Introducción

El frijol es la leguminosa alimenticia más importante para el consumo humano y es cultivada prácticamente en todo el mundo en áreas geográficas muy diversas (^{Rodríguez et al., 2009}). En México, durante el periodo 2010 a 2016, el 94.97 por ciento de la producción nacional estuvo compuesto por seis tipos de frijol, donde en orden decreciente los porcentajes fueron: Negro 31.15, Pinto 24.38, Azufrado 16.12, Flor de Mayo 10.08, Flor de Junio 8.13, Bayo 4.11 y otros 5.03 (Alubia, Cacahuate, Ojo de Cabra, Garbancillo, entre otros) (^{SIAP, 2010-2016}).

En el centro del país en los estados de Zacatecas, Aguascalientes, Guadalajara, Guanajuato, Querétaro, el frijol tipo Flor de Junio tiene alta demanda y es producido bajo condiciones de riego y temporal en Zacatecas, San Luís Potosí y Guanajuato, principalmente (^{Acosta-Gallegos et al., 2014a}). Los consumidores poseen preferencias específicas en cuanto a forma y color del frijol; las variedades de frijol de grano claro por lo general muestran oscurecimiento del grano durante el almacenamiento; esto incluye a las variedades de los tipos Flor de Mayo, Flor de Junio, Canario y Pinto. El oscurecimiento se ve acentuado por condiciones desfavorables de almacenamiento como: alta humedad y temperatura, lo que causa pérdidas económicas debido a la declinación de la calidad visual del grano, ya que los consumidores relacionan el oscurecimiento del grano, con tiempos prolongados en almacén y dureza, implicando esta última característica, mayor tiempo de cocción. Las causas exactas del oscurecimiento se desconocen, pero incluyen una combinación de efecto ambiental, genético y cambios bioquímicos en la cubierta de la semilla (^{Beninger et al., 2005}).

Los granos de frijol que cambian a un color oscuro, se consideran de una calidad inferior y de menor valor comercial. En las leguminosas las proantocianidinas se acumulan en el endotelio de la cubierta de la semilla y se ubican dentro de las células debido a que se derivan metabólicamente de la fenilalanina en una serie de etapas catalizadas por enzimas codificadas por genes de biosíntesis temprana (^{Benninger et al., 2005}). El oscurecimiento de la cubierta de la semilla en genotipos susceptibles, depende de la disponibilidad de proantocianidinas, aunque las determinaciones moleculares y bioquímicas para este fenómeno metabólico son desconocidas; se sabe que las proantocianidinas se incrementan en materiales susceptibles al oscurecimiento de testa (^{Freixas et al., 2017}).

De acuerdo con ^{Basset (1996)}, el oscurecimiento de la cubierta de la semilla está controlado por un solo gen, el “JJ” y la expresión del alelo recesivo “jj” está presente genotipos resistentes al oscurecimiento de la testa en comparación con genotipos que tienen el alelo dominante. Otro gen relacionado, el “SD SD” al encontrarse en estado recesivo “sd sd”, retarda el oscurecimiento de la cubierta, locus que imparte la característica de oscurecimiento lento a variedades de tipo pinto como el Pinto Saltillo (^{Sánchez-Valdez et al., 2004}), San Rafael, Rarámuri y Salinas (^{Acosta-Gallegos et al., 2016}; ^{Jiménez-Hernández et al., 2018}).

Los estudios de ^{Elsadr et al. (2011)}, describieron un modelo donde dos genes interactúan en epistasis, lo que produce tres fenotipos para el carácter de oscurecimiento lento; donde la interacción se debe a los genes “JJ”, responsable de la presencia o ausencia del oscurecimiento, con el gen “SD” responsable de la tasa o velocidad de oscurecimiento. ^{Silva et al. (2014)} señalaron que en algunas cruzas donde interviene la acción de un solo gen recesivo, y para otras la epistasis doble recesiva, probablemente estén involucrados ambos genes, e indicaron que el hecho de que estas características estén bajo la influencia de pocos genes, indica una alta posibilidad para hacer selección efectiva de genotipos sin o con oscurecimiento lento de la cubierta de la testa.

Por otra parte, el análisis de la interacción genotipo por ambiente, permite seleccionar genotipos estables de amplia adaptación y rendimiento superior; también permite, identificar ambientes en los cuales la interacción con los genotipos es menor (^{López-Salinas et al., 2015}). El modelo AMMI de componentes principales (PC), toma en cuenta el modelo aditivo más el multiplicativo, y este método ha sido útil para identificar genotipos de alto rendimiento y estables; este modelo es apropiado para realizar análisis de IGA, ya que muestra mayor precisión comparado con el modelo aditivo (^{Zobel et al., 1988}). El objetivo de este estudio fue identificar, en un juego de 42 líneas de frijol tipo Flor de Junio, las de mayor rendimiento, estabilidad, de menor oscurecimiento de testa al ser expuestas a la luz UV, y las de baja interacción genotipo ambiente IGA, bajo condiciones de temporal.

Materiales y métodos

En el ciclo PV 2017 se establecieron bajo condiciones de temporal dos experimentos: uno en el Campo Experimental Zacatecas (CEZAC), Calera, Zac., del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), localizado en el municipio de Calera de Víctor Rosales y otro en el Campo Experimental Bajío (CEBAJ) de Celaya, Guanajuato.

En el CEZAC, Calera, Zac., la siembra se realizó el 14 de julio del 2017, bajo un diseño de bloques incompletos en un látice rectangular de 6 x 7 con dos repeticiones, evaluando 42 líneas provenientes de la cruza biparental entre Pinto Saltillo / Dalia en generación F_7. Todas las líneas presentan el fenotipo característico del grano tipo Flor de Junio, fondo crema con franjas rosa. La unidad experimental consto de seis metros lineales y la distancia entre surcos fue de 0.76 m y 10 cm entre plantas; la fertilización al suelo en la siembra fue con la dosis 30-50-30 (N-P₂0₅-K₂0, respectivamente). Se realizaron dos cultivos mecanizados, el primero a los veinte días después de la siembra y el segundo a los 40 en etapa de prefloración.

En el Cuadro 1, se muestra en comportamiento promedio de cinco muestras de las líneas, así como, de los progenitores a las diferentes enfermedades, donde se utilizó la escala de severidad de las enfermedades bajo condiciones de campo propuesta por el (^{CIAT, 1987}). Donde también se describe el color de testa del progenitor masculino Flor de Junio Dalia (^{Acosta-Gallegos et al., 2014}) y el progenitor femenino Pinto Saltillo (^{Sánchez et al., 2009}).

El segundo ensayo se estableció en el CEBAJ, Celaya, Gto., el 18 de julio del 2017; la fertilización al suelo en la siembra fue con la dosis 25-25-10 (N-P₂0₅-K₂0, respectivamente). Se dieron dos cultivos mecanizados y una aplicación de insecticida para el control de la chicharrita (Empoasca kraemeri Ross & Moore). En ambas localidades la siembra se realizó en suelo húmedo después del inicio de la temporada de lluvias y durante el ciclo del cultivo se midieron las temperaturas máximas y mínimas diarias y la precipitación en la estación meteorológica cercana al sitio experimental.

Para el análisis estadístico se usó el diseño de bloques completos al azar en dos ambientes, con base en el modelo Y_ijk = µ + A_i+ G_i + AG_ij +B_(i)j +E_ijk, que describe los efectos de ambientes (A), genotipos (G), y la interacción genotipo por ambiente (GA_ij), el efecto de bloques (B_(i)j) y el efecto del error (E_ijk); para la separación de medias se utilizó la prueba de rango múltiple de Duncan con α = 0.05. La heredabilidad fue estimada de acuerdo a Pérez et al. (2013), quienes mencionan que la heredabilidad en sentido amplio es estimada a partir de los componentes de varianza resultante de las esperanzas matemáticas de los cuadrados medios del ANOVA combinado, cuyo modelo se mostró previamente, y fue calculada mediante la siguiente formula:

Donde; h²: Heredabilidad en sentido amplio, σ²_G: Componente de varianza genética, σ_GXA: Componente de varianza de la interacción genotipo x ambiente y σ²_E: Componente de varianza del error.

Las variables determinadas fueron: peso de cien semillas (PCS)(g) la cual fue estimada para cada línea tomando cien semillas al azar, y el rendimiento por hectárea, el cual se estimó en cada genotipo y repetición al determinar el peso por parcela (kg) y se convirtió a kilogramos por hectárea. Para determinar los efectos de la interacción genotipo x ambiente (IGA) se utilizó el modelo AMMI (^{Zobel et al., 1988}).

Para evaluar el oscurecimiento lento de testa, se utilizaron cinco líneas superiores en rendimiento y la variedad de oscurecimiento lento Pinto Saltillo, determinándose el color, intensidad y grado de claridad de la testa. Para ello, semillas de los genotipos superiores en rendimiento junto con el testigo se expusieron a rayos ultravioleta (UV). Se utilizó la metodología propuesta por ^{Junk-Knievel et al., (2007)}, donde las semillas se colocaron uniformemente en cajas Petri de vidrio que se situaron a 10 cm bajo los rayos UV utilizando una intensidad de onda de 254 nm. Para determinar la expresión del color se utilizó un cromatógrafo “colorímetro” (Konica Minolta CR-400) (^{Tarlak et al., 2016}), el cual utiliza tres coordenadas para ubicar un color en un espacio xyY, donde se representa por dos ejes “x, y” y su luminosidad el eje Y. En 1976 el modelo evolucionó a CIELab (L*a*b); donde L = Eje de luminosidad donde va de 0 (negro) a 100 (blanco) expresado como porcentaje. a = Eje de coordenadas que es la variación entre rojo - verde y b = Eje de coordenadas que es la variación de entre amarillo - azul. La lectura de cada muestra comenzó desde las cero horas de exposición y continúo cada 12 horas, hasta cumplir 72 h.

Resultados y discusión

En Calera, durante el desarrollo del cultivo se registró un total de 294.9 mm de precipitación, 20.9 mm en la primera decena de Julio, humedad que se aprovechó para el establecimiento del cultivo. En Celaya se registraron 269.8 mm de precipitación; en la segunda decena del mes de julio se presentaron 30.8 mm que se aprovecharon para el establecimiento del cultivo. La precipitación logró mantener el cultivo con humedad adecuada en floración y comienzo de la etapa reproductiva, por lo que se pudiera considerar que el rendimiento en ambas localidades no fue afectado por estrés de humedad.

Figura 1 Temperatura máxima, y mínima media y precipitación acumulada por decenas en las localidades de Calera, Zacatecas y Celaya, Guanajuato durante el ciclo de temporal, 2017. 

El análisis de varianza combinado para peso de cien semillas mostró diferencias significativas entre ambientes, genotipos y en la interacción genotipo por ambiente (P ≤ 0.0001). La línea con mayor peso fue PS/D-M-M- 41-1 con 38 g, seguida de PS/D-M-M- 37-1 con 37 g, mientras que la de menor peso fue PS/D-M-M- 34-1 con 28 g (Cuadro 2). ^{Rosales-Serna et al. (2014)} y ^{Osuna-Ceja et al., (2012)} señalaron que el peso de cien semillas de la variedad Pinto Saltillo, utilizado como progenitor femenino de las líneas evaluadas, fluctúa de 29.2 a 30 g en localidades del altiplano semiárido. En este caso, las líneas mostraron amplia variación; al considerar que hubo líneas que presentaron mayor peso que el mencionado para Pinto Saltillo, la respuesta se puede atribuir a la actividad de genes complementarios con acción génica aditiva, además de que algunas líneas presentaron segregación transgresiva positiva, ya que el progenitor masculino, Dalia (^{Acosta-Gallegos et al., 2014b}) es de peso similar al de Pinto Saltillo. Aunque el peso de cien semillas es una característica de interés en la demanda del mercado, y la cual según ^{Lee et al. (2015)}, está influenciada por seis genes que interactúan en su expresión, la heredabilidad fue de 36 por ciento que es considerada como de baja a intermedia.

En el análisis de varianza combinado para rendimiento por hectárea se observaron diferencias significativas entre ambientes y genotipos (P ≤ 0.001), así mismo, hubo diferencias significativas en la interacción genotipo por ambiente (P ≤ 0.036). De acuerdo a estos resultados, los materiales presentan baja interacción, aunque se requiere información de más localidades para confirmar su estabilidad. El tratamiento de mayor rendimiento fue el PS/D-M-M- 26-1-M con 2,334 kg. ha^-1, seguido del PS/D-M-M- 38-1-M con 2,321; mientras que la de menor rendimiento fue el PS/D-M-M- 22-1-M con 930 kg. ha^-1 (Cuadro 3). ^{Osuna-Ceja et al. (2012)} y ^{Rosales-Serna et al. (2014)} señalan que el rendimiento de la variedad Pinto Saltillo bajo condiciones de temporal fluctúa de 1,214 a 1,531 kg ha^-1. Mientras que ^{Acosta-Gallegos et al. (2014b)}, indican que el rendimiento promedio de la variedad Dalia es 1,881 de kg. ha^-1. Los resultados coinciden con lo reportado por (^{Acosta-Gallegos et al., 2012}) quienes observaron que las localidades de prueba (ambientes) fueron las que más influyeron en la variación del rendimiento. En este estudio el efecto de la interacción resultó menor que el de los genotipos. Esta respuesta pudiera atribuirse a lo señalado por ^{Beyene et al. (2016)} quienes indican que la complementación de genes aditivos, y la condición ambiental favorecieron la expresión de genes transgresivos logrando que la progenie superara a los progenitores en rendimiento. La heredabilidad expresada para este carácter fue baja (12 por ciento). Esto pudiera atribuirse al complejo de genes que interactúan sobre esta característica, al fuerte efecto del ambiente y en menor proporción al de la interacción (^{Corte et al., 2010}).

El análisis combinado para peso de cien semillas y rendimiento, mostró efectos significativos del ambiente y de la interacción, lo que indica que los ambientes fueron diferentes y una respuesta diferencial de los genotipos a los ambientes. Por lo anterior, se utilizó el modelo AMMI que se considera apropiado para análisis de la IGA, ya que muestra mayor precisión comparado con el modelo aditivo (^{Zobel et al., 1988}). Además, cuanto menor sea el valor de la media de los componentes, menor será la contribución a la interacción y en consecuencia, más estable es el genotipo; así, los genotipos estables y de alto rendimiento pueden ser identificados en el gráfico CP (^{Zobel et al., 1988}). Un enfoque común para la selección de genotipos de cualquier especie, es el alto rendimiento y que muestren estabilidad en los ambientes de evaluación (^{Gauch, 2013}; ^{Pereira et al., 2009}).

El análisis multivariado de la interacción genotipo por ambiente (AMMI) para peso de cien semillas indicó que 47.27 % de la variación la explicó el ambiente y el 38.66 % los genotipos, mientras que el efecto de la interacción sólo explicó el 14.07 % (Figura 2). Los genotipos que se encuentran alineados en proyección vertical tienen similar peso de cien semillas, en tanto que aquellos ubicados en el mismo nivel horizontal presentan una interacción genotipo por ambiente similar. Aunque hubo diferencias entre genotipos para el peso de cien semillas, también hubo genotipos con el mismo nivel de interacción. De acuerdo con ^{Camargo et al. (2010)}, los genotipos estables son los más cercanos a la línea de cero. ^{Yan (2002)}, señaló que el genotipo ideal se identifica estadísticamente por contar con la mayor longitud del vector, y con el valor cercano a cero. Por lo que el genotipo ideal es el de mayor peso de cien semillas y estable en los ambientes. El genotipo PS/D-M-M- 41-1-M fue el de mejor respuesta debido a que muestra el vector más largo, seguida de los genotipos PS/D-M-M- 37-1-M y PS/D-M-M- 6-1-M, sin embargo, por la distancia de la línea de cero, no se consideran estables (Figura 2); los genotipos con mayor estabilidad y superiores en peso al promedio, fueron las líneas PS/D-M-M- 35-1-M, PS/D-M-M- 39-1-M, PS/D-M-M- 38-1-M y PS/D-M-M- 31-1-M . Así mismo, los tratamientos PS/D-M-M- 41-1-M, PS/D-M-M- 30-1-M, PS/D-M-M- 42-1-M y PS/D-M-M- 12-1-M, fueron los menos estables en los ambientes de evaluación.

Figura 2 Componente principal y el peso de cien semillas por ambiente del modelo AMMI de cuarenta y dos líneas tipo flor de junio. G = línea, por ejemplo, G41 = PS/D-M-M- 41-1-M; PS = Pinto Saltillo, D = Dalia. 

El análisis multivariado de la interacción genotipo por ambiente (AMMI) para rendimiento indicó que 13.79 % de la variación la explicó el ambiente, 45.44 la interacción y el 40.77 % el genotipo. En la Figura 3, se observa que los tratamientos que se encuentran alineados en proyecciones verticales tienen rendimiento similar, en tanto aquellos ubicados en el mismo nivel horizontal presentan una interacción similar. La línea PS/D-M-M- 38-1-M se identifica por la mayor longitud del vector para el rendimiento y con el valor cercano a cero, seguida de las líneas PS/D-M-M- 39-1-M y PS/D-M-M- 31-1-M. La línea con mayor estabilidad y rendimiento fue PS/D-M-M- 17-1-M. ^{López-Salinas et al, (2015)}, mencionan que la evaluación de genotipos en diversos ambientes permite identificar genotipos estables de alto rendimiento y amplia adaptación. Las líneas PS/D-M-M- 18-1-M , PS/D-M-M- 20-1-M , PS/D-M-M- 6-1-M , PS/D-M-M- 37-1-M , PS/D-M-M- 21-1-M , PS/D-M-M- 35-1-M , y PS/D-M-M- 8-1-M, fueron de menor rendimiento, sin embargo, muestran nula interacción con el ambiente, por lo que pude decirse que resultaron estables a través de las localidades de prueba. El tratamiento que mostró el menor rendimiento fue el PS/D-M-M- 22-1-M, seguido del PS/D-M-M- 15-1-M y PS/D-M-M- 11-1-M.

Figura 3 Componente principal y el rendimiento por hectárea por ambiente del modelo AMMI de cuarenta y dos genotipos tipo flor de junio. G = línea, por ejemplo, G41 = PS/D-M-M- 41-1-M; PS = Pinto Saltillo, D = Dalia. 

Conclusiones

Las líneas estudiadas presentaron variación en el peso de la semilla y rendimiento por hectárea entre y dentro de localidades, y en consecuencia diferente nivel de IGA para esas características.

El modelo AMMI permitió identificar las líneas superiores en peso de cien semillas y rendimiento con base a su nivel de interacción con el ambiente.

Con base en todas las características determinadas, la línea PS/D-M-M- 38-1-M resultó sobresaliente y pudiera ser utilizada como progenitor o en el futuro convertirse en una nueva variedad mejorada del tipo Flor de Junio con grano de oscurecimiento lento.