| Resumen
En el Programa de Investigaciones en Palma Aceitera (PIPA) de ASD
de Costa Rica la estrategia de mejoramiento ha perseguido el
incremento del porcentaje de mesocarpo en el fruto y de aceite en el
mesocarpo, lo que ha causado una disminución en el contenido de
almendra. Gracias a la variabilidad genética disponible, y a la
elevada heredabilidad de esta característica, es posible revertir el
proceso y producir materiales con un alto contenido de almendra.
Debido a esto, se evaluaron cuatro series de experimentos sembrados
en la región del Pacífico Sur de Costa Rica entre 1977 y 1991 con
progenies de diversos orígenes genéticos, con el fin de seleccionar
aquellas con las cuales se lograría un incremento rápido en el
contenido de almendra en el racimo.
Se separaron los componentes de la varianza fenotípica y se
estimaron los valores de habilidad combinatoria para observar el
aporte de la madre y del padre a la producción total de almendra.
Esta variable se usó como dependiente en un modelo de regresión
múltiple para determinar las variables independientes de mayor
importancia.
La producción de almendra por hectárea fue afectada tanto por la
habilidad combinatoria general como por la habilidad combinatoria
específica. En el modelo de regresión, las siguientes variables
explicaron el comportamiento de dos índices de selección (uno
económico y otro de producción de aceite y almendra) usados como
variables dependientes: peso total de racimos, altura del tronco,
longitud de la hoja, almendra en el fruto y aceite más almendra en
el racimo. Cuando el modelo se aplicó a los datos fenotípicos para
seleccionar las progenies con mayor contenido de almendra, se
reflejó una mayor producción de fruta fresca, un mejor crecimiento
vegetativo y una mayor producción de aceite y almendra.
El contenido de almendra fue superior en los materiales Tanzania y
La Mé. Hay dos formas de obtener un alto contenido de almendra en el
racimo: a través del material convencional Deli x AVROS, que
garantiza un alto rendimiento de fruta pero con el cual la ganancia
en almendra puede ser modesta; o mediante el uso de cruces menos
explotados comercialmente, pero que podrían incrementar rápidamente
la producción de almendra, tales como Tanzania x La Mé o
Deli/Tanzania x La Mé.
Introducción
El objetivo del mejoramiento genético en palma aceitera es crear
genotipos con el máximo potencial de rendimiento de aceite y
almendra por unidad de área. Breure y Bos (1992) y Breure y
Verdooren (1995) describieron la estrategia para seleccionar los
materiales superiores, la cual involucra tres etapas: 1) selección
fenotípica de las palmas superiores; 2) selección con base en la
habilidad combinatoria general (HCG) mediante pruebas de progenies;
y 3) la evaluación de las mejores familias, realizando cruces entre
ellas de modo que se explote la HCG y la habilidad combinatoria
específica (HCE).
De los dos componentes de la habilidad combinatoria, la HCG (que se
refiere al efecto aditivo que la madre y el padre aportan a la
varianza genética total) y la HCE (que es la contribución de la
interacción de los dos progenitores sobre el comportamiento de su
descendencia), la HCG brinda generalmente el mayor aporte a la
varianza genética total, lo cual significa que el comportamiento
medio de los progenitores permite predecir adecuadamente el de su
descendencia (Falconer, 1960; Sterling et al . 1994).
Otra forma de predecir el comportamiento de las progenies es
mediante la estimación de la heredabilidad, que mide la facilidad
con la que tiene una característica, evaluada fenotípicamente en los
padres, para ser transmitida a la descendencia (Falconer 1960).
Entre más alto sea el valor de la heredabilidad de una variable, con
mayor facilidad será heredada, por lo que la selección fenotí et
al . 1994).
En el Programa de Investigaciones en Palma Aceitera (PIPA) de ASD
de Costa Rica, la estrategia de mejoramiento ha perseguido el
incremento del porcentaje de mesocarpo en el fruto y de aceite en el
mesocarpo, lo que ha causado una disminución en la razón de almendra
en el fruto. Si se dispone de suficiente variabilidad genética y la
heredabilidad de esta característica es alta, es posible revertir el
proceso y producir materiales con un alto contenido de almendra
cuando la industria del aceite de palma requiera de más ácido
láurico.
En este trabajo se presentan los resultados de cuatro series de
experimentos, sembrados con progenies de diversos orígenes
genéticos, cuyo fin fue seleccionar, dentro de los padres
respectivos, aquellos con los cuales se lograría un incremento
rápido en el contenido de almendra en el racimo.
Materiales y métodos
Los experimentos de prueba de progenies se iniciaron en el Pacífico
Central (Quepos) y en el Pacífico Sur (Coto) de Costa Rica en 1977.
En ellos se evalúan cruces de origen Deli x AVROS cuyas líneas
parentales fueron importadas de las estaciones experimentales
asiáticas de Banting, Chemara, Mardi y Dami y de otras poblaciones
entre las que destacan las líneas masculinas Ekona, Calabar, La Mé,
y Tanzania (
Cuadro 1 ).
La región de Quepos se caracteriza por una precipitación anual
media de 3441 mm, una estación seca de diciembre a abril, un ámbito
de temperatura entre 22.6 y 31.1°C, y un promedio diario de 5.8
horas de sol. En Coto, la lluvia anual media es de 4069 mm, la época
seca comprende de diciembre a marzo, la temperatura varía entre 21.6
y 32.3°C y su promedio diario de horas de sol es 5.5.
Cálculo de los componentes genéticos de la varianza
En cada serie de experimentos se definió un modelo por medio del
cual fue posible separar los componentes de la varianza total, y
luego se obtuvieron estimados de la contribución de cada progenitor,
de su interacción y del efecto ambiental. Para ello se usó un
procedimiento similar al descrito por Sterling et al .
(1994) y Breure y Verdooren (1995). Los modelos son fijos, pues los
materiales no son muestras aleatorias de la población mundial sino
de los existentes en la colección de materiales de ASD en Costa
Rica. Los componentes de las varianzas se derivan al igualar los
cuadrados medios observados con los valores esperados de los propios
cuadrados medios, obteniéndose así que:
CM e = s 2
CM D = s 2 + c 1 s 2 p + c 2 s 2 d
CM P = s 2 + c 3 s 2 p
donde:
CM = cuadrado medio del error (e), de duras (D) o de pisíferas(p)
s 2 = varianza general de duras (d) o de pisíferas (p.)
c 1 , c 2 y c 3 = coefficientes provenientes del tipo de diseño
dialélico parcial utilizado
El grado de enlace entre los cruces permitió utilizar los
"cuadrados mínimos" para el cálculo de los componentes de las
varianzas. Los cuadrados medios del error de las duras y de las
pisíferas se estimaron por medio del procedimiento PROC GLM, y su
opción RANDOM/Q, o directamente por medio del PROC VARCOMP, del
paquete SAS. Con esto se despejaron, de las ecuaciones anteriores,
las varianzas de cada fuente.
El SAS proporciona los cuadrados medios:
Dependent Variable: FFB (producción de fruta fresca)
| Source |
DF |
Type I SS |
Type I MS |
| Female |
42 |
11005.79 |
262.04 |
| Male |
13 |
2530.06 |
194.62 |
| Error |
19 |
1875.54 |
98.71 |
| Corrected total |
74 |
15411.40 |
|
| Source |
Ecpected mean square |
| Female |
Var(error) + 0.8165 Var(Male) + 1.7225 Var
(Female) |
| Male |
Var(error) + 2.4615 Var(Male) |
| Error |
Var(error) |
| Variance components |
Estimate |
| Var(Female) |
76.35 |
| Var(Male) |
38.96 |
| Var(error) |
98.71 |
1) 98.71 = s 2
2) 262.04 = s 2 + 0.8165 s 2 p + 1.7225 s 2 d
3) 194.62 = s 2 + 2.4615 s 2 p
La sustitución de la ecuación 1 en la 3 permite despejar s 2 p =
38.96. Este valor se sustituye en 2 para obtener s 2 d = 76.35. La
diferencia entre el error (98.71) y el efecto desconocido o
ambiental (48.30) constituye la interacción: 98.7 - 48.3 = 50.4
El porcentaje que representa la varianza de cada fuente con
respecto a la varianza total se utiliza para estimar la habilidad
combinatoria general y la específica. La primera es la suma de los
porcentajes de las varianzas debidas a duras y a pisíferas y la
específica es el porcentaje que representa la varianza debida a la
interacción, como muestra el siguiente ejemplo:
|
Var |
(%) |
| Enviroment |
98.7 |
22.5 |
| Interaction |
50.4 |
23.6 |
| Dura |
76.4 |
35.7 |
| Pisifera |
39.0 |
18.2 |
| Total |
|
100 |
Por lo tanto, el porcentaje de la variación debida a la habilidad
combinatoria general es 53.9 (35.7 + 18.2) y el de habilidad
combinatoria específica de 23.6.
Determinación de un modelo de regresión para la selección de
las progenies
Seguidamente se definió un modelo de predicción, usando el
procedimiento estadístico de regresión múltiple escalonada utilizado
por Sterling et al . (1994), y se identificaron las
variables relacionadas con la producción total de almendra.
Los valores HCG y HCE estiman la contribución de cada progenitor al
valor de la variable para cada cruce. Se procedió a multiplicar los
valores reales de los cruces por la HCG. Por ejemplo, si un cruce
tiene una producción real (FFB) de 700 y la HCG es de 0.539, el
valor predicho (FFBp) = 700 * 0.539 = 377.3. Esta es la contribución
general neta de los padres, la HCE y el efecto ambiental se obtienen
por diferencia (700.0-377.3).
Estos valores se utilizaron como variables independientes en
modelos de regresión múltiple, donde dos índices se usaron como
variables dependientes: un índice de selección de almendra ( ind
1 ) y la producción por hectárea de aceite más almendra (
ind 2 ). El ind 1 es un índice ponderado que resume,
en un solo algoritmo, el valor económico de la producción de aceite
y de almendra por palma, corregido según la edad, la altura del
tronco, la longitud foliar y la relación almendra/aceite en el
racimo:
ind 1 = (valor de aceite + valor de almendra + valor de
altura + valor de longitud de la hoja)* (% almendra en el racimo/%
aceite en el racimo), donde,
valor de aceite = (0.6* kg de aceite por palma por
año*12*edad)/altura
valor del aceite de almendra = (0.6*0.5*kg de almendra por palma
por año*12*edad*100)/altura
valor de altura = (-2.56*altura)/100
valor de longitud de la hoja = ((valor de aceite + valor de
almendra)*(10000/P*(longitud de la hoja/100)²))/143
La edad se calcula en años, y la altura y la longitud de la hoja en
cm.
ind 2 = t de aceite por hectárea por año + t de almendra
por hectárea por año
peso de aceite por hectárea por año (t) = rendimiento de fruta* % aceite
en el racimo*143/1000
peso de almendra por hectárea por año (t) = rendimiento de fruta* %
almendra en el racimo *143/1000
Estos modelos fueron analizados por medio de los procedimientos
"COLLINOINT" y "PRINCOMP" del SAS para descartar variables con
multicolinearidad. Los coeficientes de Mallows se usaron para
determinar el número de variables en el modelo, en el que se
incluyeron solamente las que tuvieron probabilidades inferiores al
5%.
En el siguiente paso el mejor modelo se aplicó a la parte de HCG de
los valores reales de los cruces y se obtuvo un estimado de cada uno
de los índices. Dichos estimadores fueron usados para la
clasificación de las progenies. La intensidad de selección utilizada
fue del 85% (Z = 1.04) (Sterling et al . 1994).
Resultados y discusión
Separación de los componentes de la varianza
En el
Cuadro 2 se muestran los valores estimados de HCG y de HCE para
las variables relacionadas con la producción de aceite y de
almendra, en las cuatro series de experimentos. El componente más
importante de la varianza total fue la HCG (madre más padre) en las
variables producción de fruta fresca (FFB) y producción de aceite
por hectárea por año (O/HA/Y). En la primera variable la HCG explica
del 54% al 79% de la variación total y en la segunda del 66% al 96%.
En la variable almendra por hectárea (Al/Ha) en la serie 3, la HCE
tuvo mayor peso dentro del modelo que la HCG (66.9% de HCE y 28.0%
de HCG), mientras que la HCG fue el componente más importante en las
series 2 y 4 (86.8% y 88.8%). Estas diferencias se deben
posiblemente al hecho de que la mayoría de los cruces de la serie 3
proviene de un solo padre, a diferencia de los otros dos casos en
que la variabilidad genética es mayor.
Al fraccionar la HCG, se encontró que el aporte de la madre explicó
la mayor parte de la variación en el contenido de almendra. Por
ejemplo, la HCG de la variable k/ha en la serie 1 fue 82.8%, de la
cual 59.5% corresponde a la madre y 23.3% al padre, en otras
palabras, el 59.5% de la variación fenotípica fue explicada por el
efecto materno. De aquí se desprende que la selección de las palmas
Deli dura con los contenidos más altos de almendra permitirá una
mejora sustancial de esta característica.
En el
Cuadro 2 también se anota el máximo progreso, relativo a la
media, asociado a cada uno de los componentes de la habilidad
combinatoria (Breure y Bos 1992). De las series 2 y 4 se deduce que
la explotación de la HCG permitirá el mayor progreso en el contenido
de almendra; pues los valores de máximo progreso debido a HCG,
asociados a las variables almendra en el fruto, almendra en el
racimo y almendra por hectárea, son superiores a que los de HCE. Por
ejemplo, en la variable almendra por hectárea, de la serie 2, el
máximo progreso debido a HCG fue 83.0 mientras que el de HCE fue tan
solo de 17.4. De ambos componentes de la HCG, la línea femenina fue
la de mayor aporte. Esto significa que, con la adecuada selección de
los genotipos y la explotación de la HCG, es posible avanzar rápido
en el mejoramiento de esta variable.
Modelos de regresión
Cuando se utilizó el índ1 como variable dependiente, el modelo de
mejor ajuste para cada una de las cuatro series incluyó algunas
variables en común: peso total de racimos, porcentaje de almendra en
el fruto (excepto en la serie 1 en donde la variable fue almendra en
el racimo), altura del tronco y longitud de la hoja. Sin embargo,
esta última variable quedó excluida en la serie 4 y en su lugar fue
incluida porcentaje de frutos fértiles. El coeficiente de
determinación (R² ) de los distintos modelos varió entre 77.6 y
97.2% (Cuadro 3).
Con el ind 2 el modelo de mejor ajuste para las tres
primeras series incluyó las siguientes variables independientes:
producción de racimos, longitud de la hoja y porcentaje de aceite
más almendra en el racimo. En la serie 4 las variables incluidas
fueron el peso total de racimos, porcentaje de aceite en el racimo y
porcentaje de frutos fértiles. El coeficiente de determinación varió
entre 73.6 y 97.5%. En la serie 4, por ejemplo, el índice de
almendra ( ind 1 ) es explicado en un 70% por porcentaje de
almendra en el fruto, en un 12% por altura de tronco y en un 9% por
producción de racimos; mientras que la producción de almendra por
hectárea ( ind 2 ) estuvo determinado en 83% por la
producción de racimos, en 5% por el porcentaje de aceite en el
racimo y en 4% por el porcentaje de frutos fértiles (
Cuadro 3 ).
Selección de las progenies
Una vez definidos los modelos de regresión se realizó la selección
de las progenies usando cada uno de los índices de selección. Los
promedios fenotípicos de las variables relacionadas con producción
de racimos y de aceite, crecimiento vegetativo y composición del
racimo fueron comparados para determinar la eficiencia de los
estimadores (
Cuadro 4 ).
Hubo algunas diferencias entre los dos índices. El índ1 permitió
determinar el progreso en la producción de fruta fresca, en el
crecimiento vegetativo, y en la producción de aceite y almendra. En
la serie 4, por ejemplo, los valores medios para los cruces
seleccionados y no seleccionados de las variables peso total de
racimos, altura del tronco y almendra por hectárea fueron 129.8
contra 119.9 kg, 92.8 contra 106.2 cm y 1.1 contra 0.7 t
respectivamente.
El ind 2 permitió establecer diferencias en la producción
de fruta, aceite y almendra. En la misma serie 4, los cruces
seleccionados produjeron en promedio 145.9 kg de fruta por palma por
año y 1.0 t de almendra/ha contra 114.2 kg y 0.8 t respectivamente
en los cruces no seleccionados.
Debido a que las proporciones de mesocarpo y de almendra en el
fruto son complementarias, es razonable pensar que un aumento en el
contenido de almendra en el racimo coincida con una reducción, tanto
en el contenido de mesocarpo en el fruto como de aceite en el
mesocarpo. La ganancia en el contenido de almendra en el racimo en
los cruces seleccionados fue considerable y fue proporcionalmente
mayor a la reducción en el contenido de aceite, especialmente con el
uso del ind 1 .
Para las cuatro series, el valor promedio de almendra en el racimo
fue de 5.1% en los cruces seleccionados y 4.3% en la población total
cuando se usó el índ1; y 4.5% contra 4.3% al usar el índ2 . En
cuanto al contenido de aceite en el racimo, los cruces seleccionados
mostraron una media de 27.8% contra 29.1% de la población total
cuando se usó el primer índice; mientras que con el segundo criterio
de selección el contenido de aceite en el racimo fue ligeramente
mayor en los cruces seleccionados (29.4% contra 29.1%).
En resumen, con el uso del índice de selección de almendra (
ind 1 ) se logró una mayor eficiencia en la selección de los
cruces, pues no solo se aumentó el rendimiento de fruta, sino
también se mejoró el crecimiento vegetativo y el contenido de
almendra en el racimo, aunque hubo una ligera reducción en el
contenido de aceite. Con el uso del ind 2 , la ganancia en
almendra fue menor pero no hubo reducción en el contenido de aceite.
Variabilidad genética
En el
cuadro 5 y el
cuadro 6 se muestra los porcentajes de aceite y de almendra en
el racimo observados en palmas ténera de varios orígenes en la
prueba de progenies sembradas en el año 1991. El contenido promedio
de aceite en el racimo fue similar en la mayoría de los orígenes
maternos (28.1% a 29.0%), únicamente el material Tanzania mostró un
porcentaje menor (25.4%). Entre los orígenes paternos, los
materiales Calabar y Ekona mostraron los contenidos más altos de
aceite (28.9% y 29.2%) y La Mé el más bajo (26.0%).
El contenido de almendra tuvo un comportamiento inverso al de
aceite, con los valores de almendra más altos en los materiales
Tanzania y La Mé, que son los que tienen el menor contenido de
aceite (7.1% y 6.5% respectivamente).
Con la variabilidad genética disponible en los orígenes maternos es
posible obtener progenies con un alto contenido de almendra. Por
ejemplo, la combinación del origen Tanzania y La Mé permitiría
alcanzar los contenidos más altos de almendra en el racimo (8.6%).
Debido a esta variabilidad, el máximo progreso genético esperado
para la producción total de aceite y almendra por hectárea es
superior al que se obtendría con otras variables. Por ejemplo, el
máximo progreso asociado a HCG + HCE de la variable
almendra/hectárea en la serie 4 fue 100%, mientras que de mesocarpo
en el fruto fue 15% (
Cuadro 2 ).
El máximo progreso (
Cuadro 2
), es una indicación de la facilidad con la que se podría
incrementar el valor fenotípico de una variable en una progenie, por
medio de la explotación adecuada del potencial genético de sus
progenitores. A pesar del origen genético restringido de las
poblaciones Deli dura y AVROS, los resultados de las series 1, 2 y 3
indican que aún existe potencial para mejorar su contenido de
almendra en el racimo. Para ello, se deben utilizar las familias y
las palmas individuales de estos orígenes que muestran contenidos
máximos de almendra.
Sin embargo, un aumento rápido en el contenido de almendra sería
también posible a través de la utilización de otros orígenes
genéticos, como los evaluados en la serie 4. Por ejemplo, la
introgresión del origen Tanzania dentro de la línea Deli dura
(materiales Deli/Tanzania) permitiría combinar el alto potencial de
producción de racimos del material Deli con la alta producción de
almendra presente en el origen Tanzania. Además, para explotar
adecuadamente la HCG, se pueden seleccionar palmas con buenos
atributos de producción dentro de otras líneas masculinas, tales
como La Mé e IR1039.
Recapitulando, hay dos formas de obtener un alto contenido de
almendra en el racimo: a través del material convencional Deli x
AVROS, con lo cual la ganancia en almendra puede ser modesta; o
mediante el uso de cruces menos explotados comercialmente, pero que
podrían aumentar de manera considerable la producción de almendra,
tales con Tanzania x La Mé o Deli/Tanzania x La Mé.
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