Yield stability in purple corn from Peru using the Eberhart-Russell and Lin-Binns models

  • Víctor Vásquez-Arce Universidad Nacional de Cajamarca, Perú.
  • Alicia Medina-Hoyos Instituto Nacional de Investigación Agraria, Estación Experimental Agraria Baños del Inca, Perú
  • Héctor A. Cabrera-Hoyos Instituto Nacional de Investigación Agraria, Estación Experimental Agraria Baños del Inca, Perú.
  • Luis Jiménez-Díaz Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
Keywords: adaptability, genotype, interaction, Zea mays L.

Abstract

The objective of the present study was to identify purple corn genotypes that show grain yield stability using the Eberhart and Russell stability parameters and the Lin-Binns model, as well as to define the model that best describes the genotype-environment interaction. The trials were conducted in the province of San Marcos, department of Cajamarca, Peru during the period of 2017, 2018, and 2019. Five genotypes of purple corn from the Baños del Inca Experimental Station, Cajamarca, and the Faculty of Agrarian Sciences were evaluated. from the National University of Cajamarca: “INIA 601”, “UNC 47”, “MMorado”, “INIA 615” and “Canteño”. The experimental design of complete random blocks with four repetitions was used, the experimental unit consisted of four rows of 5.50 m long, separated at 0.80 m, from which the two central rows were harvested, similar to 8.8 m2. The combined analysis of variance revealed highly significant differences (p <0.01) between years, localities, genotypes, and second and third-order interactions. The models of Eberhart, and Russel (1966) and Lin and Binns (1988) identified the genotypes INIA 601 and UNC 47 as those of adaptation to favorable and unfavorable environments and with yields of 4.05 and 4.03 t.ha-1, respectively.

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References

• Acevedo, M; Castrillo, W; Torres, O; Marín, C; Álvarez, R; Moreno, O; Torres, E. 2010. Estabilidad fenotípica de arroz de riego en Venezuela utilizando los modelos Lin-Binns y AMMI. Agronomía Tropical 60(2): 131-138.

• Alejos, G; Monasterio, P; Rea, R. 2006. Análisis de la interacción genotipo ambiente para el rendimiento de maíz en la región maicera del estado de Yaracuy, Venezuela. Agronomía Tropical 56(3):369-384.

• Aguilera, OM; Reza, V; Chew, MRG; Meza, JAV. 2011. Propiedades funcionales de las antocianinas. Revista Biotecnia. Univer sidad de Sonora. México. XIII(2): 16-22.

• Araméndiz, TH; E spitia, CM; Cardona, AC . 2017. Adaptabilidad y estabilidad fenotípica en cultivares de fríjol caupí en el caribe húmedo colombiano. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial. Especial No 2, p. 1-22.

• Betanzos, ME. 2001. Variedades de maíz resistentes, una opción para reducir la pudrición de mazorca en Chiapas, México. Agricultura Técnica en México 27:57-67.

• Caldis, DO. 1994. Genetic improvement of yield, crop genetic improvement and associated physiological changes in the potato. Universidad de Salamanca. 411 p.

• Carbonell, SAM; García, F; Morais, LK. 2004. Common bean cultivars and lines Interactions with environments. Scientia Agricola 61(2)169-177.

• De León, C. 1984. Enfermedades del maíz. Una guía para su identificación en el campo. Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo. Tercera Edición. El Batán, Texcoco, Edo. de México. 114 p.

• De León, C; Pandey, S. 1989. Improvement of resistance to ear and stalk rots and agronomic traits in tropical maize gene pools. Crop Science 29:12-17.

• Eberhart, A; Russell, W. 1966. Stability parameters for comparing varieties, Crop Science 6(1): 36-44.

• Finlay, K W; Wilkinson, GN. 1963. The analysis of adaptation in a plant breeding program. Australian Journal Agriculture Research. 14: 742-754.

• Francis, TR; Kannenberg, LW. 1978. Yield stability studies in short-season maize. 1. A descriptive method for grouping genotypes. Canadian Journal of Plant Science. 58:1029-1034.

• Garcia, PMA; Castillo, F; Ramírez, VP; Mendoza, CC; Kato, TA; Ramírez. AH; Preciado, ORE; Moreno, ME. 2012. Valoración de la diversidad genética y potencial agronómico de maíces nativos pigmentados de valles altos de México. Avances de Investigación . Postgrado en Recursos Genéticos y Productividad – Genética. Colegio de Postgraduado. Institución de Enseñanza e Investigación en Ciencias Agrícolas p. 24-27.

• Gauch, H; Zobel, R. 1988. Predictive postdictive success of statistical analyses of yield trials, Theoretical and Applied Genetics. 76:1-10.

• Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA). 2019. Memoria Anual. Estación Experimental Baños del Inca. Cajamarca-Perú. 199 p.

• Kang, MS. 1988. A rank-sum method for selecting high-yielding and stable crop genotypes. Cereal Research Communications 16: 113-115.

• Lin, C S; Binns, MR . 1988. A superiority measure of cultivar performance for cultivar x location data. Canadian Journal of Plant Science 68:193-198.

• Lozano-Ramírez, Santacruz-Varela, A; San-Vicente- García, F; Crossa, J; Burqueño, J; Molina-Galán, JD. 2015. Modelación de la interacción genotipo × ambiente en rendimiento de híbridos de maíz blanco en ambientes múltiples. Revista Fitotecnia Mexicana 38: (4) 337-347.

• Medina, HA; Narro, LLA; Chávez, CA. 2020. Cultivo de maíz morado (Zea mays L.) en zona altoandina de Perú: Adaptación e identificación de cultivares de alto rendimiento y contenido de antocianina. Scientia Agropecuaria 11(3):291-299.

• MINAGRI (Ministerio de Agricultura y Riego, Perú). 2017. El Agro en Cifras (en línea). Febrero. Lima, Perú. Consultado 12 ago. 2020. Disponible en https://bit.ly/3lo5CEP

• MINAGRI (Ministerio de Agricultura y Riego, Perú). 2019. “El Agro en Cifras”. (en línea). Febrero. Lima, Perú. Consultado 12 ago. 2020. Disponible en https://bit.ly/3DnimSA

• Nassar, R; Huhn, M. 1987. Studies on estimation of phenotypic stability: Tests of significance for nonparametric measures of phenotypic stability. Biometrics 43: 45-53.

• Ochoa - Cadavid, I; Preciado - Ortíz, RE; Bayuelo -Jimenez, JS. 2019. Inter acción genotipo × ambiente y estabilidad en rendimiento de variedades de maíz en condiciones contrastantes de fósforo. Agrociencia 53: 337-353.

• Ortega, A; De Leon, C. 1971. Plant Protection. In Carballo, A; Bork, D. (eds.). Proceeding of the First Maize Workshop. CIMMYT. El Batan, Edo. de Mexico. p. 95- 102.

• Palemón, AF; Gómez, MNO; Castillo, GF; Ramírez, V P; Molina, GJ; Miranda, CS. 2012. Estabilidad de cruzas inter varietales de maíz (Zea mays L .) para la región semicálida de Guerrero. Agrociencia 46:133-145.

• Pandey, M; Verma, RK; Saraf, SA. 2010. Nutraceuticals: new era of medicine and health. Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research 3:11-15.

• Perkins, J; Jinks, J. 1968. Environmental and genotype environmental components of variability. IV no-linear interactions for multiple inbred lines. Heredity 23:525-535.

• Sevilla, PR; Rodríguez, CO. 2011. Mejoramiento Conservativo del Maíz en la Sierra del Perú. INIA, Perú. p. 2-59.

• Silva, DRJ; Pérez, CA A; Medina, MSA; Viloria, DJE; García, MAD; Duarte, A; Tablante, Y; Pacheco, T. 2014. Estabilidad fenotípica de híbridos de maíz en Venezuela utilizando el índice de superioridad y la regresión lineal bisegmentada. Agronomía Tropical 64(1-2): 107-120.

• Tirado, SCS; Vásquez, AV; Narro, LLA. 2019. Estabilidad de rendimiento y adaptabilidad de híbridos de maíz tolerantes a suelos ácidos en base a las características del análisis GGE biplot. Avances en Ciencias e Ingenierías: ACI 11(17): 50-63.

• Vargas, EEN; Vargas, SJE; Baena, GD. 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.

• Vargas, M; Crossa, J. 20 0 0. El análisis AMMI y la gráfica del biplot en SAS. Unidad de biometría y estadística, CIMMYT. México. 42 p.

• Vásquez, AV. 1988. Mejoramiento genético de la papa. Amaru editores, Lima, Perú, 208 p.

• Vásquez, AV. 2014. Diseños experimentales con SAS. Edita CONCYTEC FONDECYT Cajamarca, Perú, 704 p.

• Vásquez, AV; Cabrera, HHA; Jiménez, DLA; Colunche, A. 2019. Estabilidad del Rendimiento de Genotipos de Papa (Solanum tuberosum L.). Ecología Aplicada 18(1): 59-65.

• Vayda, ME. 199 4. Environmental stress and its impact on potato yield, 1994. In Potato Genetic. Wallingford, CAB International. p. 3-42.

• Zamora, N; Estévez, A; Sánchez, H; Salomón, JL; González, ME.; Cordero, M; Morales, A ; Rodríguez, JM. 1997. Evaluación de nuevas variedades de papa (Solanum tuberosum L.), en diferentes ambientes en la República de Cuba. Agrotecnia de Cuba 27, (2-3): 44-9.

• Zambrano, ZEE; Limongi, A JR F; Alarcón, CFD; Villavicencio, LJP; Caicedo, VMB; Eguez, MJF; Zambrano, ML. 2017. Interacción genotipo ambiente de híbridos de maíz bajo temporal en Manabí y los Ríos, Ecuado. Espamciencia 8(1): 7-14.

• Zobel, RW; Wrigtht, MJ; Gauch, HG. 1988. Statistical of a yield trial, Agronomy Journal 80:388-36.
Published
2021-11-30
How to Cite
Vásquez-Arce, V., Medina-Hoyos, A., Cabrera-Hoyos, H. A., & Jiménez-Díaz, L. (2021). Yield stability in purple corn from Peru using the Eberhart-Russell and Lin-Binns models. Agronomía Tropical, 71(1), 1-10. https://doi.org/10.5281/zenodo.5515697
Section
Original research article