Reunión Anual Red 110RT0394

Mejorar la eficiencia en el uso de insumos y el ajuste Mejorar la eficiencia en el uso de insumos y el ajuste fenológico en cultivos de trigo y cebada

Porto Alegre, 16-19 octubre 2012

Variabilidad genotípica de cebada cervecera en Variabilidad genotípica de cebada cervecera en rendimiento, porcentaje de proteína y calibre

en distintos ambientesen distintos ambientes

G C l I i Al D i l J Mi ll Gustavo Canal, Ignacio Alzueta, Daniel J. Miralles y Gabriela Abeledo

Cátedra de CerealiculturaFacultad de Agronomía

Universidad de Buenos Aires

MARCO TEÓRICO MARCO TEÓRICO

El 85% de la producción mundial de cebada es utilizada comoalimento forrajero. En contraposición, el destino principal decebada en Argentina es la industria maltero-cervecera.

De acuerdo a las normas de comercialización el contenido deDe acuerdo a las normas de comercialización, el contenido deproteína debe tener un valor mínimo de 10% y un valor máximode 12% .de 12% .

El calibre de los granos debe tener como mínimo un 85% deprimera calidad (porcentaje de granos que no atraviesa unaprimera calidad (porcentaje de granos que no atraviesa unazaranda de 2,5 mm).

El calibre de los granos condiciona el porcentaje de proteínaya que altos calibres se relacionan con partidas de granos quepresentan bajos porcentajes de proteína.

Desde el punto de vista productivo la optimización tanto delDesde el punto de vista productivo la optimización tanto delrendimiento como de su calidad implica una relación decompromiso entre ambos atributos debido a que suelen sermp m m u qu uaspectos contrapuestos.

La necesidad de incrementar la productividad del cultivo decebada, manteniendo la calidad comercial e industrial del grano,hace que la elección de la variedad y el análisis de su interaccióncon el ambiente sea un requisito indispensable para optimizar larelación entre rendimiento y calidad.

OBJETIVOOBJETIVO

Evaluar la interacción GxE de cultivares comerciales de cebadacervecera en respuesta a variaciones en el ambiente para lascervecera en respuesta a variaciones en el ambiente para lasvariables rendimiento, porcentaje de proteína y calibre

METODOLOGÍAMETODOLOGÍA

→Base de datos pública: Red de Evaluación de Cultivares de Cebada coordinada por el INTA Bordenave correspondiente a las campañas 2006, 2007 20082007 y 2008.

→Ordenamiento y selección de la base de datos:

–1 era etapa: Se definieron 19 ambientes, dados por la combinación de localidades y años.

–2 da etapa: Se seleccionaron 8 genotipos a analizar: Quilmes Ayelén, B 1215, Barke, MP 1010, MP 1109, MP 546, Scarlett y Shakira.

La selección de los ambientes y genotipos fue en función de su repetitividad con objeto de establecer una matriz cuadrada.

Análisis de la interacción GxE: ANOVA, índices ambientales, componentes principales

RESULTADOSRESULTADOSRESULTADOSRESULTADOS

Rendimiento: índice ambientalRendimiento: índice ambientalFuente de 

variaciónSC g.l. CM F p Porcentaje 

Modelo 967142431 151 6404916 43,8 <0,0001

Ambiente (A) 859249150 18 47736063 326,4 <0,0001 89%

G ti (G) 38052197 7 5436028 37 1 0 0001 4%Genotipo (G) 38052197 7 5436028 37,1 <0,0001 4%

GxA 65323833 126 518443 3,5 <0,0001 7%

Residuales 57327569 392 146243Residuales 57327569 392 146243

El rango de rendimientos explorados para el conjunto de genotipos, sitios ñ li d f d 1450 8400 k /h di i t di y años analizados fue de 1450 a 8400 kg/ha, con un rendimiento promedio

de 4550 kg/ha.

El ambiente explicó el 89% de la suma de cuadrados, la interacción GxE el p ,7% y el genotipo el 4%.

El ambiente fue el principal factor modulador de las variaciones en rendimiento mientras que la interacción GxE tuvo un efecto superior al rendimiento, mientras que la interacción GxE tuvo un efecto superior al

del genotipo per se.

Rendimiento: índice ambientalRendimiento: índice ambiental8000

Genotipo Rendimiento 

medio (kg/ha)

a  b  r2

Ayelén 4160 412 ± 295 0,82 ± 0,06 0,91

B 1215 4835 ‐241 ± 365 1,12 ± 0,07 0,93

Barke 4473 73 ± 234 1 00 ± 0 05 0 962000

4000

6000 Ayelen1:1

(a)

B12151:1

(b)

Barke 4473 ‐73 ± 234 1,00 ± 0,05 0,96

MP 1010 4565 ‐106 ± 244 1,03 ± 0,05 0,96

MP 1109 4699 82 ± 222 1,02 ± 0,05 0,97

MP 546 4068 251 ± 329 0,84 ± 0,07 0,90

Scarlett 4844 318 ± 277 0,99 ± 0,06 0,94

0

2000

6000

8000

Barke

(c)

MP1010

(d)

)

Shakira 4762 ‐644 ± 381 1,18 ± 0,08 0,93

0

2000

4000

Barke1:1

MP10101:1

to (k

g/ha

)

0

4000

6000

8000

MP11091:1

(e)

MP5461:1

(f)

endi

mie

nt Ante mejoras en el ambiente todos los genotipos tendieron a

incrementar su rendimiento.

0

2000

8000(g) (h)

Re

Para el conjunto de datos, el genotipo Scarlett se destacó por presentar el mayor rendimiento

2000

4000

6000 Scarlett1:1

(g)

Shakira1:1

(h) presentar el mayor rendimiento medio, y una respuesta equivalente a la mejora del ambiente (b= 0,99).

0 2000 4000 6000 80000

0 2000 4000 6000 8000

Índice ambiental (kg/ha)

ShakiraB 12151 2

1.4

MP 546

Ayelen

Barke

MP 1010 MP 1109

B 1215

Scarlett1.0

1.2

b

Ayelen

y = 0,01x - 0,57r2 = 0,72

0.6

0.8

Pará

mtro

0.2

0.4

0.04000 4200 4400 4600 4800 5000

Rendimiento medio (kg/ha)

Los genotipos que presentaron los mayores rendimientos medios fueron también los que presentaron la mayor q p y

adaptabilidad (i.e. un valor b igual o mayor a 1)

ProteínaProteína

10

15

20

Ayelen1:1

(a)

B12151:1

(b) El rango de % proteína explorado para el conjunto de genotipos y

ambientes fue de 11,2% a 19,9%,

0

5

15

20

Barke

(c)

MP1010

(d)

con un promedio general de 12,8%.

El ambiente explicó el 91% de la variabilidad la interacción GxE el

b= 0,93 ± 0,07  b= 1,11 ± 0,05 

0

5

10

5 Barke1:1

MP10101:1

na (%

)

variabilidad, la interacción GxE el 7% y el genotipo el 1%.

b= 1,17 ± 0,05  b= 0,92 ± 0,05 1,40

10

15

20

MP11091:1

(e)

MP5461:1

(f)

Prot

eín

Ayelén

ScarlettMP 1109

Barke

B 1215

1,0

1,2

1,4

Skakira

0

5

20(g) (h)

b= 1,03 ± 0,05  b= 0,67 ± 0,05 MP 1010

Ayelén

MP 5460,6

0,8

Par

ámet

ro b

Skakira

5

10

15 Scarlett1:1

Shakira1:1

b= 1,16 ± 0,05  b= 1,01 ± 0,05 0 0

0,2

0,4

Mayor rendimiento Menor rendimiento

0 5 10 15 200

0 5 10 15 20

Índice ambiental (%)

0,012,0 12,2 12,4 12,6 12,8 13,0 13,2 13,4 13,6 13,8 14,0

Proteína media (%)

CalibreCalibre100 El d l b (1 l d d)

25

50

75

100

Ayelen1:1

(a)

B12151:1

(b) El rango de calibre (1era calidad) explorado para el conjunto de

genotipos, sitios y años analizados f d 5% 98% di

0

25

75

100

Barke1 1

(c)

MP10101 1

(d)

b= 0,90 ± 0,05  b= 1,05 ± 0,06  fue de 5% a 98%, con un promedio general de 76,4%.

El ambiente explicó el 89% de la

0

25

501:1 1:1

100re (%

)

b= 1,09 ± 0,07  b= 1,09 ± 0,04  1,4

pvariabilidad, la interacción GxE el

7% y el genotipo el 4%.

25

50

75

100

MP11091:1

(e)

MP5461:1

(f)

Cal

ibr

Scarlett

Shakira

Ayelen

MP 1010

MP 1109

B 1215

Barke

1,0

1,2

b

0

25

75

100

Scarlett

(g)

Shakira

(h)

b= 1,13 ± 0,04  b= 0,72 ± 0,03 MP 546

0,4

0,6

0,8

Par

ámet

ro b

Cultivares de menor numero de 

0 25 50 75 1000

25

501:1

0 25 50 75 100

1:1

b= 1,01 ± 0,03  b= 1,01 ± 0,04  0,0

0,2

0,4

60 65 70 75 80 85

granos

0 25 50 75 100 0 25 50 75 100

Índice ambiental (%)60 65 70 75 80 85

Calibre medio (% primera calidad)

Un genotipo estable en rendimiento, Un genotipo estable en rendimiento, ¿lo es para proteína o calibre?¿lo es para proteína o calibre?¿lo es para proteína o calibre?¿lo es para proteína o calibre?

1

1.25

1

1.25

na e

0.5

0.75

0.5

0.75

ara

prot

eín

ara

calib

re

0

0.25

0

0.25b pa

b pa

0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 0 0.25 0.5 0.75 1 1.25

1 25

b para rendimiento b para rendimiento

0.75

1

1.25

prot

eína

0.25

0.5

b pa

ra p

00 0.25 0.5 0.75 1 1.25

b para calibre

Componentes principalesComponentes principales

(a) Localidades

CalibreCultivares

MP546 Ayelén

ShakiraScarlett

5%)

BarkeMP1010

MP1109B1215

Proteína

Rendimiento

CP2

(32.

5

Proteína

CP1 (64.9%)

¿Es compatible optimizar la ¿Es compatible optimizar la relación rendimiento y proteína?relación rendimiento y proteína?relación rendimiento y proteína?relación rendimiento y proteína?

Comportamiento varietal: RED Cebada 2011/12

100

105

90

95

d

80

85

a Ca

lidad

Andreia

Shakira

75

80

% 1ra Shakira

Scarlett

Carisma

65

70 Maltasia

Mp1109

MP 1012

60

30 35 40 45 50 55( )

MP 1012

P 1000 (mg)

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

El ambiente fue el principal modulador de las variacionesobtenidas en todas las variables analizadas (rendimientoobtenidas en todas las variables analizadas (rendimiento,porcentaje de proteína en grano y calibre), siendo el resto de larespuesta explicada por la interacción GxE y por último por elrespuesta explicada por la interacción GxE y por último por elgenotipo.

La elección del genotipo constituye un aspecto fundamentald t d l t d d i i i l d ti i ldentro de la toma de decisiones a nivel productivo ya que a nivelzonal, las diferencias en rendimiento y calidad se debenp in ip lm nt l n tip En mbi ni l i n lprincipalmente al genotipo. En cambio, a nivel regional(localidades distantes en diferentes campañas y efecto año), laprincipal variabilidad estuvo dada por el ambienteprincipal variabilidad estuvo dada por el ambiente.

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

Scarlett, el genotipo de mayor difusión en Argentina, presentóel mayor rendimiento medio y una responde lineal 1:1 a mejorasen el ambiente. Para proteína, fue el genotipo que presentó elvalor medio más cercano al estándar de comercialización.

El rango de rendimiento explorado fue de 1450 a 8400 kg/ha El rango de rendimiento explorado fue de 1450 a 8400 kg/ha(variación de ca. 480 %), y sensiblemente superior en términosrelativos al rango de porcentaje de proteína explorado (11,2% arelativos al rango de porcentaje de proteína explorado (11,2% a19,9%, variación de ca. 80%).

El porcentaje de proteína y el calibre del grano fueron caracteres más conservativos que la definición del rendimiento conservativos que la definición del rendimiento

Muchas graciasMuchas gracias