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Caracterizacion morfologica de 24 accesiones de uchuva del banco de germoplasma de la Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira.

Morphologic characterization of 24 accessions of Cape gooseberry from the National University campus Palmira's germplasm bank

INTRODUCCION

El aprovechamiento del potencial genetico de un recurso depende en gran medida de la disponibilidad de una amplia base genetica; asi, los materiales de las colecciones de germoplasma juegan papel muy importante en la conservacion de esa variabilidad genetica. El potencial de un banco de germoplasma radica en la caracterizacion y la documentacion de las introducciones que permitan evitar duplicados e identificar accesiones promisorias para procesos de seleccion, mejoramiento genetico o procesos agroindustriales (Fisher, et al., 2000).

En Colombia existe una coleccion de 222 accesiones de esta especie en el Centro Experimental de la Universidad Nacional de Colombia, sede Palmira (CEUNP) (Bonilla et al., 2007); 98 accesiones en los bancos de germoplasma de Corpoica en los centros de investigacion de La Selva, en Rionegro (Antioquia) y de Tibaitata, en Mosquera (Cundinamarca) y otras colecciones mas pequenas (Fischer et al., 2005).

La caracterizacion de los bancos de germoplasma se ha realizado tradicionalmente mediante el uso de descriptores morfologicos evaluados en relacion con el comportamiento agronomico. cuando la diversidad genetica entre especies y dentro de especies es facilmente observable, los descriptores morfologicos suministran informacion que puede evitar duplicaciones del mismo material y minimizar la sobreestimacion de la diversidad existente (Becerra y Paredes, 2000).

El uso de herramientas multivariadas, como el analisis de correspondencia multiple, ha permitido la caracterizacion de material genetico de diversas especies como arroz (Morejon et al., 2001), uchuva (Lagos et al., 2003), berenjena (Robles et al., 2004).

Este proyecto tuvo como objetivo iniciar la documentacion de la coleccion de trabajo de la Universidad Nacional de Colombia, sede Palmira, y conocer la variabilidad genetica a traves de la caracterizacion morfologica de algunas accesiones que permita hacer uso de este recurso en la seleccion de genotipos, programas de mejoramiento genetico y seleccion.

MATERIALES Y METODOS

La caracterizacion se realizo en el municipio de Ginebra, Valle, vereda La Cecilia (3[grados]47' 54.2" Norte y 76[grados]09' 11.7" Oeste), a 2.100 msnm y 18[grados]C.

Etapa I: Evaluacion descriptiva y cuantitativa de variables relacionadas con el fruto

Se determino el estado de madurez de los frutos segun la norma Icontec NTC 4.580 (Fischer et al., 2000). Se evaluaron 60 frutos por accesion y 49 accesiones. En cada fruto se midio el diametro polar (DP) y los diametros ecuatoriales (DEl y DE2) en sentidos perpendiculares. Las mediciones se realizaron con calibrador pie de rey con Vernier. Cada fruto se peso en una balanza analitica Metler Toledo PB 303-S.

Se estimo para cada material el peso del fruto (PFi) con base en el producto de los diametros Di= (DP * DE1 * DE2) ; se uso el metodo de los minimos cuadrados para estimar los parametros [alfa] y [beta] de la ecuacion de regresion PFi= [alfa] + [beta] (PDi). Se realizo una translacion del eje Y (PFi) utilizando el cambio de la variable PDi=PDi-PD, de esta manera se genero la ecuacion de regresion PFi=PF*[beta](PDi-PD), donde el nuevo intercepto es PF (peso promedio del fruto del material).

Para evaluar la capacidad de prediccion de la ecuacion se estimo el coeficiente de determinacion ([R.sup.2]). La relacion entre promedios de los diametros ecuatorial y polar ([barra.X]E / P) permitio determinar la forma de los frutos.

El analisis se realizo utilizando el paquete estadistico SAS[R] (Statistical Analysis System Version 8.1) y determinando (con refractometro 107910 ATAGO Honey premium[R]) solidos solubles en tres estados de maduracion del fruto por accesion. Se realizo el analisis de varianza para los estados 3 y 4 fisiologicamente maduros. Para comparar los promedios de las introducciones se uso la prueba de rango multiple de Duncan. El analisis de varianza se realizo con el procedimiento GLM de SAS.

El numero y peso de semillas por fruto tambien se determino para los estados de maduracion. Se realizo un analisis de varianza y prueba de rango multiple de Duncan para comparar los promedios de las introducciones. Para caracterizar el comportamiento de las introducciones con las variables: peso del fruto (PFi), grados brix (GBi) y numero de semillas (NSi) se realizaron diagramas de dispersion.

Etapa II: Evaluacion de los descriptores morfologicos en una muestra de la coleccion

De la coleccion se escogieron al azar 24 introducciones para probar los descriptores morfologicos (Tabla 1). Se utilizaron los descriptores cuantitativos y cualitativos propuestos por Lagos et al. (2003). En el conjunto de descriptores utilizados se efectuaron cambios como la adicion de algunos descriptores cualitativos y la eliminacion de otros considerados poco discriminativos para determinar variabilidad en terminos de la expresion fenotipica entre materiales (Tabla 2).

El trabajo de campo se realizo en dos etapas, la primera comprendio la fase de semillero en la cual se sembraron dos semillas por material en Growing medium[R] (oasis); en la segunda fase las plantas se trasplantaron

en el campo. Las plantas se sembraron en hoyos de 20x20x25 cm a 1.20 m entre plantas y a 1.6 m entre surcos.

Analisis estadistico de la informacion

La informacion obtenida se almaceno en una base de datos de acuerdo con las modalidades del descriptor. Las variables cuantitativas se transformaron en categoricas - ordinales para tener el caracter de variables cualitativas activas, o generadoras de ejes factoriales. Posteriormente la informacion se proceso en el software SPAD (version 3.5) para el analisis de correspondencia multiple y de clasificacion de acuerdo con el metodo jerarquico ascendente siguiendo el metodo de agregacion de Ward, el cual garantiza la obtencion de clases en la que es mayor la separacion entre clases (maxima inercia intraclases) y la homogeneidad de los grupos constituidos (minima inercia intraclases) (Etxeberria et al., 1995).

El metodo de ordenacion utilizado para los caracteres cuantitativos fue el analisis multivariado de componentes principales, que transforma las variables cuantitativas en un conjunto de variables no correlacionadas llamadas Componentes Principales (Franco e Hidalgo, 2003). Una vez obtenidos se realizaron los procedimientos seleccion de componentes principales con valores propios superiores a 1.0, los cuales explican la mayor variabilidad en la poblacion; la tabla de vectores propios permite definir las contribuciones absolutas de los diferentes descriptores y la conformacion de cada uno de los componentes principales seleccionados.

Para el Analisis de Clasificacion se utilizo el metodo de agregacion de Ward. Con un diagrama de dispersion de las introducciones segun las caracteristicas del fruto (por ejemplo: contenido de solidos solubles, numero de semillas, peso y tamano de fruto) se identificaron materiales promisorios.

RESULTADOS Y DISCUSION

Evaluacion de variables relacionadas con el fruto

Se encontraron cuatro grados de madurez en los frutos. Uno: frutos fisiologicamente desarrollados de color verde oscuro; dos: anaranjado claro con visos verdes hacia la zona del caliz; tres: anaranjado claro, y cuatro: anaranjado. La caracterizacion descriptiva y cuantitativa permitio generar ecuaciones de regresion con alta capacidad de prediccion del peso con base en el producto de los diametros, lo cual se puede confirmar con el coeficiente de determinacion que para la mayoria de los casos fue superior al 90% (Tabla 3). Estas ecuaciones pueden utilizarse para estudios futuros de tasas de crecimiento y desarrollo de los frutos para evaluar periodos de maxima acumulacion de materia seca y orientar practicas de manejo agronomico. La relacion de diametro ecuatorial /diametro polar (XE/ P) permitio clasificar los frutos de acuerdo con tres formas: alargados (<0.95), redondos (1.05-0.95) y achatados (>1.05).

La distribucion espacial de las introducciones localizo en el cuadrante 1 a 16 genotipos que presentaron alto contenido de solidos solubles y mayor peso de fruto (Figura 1). Estas introducciones fueron: UNPU145(Narino), UNPU202(Narino), UNPU011(Valle), UNPU157(Narino), UNPU034(Narino), UNPU141(Narino), UNPU035(Narino), UNPU111(Narino), UNPU027(Narino), UNPU031(Narino), UNPU199(Narino), UNPU160(Narino), UNPU017(Valle), UNPU162(Narino), UNPU025(Narino) y UNPU156(Narino).

[FIGURA 1 OMITIR]

La distribucion espacial de las accesiones reunio en el cuadrante II las siete accesiones con mayor peso del fruto y bajo numero de semillas (Figura 2): UNPU205 (Narino), UNPU145 (Narino), UNPU017 (Valle), UNPU023 (Valle), UNPU141 (Narino), UNPU111 (Narino) y UNPU162 (Narino).

Los frutos de las introducciones UNPU145, UNPU017, UNPU141, UNPU111, UNPU162, UNPU096 y UNPU019 reunieron las tres caracteristicas de interes: mayor peso, contenido de solidos solubles y bajo numero de semillas, que representan ventajosas posibilidades para el mercado y el procesamiento de la fruta.

[FIGURA 2 OMITIR]

Descripcion morfologica

Analisis de Correspondencia Multiple

La Figura 3 muestra el plano factorial obtenido por el ACM. El primer eje esta definido por las variables color de las maculas (CM), color de las anteras (CA), color de la baya madura (CBM) y color de la semilla (CS), cada una contribuyo con el 20.7%. Dentro de estas variables las modalidades de mayor aporte (19.9%) fueron: CM=2 (10Y 4/3 oliva moderado), CA=2 (5Y 9/9 amarillo brillante), CBM=2 (7.5R 5/13 naranja rojizo fuerte) y CS=2 (amarillo naranja oscuro).

La mayor contribucion en el segundo eje la hicieron las variables color de hoja (CH: 27,6%), prolongacion del color secundario de la corola (PCSC: 24,8%) y la pegajosidad de la hoja (PgH: 17,8%). La mayor contribucion fue CH=3 (7.5GY 4/4 verde oliva moderado), PCSC=1 (presencia) y PgH=2 (intermedia) con 19.5%, 16.5% y 12.6% respectivamente.

En el tercer eje la variable que mas aporto fue el color de la hoja (44%), y la modalidad de mayor contribucion fue CH=2 (verde amarillo moderado: 39.5%). La mayor variabilidad presentada en el primer eje estuvo asociada con caracteristicas morfologicas particulares que presenta la introduccion UNPU053 (Figura 4)

La variable pubescencia de la hoja (PH), aunque no contribuyo significativamente en la variabilidad, se considero importante junto con la presencia de tricomas en las hojas porque pueden estar asociadas con el estado sanitario de la planta. La abundante pubescencia y presencia de tricomas generan pegajosidad en las hojas y es posible que reduzcan el dano por insectos (Figura 5).

El dendrograma (Figura 6) mostro tres agrupamientos de las 24 introducciones para las variables cualitativas. En el primer grupo se situo la introduccion UNPU053, alejada respecto a las otras y tan diferente que se debe determinar si se trata de otra especie.

[FIGURA 3 OMITIR]

[FIGURA 4 OMITIR]

[FIGURA 5 OMITIR]

[FIGURA 6 OMITIR]

En el segundo grupo se localizaron las introducciones UNPU043, UNPU143, UNPU221, UNPU110, UNPU037, UNPU109, UNPU220 y UNPU219, representando el 33.33% del material caracterizado. Estos materiales presentaron pubescencia intermedia de la hoja y prolongacion del color secundario en la corola. En cuanto al origen procedieron de los departamentos del Cauca, Caldas y Quindio.

En el tercer grupo se localizo a un nivel de similitud de 0.25 con respecto al grupo 2. Lo conformaron las introducciones UNPU017, UNPU096, UNPU051, UNPU127, UNPU042, UNPU020, UNPU022, UNPU015, UNPU023, UNPU016, UNPU009, UNPU019, UNPU056, UNPU011 y UNPU095, representando el 62.5% de los materiales caracterizados. Presentaron abundante pubescencia y pegajosidad de la hoja y ausencia de la prolongacion del color secundario en la corola. Las introducciones fueron originarias del departamento del Valle, a excepcion de UNPU042 (Cauca, Cajibio), lo que indicaria que hay caracteristicas que se presentan en determinados sitios y permiten la diferenciacion de poblaciones.

Analisis de Componentes Principales

En el analisis de componentes principales (ACP) para las variables cuantitativas mayor variabilidad estuvo relacionada con el fruto (peso, tamano transver sal y longitudinal, peso de la semilla humeda y seca, numero de semillas y el contenido de solidos solubles) (Figura 7).

El dendrograma de clasificacion de los materiales con base en los descriptores cuantitativos determino la conformacion de cinco grupos (Figura 8).

El primer grupo estuvo conformado por las introducciones UNPU009 (Valle) y UNPU011 (Valle) que representaron el 8.33% del total de los materiales caracterizados, los cuales presentaron tamano transversal del caliz (42.4mm) por encima del promedio general (26.33mm) y menor peso de pulpa fresca (1.526.2mg) con respecto al promedio general (2.111.34mg).

En el segundo grupo se ubicaron el 25% de los materiales conformado por las introducciones UNPU020 (Valle), UNPU022 (Valle), UNPU009 (Valle), UNPU004(Valle), UNPU127(Valle) y UNPU017(Valle). Se caracterizaron por presentar frutos con tamano transversal (11.33mm), tamano longitudinal (12.22mm), peso del fruto (903.27mg), menores al promedio general (12.62mm, 13.50mm y 1247.09mg) respectivamente; en este grupo prevalecieron los materiales del departamento del Valle.

[FIGURA 7 OMITIR]

[FIGURA 8 OMITIR]

El tercer grupo estuvo conformado por el 33.33% de los materiales y de diferente procedencia: UNPU095 (Valle), UNPU015 (Valle), UNPU221(Cau ea), UNPU023 (Valle), UNPU051 (Valle), UNPU019 (Valle), UNPU096 (Valle) y UNPU011 (Valle). El grupo cuatro estuvo conformado por la introduccion UNPU053 (Juntas, uchuva roja). Estos dos grupos no presentaron caracteristicas en comun para los individuos que las conformaron.

El ultimo grupo reunio las introducciones UNPU222 (Caldas), UNPU220 (Caldas), UNPU143 (Cauca), UNPU037 (Cauca), UNPU219 (Quindio), UNPU110 (Cauca), y UNPU056 (Valle) representando el 29.17%. Se caracterizaron por presentar mayor peso de la semilla humeda (242.5mg) y seca (184.46mg), mayor longitud del pedicelo (1.83cm) y mayor tamano longitudinal del caliz (35.49mm) con respecto a los promedios generales (193.61mg, 148.47mg, 1.54em y 31.95mm) respectivamente.

CONCLUSIONES

La caracterizacion cuantitativa de los frutos permitio generar ecuaciones de regresion con alta capacidad de prediccion del peso del fruto con base en el producto de los diametros. La relacion diametro ecuatorial / diametro polar permitio clasificar los frutos en tres formas: alargados, redondos y achatados.

Los frutos de las introducciones UNPU145, UNPU017, UNPU141, UNPU111, UNPU162, UNPU096 y UNPU019 presentaron mayores pesos, contenido de solidos solubles y bajo numero de semillas.

A traves del analisis de correspondencia multiple (ACM) la variabilidad en los materiales se explico por los dos primeros componentes en los cuales las caracteristicas de mayor aporte fueron color de las maculas (CM), color de las anteras (CA), color de la baya madura (CBM), color de la semilla (CS) y prolongacion del color secundario en la corola (PCSC).

El dendrograma de las caracteristicas morfologicas cualitativas no mostro tendencia al agrupamiento de las introducciones.

En el analisis de componentes principales (ACP) las variables cuantitativas de mayor aporte a la variabilidad se relacionaron con el fruto (peso, tamano transversal y longitudinal, peso de la semilla humeda y seca, numero de semillas y el contenido de solidos solubles).

AGRADECIMIENTOS

La informacion hace parte del trabajo de grado de Ing. Agr. de M. L. Bonilla B. y K. Espinosa P. financiado por la Direccion de Investigaciones de la Universidad Nacional sede Palmira DIPAL. Los autores expresan sus agradecimientos a la Universidad de Narino; a los senores Jaime Martinez y Heberto Rodriguez, grandes colaboradores en el trabajo de campo; a los profesores Eugenio Escobar Manrique, Tulio Cesar Lagos y Juan Gonzalo Morales, y a los integrantes del Laboratorio de Biologia Molecular de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Palmira.

REC.: 29-10-07

ACEPT.: 25-03-08

BIBLIOGRAFIA

1. Becerra, V.; Paredes, M. 2000. Uso de marcadores bioquimicos y moleculares en estudios de diversidad genetica. Agric Tec (Santiago) 60(3): 270-281.

2. Bonilla, M.; Espinosa, K., Posso, A.; Vasquez, H.; Munoz J. 2008. Establecimiento de una coleccion de trabajo de uchuva del suroccidente colombiano. Acta Agron (Palmira) 57 (2): 95-99

3. Etxeberria, J.; Garcia, E.; GIL J.; Rodriguez, G.1995. Analisis de datos y textos. Madrid: Rama. 372p.

4. Fisher, G.; Florez, R.; Angel, D.; Sora, R. 2000. Produccion, poscosecha y exportacion de la uchuva Physalis peruviana L. Bogota: Universidad Nacional de Colombia. 175pp.

5. Fisher, G.; Miranda, D.; Piedrahita, W; Romero, J. 2005. Avances en cultivo, poscosecha y exportacion de la uchuva Physalis peruviana L. en Colombia. Bogota: Universidad Nacional de Colombia. 221pp.

6. Franco, T.; Hidalgo, R. 2003. Analisis estadistico de datos de caracterizacion morfologica de recursos fitogeneticos. Instituto Internacional de Recursos Fitogeneticos. Cali, Colombia. Boletin Tecnico No8. 89 p.

7. Lagos, T.; Criollo, H.; Ibarra, A.; Hejeile, H. 2003. Caracterizacion morfologica de la coleccion Narino de uvilla o uchuva Physalis peruviana L. Fitotec Colomb 3(2):1-9.

8. Morejon, R.; Diaz, S.; Perez, N. 2001. Aplicacion de tecnicas multivariadas en la clasificacion morfoagronomica de genotipos de arroz obtenidos en la estacion experimental "Los Palacios". Agric Sostenib 22(1):735-742.

9. Robles, J.; Aramendiz, H.; Llano, J.; Cardona, C y Arzuaga, E. 2004. Agrupamiento de la berenjena (Solanum melongena) segun sus caracteristicas vegetativas. Informe parcial trabajo de investigacion. Monteria: Universidad de Cordoba. 7p.

Martha Liliana Bonilla Betancourt, Katherine Espinosa Piedrahita, Andres Mauricio Posso Terranova, Herney Dario Vasquez Amariles, Jaime Eduardo Munoz Florez.

Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Colombia, AA 237, Palmira, Valle del Cauca, Colombia. (Autor para correspondencia: jemunozf@palmira.unal.edu.co; ampossot@palmira.unal.edu.co; hdvasqueza@palmira.unal. edu.co).
Tabla 1. Introducciones de uchuva caracterizadas
morfologicamente.

Departamento                Introducciones

                  UNPU053, UNPU096, UNPU011, UNPU095,
Valle del Cauca   UNPU051, UNPU127, UNPU056, UNPU017,
                  UNPU015, UNPU023, UNPU022, UNPU020,
                      UNPU016, UNPU009, UNPU011.
Cauca             UNPU143, UNPU037, UNPU042, UNPU221,
                           UNPU110, UNPU043.
Caldas                     UNPU220, UNPU222.
Quindio                         UNPU219

Tabla 2. Descriptores morfologicos cualitativos y cuantitativos.

Descriptores morfologicos cualtitativos

 1 Color de la hoja
 2 Pubescencia de la hoja *
 3 Pegajosidad de la hoja *
 4 Color secundario de la corola
 5 Prolongacion de las maculas
   de la flor *
 6 Color de la antera
 7 Color de la baya inmadura
 8 Color de la baya madura
 9 Pegajosidad del fruto *
10 Color de la semilla

Descriptores morfologicos cuantitativos

 1 Ancho de la hoja
 2 Largo de la hoja
 3 Largo del pedicelo
 4 Diametro de la flor
 5 Peso del fruto
 6 Tamano transversal del fruto
 7 Tamano longitudinal del fruto
 8 Peso semilla humeda
 9 Peso semilla seca
10 Numero de semillas/fruto
11 Peso pulpa fresca
12 Grados brix *
13 Tamano transversal del caliz
14 Tamano longitudinal del
   caliz
15 Diametro de la semilla
16 Largo de la semilla
17 Grosor de la semilla

* Descriptores sugeridos por los autores

Tabla 3. Ecuaciones de regresion para estimar peso del fruto con
base en el producto de los diametros de algunas de las accesiones
evaluadas.

Nint       Material             Ecuacion

UNPU019    JUNTAS11   PF=1616.96+0.63 (PD-2877.45)
UNPU022    JUNTAS14   PF=757.68 +0.59 (PD-1524.74)
UNPU031     PAST07    PF=1760.48+0.62 (PD-3178.69)
UNPU162    PAST049    PF=1462.61+0.58 (PD-2778.76)
UNPU056    FELIDIA    PF=1723.57+0.64 (PD-3064.94)
UNPU110    COCONUCO   PF=1655.03+0.67 (PD-2986.230
UNPU127    BARRAGAN   PF=1092.50 +0.62 (PD-2069.44)
UNPU219    QUINDIO    PF=1431.17+0.60 (PD-2700.65)
UNPU222     UNAL4     PF=1257.41+0.60 (PD-2299.97)

Nint         R2      Xe/p     Forma

UNPU019    0.981    0.9091   Alargado
UNPU022    0.9645   1.0171   Redondo
UNPU031    0.9842   0.9639   Redondo
UNPU162    0.9444   0.9325   Alargado
UNPU056    0.9896   1.0026   Alargado
UNPU110    0.9697   0.9482   Alargado
UNPU127    0.9503   0.9913   Redondo
UNPU219    0.9632   0.977    Redondo
UNPU222    0.9859   0.9135   Alargado
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Author:Bonilla Betancourt, Martha Liliana; Espinosa Piedrahita, Katherine; Posso Terranova, Andres Mauricio
Publication:Acta Agronomica
Date:Apr 1, 2008
Words:3434
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