4.7 Interacción genotipo - ambiente. Adaptación y estabilidad

Métodos para su evaluación

1. Valor Fenotípico

2. Sensibilidad

3. Interacción Genotipo x Ambiente

4. Factores ambientales causantes de la G x E

5. Tipos de Interacción

6. Importancia de la G x E en la selección

7. Cuantificación estadística de G x E (Análisis de Variancia)

8. Métodos para evaluar la G x E

Valor Fenotípico

P = G + E

Supuesto:

Una diferencia específica del ambiente tiene el

mismo efecto en diferentes genotipos

Si consideramos un solo genotipo: sus diferentes expresiones en distintos ambientes (localidad, años, densidad, suelo, etc.) es lo que se conoce como SENSIBILIDAD (norma de reacción)

Estabilidad: Un genotipo es más o menos estable de acuerdo a si es más o

menos SENSIBLE

Expresión fenotípica de diferentes genotipos en tres ambientes

Valor Fenotípico

P = G + E

P = G + E + IGE

Si una diferencia específica del ambiente no tiene el

mismo efecto en diferentes genotipos

Factores ambientales causantes de GxE

• Predecibles: ocurren en forma sistemática o bajo el control humano, pueden ser: tipo de suelo,

fecha de siembra, espaciamiento entre surcos, densidad, dosis de fertilizantes, etc.

• No predecibles: fluctúan de manera aleatoria, y son por ej. lluvias, temperatura, humedad relativa,

etc.

Son los cambios en el mérito relativo de los genotipos a través de diferentes ambientes

Interacción genotipo – ambiente (GXE)

Tipos de interacciones

G1

G2

E1 E2

No GxE

Mérito

Mariotti, 1994

Tipos de interacciones

G1

G2

E1 E2

No GxE

Mérito

Mariotti, 1994

Tipos de interacciones

G1

G2

E1 E2

Cuantitativa

Mérito

Mariotti, 1994

Tipos de interacciones

G1

G2

E1 E2

Cualitativa

Mérito

Mariotti, 1994

Importancia de la GxE en la selección

1. Necesidad de desarrollar genotipos para propósitos específicos. El ambiente de selección

elegido, condicionará los productos resultantes de la selección.

2. La magnitud de la GxE puede deteminar la necesidad de división de una gran área geográfica en

diferentes subáreas.

3. Los ambientes de selección deben permitir la discriminación entre lo bueno y lo malo según los

objetivos planteados, y tener una aceptable capacidad de pronóstico del comportamiento de los

materiales obtenidos en el área de más probable difusión del genotipo.

Importancia de la GxE en la selección

3. Eficiencia en la distribución de los recursos que estará basada en el conocimiento de la

importancia relativa de G*L, G*Y y G*L*Y

G*L : interacción genotipo por localidad

G*Y: interacción genotipo por año

G*L*Y: interacción genotipo por localidad por año

4. La respuesta de los genotipos en diferentes ambientes da una idea de la estabilidad de

los materiales

Dispersión de genotipos en diferentes ambientes

Ambientes

Mérito

relativo

Mariotti, 1994

• Las pruebas (ensayos) se deben realizar en dos o más localidades y años

para dos o más genotipos

• Los datos se analizan de acuerdo a un análisis de variancia. Se calculan las

fuentes de variación en efectos principales y sus interacciones

• Se realizan las pruebas F apropiadas para determinar la significancia de la

fuente de variación

Cuantificación estadística de la GxE

Análisis de Variancia

Fuente de Variación * Grados de Libertad * Esperanza de los cuadrados medios

• Años y – 1 -

• Localidades l – 1 -

• Repeticiones en

años y localidades y l (r – 1) -

• Años x Localidades (y - 1) (l - 1) -

• Genotipos g – 1 σ2e + rσ2gly + ryσ2gl + rlσ2gy + rlyσ2g

• Genotipos x años (g – 1) (y – 1) σ2e + r σ2gly + rlσ2gy

• Genotipos x localidades (g – 1) (l – 1) σ2e + r σ2gly + ryσ2gl

• Genotipos x años (g – 1) (y – 1) (l – 1) σ2e + r σ2gly

x localidades

• Error y l (g – 1) (y – 1) (l – 1) σ2e

Fehr, 1987

RESULTADO

Análisis de Variancia

• Interacción no significativa

# Prueba de comparaciones múltiples: LSD, Duncan, Tukey, etc.

• Interacción significativa

Definiciones

Adaptación: Comportamiento de un genotipo o una población en un

ambiente

Adaptabilidad: Comportamiento de un genotipo o una población en

una serie de ambientes

Estabilidad:

# Finlay &Wilkinson (1963): es un genotipo que no cambia su

expresión en el espacio y en el tiempo

La regresión de sus rendimientos sobre los ambientes tendería

a ser < 1 y sus desviaciones de regresión iguales a 0.

βi < 1; Σ 2

ij = 0

# Eberhart & Russell (1966): una variedad es estable cuando

responde a los cambios ambientales

βi = 1; Σ 2

ij = 0

Procedimientos para investigar la GxE

# Finlay & Wilkinson (1963): hacen un análisis de regresión de cada genotipo con

respecto al promedio general, al que consideran una medida de la calidad

ambiental.

El coeficiente de regresión “b” sería una medida de la estabilidad de cada

genotipo.

a) b 0 : elevada estabilidad

b) b 1 : se comporta como el promedio de todas

las variedades

c) b > 1 : elevada sensibilidad ambiental

Márquez. 1991

Media

b > 1

b 1

b = 1 1

2

4

3

1) Genotipo bien adaptado a todos los

ambientes

Media

b > 1

b 1

b = 1 1

2

4

3

2) Adaptación pobre a todos los ambientes

Media

b > 1

b 1

b = 1 1

2

4

3

3) Genotipos adaptados a ambientes

desfavorables

Media

b > 1

b 1

b = 1 1

2

4

3

4) Genotipos adaptados a ambientes

favorables

Estable

Inestable

Procedimientos para investigar la GxE

# Eberhart y Russell (1966)

Establecen un modelo para describir el comportamiento de un genotipo en una

serie de ambientes ecológicos

Genotipo + o - estable

Molina Galán, 1992

Modelo:

Yij = µi + ßi Ij + ij

i = 1, 2, 3, .......... v (variedades)

j = 1, 2, 3, .......... n (ambientes)

Yij = comportamiento del genotipo i en el ambiente j

µi = media del genotipo i (promedio de repeticiones y ambientes)

ßi = coeficiente de regresión (mide la respuesta del genotipo i en los n ambientes)

Ij = índice ambiental (desviación respecto a la media general del valor promedio de los genotipos en el ambiente j)

ij = desviación de regresión del genotipo i en el ambiente j

Parámetros de estabilidad de un genotipo

1. Coeficiente de regresión βi

^ 1 1

βi = bi = Σ Yij Ij / Σ I2j

j j

Valores cercanos a 1 + estable

2. Variancia de las desviaciones de regresión

^ ^

ij = Yij - Yij

Valores cercanos a 0 + estable

Procedimientos para investigar la GxE

# Análisis por componentes principales: análisis multivariados (PC, Cluster, etc.)

a- AMMI (Additive Main effects and multiplicative interactions)

Mantiene en forma aditiva los efectos principales (genotipos y ambientes) y un

análisis multivariado por componente principales para la interacción.

Diferencias esperadas entre G y E en animales (Dunlop 1962)

G E G x E Ej.

Razas en diferentes áreas Esperable Bos taurus taurus y

Bos taurus indicus

en zonas templadas

y trópicos

Animales de la misma raza Probablemente Reproductores de

en diferentes áreas importante cabañas, luego distri-

buidos en una elevada

variedad de ambientes

Razas en un mismo rebaño Probablemente Varias razas en la

bajo misma área

Animales en el mismo Probablemente Animales dentro de

rebaño bajo una población

BIBLIOGRAFÍA

Cardellino, R. y Rovira, J. 1987. Mejoramiento genético animal. Editorial Agropecuaria Hemisferio Sur S.R.L. 253 p.

Falconer, D.S.. 1986. Introducción a la genética cuantitativa. CECSA, Méjico. 382 p.

Fehr, W.R.. 1987. Principles of cultivar development. Volume 1. Macmillan Publishing Company, A Division of Macmillan, Inc. 536 p.

Mariotti, J.A.. 1986. Fundamentos de Genética Biométrica. Aplicaciones al mejoramiento genético vegetal. O.E.A. Serie de biología,

monografía Nº 32. Washington, D.C.

Mariotti, J.A.. 1994. La interacción genotipo-ambiente, su significado e importancia en el mejoramiento genético y en la evaluación de

cultivares. INTA-CRTS. Serie monográfica nº 1. 37p.

Márquez Sánchez, F.. 1991. Genotecnia Vegetal. Métodos-Teoría-Resultados. Tomo III. AGT Editor S.A. 500 p.

Márquez Sánchez, F.. 1992. Genotecnia Vegetal. Métodos-Teoría-Resultados. Tomo I. AGT Editor S.A. 357 p.

Molina Galán, J. D.. 1992. Introducción a la Genética de poblaciones y cuantitativa (algunas implicaciones en genotecnia). AGT Editor. 1º

Edición. 349 p.

Pruebas de hipótesis

1. Medias de genotipos Ho) μ1 = μ2 =..................... μv

a) Si existe homogeneidad de variancia de las desviaciones de regresión de genotipos

b) Si no existen diferencias entre los coeficientes de regresión

c) Si existe heterogeneidad en las variancias de las desviaciones de regresión de los genotipos

2. Coeficientes de regresión

a- Ho) ß1 = ß2 = ß3 = ..................... ßv

b- bi = 1

3. Desviaciones de regresión de cada variedad

Ho) S2d = 0

Ej: Rendimiento en grano de cinco (5) variedades de maíz en cuatro (4) ambientes.

Diseño experimental: Bloques completos al azar con 10 repeticiones.

Pruebas de hipótesis

1. Medias de variedades Ho) μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5

2. Coeficientes de regresión

Fc = 12.67

Ft = 3.48 Se rechaza la hipótesis

a- Ho) b1 = b2 = b3 = b4

F = 0.01 Se acepta la hipótesis

b- Ho) bi = 1

tc = bi – 1

Sbi

Sb1

= 0.14 t1c

= - 1.43

Sb2

= 0.33 t2c

= - 0.42

Sb3

= 0.11 t3c

= - 0.91

Sb4

= 0.66 t4c

= 0.33

Sb5

= 0.14 t5c

= 1.07

t t (0.05) (2) = 4.303 Se acepta

3. Desviaciones de regresión de cada variedad

Ho) S2d1

= S2d2

= .............. = S2d5

= 0

F1c

= 4.68 *

F2c

= 20.50 **

F3c

= 3.06 *

F4c

= 76.68 **

F5c

= 4.40 * Se rechaza la hipótesis

Se pueden ajustar las medias varietales según

^ _

Y ij = Y i. + bi Ij

Conclusiones

1- Ninguno de los coeficientes de regresión difirió significativamente de 1. Las correspondientes

desviaciones de regresión 0

Ninguna variedad es ESTABLE

2- La variedad 3 es la más estable b3 = 0.90 (más cerca de 1)

S2d3

= 46.41 (más cerca de 0)

3- La variedad 3 se aproxima a la variedad ideal por tener media relativamente alta y parámetros de

estabilidad cercanos a los ideales. La variedad 4 es la menos estable.