Modelos de predicción genómica y herramientas de metaanálisis aplicados al mejoramiento en la estabilidad del rendimiento de maíz en Argentina

Abstract

El maíz se produce actualmente en Argentina en condiciones ambientales muy heterogéneas. La sensibilidad diferencial de los genotipos a estas condiciones genera interacciones genotipoambiente (IGA), modificando el ordenamiento de los resultados según el ambiente dado. La estabilidad en el rendimiento (ER) mide el efecto de la IGA, siendo un carácter valorado tanto por productores, que necesitan reducir la incertidumbre en los resultados de las producciones comerciales, como por los programas de mejoramiento genético, que necesitan que sus productos tengan resultados consistentes a través de subregiones geográficas y campañas agrícolas. El objetivo del presente trabajo fue obtener una herramienta para la evaluación de la ER con propiedades que permitan su uso en programas de mejoramiento genético. Para esto, se definió el factor ambiente a partir de variables climáticas y edáficas causales del rendimiento, simplificando su interpretación mediante técnicas de agrupamiento. Bajo el contexto de modelos lineales mixtos (MLM), se ajustó un modelo de predicción genómica (MPG) que permitió obtener estimaciones de los genotipos en todos los ambientes de interés. A partir de dichas predicciones, y utilizando herramientas de meta-análisis, se obtuvo un índice para evlauar la ER. Los resultados indican que la metodología desarrollada permite evaluar y hacer selección de los mejores genotipos de maíz para ER.