LOZANO-RAMIREZ, Águeda et al. Modelación de la interacción genotipo X ambiente en rendimiento de híbridos de maíz blanco en ambientes múltiples. []. , 38, 4, pp.337-347. ISSN 0187-7380.

^les^aLos programas de fitomejoramiento enfocados a la obtención de genotipos con mayor rendimiento y estables en una amplia gama de condiciones ambientales enfrentan factores ambientales que enmascaran el potencial de los genotipos. La interacción genotipo × ambiente (G × A) puede hacer que esta predicción no sea precisa. El objetivo de este estudio fue modelar la interacción G × A mediante distintos modelos estadísticos, en un grupo de híbridos de maíz (Zea mays L.) en ambientes de clima tropical. Se evaluaron 29 híbridos de endospermo blanco en 15 ambientes de América tropical, con un diseño alfa-látice. La variable rendimiento se analizó primero con un análisis combinado de varianza. Posteriormente se aplicaron los métodos de efectos principales aditivos e interacción (AMMI) y de regresión en los sitios (SREG) con el modelo de factores analítico (FA), para estudiar la interacción G × A y definir ambientes que discriminen mejor a los genotipos, y que permitan el agrupamiento de ambiente y genotipos. El análisis AMMI señaló a una localidad de Guatemala, una de México y una de Nicaragua como las de mayor interacción, identificó cuatro mega-ambientes, y definió al híbrido más estable y con buen rendimiento. El método SREG FA resultó un buen predictor porque permitió identificar cuatro subgrupos y agrupó ambientes de diferentes países con características semejantes.^len^aPlant breeding programs aimed at obtaining genotypes with high grain yield and stable in a wide range of environmental conditions face environmental factors that mask potential genotypes. The Genotype x Environment interaction (G × E) might cause the suitability of predicted genotypes to a particular environment to be inaccurate. This study modelled the G × E interaction using different statistical models in a group of hybrids of maize (Zea mays L.) evaluated in tropical environments. Twenty-nine white-endosperm hybrids were evaluated in 15 environments of tropical America, with an alpha-lattice design. Grain yield was first analyzed with a combined analysis of variance. Subsequently, the additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) and the site regression (SREG) with analytic factors (FA) model were applied to study and model G × E and to define environments that best discriminate genotypes and allow the grouping of environments and genotypes. The AMMI method pointed out a locality from Guatemala, one from México and one from Nicaragua as the ones with highest G × E; generated four mega-environments; and defined the most stable and good-yielding hybrid. The SREG FA method proved a good predictor since it allowed the identification of four subgroups and grouped environments of different countries with similar features.

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