Evento

Visualización de la interacción genotipo-ambiente en gráficos biplots desde ensayos multiambientales con datos incompletos

Bruno, Cecilia Ines Icon; Balzarini, Monica Graciela Icon

Otros responsables

Fecha

2021

Editorial

Sociedad Argentina de Genética

Revista

Título del libro

Nombre del evento

XVIII Congreso Latinoamericano de Genética; LIV Reunión Anual de la Sociedad de Genética de Chile; XLIX Congreso Argentino de Genética; VIII Congreso de la Sociedad Uruguaya de Genética; I Congreso Paraguayo de Genética y V Congreso Latinoamericano de Genética Humana

Fecha del evento

2021-09

Institución organizadora

Sociedad Argentina de Genética

ISSN

1852-6233

eISSN

ISBN

Idioma

Español

Tipo del evento

Congreso

Clasificación temática

Resumen

Los modelos de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa AMMI y SREG son usados para explorar la interacción genotipo×ambiente (GE) en ensayos multiambientales comparativos de genotipos. Usualmente son aplicados en contextos donde todos los genotipos son evaluados en todos los ambientes (datos completos) y la GE se explora via biplot análisis. Cuando GE se trata como efecto aleatorio con estructura de varianza covarianza FA (del inglés factor analytic), los parámetros de covarianza se relacionan con los scores de genotipo (G) y ambiente (E) que describen la interacción en los AMMI y SREG. Sin embargo, la visualización de los efectos GE no necesariamente es la obtenida en biplot AMMI o SREG bajo datos completos. El objetivo de este trabajo es comparar representaciones gráficas alternativas de la interacción GE en gráficos de dimensión reducida tipo biplot obtenidos desde distintos modelos en contexto de datos completos e incompletos. Se compararon biplots obtenidos desde modelos FA para la interacción GE bajo efecto fijos y bajo efectos aleatorios, usando Proc Mixed SAS y ASREML de R. Los biplots bajo la aproximación de efectos fijos y de efectos aleatorios GE del tipo FA con E aleatorio, mostraron patrones de interacción similares. Una ventaja importante de la obtención del biplot de interacción bajo el modelo mixto es la factibilidad de estimación en contextos de datos incompletos.

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