dc.contributor.advisor | Espitia Camacho, Miguel | spa |
dc.contributor.author | Araujo Vasquez, Hernando Alberto | spa |
dc.coverage.spatial | Montería, Córdoba | spa |
dc.date.accessioned | 2020-10-26T16:29:51Z | spa |
dc.date.available | 2020-10-26T16:29:51Z | spa |
dc.date.issued | 2020-12-17 | spa |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/3466 | spa |
dc.description.abstract | En la región Caribe se presentan una serie de microambientes que originan fuentes de
variación (FV) en los cultivares sembrados, debidas al genotipo (G), el efecto del
ambiente (A) y la interacción con el genotipo (GxA). El estudio correcto de las FV en el
análisis combinado de varianzas (ANAVACO), constituyen un problema importante,
especialmente cuando se quiere definir el número de ambientes óptimos para identificar
y liberar cultivares de mayor rendimiento, adaptabilidad y estabilidad fenotípica en zonas
productoras tropicales. El objetivo de esta investigación fue evaluar la significancia
estadística y la importancia de las FV en diferentes pruebas de evaluación agronómica
multiambientes (PEAM) en algodón para diez variables de rendimiento, componentes de
rendimiento y calidad de fibra, en el Caribe seco (CS) y húmedo (CH) colombiano. Se
utilizaron los datos de cuatro PEAM donde se evaluaron 10 genotipos de fibra media
diferentes, empleando el diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones.
Cada PEAM estuvo conformada por los resultados de cuatro ambientes representativos
de las zonas productoras del CH y CS. Las PEAM se realizaron durante las cosechas
2003/2004(CH y CS), 2007/2008 (CS) y 2009/2010(CH). Para determinar la significancia
estadística de las FV del ANAVACO se utilizó la prueba de F basada en cuadrados
medios (CM) y la importancia de las FV se calculó ponderando en porcentaje la variación
de A, G y GxA, sobre el total de la suma de cuadrados (SC) de estas FV. En promedio de
las dos cosechas, la mayor parte de la variación en la SC para rendimiento de algodónsemilla
y rendimiento de fibra estuvo asociada al A, siendo altamente significativo y
superior al 64% para CS y CH. Para porcentaje de fibra el mayor aporte a la variabilidad
en la CS estuvo asociada al G con 74,5% y en el CH fue el A con 57,2%, ambos altamente
significativos. Para número de motas por planta, la mayor parte de la variación de la SC
estuvo asociada al A que fue altamente significativo y superior al 55% para CS y CH.
Para peso de mota en el CS, estuvo asociada al G con promedio de 53,4% y en el CH al
A con 70,5%, ambos altamente significativos. La variable uniformidad en el CS tuvo su
mayor aporte por GxA que fue altamente significativo, con promedio de 47,7% y en el
CH la GxA con 40,1%, siendo no significativa. Para resistencia y elongación el mayor
aporte a la SC es del G, que fue altamente significativo y superior al 38% en CS y CH.
La variable longitud en el CS tuvo su mayor contribución con G que fue altamente
significativo, con promedio de 44,9% y en el CH la GxA con 41,7%. Para finura, en el
CS estuvo dada por el A y explicó el 61,9% y en CH fue el G con 37,9%, ambos fueron
altamente significativos. Se hace una recomendación hacia las entidades que mejoran el
cultivo de algodón a que aumenten el número de ambientes para las PEAM. | spa |
dc.description.tableofcontents | LISTADO DE TABLAS ................................................................................................ xiii | spa |
dc.description.tableofcontents | LISTADO DE FIGURAS ............................................................................................. xvii | spa |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN GENERAL .................................................................................................. xx | spa |
dc.description.tableofcontents | GENERAL ABSTRACT .............................................................................................. xxii | spa |
dc.description.tableofcontents | CAPÍTULO I: INTRODUCCION GENERAL .............................................................. 25 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCCION ...................................................................................................... 26 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................... 28 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. GENERALIDADES DE LA TEMÁTICA ................................................................. 30 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1. EL CULTIVO DEL ALGODON EN COLOMBIA ............................................ 30 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2. FACTORES AMBIENTALES QUE AFECTAN EL CULTIVO DE
ALGODÓN ................................................................................................................. 31 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3. DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA INTERACCIÓN
GENOTIPO POR AMBIENTE (GxA) ....................................................................... 33 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.4. CAUSAS Y NATURALEZA DE LA INTERACCIÓN GXA ............................ 34 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.5. ESTUDIOS DE INTERACION GENOTIPO POR AMBIENTE EN
ALGODÓN ................................................................................................................. 36 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.6. IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN EN
ESTUDIOS DE INTERACCION GXA EN ALGODON. ......................................... 39 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. OBJETIVOS ............................................................................................................... 45 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.1 OBJETIVO GENERAL ........................................................................................ 45 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................ 45 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. HIPÓTESIS ................................................................................................................. 46 | spa |
dc.description.tableofcontents | 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................ 47 | spa |
dc.description.tableofcontents | CAPÍTULO II: EVALUACIÓN DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN EN
ALGODÓN PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN – SEMILLA,
PORCENTAJE DE FIBRA Y RENDIMIENTO DE FIBRA, EN EL
CARIBE SECO Y HÚMEDO COLOMBIANO. ........................................................... 53 | spa |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN ...................................................................................................................... 54 | spa |
dc.description.tableofcontents | ABSTRACT .................................................................................................................... 56 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 58 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. MATERIALES Y METODOS ................................................................................... 60 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.1. LOCALIZACIÓN ................................................................................................ 60 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.2 PROCEDIMIENTO .............................................................................................. 62 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3 VARIABLES ......................................................................................................... 63 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.1 Variables independientes. ............................................................................... 63 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.3. Variables dependientes. ................................................................................. 64 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.4. ANÁLISIS ESTADISTICOS DE LOS DATOS .................................................. 64 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................ 68 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS
DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN – SEMILLA
(RENDAS), PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) Y RENDIMIENTO
DE FIBRA (RENDIF), EN EL CARIBE SECO. ........................................................ 68 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el rendimiento de algodón – semilla (RENDAS): ........................................... 68 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el porcentaje de fibra (POFIB): ........................................................................ 72 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.3. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el rendimiento de fibra (RENDIF): .................................................................. 75 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS
FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN –
SEMILLA (RENDAS), PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) Y
RENDIMIENTO DE FIBRA (RENDIF), EN EL CARIBE HUMEDO. ................ 79 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el rendimiento de algodón – semilla. ............................................................... 79 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el porcentaje de fibra. ....................................................................................... 83 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.3. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para el rendimiento de fibra. .................................................................................... 86 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS DEL
CARIBE SECO VERSUS EL CARIBE HÚMEDO, COLOMBIANO ...................... 89 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.1. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para el rendimiento de
algodón – semilla (RENDAS). ................................................................................ 89 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.2. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para el porcentaje de fibra (POFIB). ..... 92 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.3. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para el rendimiento de
fibra (RENDIF). ....................................................................................................... 94 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 97 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................ 98 | spa |
dc.description.tableofcontents | CAPÍTULO III: EVALUACIÓN DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN EN
ALGODÓN PARA COMPONENTES DE RENDIMIENTO, EN EL CARIBE
SECO Y HÚMEDO COLOMBIANO. ......................................................................... 103 | spa |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN .................................................................................................................... 104 | spa |
dc.description.tableofcontents | ABSTRACT .................................................................................................................. 106 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 108 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. MATERIALES Y METODOS ................................................................................. 110 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.1. LOCALIZACIÓN .............................................................................................. 110 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.2 PROCEDIMIENTO ............................................................................................ 112 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3 VARIABLES ....................................................................................................... 113 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.1 Variables independientes. ............................................................................. 113 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.3. Variables dependientes. ............................................................................... 114 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.4. ANÁLISIS ESTADISTICOS DE LOS DATOS ................................................ 114 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .............................................................................. 118 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS
FUENTES DE VARIACIÓN PARA NUMERO DE MOTAS POR PLANTA
(NUMO) Y PESO DE MOTA (PMOTA), EN EL CARIBE SECO. ........................ 118 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para número de motas por planta (NUMO). .......................................................... 118 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para peso de mota: ................................................................................................. 121 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS
FUENTES DE VARIACIÓN PARA NUMERO DE MOTAS POR PLANTA
(NUMO) Y PESO DE MOTA (NUMO), EN EL CARIBE HUMEDO. .................. 125 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para número de motas por planta (NUMO). .......................................................... 125 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para peso de mota (PMOTA). ................................................................................ 128 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS DEL
CARIBE SECO VERSUS EL CARIBE HÚMEDO, COLOMBIANO .................... 131 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.1. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para número de motas
por planta (NUMO): .............................................................................................. 131 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.2. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para peso de
mota (PMOTA). ..................................................................................................... 133 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. CONCLUSIONES .................................................................................................... 136 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 137 | spa |
dc.description.tableofcontents | CAPÍTULO IV: EVALUACIÓN DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN
EN ALGODÓN PARA CALIDAD DE FIBRA, EN EL CARIBE SECO Y HÚMEDO COLOMBIANO. ......................................................................... 142 | spa |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN .................................................................................................................... 143 | spa |
dc.description.tableofcontents | ABSTRACT .................................................................................................................. 145 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 147 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. MATERIALES Y METODOS ................................................................................. 150 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.1. LOCALIZACIÓN .............................................................................................. 150 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.2 PROCEDIMIENTO ............................................................................................ 152 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3 VARIABLES ....................................................................................................... 153 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.1 Variables independientes. ............................................................................. 153 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3.3. Variables dependientes. ............................................................................... 154 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.4. ANÁLISIS ESTADISTICOS DE LOS DATOS ................................................ 155 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .............................................................................. 158 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS
FUENTES DE VARIACIÓN PARA LONGITUD (LONG),
UNIFORMIDAD (UNIF), RESISTENCIA (RESIS), ELONGACIÓN
(ELON) Y FINURA (FINU), EN EL CARIBE SECO. ............................................ 158 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para longitud de fibra (LONG): ............................................................................. 158 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para uniformidad de fibra (UNIF): ........................................................................ 161 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.3. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para resistencia de fibra (RESIS): .......................................................................... 164 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.4. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para elongación (ELON):....................................................................................... 167 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.5. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para finura (FINU): ................................................................................................ 170 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1.5. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para finura (FINU): ................................................................................................ 170 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.1. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para longitud de fibra (LONG): ............................................................................. 173 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.2. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para uniformidad (UNIF): ...................................................................................... 177 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.3. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para resistencia (RESIS): ....................................................................................... 180 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.4. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para elongación (ELON):....................................................................................... 183 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2.5. Significancia estadística e importancia de las fuentes de variación
para finura (FINU): ................................................................................................ 186 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS DEL
CARIBE SECO VERSUS EL CARIBE HÚMEDO, COLOMBIANO .................... 189 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.1. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para longitud de
fibra (LONG): ........................................................................................................ 189 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.2. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para uniformidad (UNIF): ....... 191 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.3. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para resistencia (RESIS): ......... 194 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.4. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para elongación (ELON): ........ 196 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3.5. Comparación de la importancia de las fuentes de variación del
Caribe seco (CS) versus el Caribe húmedo (CH) para finura (FINU): .................. 198 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. CONCLUSIONES .................................................................................................... 201 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 202 | spa |
dc.description.tableofcontents | CAPÍTULO V: DISCUSION GENERAL. ................................................................... 207 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. DISCUSIÓN GENERAL PARA VARABLES DE RENDIMIENTO EN
ALGODÓN ............................................................................................................... 208 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.1. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para el
rendimiento de algodón – semilla (RENDAS). ..................................................... 208 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2. Comparación de los resultados de los análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para el
porcentaje de fibra (POFIB). ................................................................................. 210 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.3. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para el
rendimiento de fibra (RENDIF). ............................................................................ 212 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. DISCUSIÓN GENERAL PARA VARIABLES DE COMPONENTES EN
RENDIMIENTO DE ALGODÓN. ........................................................................... 214 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.1. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para
número de motas por planta (NUMO). .................................................................. 214 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.2. Comparación de los resultados de los análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH)
para peso de motas (PMOTA). .............................................................................. 215 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. DISCUSIÓN GENERAL PARA VARIABLES DE CALIDAD DE
FIBRA EN ALGODÓN. ........................................................................................... 216 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.1. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH)
para longitud (LONG). .......................................................................................... 216 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.2. Comparación de los resultados de los análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para
uniformidad (UNIF). .............................................................................................. 218 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.3. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para la
resistencia de fibra (RESIS). .................................................................................. 219 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.4. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH) para
elongación (ELON)................................................................................................ 220 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3.5. Comparación de los resultados del análisis combinado de varianza
(ANAVACO) del Caribe seco (CS) con los del Caribe húmedo (CH)
para finura (FINU). ................................................................................................ 222 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. CONCLUSIONES GENERALES ............................................................................ 224 | spa |
dc.description.tableofcontents | 5. RECOMENDACIONES ........................................................................................... 225 | spa |
dc.description.tableofcontents | 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 226 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | Copyright Universidad de Córdoba, 2019 | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
dc.title | Evaluacion de las fuentes de variacion en estudios de interaccion genotipo por ambiente en algodón (Gossypium hirsutum L.) para el caribe colombiano. | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.relation.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, 60(2),131-138. | spa |
dc.relation.references | Albuquerque, R. R. S. D., Cavalcanti, J. J. V., Farias, F. J. C., Queiroz, D. R., & Carvalho, L. P. D. (2020). Estimates of genetic parameters for selection of colored cotton fiber. Revista Caatinga, 33(1), 253-259. | spa |
dc.relation.references | Ali, I., Khan, N. U., Mohammad, F., Iqbal, M. A., Abbas, A., Farhatullah, Z. B., ... & Rahman, M. (2017). Genotype by environment and GGE-biplot analyses for seed cotton yield in upland cotton. Pak. J. Bot, 49(6), 2273-2283. | spa |
dc.relation.references | Ali, I., Khan, N. U., Rahman, M., Gul, R., Bibi, Z., Gul, S., & Haq, H. A. (2018). Genotype by environment and biplot analyses for yield and fiber traits in upland cotton. Intl. J. Agric. Biol, 20(5), 1979-1990. | spa |
dc.relation.references | Allard, R.; Bradshaw, A. (1964). Implications of genotype-environment interactions in applied plant breeding. Crop Science, 4(5), 503-508. | spa |
dc.relation.references | Allard. L. W. (1999). Principles of Plant Breeding. John Wiley y Sons. New York. 254p. | spa |
dc.relation.references | Alves, R. S., Teodoro, P. E., Farias, F. C., Farias, F. J. C., de CARVALHO, L. P., Rodrigues, J. I. S. & De RESENDE, M. D. V. (2017). Evaluation of genotype x environment interactions in cotton using the method proposed by Eberhart and Russell and reaction norm models. Embrapa Florestas-Artigo em periódico indexado (ALICE). | spa |
dc.relation.references | Aramendiz, H.; Espitia, M.; Agamez, A.; Cardona, C. Y Robles, J. (2007). Estabilidad fenotípica de genotipos de algodón (Gossypium hirsutum L.). Revista U.D.C.A Actualidad y divulgación científica, 10(2),65–73. | spa |
dc.relation.references | Bandera-Fernandez, E., & Pérez-Pelea, L. (2018). Los modelos lineales generalizados mixtos. Su aplicación en el mejoramiento de plantas. Cultivos Tropicales, 39(1):127-133. | spa |
dc.relation.references | Becker, H.; Leon, J. (1988). Stability analysis in plant breeding. Plant Breeding, 101(1), 1-23. | spa |
dc.relation.references | Campbell, B. T., Chee, P. W., Lubbers, E., Bowman, D. T., Meredith, W. R., Johnson, J., & Fraser, D. E. (2011). Genetic improvement of the Pee Dee cotton germplasm collection following seventy years of plant breeding. Crop science, 51(3), 955-968. | spa |
dc.relation.references | Campbell, B. T., Chee, P. W., Lubbers, E., Bowman, D. T., Meredith, W. R., Johnson, J. & Jones, D. C. (2012). Dissecting genotype× environment interactions and trait correlations present in the Pee Dee cotton germplasm collection following seventy years of plant breeding. Crop science, 52(2),690-699. | spa |
dc.relation.references | Chaves, L. J. (2001). Interação de genótipos com ambientes. Recursos genéticos e melhoramento de plantas. Rondonopólis: Fundação MT, 675-712. | spa |
dc.relation.references | CONALGODON. (2017). Indicadores del Cultivo del Algodón en Colombia: área, producción, rendimientos, número de agricultores, comercio exterior y empleo generado. Unidad de Estadística y Análisis Económico – CONALGODON. http://conalgodon.com/ [Accedido 18-04-18] | spa |
dc.relation.references | CONALGODON. (2018). Indicadores del Cultivo del Algodón en Colombia: área, producción, rendimientos, número de agricultores, comercio exterior y empleo generado. Unidad de Estadística y Análisis Económico – CONALGODON. http://conalgodon.com/ [Accedido 18-04-18] | spa |
dc.relation.references | CONALGODON. (2019). Indicadores del Cultivo del Algodón en Colombia: área, producción, rendimientos, número de agricultores, comercio exterior y empleo generado. Unidad de Estadística y Análisis Económico – CONALGODON. http://conalgodon.com/ [Accedido 05-11-19] | spa |
dc.relation.references | Cotrim, M. F., Farias, F. J. C., de Carvalho, L. P., Teodoro, L. P. R., Bhering, L. L., & Teodoro, P. E. (2019). Environmental stratification in the brazilian cerrado on the yield and fiber quality of cotton genotypes. Bioscience journal, 35(5). | spa |
dc.relation.references | Crossa, J., Vargas, M., Cossani, C. M., Alvarado, G., Burgueño, J., Mathews, K. L., & Reynolds, M. P. (2015). Evaluation and interpretation of interactions. Agronomy Journal, 107(2):736-747. | spa |
dc.relation.references | Damba, G. (2008). Evaluación de métodos para análisis de estabilidad en diferentes ambientes en genotipos de yuca (Manihot esculenta Crantz). Trabajo de grado en fitomejoramiento. Palmira. Universidad Nacional de Colombia sede Palmira. pág, 16. | spa |
dc.relation.references | El-Seidy, E. H., Shaker, S. A., & El-Ganayny, H. A. (2017). Evaluation of Some Egyptian Cotton Cultivars for Yield Constancy and Adaptability. | spa |
dc.relation.references | Espitia Camacho, M. M., Araméndiz Tatis, H., & Mendoza Olivella, A. M. (1993). Selección simultánea de genotipos de algodón (Gossypium hirsutum L.) por altos rendimientos y estabilidad. Revista ICA (Colombia), 28(3),227-234 | spa |
dc.relation.references | Espitia, M., Aramendiz, H. Y Cadena, J. (2008). Correlaciones y análisis de sendero en algodón (Gossypium hirsutum L.) en el Caribe colombiano. Revista de la facultad nacional de agronomía, 61(1),4325-4335 | spa |
dc.relation.references | FAO. (2018). Datos sobre alimentación y agricultura. Recuperado el 18 de mayo de 2018, de http://www.fao.org/faostat/es/#data | spa |
dc.relation.references | Farias, F. J. C., de CARVALHO, L. P., da SILVA FILHO, J. L., & Teodoro, P. E. (2016). Correlations and path analysis among agronomic and technological traits of upland cotton. Embrapa Algodão-Artigo em periódico indexado (ALICE). | spa |
dc.relation.references | Figueroa, O. B., Mercado, K. S. M., Pastrana, I. J., & Torres, J. C. (2018). Introducción y desarrollo de variedades de algodón Upland en el sistema productivo colombiano: Una revisión. Revista Ciencia y Agricultura, 15(1), 29-44. | spa |
dc.relation.references | FINAGRO. (2014). Sistema de información sectorial. Algodón/Algodón en Colombia. http://www.finagro.com.co [Accedido 15-04-18] | spa |
dc.relation.references | Gbur, E. E., Stroup, W. W., McCarter, K. S., Durham, S., Young, L. J., Christman, M., & Kramer, M. (2012). Generalized linear mixed models. In Analysis of generalized linear mixed models in the agricultural and natural resources sciences. American Society of Agronomy, 156, 109-184. | spa |
dc.relation.references | Greveniotis, V., & Sioki, E. (2017). Genotype by environment interactions on cotton fiber traits and their implications on variety recommendation. J. Agric. Stud, 5(2), 86-106. | spa |
dc.relation.references | Gul, S., Khan, N. U., Gul, R., Baloch, M., Latif, A., & Khan, I. A. (2016). Genotype by environment and phenotypic adaptability studies for yield and fiber variables in upland cotton. J. Anim. Plant Sci, 26(3), 776-786. | spa |
dc.relation.references | Li, T.; Raman, a.; Marcaida, M.; Kumar, A.; Angeles, O.; Radanielson, A. (2013). Simulation of genotype performances across a larger number of enviroments for rice breeding using ORYZA2000. Field Crops Research, 149, 312–321. | spa |
dc.relation.references | Mejía Salazar, Julián. (2014). Evaluación de la interaccion genotipo por ambiente para variedades transgenicas de algodón (Gossypium hirsutum L.). Trabajo de grado en fitomejoramiento. Universidad nacional de Colombia, posgrados facultad de ciencias agropecuarias palmira. pág, 16. | spa |
dc.relation.references | Mejía-Salazar, J. R., Galeano-Mendoza, C. H., Burbano-Erazo, E., Vallejo- Cabrera, F. A., & Arango, M. (2020). Interacción genotipo por ambiente de nueve variedades de algodón para los Valles interandinos en Colombia. Agronomía Mesoamericana, 31(1), 31-42. | spa |
dc.relation.references | Meredith Jr, W. R., Boykin, D. L., Bourland, F. M., Caldwell, W. D., Campbell, B. T., Gannaway, J. R., & Zhang, J. (2012). Genotype x environment interactions over seven years for yield, yield components, fiber quality, and gossypol traits in the regional high quality tests. J Cotton Sci, 16,160-9. | spa |
dc.relation.references | Montenegro, A., Paz, J., & Fernández, P. (2008). Evaluación de la calidad de fibra de algodón por parámetros tecnológicos y comerciales. Idia XXI. Cultiv. Ind, 8(10),141-144. | spa |
dc.relation.references | Mukoyi, F., Gasura, E. y Makunde, GS (2018). Implicaciones de las correlaciones y las interacciones genotipo por medio ambiente entre rasgos de algodón. African Crop Science Journal , 26 (2), 219-235. | spa |
dc.relation.references | Nadeem, F., Khan, N. U., Khalid, S., Azam, S., Saeed, B., Jan, T., & Khan, M. R. (2018). Genotype× environment interaction studies in F5 populations of upland cotton under agro-climatic condition of Peshawar. Pure and Applied Biology (PAB), 7(3),973-991. | spa |
dc.relation.references | Nandhini, K., Saraswathi, R., Premalatha, N., Sakthivel, N., & Kumaravadivel, N. (2019). Assessment of G× E interaction for fibre quality traits in recombinant inbred lines of cotton. Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry, 8(6), 351-360. | spa |
dc.relation.references | Riaz, M., Farooq, J., Ahmed, S., Amin, M., Chattha, W. S., Ayoub, M., & Kainth, R. A. (2019). Stability analysis of different cotton genotypes under normal and water-deficit conditions. J. Integr. Agric, 18, 1257-1265. | spa |
dc.relation.references | Ribeiro, L. P., Carvalho, L. P. D., Farias, F. J. C., Rodrigues, J. I. D. S., Teodoro, P. E., & Bhering, L. L. (2018). Genetic gains in agronomic and technological traits of elite cotton genotypes. Bragantia, 77(3), 466-475. | spa |
dc.relation.references | Rodríguez-González, R. E., Ponce-Medina, J. F., Rueda-Puente, E. O., Avendaño-Reyes, L., Paz Hernández, J. J., Santillano-Cazares, J., & Cruz-Villegas, M. (2011). Interacción genotipo-ambiente para la estabilidad de rendimiento en trigo en la región de Mexicali, BC, México. Tropical and subtropical agroecosystems, 14(2),543- 558. | spa |
dc.relation.references | Salim, H. S. A. (2018). Assessment of Genotype by Environment Interaction and Phenotypic Stability Analyses of Yield and Fiber Quality of Upland Cotton (Gossypium hirsutum L.) in Central Suda (Doctoral dissertation, University of Gezira). | spa |
dc.relation.references | Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación. SAGARPA. (2014). Análisis de la cadena de valor en la producción de algodón en México. Informa final. pag. 60. | spa |
dc.relation.references | Shahzad, K., Qi, T., Guo, L., Tang, H., Zhang, X., Wang, H., & Shahid Iqbal, M. (2019). Adaptability and stability comparisons of inbred and hybrid cotton in yield and fiber quality traits. Agronomy, 9(9), 516. | spa |
dc.relation.references | Sierra, M., Espitia, M And Cadena, J. (2017). Correlación entre rendimiento, estabilidad fenotípica y métodos de selección simultánea en algodón. Universidad de Córdoba, Revista TEMAS AGRARIOS, 22(1), 21-30 | spa |
dc.relation.references | Sirisha, A. B. M., Lal Ahamed, M., Kuamr, P. R., Kumari, S. R., & Rao, V. S. (2018). AMMI analysis for quality characters in upland cotton. IJCS, 6(3), 3050-3056. | spa |
dc.relation.references | Teodoro, P. E., Farias, F. J. C., de Carvalho, L. P., Ribeiro, L. P., Nascimento, M., Azevedo, C. F., & Bhering, L. L. (2019). Adaptability and Stability of Cotton Genotypes Regarding Fiber Yield and Quality Traits. Crop Science, 59(2), 518-424. | spa |
dc.relation.references | Valencia, R. A., & Ligarreto, G. (2010). Análisis de la interacción soya-cepa (Bradyrhizobium japonicum) por ambiente, en oxisoles de la orinoquia colombiana. Agronomía Colombiana, 28(3),361-371 | spa |
dc.relation.references | Vallejo, F. A. y Estrada, E. I. (2016). Mejoramiento genético de plantas. Universidad Nacional de Colombia, sede Palmira (UNAPAL), FERIVA SA. ISBN:958- 8095-11-5. 185p, 225 – 227p. | spa |
dc.relation.references | Yan, W; Kang, M. (2003). GGE Biplot analysis: a graphical tool breeders, geneticists, and agronomist. CRC Press LLC, Boca Raton, FL, USA, 276 p. | spa |
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dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) | spa |
dc.subject.proposal | Partición de sumas de cuadrados | spa |
dc.subject.proposal | Rendimiento | spa |
dc.subject.proposal | Componentes del rendimiento | spa |
dc.subject.proposal | Propiedad de fibra | spa |
dc.subject.proposal | Caribe seco | spa |
dc.subject.proposal | Caribe húmedo | spa |
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dc.subject.keywords | Partition of sums of squares | spa |
dc.subject.keywords | Yield | spa |
dc.subject.keywords | Yield components | spa |
dc.subject.keywords | Fiber property | spa |
dc.subject.keywords | Dry Caribbean | spa |
dc.subject.keywords | Wet Caribbean | spa |
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