Espitia Camacho, Miguel MarianoBuelvas Guzmán, Milton EdinsonMuñoz Puche, María Camila2020-10-302020-10-302020-10-30Https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/3481Esta investigación se propuso evaluar la significancia estadística e importancia de las fuentes de variación (FV) en los estudios de interacción genotipo por ambiente (GxA) en el cultivo de algodón (Gossypium hirsutum L.) para el rendimiento de algodón - semilla (RENDAS), porcentaje de fibra (POFIB) y rendimiento de fibra (RENDIF), en el Caribe seco (CS) y húmedo (CH) colombiano. Se utilizaron cuatro conjuntos de datos, los cuales fueron obtenidos de las evaluaciones de diez genotipos diferentes de fibra media en pruebas de evaluaciones agronómicas (PEA), en un diseño de bloques completamente al azar (DBCA) con cuatro repeticiones. Los datos fueron tomados en las cosechas algodoneras 2003/2004 (CS y CH), 2007/2008 (CS) y 2009/2010 (CH), en cuatro ambientes que representan las zonas productoras del CS y CH. En cada una de las tres variables de respuesta incluidas en el estudio se realizaron los análisis de varianzas combinados (ANAVACO) para cada conjunto de datos, de los cuatro ambientes de cada zona productora, asumiendo un modelo mixto con genotipos (G) como efectos fijos y ambientes (A) como efectos aleatorios. Con los cuadrados medios (CM) del ANAVACO se determinó la significancia estadística y con el porcentaje de la suma de cuadrados (SC) la importancia de las FV. Los resultados presentaron que la mayor parte de la variación de la SC para RENDAS en el CS estuvo asociada con el A que presentó diferencia altamente significativa (p<0,01), representando en promedio con 90,1%, seguido de GxA con 7,4% y G con 2,6%, en el CH se presentó tendencia similar, con una explicación de la variación del A de 71,8%, seguido de GxA con 17,1% y G con 11,2%. Para POFIB la mayor parte de la variabilidad en el CS estuvo asociada con G que presentó diferencia altamente significativa, con promedio de 74,4%, seguido del A con 18% también con diferencia altamente significativa y 7,6% para GxA, en el CH el A obtuvo 57,2% de la variación, seguido del G con 34,7% y la GxA con 8,1%, siendo las tres fuentes significativas. El mayor aporte a la SC del RENDIF en el CS estuvo dada por el A, el cual presentó diferencia altamente significativa y explicó en promedio con 87,2% de la variación, seguido de GxA con 8,1% y del G con 4,7%, en el CH el efecto del A también presentó diferencia altamente significativa y respondió con 64% de la variación de la SC, seguido del G con 18,2% y la GxA con 17,9%. Los resultados de las PEA en el cultivo de algodón en el CS y CH mostraron tendencia similar en la significancia estadística y en la explicación de la variación de la SC, sobresaliendo los efectos del A, como los más importantes, pero con valores más altos en el CS que en CH, y la variación debida al A tuvo más efecto en la expresión del RENDAS y RENDIF. Por ello se sugiere aumentar el número de ensayos por PEA en más de cuatro ambientes en el Caribe colombiano.This research be proposed evaluate the statistical significance and importance of sources of variation (SV) in GxE interaction studies in the cotton (Gossypium hirsutum L.) crop for cotton-seed yield (RENDAS), fiber percentage (POFIB) and fiber yield (RENDIF), in the Colombian dry Caribbean (CS) and humid Caribbean (CH). Four data sets were used, which were obtained from the evaluations of ten different genotypes of medium fiber in agronomic evaluation tests (PEA), in a completely randomized block design (CRBD) with four replications. The data were taken from the 2003/2004 (CS and CH), 2007/2008 (CS) and 2009/2010 (CH) cotton crops, in four environments representing the CS and CH producing areas. For each of the three response variables included in the study, a combined analysis of variance was performed for each data set, from the four environments of each production zone, assuming a mixed model with genotypes (G) as fixed effects and environments (E) as random effects. With the mean squares (MS) of the combined analysis of variance (ANAVACO), the statistical significance was determined and with the percentage of the sum of squares (SS) the importance of SV. The results showed that most of the variation in SS for RENDAS in CS was associated with E, which presented a highly significant difference (p<0,01), representing an average of 90,1%, followed by GxE with 7,4% and G with 2,6%. In CH there was a similar trend, with an explanation for the variation in E of 71,8%, followed by GxE with 17,1% and G with 11,2%. For POFIB, most of the variability in CS was associated with G, which presented a highly significant difference, with an average of 74,4%, followed by E with 18%, also with a highly significant difference, and 7,6% for GxE. In CH, E obtained 57,2% of the variation, followed by G with 34,7% and GxE with 8,1%, all three sources being significant. The greatest contribution to the SS of RENDIF in the CS was given by E, which presented a highly significant difference and explained on average 87,2% of the variation, followed by GxE with 8,1% and G with 4,7%. In CH, the effect of E, also presented a highly significant difference and responded with 64% of the variation of SS, followed by G with 18,2% and GxE with 17,9%. The results of the PEA in the cotton crop in CS and CH showed similar trends in the statistical significance and in the explanation of the variation of SS, highlighting the effects of E, as the most important, but with higher values in CS than CH, and the variation due to E had more effect in the expression of RENDAS and RENDIF. Therefore, it is suggested to increase the number of trials per PEA in more than four environments in the Colombian Caribbean.RESUMEN GENERAL .................................................................................................. 1GENERAL ABSTRACT ................................................................................................. 21. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 42. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ................................................................................ 73. GENERALIDADES DE LA TEMÁTICA ...................................................................... 93.1. FACTORES AMBIENTALES QUE AFECTAN AL CULTIVO DE ALGODÓN ........ 93.2. DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA INTERACCIÓN GENOTIPO POR AMBIENTE (GXA) ............................................................................................................................. 103.3. ESTUDIOS DE INTERACCIÓN GENOTIPO POR AMBIENTE (GXA) .................. 123.4. IMPORTANCIA DE LOS ESTUDIOS DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN EN EL CULTIVO DE ALGODÓN …............…….............................................................................. 154. OBJETIVOS ............................................................................................................... 184.1. OBJETIVO GENERAL ............................................................................................ 184.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................................................... 185. HIPÓTESIS ................................................................................................................ 196. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 20RESUMEN ..................................................................................................................... 26ABSTRACT .................................................................................................................... 271. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 282. MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................................... 302.1. LOCALIZACIÓN ................................................................................................... 302.2. PROCEDIMIENTO ................................................................................................ 312.3. VARIABLES ............................................................................................................ 312.4. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS DE LOS DATOS ........................................................ 323. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................. 353.1. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN – SEMILLAS (RENDAS) .................. 353.2. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) ....................................................... 373.3. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE FIBRA (RENDIF) .................................................. 404. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 435. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 44RESUMEN ..................................................................................................................... 50ABSTRACT .................................................................................................................... 511. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 522. MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................................... 542.1. LOCALIZACIÓN ................................................................................................... 542.2. PROCEDIMIENTO .................................................................................................. 552.3. VARIABLES ............................................................................................................. 552.4. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LOS DATOS ............................................................ 563. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................... 583.1. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN – SEMILLA (RENDAS) ..................... 583.2. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) ........................................................ 613.3. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA E IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN PARA EL RENDIMIENTO DE FIBRA (RENDIF) .................................................. 634. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 665. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICA ............................................................................. 67RESUMEN .................................................................................................................... 72ABSTRACT ..................................................................................................................... 731. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 742. MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................................... 763. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .................................................................................. 773.1. 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) ............................................................................. 773.2. COMPARACIÓN DE LA IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN DEL CARIBE SECO (CS) VERSUS EL CARIBE HÚMEDO (CH) PARA EL PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) ................................................................................................................. 793.3. COMPARACIÓN DE LA IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN DEL CARIBE SECO (CS) VERSUS EL CARIBE HÚMEDO (CH) PARA EL RENDIMIENTO DE FIBRA (RENDIF) ........................................................................................................... 814. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 835. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 841. RESULTADOS Y DISCUSIÓN GENERAL ................................................................ 891.1. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS DE VARIANZAS COMBINADOS (ANAVACO) DEL CARIBE SECO (CS) CON LOS DEL CARIBE HÚMEDO (CH) PARA EL RENDIMIENTO DE ALGODÓN - SEMILLA (RENDAS) ................................ 891.2. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS DE VARIANZAS COMBINADOS (ANAVACO) DEL CARIBE SECO (CS) CON LOS DEL CARIBE HÚMEDO (CH) PARA EL PORCENTAJE DE FIBRA (POFIB) .................................................................. 911.3. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS DE VARIANZAS COMBINADOS (ANAVACO) DEL CARIBE SECO (CS) CON LOS DEL CARIBE HÚMEDO (CH) PARA EL RENDIMIENTO DE FIBRA (RENDIF) ............................................................ 941.4. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS EN LAS EVALUACIONES DE LA IMPORTANCIA DE LAS FUENTES DE VARIACIÓN DE INTERÉS (A, G y GxA) DEL CARIBE SECO (CS) VERSUS CARIBE HÚMEDO (CH) PARA LAS TRES VARIABLES DEPENDIENTES (RENDAS, POFIB y RENDIF) ............................................................................... 962. CONCLUSIONES GENERALES ............................................................................... 983. RECOMENDACIONES ............................................................................................. 994. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 100Application/pdfSpaCopyright Universidad de Córdoba, 2020Trabajo de grado - PregradoInfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)Estudios interacción GxA en algodónFuentes de variaciónCuadrado medioSuma de cuadradoANAVACOCaribe colombianoCotton GxE interaction studiesSources of variationMean squareSum of squareANAVACOColombian caribbean