Phenotypic stability of forty advanced lines of rice at Babahoyo, Ecuador

• Cristina Maldonado Universidad Técnica de Babahoyo. Doctorado en Ciencias Agrarias de la Facultad de Agronomía Universidad del Zulia. http://orcid.org/0000-0002-1202-3184
• Walter Reyes Universidad Técnica de Babahoyo https://orcid.org/0000-0002-1706-0793
• Luis Duicela Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí https://orcid.org/0000-0002-9326-8545
• Fernando Cobos Universidad Técnica de Babahoyo https://orcid.org/0000-0001-8462-9022

Keywords: interspecific crosses, phenotypic stability, adaptability

Abstract

The crosses between Oryza sativa L. and O. rufipogon Griff., create a high genetic diversity to develop rice varieties with high yield and phenotypic stability. In the present investigation, forty advanced lines of rice were evaluated in subsidiaries F₅ (dry season) and F₆ (rainy season), together with three commercial controls in the town of Babahoyo, Ecuador. A Randomized Complete Block Design (DBCA) was applied with three repetitions, recording morphoagronomic and productive characters. Statistical analyzes were applied and phenotypic stability was determined using the Eberhart and Russell, AMMI, Lin and Binns, PROMVAR models. The average morphoagronomic results were: days to flowering (72), vegetative cycle (98 days), plant height (111 cm), panicle sterility (6 %); the productive variables the results were: tillers per plant (32), panicles per plant (31), panicle length (27 cm), grains per panicle (168) and yield (8,100 kg.ha^-1). The stable lines identified by the models: Eberhart and Russell were 1, 2, 10, 11, 13, 18, 25, 26, 30 and 37; AMMI identified lines 8 and 22; Lin and Binns to lines 2, 12, 18, 27, 37 and 40; and PROMOTE lines 2, 10, 13, 18, 25, 30, 38, 40 and 43; concluding that seven lines (2, 10, 13, 18, 25, 30 and 40) coincided with the applied models except AMMI. The average yield of the lines mentioned in the two seasons was 7,797 kg.ha^-1, higher than the average of the commercial controls that obtained 6,809 kg.ha^-1.

References

Acevedo, M., Reyes, E., Castrillo, W., Torres, O., Marín, C., Álvarez, R., &Torres, E. (2010). Estabilidad fenotípica de arroz de riego en Venezuela utilizando los modelos Lin-Binns y AMMI. Agronomía Tropical, Maracay 60(2), 131-138. https:// https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5238317
Balzarini, M., & Di Rienzo Julio, A. (2016). Info-Gen versión 2016. Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba. Argentina. https://www.info-gen.com.ar (software estadístico aplicado a genética).
Benítez E., A., Valencia A., J., Estrada S., E., & Baena, D. (1988). Caracterización fenotípica de algunas introducciones del banco de germoplasma del Lulo. Solanum quitoensis Lam. Acta Agronómica, 38(3-4), 34-49. https://revistas.unal.edu.co/index.php/acta_agronomica/article/view/86536/74610
Cedeño Dueñas, J., Cedeño García, G., Alcivar Alcivar, J., Cargua Chávez, J., Cedeño Sacón, F., Cedeño García, G., & Constante Tubay, G. (2018). Incremento del rendimiento y calidad nutricional del arroz con fertilización NPK complementada con micronutrientes. Scientia Agropecuaria, 9(4), 503-509. https://Doi: 10.17268/sci.agropecu.2018.04.05
Chloupek, O., Hrstkova, P., & Schweigert, P. (2004). Yield and its stability, crop diversity, adaptability and response to climate change, weather and fertilization over 75 years in the Czech Republic in comparison to some European countries. Field Crops Research, 85(2-3), 167-190. https://Doi:10.1016/S0378-4290(03)00162-X
CIAT. (1993). Descriptores Varietales Arroz, frijol, maíz, sorgo. Cali, Colombia: Publicación CIAT. https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/54651
Corral Dávalos, L. (2019). Estadística y técnicas experimentales para la investigación biológica. Editorial Universitaria Abya-Yala, 83, 237-242. https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21027
Eberhart, S., & Russel, W. (1966). Stability Parameters for Comparing Varieties. Crop Science, 6(1), 36-40. https://Doi:10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. (2017). Anuario Meteorológico. 165. https://www.inamhi.gob.ec/docum_institucion/anuarios/meteorologicos/Am_2013.pdf
Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1987). A test for normality of observations and regression residuals. International Stadistical Institute, 55(2), 163-172. https://Doi.org/10.2307/1403192
Jiménez Contreras, J. (2006). Determinación y aplicación de métodos estadísticos para medir estabilidad genética en vegetales. Caso banano. [Tesis de Bachiller]. Repositorio Institucional de la Escuela Superior Politécnica del Litoral http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/5721
Lin, C., & Binns, M. (1988). A superiority measure of cultivar performance for cultivar X location data. Canadian Journal of Plant Science, 68, 193-198. https://Doi:10.4141/cjps88-018
Lozano-del Río, A., Zamora-Villa, V., Ibarra-Jiménez, L., Rodríguez-Herrera, S., Cruz-Lázaro, E., & Rosa-Ibarra, M. (2009). Análisis de la interacción genotipo-ambiente mediante el modelo AMMI y potencial de producción de triticales forrageros (Triticosecale Wittm.). Universidad y Ciencia Tropico Húmedo, 25(31), 81-82. https://www.redalyc.org/pdf/154/15416335006.pdf
Martínez, C. P., Tohme, J., López, J., Borrero, J., McCouch, S., Roca, W., & Guimaraes, E. (1998). Estado actual del mejoramiento del arroz mediante la utilización de especies silvestre de arroz. Agronomía Mesoamericana, 9(1), 10-17. https://Doi.org/10.15517/am.v9i1.24609
Pinciroli, M., Ponzio, N., & Salsamendi, M. (2015). El arroz alimento de millones (1 ed.). (M. Pinciroli, Ed.) Buenos Aires: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46744
Poveda Burgos, G., & Andrade Garófalo, C. (2018). Producción sostenible de arroz en la provincia del Guayas. Contribuciones a las Ciencias Sociales, (marzo, 2018). https://www.eumed.net/rev/cccss/2018/03/produccion-arroz-ecuador.html
Regitano Neto, A., Ramos Junior, E., Boller Gallo, P., Guilherme de Freitas, J., & Azzini, L. (2013). Comportamento de genótipos de arroz de terras altas no estado de São Paulo. Revista Ciência Agronômica, 44(3), 512-519. https://doi.org/10.1590/S1806-66902013000300013
Sánchez-Ramírez, F., Mendoza-Castillo, M., & Mendoza-Mendoza, C. (2016). Estabilidad fenotípica de cruzas simples e híbridos comerciales de maíz (Zea mays L.). Fitotecnia Mexicana, 3, 269-275. https://www.redalyc.org/pdf/610/61046936012.pdf
Siegel, S. (1990). Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. 3ra ed., México. Trillas.
Universidad Nacional de Córdoba. (s.f.). INFOSTAT versión 2018. Programa estadístico. Programa analítico. Brujas, Argentina. https://www.infostat.com.ar/index.php?mod=page&id=46
Vargas Escobar, E. A., Vargas Sánchez, J., & Baena García, D. (2016). Análisis de estabilidad y adaptabilidad de híbridos de maíz de alta calidad proteica en diferentes zonas Agroecológicas de Colombia. Acta Agronómica, 65(1), 72-79. https://Doi.org/10.15446/acag.v65n1.43417
Velasco, C. (2019). Producción y agronomía de siete líneas F4 de arroz, derivadas de cruces. 129. https://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/5995
Zobel, R. W., Wright, M. J., & Gauch Jr., H. G. (1988). Statistical analysis of a yield trial. Revista de Agronomía, 80(3), 388-393. https://doi:10.2134/agronj1988.00021962008000030002x