tienen diferente capacidad informativa (entornos discriminantes) como representatividad según cuál sea la variable analizada, remarcando así la importancia de tener en cuenta su magnitud en el momento de evaluar diferentes genotipos como posibles parentales. El cálculo de los valores genotípicos mediante el procedimiento REML / BLUP permitió predecir los valores genéticos sin las influencias del ambiente y de la IGA. El cálculo de las correlaciones fenotípicas y genotípicas, así como su estudio mediante representaciones gráficas de los ACP con valores fenotípicos y genotípicos se comprueba que las variables morfoagronómicas (específicamente RE, NG, PV y NV) no están correlacionadas con las de calidad de grano (por ejemplo, las variables relativas al color). También se observó que las correlaciones genotípicas significativas fueron menores que las fenotípicas para los pares de variables: RE-NG, RE-PV, RE-NV, NG-PV, PV-NV y DPC-ICOS. mientras que para el resto de los pares de variables fueron mayores o similares, indicando una fuerte asociación entre los caracteres. Se realizó una caracterización molecular con 7 marcadores SSR y 6 SRAP que en total presentaron 121 bandas polimórficas y un porcentaje de loci polimórficos del 90%. El análisis de agrupamientos con estos datos permitió formar 6 grupos altamente diferenciados. La mayor distancia Euclídea con los valores fenotípicos se dio entre Bolero y Early Sweet (12,91) y con los valores genotípicos entre Rapid y Rois des Conserves (11,48). Con los datos de MM la mayor distancia de Roger-Modificada se dio entre las variedades Rois des Conserves y Super Scout (0,73) al igual que con la distancia de Gower (0,69) usando MM y datos morfoagronómicos. Esta última coincidencia puede deberse al desbalance entre la cantidad de datos morfoagronómicos y la de MM. Para la estrategia de cruzamientos entre variedades con la mayor distancia genética posible para generar una población segregante (F2) con alta variabilidad es preferible utilizar sólo los datos de los valores genotípicos que además pueden utilizarse en otras metodologías de selección de parentales. Para una estrategia de cruzamientos entre variedades sólo con características deseables para obtener una F2 con variabilidad, pero con una alta frecuencia de alelos favorables resultó más apropiado el índice de selección ESIM ya que permitió obtener una ganancia esperada favorable en la mayor cantidad de variables objetivo (ALT, %REPC, C e IC). El análisis de GTY biplot resultó adecuado para la estrategia de cruzamientos complementarios, ya que permitió identificar genotipos que además de buen RE se destacaron en una o más variable objetivo. La estrategia de selección de líneas de segundo ciclo es más eficiente en cuanto a costos y tiempo requerido, seguida por la estrategia de cruzamientos complementarios y por último la estrategia de cruzamientos entre variedades distantes. Sin embargo, para que un programa de mejoramiento se mantenga en el tiempo, es recomendable combinar todas estas estrategias utilizando por ejemplo la estrategia de cruzamientos distantes para generar líneas recombinantes que reúnan dos o más características de interés que posteriormente puedan ser usadas como parentales complementarios, al mismo tiempo que se obtienen las líneas de segundo ciclo.