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EVALUACIÓN AGRONÓMICA, MOLECULAR E INTERACCIÓN GENOTIPO-
AMBIENTE DE INTRODUCCIONES DE TOMATE TIPO CEREZA.
NELSON CEBALLOS AGUIRRE
UNIVERSIDAD DE CALDAS
FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS
DOCTORADO EN CIENCIAS AGRARIAS
Manizales, 2012
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EVALUACIÓN AGRONÓMICA, MOLECULAR E INTERACCIÓN GENOTIPO-
AMBIENTE DE INTRODUCCIONES DE TOMATE TIPO CEREZA.
NELSON CEBALLOS AGUIRRE
Tesis de grado para optar al título de:
Doctor en Ciencias – Ciencias Agrarias
Directores:
FRANCO ALIRIO VALLEJO CABRERA, Ph.D.
Universidad Nacional de Colombia sede Palmira
HENRY MESA ECHEVERRI, Ph.D.
Universidad de Caldas
UNIVERSIDAD DE CALDAS
FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS
DOCTORADO EN CIENCIAS AGRARIAS
Manizales, 2012
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DEDICATORIA
Al Avinu (Padre nuestro), que nos sostiene.
A mi esposa Ana María, mi ayuda idónea.
A mi hijo Juan José, mi fuente de inspiración.
A mis padres que son mi razón de ser.
A mis hermanos por su amor y apoyo.
4
AGRADECIMIENTOS
Deseo expresar mis agradecimientos a las personas e instituciones que de una u otra forma
colaboraron, en la realización del presente trabajo.
Dr. Franco Alirio Vallejo Cabrera, por su excelente e incondicional orientación y apoyo
frecuente.
Dr. Henry Mesa Echeverri, por sus valiosos aportes en todo el proceso doctoral.
Dr. Juan Jaramillo y Dr. Diosdado Baena, por su acompañamiento y aportes para la óptima
realización de éste trabajo.
Dr. Francisco Javier Orozco, por su permanente apoyo desde antes de la postulación al
doctorado, por sus sabios consejos en mi formación profesional y postgraduada.
Dra. Martha Lucía Orozco Cárdenas, por la oportunidad brindada para aprender en su
compañía y sus acertados comentarios y sugerencias para los resultados del trabajo.
M.Sc (es). Walter Ricardo López; Dora Janeth García J, mis compañeros, profesores y
familia en el exterior.
A los Dres. Jaime Eduardo Muñoz y Yacenia Morillo Coronado, por su acompañamiento,
apoyo en la fase Molecular
A Javier Fernando Osorio, Juan Pablo Garzón y todo el personal de CEUNP, por su
inmensa colaboración en la realización del trabajo de campo.
A Olver Joney Suarez y Juan Alzate, por su valioso acompañamiento y apoyo en las
etapas de campo del trabajo.
A SHEMA, mi semillero de investigación con el cual he crecido junto a mis estudiantes y
colegas.
A Vicerrectoría de Investigaciones y Posgrados de la Universidad de Caldas, Productos
Químicos Andinos, Plant Transformation Research Center y al Programa de Investigación
Mejoramiento Genético, Agronomía y Producción de Semillas de Hortalizas de la sede
Palmira, por la financiación del trabajo.
A las Universidades de Caldas y Nacional, por darme la oportunidad de adelantar mis
estudios doctorales.
5
Tabla de contenido Lista de tablas por capítulos ...................................................................................................... 8
Lista de figuras por capítulo .....................................................................................................12
Lista de Anexos.......................................................................................................................14
RESUMEN .............................................................................................................................15
JUSTIFICACIÓN ...................................................................................................................17
MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE DE LA INVESTIGACIÓN..................................19
INTRODUCCIÓN...............................................................................................................19
IMPORTANCIA DEL TOMATE CEREZA..........................................................................20
Área y volumen de producción. .........................................................................................22
Valor de la producción .....................................................................................................24
Países productores............................................................................................................24
Países importadores..........................................................................................................26
RECURSOS GENÉTICOS DEL TOMATE CEREZA ...........................................................27
Algunos estudios de caracterización y evaluación en tomate cereza .....................................28
PARÁMETROS DE CALIDAD DEL TOMATE CEREZA ...................................................30
Color y antioxidantes........................................................................................................30
Sabor y contenido de sólidos solubles ................................................................................32
Vida postcosecha .............................................................................................................33
Otros características distintivas de las especies silvestres ....................................................34
PARÁMETROS DE PRODUCCIÓN ...................................................................................35
Número y tamaño de racimos............................................................................................35
Número, tamaño de frutos y producción. ...........................................................................35
CARACTERIZACIÓN MOLECULAR ................................................................................37
Algunos estudios de evaluación de diversidad genética en tomate silvestre...........................38
ESTABILIDAD Y ADAPTABILIDAD ................................................................................39
Definiciones básicas en interacción genotipo ambiente .......................................................39
Interacción Genotipo x Ambiente (IGA) ............................................................................40
Como evaluar la interacción genotipo ambiente? ................................................................42
Modelo de Eberhart y Russell 1966 ...................................................................................44
Modelo de efectos aditivos principales y análisis de la interacción multiplicativa (AMMI)....45
BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................46
OBJETIVOS ...........................................................................................................................55
6
Objetivo General .................................................................................................................55
Objetivos Específicos:..........................................................................................................55
Capitulo I................................................................................................................................56
EVALUACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE LA CALIDAD DE FRUTO DEL TOMATE TIPO
CEREZA ................................................................................................................................56
Resumen. ............................................................................................................................56
Abstract. .............................................................................................................................56
INTRODUCCIÓN...............................................................................................................57
METODOLOGIA................................................................................................................59
Localización ....................................................................................................................59
Variables evaluadas..........................................................................................................60
Análisis univariado de la información................................................................................61
Análisis de componentes principales y dendograma ...........................................................61
RESULTADOS Y DISCUSION...........................................................................................62
Variables de producción ...................................................................................................62
Variables de calidad del fruto............................................................................................65
Análisis de componentes principales .................................................................................68
Análsis de agrupamiento por dendrograma.........................................................................69
CONCLUSIONES...............................................................................................................71
BIBLIOGRAFÍA.................................................................................................................71
Capitulo II ..............................................................................................................................76
EVALUACION DE LA DIVERSIDAD GENETICA DEL TOMATE CEREZA UTILIZANDO
LA TECNICA HIGH RESOLUTION MELTING (SSR-HRM) ..................................................76
Resumen. ............................................................................................................................76
Abstract. .............................................................................................................................76
INTRODUCCIÓN...............................................................................................................77
METODOLOGIA................................................................................................................79
Extracción y cuantificación de ADN..................................................................................79
Amplificación del ADN....................................................................................................80
Aplicación de la técnica HRM (High Resolution Melting) en PCR (tiempo real). .................82
Análisis de la información ................................................................................................83
RESULTADOS Y DISCUSION...........................................................................................83
Índices de diversidad genética: Heterocigosidad observada y esperada (Ho, He) y Contenido
de Información Polimórfica (PIC) .....................................................................................85
7
Análisis descriptivo ..........................................................................................................88
Índices de diversidad genética poblacional .........................................................................89
Distancia genética ............................................................................................................91
CONCLUSIONES...............................................................................................................93
BIBLIOGRAFÍA.................................................................................................................95
Capitulo III .............................................................................................................................99
INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE DE NUEVE GENOTIPOS DE TOMATE CEREZA
EN NUEVE AMBIENTES. .....................................................................................................99
Resumen. ............................................................................................................................99
Abstract. ........................................................................................................................... 100
INTRODUCCIÓN............................................................................................................. 100
METODOLOGIA.............................................................................................................. 106
Características de los ambientes naturales. ....................................................................... 107
Análisis de la información .............................................................................................. 108
Estimación de la estabilidad y adaptabilidad .................................................................... 108
Análisis de Eberhat y Rusell ........................................................................................... 108
Análisis AMMI .............................................................................................................. 110
RESULTADOS Y DISCUSIÓN......................................................................................... 111
Análisis de varianza individual........................................................................................ 111
Análisis de varianza combinado ...................................................................................... 113
ANALISIS DE ADAPTABILIDAD POR MEDIO DE LA METODOLOGÍA EBERHART Y
RUSSELL ..................................................................................................................... 115
ANALISIS DE LA INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE POR MEDIO DE LA
METODOLOGIA AMMI (ANALISIS DE EFECTOS ADITIVOS MULTIPLICATIVOS).
..................................................................................................................................... 122
CONCLUSIONES............................................................................................................. 139
BIBLIOGRAFÍA............................................................................................................... 140
CONCLUSIONES GENERALES .......................................................................................... 143
RECOMENDACIONES ........................................................................................................ 145
ARTÍCULOS CIENTÍFICOS DERIVADOS DE LA TESIS .................................................... 146
ANEXOS ............................................................................................................................. 147
8
Lista de tablas por capítulos
MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE
Tabla 1. Diferencias entre caracteres de interés agronómico en el tomate cereza y el
tomate chonto……………………………………………………………………….......... 21
Tabla 2. Principales países productores de tomate (Producción total de tomate y
producción estimada de tomate cereza en miles de toneladas): …………………………25
Tabla 3. Principales puntos de importación y exportación a nivel mundial. (Volúmen total
de tomate (t) y volumen estimado tipo cereza (t): ………………………………………..25
Tabla 4. Clasificación de frutos por de tomate cereza por diámetro y peso: ……………..36
Tabla 5. Estructura del análisis de varianza para datos combinados de e ambientes, a años
y g genotipos………………………………………………………………………………43
Tabla 6. Significado de los parámetros de estabilidad obtenidos por la metodología de
Eberhart y Russell:………………………………………………………………………. 45
Capitulo I: EVALUACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE LA CALIDAD DE
FRUTO DEL TOMATE TIPO CEREZA
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza para evaluación de la producción y la
calidad del fruto: …………………………………………………………………………59
Tabla 2. Prueba de partición de promedios Duncan para las variables de producción en
treinta introducciones de tomate tipo cereza: ……………………………………………..64
Tabla 3. Prueba de partición de promedios Duncan para las variables de calidad de fruto
en treinta introducciones de tomate tipo cereza: ………………………………………….67
Tabla 4. Autovalores de la matriz de correlación en componentes principales para 30
introducciones de tomate tipo cereza: …………………………………………………….68
Tabla 5. Variables de mayor peso en el análisis de componentes principales para 30
introducciones de tomate tipo cereza: …………………………………………………….69
9
Capitulo II: EVALUACION DE LA DIVERSIDAD GENETICA DEL TOMATE
CEREZA UTILIZANDO LA TECNICA HIGH RESOLUTION MELTING (SSR-
HRM)
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza evaluadas por diversidad genética usando
marcadores microsatélites con la técnica HRM : …………………………………………80
Tabla 2. Iniciadores de marcadores microsatélites utilizados en evaluación de la
diversidad genética del tomate cereza por medio de la técnica HRM: …………………...80
Tabla 3. Condiciones para PCR en microsatélites y gen de referencia estandarizados para
la evaluación de la diversidad genética del tomate cereza por medio de la técnica HRM. 82
Tabla 4. Evaluación de la diversidad genética del tomate tipo cereza por medio de la
técnica HRM. Estadísticos descriptivos na, ne, Ho, He y PIC: ………………………….86
Tabla 5. Índices de diversidad poblacional en evaluación de la diversidad genética de
tomate cereza usando microsatélites por medio de la técnica HRM:……………………90
Tabla 6. Distancia e identidad genética obtenida mediante el índice de Nei (1978) para
evaluación de diversidad genética del tomate cereza usando microsatélites:……………. 91
Tabla 7. Análisis de varianza molecular AMOVA en evaluación de la diversidad genética
del tomate cereza usando microsatélites por medio de la técnica HRM:.…………………93
Capitulo III: INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE DE NUEVE GENOTIPOS
DE TOMATE CEREZA EN NUEVE AMBIENTES.
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza seleccionadas por medio de índice de
selección en base a producción por planta, peso promedio de frutos y contenido de
sólidos solubles:……………….………………………………………………….. 106
Tabla 2. Significado de los parámetros de estabilidad obtenidos por la metodología de
Eberhart y Russell (1996):…….………………………………………………………….109
Tabla 3. Cuadrados medios para la localidad Montelindo (Palestina) en evaluación de la
interacción genotipo por ambiente de tomate cereza:………………………………… 112
Tabla 4. Cuadrados medios para la localidad Tesorito (Manizales) en evaluación de la
interacción genotipo por ambiente de tomate cereza. …………………………………..112
10
Tabla 5. Cuadrados medios para la localidad CEUNP (Palmira) en evaluación de la
interacción genotipo por ambiente de tomate cereza. …………………………………..113
Tabla 6. ANAVA combinado para variables de producción en diez genotipos de tomate
cereza en nueve ambientes: ……………………………………………………………..114
Tabla 7. ANAVA para variables de calidad de fruto en diez genotipos de tomate cereza en
nueve ambientes: ………………………………………………………………………..115
Tabla 8. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en tres localidades para
caracteres de producción en tomate cereza: …………………………………………….116
Tabla 9. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en tres localidades para
caracteres de producción en tomate cereza: …………………………………………….119
Tabla 10. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en tres localidades
para caracteres de calidad de fruto en tomate cereza :…………………………………..121
Tabla 11. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en tres localidades
para caracteres de calidad del fruto de tomate cereza:…………………………………..122
Tabla 12. Valores propios de los dos primeros componentes principales en el análisis
AMMI para genotipos de tomate cereza y ambientes en caracteres de producción:……123
Tabla 13. Producción promedia (kg/pl) de 10 genotipos de tomate cereza evaluados en
nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes principales
para genotipos y ambientes: …………………………………………………………….124
Tabla 14. Número promedio de frutos por planta de 10 genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes
principales para genotipos y ambientes: ………………………………………………..127
Tabla 15. Peso promedio de fruto (g) de 10 genotipos de tomate cereza evaluados en
nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes principales
para genotipos y ambientes:………… ………………………………………………….129
Tabla 16. Valores propios de los dos primeros componentes principales en el análisis
AMMI para genotipos de tomate cereza y ambientes en caracteres de calidad de fruto:..130
11
Tabla 17. Contenido de sólidos solubles (°Brix) promedio de 10 genotipos de tomate
cereza evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros
componentes principales para genotipos y ambientes: ………………………………….131
Tabla 18. Contenido promedio de vitamina C (mg/100gpf) de 10 genotipos de tomate
cereza evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros
componentes principales para genotipos y ambientes: ………………………………….133
Tabla 19. Contenido promedio de licopeno (µg/gfruto) de 10 genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes
principales para genotipos y ambientes: …………………………………………………136
12
Lista de figuras por capítulo
Capitulo I: EVALUACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE LA CALIDAD DE
FRUTO DEL TOMATE TIPO CEREZA
Figura 1. Dendrograma de agrupamiento en evaluación de la producción y calidad de fruto
en 30 introducciones de tomate tipo cereza : ……………………………………………..70
Capitulo II: EVALUACION DE LA DIVERSIDAD GENETICA DEL TOMATE
CEREZA UTILIZANDO LA TECNICA HIGH RESOLUTION MELTING (SSR-
HRM)
Figura 1. Temperatura Melting (Tm °C) en microsatélites polimórficos para evaluación de
diversidad genética de tomate cereza por medio de la técnica High Resolution Melting
(HRM). ……………………………………………………………………………………85
Figura 2. Evaluación de la diversidad genética del tomate cereza por medio de la técnica
HRM. Dendrograma de 31 introducciones basado en el Coeficiente de Nei-Li.: ……….89
Capitulo III: INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE DE NUEVE GENOTIPOS
DE TOMATE CEREZA EN NUEVE AMBIENTES.
Figura 1. Producción por planta (g/pl) de 10 genotipos de tomate cereza en 9 ambientes
vs Coeficiente de regresión : …………………………………………………………….119
Figura 2. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de los diez genotipos
evaluados en los nueve ambientes para la variable producción por planta:. ……………125
Figura 3. Doble representación gráfica del CP1 en función de la producción por planta
promedio de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes ………….126
Figura 4. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de
tomate cereza evaluados en nueve ambientes para número de frutos por planta: ……….127
Figura 5. Doble representación gráfica del CP1 en función del número de frutos por planta
promedio de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes :…….. …..128
Figura 6. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de
tomate cereza evaluados en nueve ambientes para la variable peso promedio de fruto... 129
13
Figura 7. Doble representación gráfica del CP1 en función del peso promedio de fruto de
diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes. ……………………….130
Figura 8. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de
tomate cereza evaluados en nueve ambientes para contenido de sólidos solubles…… ...132
Figura 9. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido de sólidos
solubles promedio de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes. ..132
Figura 10. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de
tomate cereza evaluados en nueve ambientes para contenido de vitamina C. …………..134
Figura 11. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido de vitamina C
promedio de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes…………. 134
Figura 12. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de
tomate cereza evaluados en nueve ambientes para la variable contenido licopeno. …….136
Figura 13. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido licopeno
promedio de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes…………..137
14
Lista de Anexos
Anexo 1. Metodología resumida de las fases de campo desarrolladas en la evaluación agronómica de las introducciones de tomate cereza capitulo 1…………………………..145
Anexo 2a. Expresión fenotípica de las plantas en la evaluación agronómica de las introducciones de tomate cereza capitulo 1 : …………………………………………….146
Anexo 2b. Expresión fenotípica de las plantas en la evaluación agronómica de las
introducciones de tomate cereza capitulo 1. ……………………………………………..147
Anexo 3. Comparación de técnicas PCR convencional y qPCR (HRM) usadas para análisis
de microsatélites (SSRs). ………………………………………………………………..148
Anexo 4. Diagrama resumido de la metodología utilizada en evaluación de diversidad genética del tomate tipo cereza…………………………………………………………..148
Anexo 5. Evaluación de la diversidad genética del tomate tipo cereza. Curvas Melting arrojadas por los microsatélite SSR47 y SSR26 por medio de la técnica High Resolution
Melting (HRM). ………………………………………………………………………….149
15
RESUMEN
El tomate es originario de la Región Andina de Chile, Bolivia, Perú, Ecuador, Colombia,
incluyendo también las islas Galápagos. Gran parte de la diversidad del tomate se
encuentra en sus formas silvestres, siendo las más importantes Solanum lycopersicum L.
var. cerasiforme y S. pimpinellifolium., por su variabilidad para las características de
calidad del fruto (sabor, aroma, coloración y la textura) y alto contenido de antioxidantes
(vitamina C, licopeno y β-caroteno). Se sabe que la gran mayoría de los genes responsables
de la resistencia a hongos, bacterias, virus y nemátodos han sido derivados de las especies
silvestres del tomate y se considera que, hay un alto potencial comercial en este tipo de
tomates con buen comportamiento en rendimiento y calidad y que pueden ser producidos
con un mínimo de agroinsumos para el control de plagas o enfermedades. El objetivo de
este trabajo fue realizar la evaluación agronómica, molecular y estimar la interacción
genotipo-ambiente de introducciones de tomate tipo cereza, por caracteres de rendimiento
y calidad del fruto en nueve ambientes. La evaluación inicial se llevó a cabo en la granja
Montelindo de la Universidad de Caldas (1010 m sobre el nivel del mar; temperatura
media, 22.8°C; precipitación promedio anual, 2200 mm; humedad relativa, 76%). Se usó
un diseño experimental de látice rectangular 5 x 6, con 30 tratamientos (introducciones) y
un testigo comercial (Sweet Million), 4 repeticiones/tratamiento y 5 plantas/repetición
como unidad experimental. Se utilizaron descriptores sugeridos por el antiguo Instituto
Internacional de Recursos Fitogenéticos, ahora Bioversity International. Los datos fueron
analizados estadísticamente utilizando análisis de varianza y la prueba de promedios de
Duncan a través del programa SAS. Adicionalmente se realizaron análisis de componentes
principales y agrupamiento por dendrograma por medio del procedimiento Princom y
Cluster de SAS (SAS Institute, Cary, NC). Las mismas introducciones fueron sometidas a
evaluación de diversidad genética con 36 marcadores moleculares microsatélites a través
de la técnica High Resolution Melting (HRM) de PCR en tiempo Real (RT-PCR). Esta fase
se llevó a cabo en el Centro de Ingeniería Genética de Plantas (PTRC) de la Universidad de
California. Usando el índice de similitud de Dice-Nei Li y el método de agrupamiento
UPGMA se construyó un el dendrograma de similaridad genética entre los genotipos
evaluados, adicionalemente se empleó el coeficiente de diferenciación genético de Wright
(1978) y un análisis de varianza molecular (AMOVA) para evaluar la existencia de
diferenciación genética entre y dentro de los países de procedencia de las introducciones.
Finalmente se evaluó la interacción genotipo-ambiente de 10 introducciones de tomate
cereza en nueve ambientes. Las 10 introducciones fueron previamente seleccionadas a
través del índice de selección ponderado .j)/Sj]X ijX( [Pj ISi usando las variables
peso promedio de fruto (g/fruto), contenido de sólidos solubles (°Brix) y producción por
planta (kg/pl), con el mismo peso de ponderación (33%) y aplicando una presión de
selección sobre las introducciones con IS>0. Los nueve ambientes estuvieron conformados
por cuatro ambientes artificiales (0 kg/ha, 60 kg/ha, 120 kg/ha y 180 kg/ha de potasio)
16
establecidos en los ambientes naturales Granjas Montelindo (Palestina) y Tesorito
(Manizales); adicionalmente se evalúo el ambiente Granja CEUNP (Palmira). El diseño
experimental fue bloques completos al azar (10 introducciones), con cuatro bloques, la
unidad experimental fue de 5 plantas efectivas por introducción, sembradas a 1.5m entre
surcos por 0.8m entre plantas. Las variables evaluadas fueron: producción por planta (PFT)
(kg/pl), Número de frutos por planta (NFT), peso promedio de fruto (PPF) (g/fruto),
contenido de sólidos solubles (CSS) (°Brix), contenido de vitamina C (mg/100 gpf) (VitC)
y contenido de licopeno (µg/gpf) (LYC). La información se analizó mediante análisis de
varianza individuales por localidad y combinado de los nueve ambientes empleando el
procedimiento GLM de SAS (SAS Institute Cary N.C). La estimación de la estabilidad y
adaptabilidad de los genotipos se realizó a través de las metodologías de Eberhat y Rusell
(1996) y AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis). Seis
componentes principales explicaron el 80.39% de la variabilidad morfológica de las
introducciones evaluadas. Con el índice de similitud de Dice-Nei Li y el método de
agrupamiento UPGMA se diferenciaron las introducciones sin conservar un patrón de
distribución que obedezca a la zona geográfica de procedencia. Se encontró un coeficiente
de diferenciación genética (Fst=0.3474) evidenciando una gran diferenciación genética de
las introducciones; las procedentes de Brasil, Ecuador y Perú fueron las más diversas
genéticamente presentando el 100% de los loci polimórficos. El análisis de varianza
molecular indicó una variación del 11% entre grupos y del 89% dentro de los grupos. La
amplia variabilidad genotípica y fenotípica de las introducciones evaluadas permitió la
selección de introducciones para el mejoramiento genético en tomate por caracteres
asociados a la producción y calidad del fruto y que, por medio de análisis de estabilidad
con los modelos, Eberhart y Russell y AMMI permitió la identificación de los ambientes
semejantes y contrastantes y la discriminación de los genotipos que más contribuyeron a la
interacción. Los ambientes de 180 kg/ha y 120 kg/ha (Tesorito) fueron favorables para la
expresión de los caracteres de producción (PFT, NFT y PPF) asociando genotipos
específicos como Testigo, IAC1621, IAC391 y IAC1688 con producciones por planta
mayores a 1.39 kg/pl; y PAL y M120K ambientes favorables para la expresión del
licopeno que determinaron como genotipos específicos a LA2692, IAC1624 y IAC1688
con contenidos de licopeno de 47 μg/gfruto, 41.09 μg/gfruto y 37.55 μg/gfruto
respectivamente. Lo anterior es útil para la selección de localidades claves de selección y
evaluación en programas de mejoramiento.
17
JUSTIFICACIÓN
El tomate es originario de la Región Andina de Chile, Bolivia, Perú, Ecuador y Colombia.
Gran parte de la diversidad del tomate se encuentra en sus formas silvestres, siendo las más
importantes Solanum lycopersicum L. var. cerasiforme y S. pimpinellifolium., (Vallejo,
1999; Nuez, 1999), por su variabilidad para las características de calidad del fruto (sabor,
aroma, coloración y la textura) y alto contenido de antioxidantes (vitamina C, licopeno y β-
caroteno) (Nuez, 1999). Por su parte, el mercado nacional e internacional es cada vez más
exigente en productos de calidad, libres de contaminantes y alto valor nutritivo.
Generalmente se han priorizado objetivos como el aumento en la producción, resistencia a
patógenos y calidad externa, habiendo sido más descuidada la calidad interna (Nuez,
1999).
La calidad incluye tanto aspectos externos como el tamaño, forma, color, ausencia de
manchas y defectos y uniformidad, como aspectos internos relacionados con el sabor,
aroma, acidez, contenido de sólidos, contenido de vitaminas, color, consistencia de la
pulpa y más recientemente el contenido de compuestos antioxidantes como vitamina C,
licopeno y β-caroteno (Nuez, 1999). La tendencia actual en la mejora genética está
orientada a incorporar cualidades como el color, firmeza, sabor y alto contenido en
carotenoides en los nuevos cultivares comerciales. Todas estas características de calidad,
se encuentran en mayor proporción en los cultivares tradicionales frente a los actuales en
los que ha primado la productividad y las características agronómicas de la planta antes
que la calidad de fruto (Valcárcel, 2009). La adaptación de los tomates cereza proveen una
alta posibilidad de incluirlos en programas de mejoramiento, aprovechando sus valiosas
características en cuanto a la diversidad genética para la elección de parentales, y teniendo
en cuenta su amplia diversidad geográfica (Medina y Lobo, 2001).
En contraste con lo anterior, la caracterización de la biodiversidad de los recursos
fitogenéticos está considerada entre las líneas de investigación estratégicas en el ámbito
mundial debido a que se establece como la base para la solución de los problemas actuales
de los cultivos, la adaptación a los cambios climáticos y el desarrollo de nuevas
alternativas en la producción (Virk et al., 1995). Según Abadie y Berretta (2001), el valor
de las colecciones de recursos fitogenéticos reside en su utilización, las colecciones deben
proveer a los mejoradores de variantes genéticas, genes o genotipos, que les permitan
responder a los nuevos desafíos planteados por los sistemas productivos, siendo para ello
imprescindible conocer las características del germoplasma conservado.
Colombia dispone de introducciones y colectas de tomate cereza que pueden ser utilizadas
en programas de mejoramiento genético, que no han sido evaluados agronómica y
18
molecularmente, por lo que se desconoce cual es su potencial genético útil y su diversidad
genética para ser aprovechable por los programas de mejoramiento genético, además se
busca salvaguardar la biodiversidad representada por las variedades tradicionales y
especies silvestres parientes de los materiales cultivados. La utilización de este recurso está
sujeta a la previa identificación y selección de introducciones con potencial en base a
caracteres de interés. Por lo tanto es necesario someter a evaluación, germoplasma de
tomate tipo cereza para seleccionar genotipos promisorios con base en rendimiento, calidad
de fruto y contenido de antioxidantes, que responda a las exigencias actuales de la
población y de las nuevas tendencias de producción sostenibles.
La pregunta que se pretende responder con este estudio es: ¿Qué tan grande es la
diversidad genética del tomate cereza para caracteres de calidad de fruto y producción para
el consumo en fresco? y ¿Cómo es la interacción genotipo- ambiente para tomates tipo
cereza?
19
MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE DE LA INVESTIGACIÓN
INTRODUCCIÓN
El tomate Solanum lycopersicum L., es la hortaliza más importante en Colombia y en el
mundo. Constituye el 30% de la producción hortícola mundial, con aproximadamente 4,4
millones de hectáreas sembradas y 145.751.507 toneladas de frutos cosechados en el año
2010. En Colombia, la producción de tomate para el mismo año, se reportó en 546.322
toneladas, con un área de 16.227 ha y rendimiento de 33.66 t/ha (FAOSTAT, 2010).
En Colombia se cultiva tomate para consumo fresco y para industria, siendo el primero
más importante desde el punto de vista económico, para su producción, se utilizan
cultivares tipo "chonto" y "milano"; los tipo "chonto" corresponden al 80% de la
producción nacional; y los tipo "milano" representan el restante 20% (Vallejo, 1999). Éste
cultivo presenta diversos problemas como el bajo rendimiento y calidad, carencia de
cultivares nacionales, alta susceptibilidad a insectos plagas, enfermedades y condiciones
adversas de clima y suelo, carencia de tecnologías adecuadas para la producción y el
manejo poscosecha, y altos costos de producción que hacen del mismo una actividad poco
competitiva. Adicionalmente, Colombia depende de la importación de semilla para la
producción de tomate, debiendo importar el 80% de la semilla requerida (Vallejo, 1999).
El mercado nacional e internacional es cada vez más exigente, demandando productos de
calidad libre de contaminantes y exige algo más que buena presentación, abriendo la
posibilidad de aprovechar las variedades tradicionales mediante una adecuada producción
y comercialización, además se salvaguarda la biodiversidad representada en estas, lo cual
concuerda con las nuevas tendencias de producción sostenible (Nuez, 1999). Actualmente,
la búsqueda por calidad interna (nutritiva y organoléptica) es uno de los principales
objetivos del mejoramiento del tomate para mercado en fresco (Roselló et al., 2000). La
clave estaría en comercializar nuevas marcas, que sean garantía de calidad, permitiendo al
consumidor un producto con cierta personalidad organoléptica, cualidades dietéticas,
ausencia de plaguicidas, mejor contenido de antioxidantes entre otros, y podría quedar
satisfecho aún pagando un precio mayor (Nuez, 1999).
La importancia de las variedades de los agricultores y el complejo de los materiales
silvestres han sido ampliamente reconocidos dentro del conjunto de recursos genéticos, los
que han sido definidos como el germoplasma de plantas, animales u otros organismos que
contienen características de valor actual o potencial (Medina y Lobo, 2001). Según Miller
y Tanksley (1990) la mayor parte de la diversidad del tomate se encuentra en sus formas
silvestres, las que presentan variabilidad para las características de calidad del fruto tales
como el sabor, el aroma, la coloración y la textura. Solanum pimpinellifolium: es la especie
silvestre más relacionada con el tomate cultivado, se cruza fácilmente con S. lycopersicum
20
(Rick, 1978) citado por (Esquinas-Alcázar, 1981). S. lycopersicum var. cerasiforme se
considera la forma silvestre del tomate cultivado.
Los recursos fitogenéticos están considerados como una de las bases para dar solución a
los problemas actuales de los cultivos, la adaptación a los cambios climáticos y el
desarrollo de nuevas alternativas en la producción (Virk et al., 1995). La biología
molecular es una herramienta poderosa para realizar estudios de diversidad genética, que
permite un mayor entendimiento de las relaciones entre especies dentro de un mismo
género, acertada clasificación taxonómica y mayor habilidad para identificar especies y
cultivares. Las herramientas proporcionadas por la biología molecular han permitido
ampliar los estudios de diversidad genética por parte de los mejoradores, por lo que es
importante investigar la variación genética de especies silvestres no caracterizadas y
evaluadas (Graham y Mc Nicol, 1995).
La IGA es la expresión genotípica diferencial a través de ambientes, ella existe cuando no
se puede asociar una desviación producida por un ambiente específico a una variable dada,
sin tener en cuenta al genotipo sobre el que ella actúa (Romagosa y Fox, 1993). La
alteración en el comportamiento relativo de los genotipos, en virtud de las diferencias del
ambiente, se denomina interacción genotipo por ambiente (Borém e Vieira, 2005). Los
estudios de adaptabilidad y estabilidad fenotípica, para fines de mejoramiento, se refieren a
la evaluación de la respuesta diferencial de los genotipos a la variación de las condiciones
del ambiente, lo cual hace necesario la evaluación de los genotipos (híbridos o variedades)
en varios ambientes naturales (semestres, localidades) y artificiales (niveles de nutrientes,
condiciones de estrés) con el objeto de corroborar sus ventajas comparativas a nivel de
adaptabilidad y estabilidad fenotípica, antes de su liberación comercial.
La incidencia de la biotecnología en la mejora, en lugar de disminuir la importancia del
germoplasma, lo acrecienta. Dada su importancia es necesario seleccionar el germoplasma
más adecuado, ya que, gran posibilidad de las respuestas a los problemas y necesidades
actuales de la población, se encuentra en la reserva de germoplasma silvestre, de este
modo podemos aprovechar la biotecnología con todas sus herramientas, como apoyo para
la identificación de materiales élite promisorios, que sirvan de alternativa para suplir en
buen porcentaje las exigencias y necesidades de los mercados actuales. La optimización de
los rendimientos y de la calidad sugiere una tendencia hacia una especialización varietal en
función de las regiones agroclimáticas y de la forma de cultivo, implicando el desarrollo de
un espectro amplio de variedades.
IMPORTANCIA DEL TOMATE CEREZA
Actualmente, la búsqueda por calidad interna (nutritiva y organoléptica) es uno de los
principales objetivos del mejoramiento del tomate para mercado en fresco (Roselló et al.,
2000). La calidad incluye tanto aspectos externos como el tamaño, forma, color, ausencia
21
de manchas y defectos, uniformidad y marcas características del tipo (por ejemplo
acostillado), como aspectos internos relacionados con el sabor, aroma, acidez, contenido de
sólidos, contenido de vitaminas y color y consistencia de la pulpa. Hasta el presente se ha
atendido más a la calidad externa que a la interna, pasando aquella a ser sinónimo de
calidad. Si bien la calidad aparente o presentación del producto se ha mejorado en los
nuevos cultivares, en muchos casos se ha producido el fenómeno inverso respecto a la
calidad organoléptica (Nuez, 1999).
El mercado demanda tomates con elevada calidad organoléptica, deseando que los nuevos
cultivares incorporen o se desarrollen a partir del color, firmeza de fruto, sabor, sólidos
solubles (° Brix) y contenido de antioxidantes como vitamina C, licopeno, β-caroteno y
otros en mínimas cantidades, que al parecer ejercen una acción sinérgica para lograr los
efectos positivos que se le atribuyen en la salud, dichos caracteres se encuentran en mayor
proporción en determinadas variedades tradicionales (Válcarcel, 2009; Macua et al., 2008).
Una de las variantes que más éxito ha tenido en los últimos años entre los consumidores ha
sido el tomate cereza, llamado así por su tamaño y forma redonda. El tomate cereza se ha
difundido ampliamente en los mercados para su uso en ensaladas, convirtiéndose de ese
modo en una alternativa interesante para el agricultor (Macua et al., 2008).
A nivel general, el tomate cereza se diferencia de los cultivares tipo "chonto" por los
valores expresados en caracteres de producción como peso promedio de fruto, número de
frutos por racimo, número de flores por racimo y número de racimos por planta; y en
caracteres de calidad de fruto como contenido de sólidos solubles, diámetro de fruto, color
exterior del fruto, contenido vitamina C, licopeno y β-caroteno, en la tabla 1 se presentan
algunas de las diferencias entre estos caracteres de interés agronómico para el tomate
cereza y el tomate chonto.
Tabla 1. Diferencias entre caracteres de interés agronómico en el tomate cereza y el
tomate chonto.
Carácter Tomate cereza Tomate chonto
Peso promedio del fruto 10 a 30 g (2) 60 a > 80 gr(6)
Número de frutos por racimo 15 a 50 (1) 6 a 8 (8)
Número de flores por racimo 12 a 117 (3) 9 a 10(9)
Número de racimos por planta 10 a 13 (4) 8 a 9 (8)
Contenido de sólidos solubles (° Brix) 5.4 a 8.7 (5) 3.4 a 4.3 (7)
Diámetro de fruto (cm) 1 a 3 (2) >4.7 (6)
Color exterior del fruto Rojo intenso (2) Rojo (8)
Vitamina C (mg/100 gpf) > 57 (10) 20 (12)
Licopeno (mg/100 gpf) > 10 (11) 1.82 (13
β-caroteno (µg/g) 3.0 (11) 1.44 (13)
22
Fuente. 1. Infoagro, (2009), 2. Nuez, (1999), 3. Boada y Mejía (2009), 4. Aristizabal (2009), 5. Macua et
al., (2009), 6. www.fao.org, 7. Márquez y Cano (2005), 8. Henao Y Serna (2009), 9. Betancur y Fernández
(2008), 10. Miller and Tanksley (1990), 11. Rodríguez (1999), 12. Jaramillo y Atehortúa (2002). 13. Roselló
et al. (2005).
Actualmente se cultivan las variedades botánicas cerasiforme y S.pimpinellifollium para
obtener el producto conocido como tomate cereza, como resultado de la variabilidad
natural existente, de la gran atracción económica de un cultivo en expansión, de las
distintas zonas y condiciones productivas en países muy diversos, del conocimiento
genético existente y del desarrollo de técnicas biotecnológicas de avanzada, se ha generado
un intenso mejoramiento durante las últimas décadas, resultando cierto número de
cultivares que poseen características apropiadas para fines muy específicos. Algunos
cultivares del tipo cereza o cocktail que se han obtenido para el mercado son: Smoll Fry,
Super Sweet 100, Sweet Cherry y Sweet Chelsa (Azevedo, 2006). La Importancia que la
Unión Europea y Estados Unidos le están asignando a una producción más saludable y
sostenible de alimentos, hace que el desarrollo de iniciativas en torno a la producción
orgánica y al uso sostenible de los recursos fitogenéticos sea un reto para los países en
desarrollo (precisamente los de mayor riqueza biológica), que quieran mejorar su economía
(Cestoni et al., 2001).
Área y volumen de producción.
En España, el tomate orgánico tipo cereza ocupa diez veces menos superficie y alcanza una
cotización diez veces mayor que la del cultivo convencional; presenta rendimientos de 17
t/ha pudiendo aumentar, produciéndolo en invernadero, ya que dependiendo del nivel de
tecnificación de éste, las producciones convencionales oscilan entre 4.44 y 17.54 kg/m2
(Navejas, 2002; Berenguer et al., 2003a; Márquez y Cano, 2005).
En España, el cultivo de tomate cereza ha crecido espectacularmente, sobre todo en la
provincia de granada (España), donde se cultivan 367 de las 576 ha que se estima se
dedican a él en el territorio español peninsular. El volumen exportado a los países de la UE
superó las 30.000 t en el año 2002, de las que más del 50% se destinaron al Reino Unido,
mercado que cada año tiene un aumento importante del consumo importante del consumo
dentro de este segmento del tomate (Berenguer et al., 2003b).
La evolución de las exportaciones en toneladas de tomate cereza de Almería España para
los años 1991 y 1992 fue de 609 toneladas, frente a un total de 51849 toneladas de tomate
de mesa (se estima que el tomate cereza representa el 1.17% de las exportaciones totales de
tomates). Los principales países de destino del tomate cereza en la Comunidad Económica
Europea (CEE) son en su orden Francia, Alemania, Italia, Holanda, Reino Unido, Bélgica
y Portugal (Gómez, SF).
El volumen de producción de productos exóticos y gourmet en España, dentro de los que
se encuentra el tomate cereza fluctúo de 41,935 a 27,454 toneladas desde 1996 hasta
23
mediados de 1999; alcanzando valores de U$41‟653.000 y U$48‟961.000
respectivamente. Adicionalmente conocemos que Las exportaciones hortofrutícolas de
Colombia a dicho mercado (excluyendo el banano) se concentran en frutas frescas,
especialmente frutas exóticas (CCI, 2001).
En México, se estima que hay unas 5.000 hectáreas bajo invernadero (principalmente en
las zonas de Baja California Sur, Guanajuato, Jalisco, estado de México, Sonora y
Yucatán) dedicadas fundamentalmente a la producción de tomate bola, cereza, pepino,
calabaza y melón. Algunos esfuerzos por parte de gobiernos estatales se han dirigido a
grupos sociales bien organizados, como en el caso de Sonora, donde con una inversión de
6 millones de dólares. Se habilitaron invernaderos para producir, empacar y exportar 1.300
toneladas de tomate bola, cereza, pepino europeo y pimiento morrón, beneficiando a más
de 2300 socios, esfuerzos similares, aunque de menor magnitud, se han venido
desarrollando en Hidalgo y otras entidades federativas con mucho éxito a través de apoyos
de gobiernos municipales y del Programa de Alianza para el Campo (Higuera, 2004).
La producción de tomate cereza en México ha venido aumentando fuertemente, para el año
1995 el país reportó una producción de 5761 toneladas, pasando en seis años (año 2001) a
producir 4.96 veces más, generando 28.589 toneladas de tomate cereza y se empieza a
notar el interés en la producción orgánica del mismo producto, con un volumen de
4.487.93 toneladas (Martínez-Carrera et al., 2007). La producción orgánica nacional de
tomate cereza en México en el año 2003, se llevó a cabo en 402 ha con rendimientos
promedios de 3.05 t/ha y con un precio 3.331 veces mayor que el convencional (Márquez
et al., 2006).
El volumen de producción de tomate cereza en México para el año 2004 fue de 54,592
t/año siendo superior al de cacao (43,974 t/año), ajo (47,917 t/año), un poco superior al del
chícharo (53,717 t/año), y un poco inferior al de las hortalizas (62,487 t/año) (Martínez-
Carrera et al., 2007).
En Cuba el tomate cereza Lycopersicon esculentum var. cerasiforme (Dunal) A. Gray
figura con cuatro variedades comerciales. Se ha desarrollado un pequeño número de
nuevos mercados y se están realizando esfuerzos para desarrollar nuevos mercados de
tomate cereza que incluyan 3 variedades locales y una variedad local nueva (FAO, 2008).
Por su lado Argentina reportó exportaciones de 6 toneladas de tomate cereza para el año
1999 (García, 2008).
En Colombia el Ministerio de Agricultura (2008), invirtió $7.500 millones en la
construcción de 11 invernaderos de alta tecnología dirigidos por Corpoica con un área de
38.128 m2, en los departamentos de Cauca, Cundinamarca, La Guajira, Antioquia,
Córdoba, Magdalena y Valle, para producir hortalizas y frutas de alto valor comercial:
espárrago, pimentón de colores, albahaca, cebollín, estragón, lechuga, maíz dulce,
24
calabacín, guisante, tomate cereza, tomate chonto, tomate platino, berenjena, ají dulce,
pepino, fresa y melón (Fernández 2008).
La demanda principal del tomate cereza esta en relación directa con los productos
orgánicos. La demanda de origen latinoamericano, proviene de los mercados de los
EE.UU., Canadá y varios de los países de la Unión Europea, cuyos consumidores están
dispuestos a pagar un sobreprecio por algunos de éstos. Los sobreprecios que pagan los
consumidores de siete países europeos por algunos productos orgánicos como el tomate
cereza van desde el 20% en Alemania hasta un 94% en Finlandia (García, 2008).
Valor de la producción
Las importaciones de tomate cereza o cereza a los Estados Unidos para el periodo de 1999
a 2001 fluctuaron entre 21158 kg y 40479 kg con valores de U$ 28970 y U$ 50222
respectivamente (Cestoni et al., 2001).
El valor de las importaciones estadounidenses de tomate cereza han sido del orden de los
U$ 30.127.000 por un volumen de 31.119 toneladas para el año 2007, siendo el principal
abastecedor México con el 98% del volumen total importado (www.usitc.gov, 2007).
Florida es uno de los estados internos de los EEUU, proveedores de tomate cereza, para el
período de 1990 a 1996, reportó un valor promedio de U$ 610.58 por tonelada frente a un
valor promedio de U$ 556.63 por tonelada para el mismo período en la región de Sinaloa
(uno de los mayores productores de tomate cereza de México), las exportaciones hortícolas
de México a los Estados Unidos, se concentran en los meses de invierno y parte de
primavera, en 1995 se exportó durante los primeros cuatro meses del año (enero–abril) el
71% del valor de jitomate, el 70% del de fresa y el 67% del resto de las hortalizas
(Schwentesius y Gómez, 1997).
Los costos de cultivo de tomate cereza bajo invernadero en España para el cultivar
“Conchita”, alcanzan valores desde los 5,788 euros hasta 11,311 euros/m2 según la época
del año y con producciones de 9,38 y 17,54 kg/m2, con costos de producción promedio en
euros por kilogramo de 0,617 y 0,645 respectivamente (Berenguer et al., 2003a).
El valor unitario de tomate cereza reportado por los principales países exportadores para
los Estados Unidos y la Unión Europea (2007) expresados en U$/t. fueron: México
(1.741), Israel (3.233), Canadá (3.500), República Dominicana (1.529), Holanda (1.556) y
España (1.666) obteniendo un promedio general de U$ 2.204,17/t producida
(www.usitc.gov, 2008).
Países productores
Los principales países productores de tomate y que en los últimos años han incursionado
en el mercado del tomate tipo cereza se detallan con sus respectivas producciones en la
tabla 2. Los países de mayor volumen de exportación de tomate cereza son España y
México, los cuales gracias a su posición geográfica aprovechan los grandes mercados de
25
importación como lo son Alemania, Francia y Reino unido en la Unión Europea, surtidos
por España, y Estados unidos abastecido principalmente por México (Tabla 3).
Tabla 2. Principales países productores de tomate (Producción total de tomate y
producción estimada de tomate cereza en miles de toneladas)
País Producción total de tomate
(Miles t)
Producción estimada de tomate
cereza (Miles t)
China 20.000 ------
Estados Unidos 10.000 117
India 8.000 93.6
Turquía 7.000 81.9
Egipto 7.000 81.9
Italia 6.000 70.2
España 5.000 58.5
Brasil 3.000 35.1
Irán 3.000 35.1
México 2.000 23.4
Fuente: www.fao.org, 2010, modificado por autor.
Tabla 3. Principales puntos de importación y exportación a nivel mundial. (Volúmen
total de tomate (t) y volumen estimado tipo cereza (t)).
Tomate
total (t)
Tomate
cereza (t)
Exportaciones Importaciones
500.000
1millón 5850- 11700
España, México,
Holanda
Alemania, Estados Unidos
(EEUU)
200.000-
500.000 2340- 5850 Ninguno Francia. Reino Unido
100.000-
200.000 1170- 2340
Bélgica, Marruecos,
EEUU, Jordanía.
Holanda, Rusia, Canadá,
Arabia.
30.000-
100.000 351- 1170
Turquía, Italia, Siria,
Francia, Paraguay
Albania, Emiratos Árabes
Unidos, Suecia, Australia,
República Checa, Polonia,
Suiza, Italia, Kuwait.
Menos de
30.000 Menos de 351 El resto del mundo El resto del mundo
Fuente: www.fao.org, 2010 (modificado por autor).
Las mayores tasas de crecimiento en las importaciones de hortalizas de Estados Unidos las
registró Holanda, que exporta principalmente chile bell y tomate tipo cereza de
26
invernadero. Los principales productos de exportación de Canadá a Estados Unidos son
zanahoria, cebolla, chile bell y jitomate (Schwentesius y Gómez, 1997).
La participación de México y la de Florida en los meses de invierno, en los mercados de
Estados Unidos de jitomate, pepino, chile bell y calabacita durante el período de 1980-
1981 a 1995-1996 en los meses de octubre a junio, marcan los meses de mayor
competencia entre ambos oferentes (Schwentesius y Gómez, 1997). Productos como
tomates cereza, mezclas de vegetales orientales, diversos minivegetales y hierbas, así como
pepinos y pimentones de invernadero, entre otros, se producen en California durante
algunos meses y algunos se importan durante el resto del año para extender la oferta,
mientras que en otros esta oferta es sólo estacional (CCI, 2002).
Senegal en el occidente de África, cuenta con un pequeño pero creciente sector exportador
hortícola. Las principales exportaciones a los mercados europeos consisten en: porotos
verdes (5.600 toneladas), tomates cereza (3.400 toneladas), hortalizas exóticas (500
toneladas) y mangos (3.000 toneladas) (Eurepgap, 2004).
Los principales países exportadores de tomate cereza han sido, España, México, Países
Bajos, Jordania, Turquía, Siria, Bélgica, Estados Unidos de América, Marruecos, Canadá y
Francia. Estos 11 países son los que exportan el 85.22% del total mundial exportado que
corresponde a 4,893.94 miles de toneladas para el 2005 (Mincomercio, 2007)
Países importadores
Las importaciones estadounidenses de hortalizas frescas han crecido rápida y
continuamente, registrando un crecimiento del 4.3% anual con un coeficiente de
importación del 14.5% para el año 1995. Los principales abastecedores hortícolas son
México, con una participación promedio de 82.5%; Canadá con el 5.7% y Holanda con el
4.7% (Gutiérrez, 2009). Las importaciones estadounidenses de tomate cereza han
permanecido constantes durante los años 2005 y 2006 con una cantidad de 31.732
toneladas, siendo el principal abastecedor México con el 98% del volumen total importado,
sin embargo Israel, a pesar de su distancia geográfica, proveyó 445 toneladas para el
mismo período, para el año 2007 el volumen declinó en un 12% pasando a un valor de
27.349 toneladas. (www.usitc.gov, 2007 y 2008)
El tomate cereza que importa Alemania es en su mayoría holandés, español, belga e
italiano. El tomate de importación francés es español y la mayoría marroquí. En Reino
Unido, el tomate español representa un mayor porcentaje de las importaciones seguido por
el holandés. Holanda se caracteriza como clásico re-exportador del tomate español. En
cuanto a los productos importados los precios son muy altos en especial los de ciertos
vegetales que son casi de lujo (tomates cereza, calabacines, berenjenas entre otros)
27
(FAOSTAT, 2010).Los principales importadores de tomates, dentro de los que se incluye
el tomate cereza son: Estados Unidos, Canadá, Alemania, Francia, Holanda, Reino Unido y
Bélgica (Tabla 2). El tipo de tomate cereza se está convirtiendo en una hortaliza de
consumo cotidiano que va ganando espacio en los lineales de las grandes superficies, pues
su introducción se está produciendo a un ritmo acelerado (Mincomercio, 2007).
RECURSOS GENÉTICOS DEL TOMATE CEREZA
La caracterización de la biodiversidad de los recursos fitogenéticos está considerada entre
las líneas de investigación estratégicas a nivel mundial debido a que se establece como la
base para la solución de los problemas actuales de los cultivos, la adaptación a los cambios
climáticos y el desarrollo de nuevas alternativas en la producción (Virk et al., 1995).
Actualmente existe una considerable brecha entre el número de materiales conservados en
bancos de germoplasma y el de aquellos de los que se tienen datos de caracterización y
evaluación, estimándose a nivel mundial un 80% de muestras sin datos de caracterización y
un 95% sin datos de evaluación agronómica. El valor de las colecciones de recursos
fitogenéticos reside en la utilización que de ellas se haga, al conocer el valor agronómico
de los materiales, para producir nuevos cultivares, domesticar nuevas especies y desarrollar
nuevos productos, para el beneficio de las actividades productivas (Abadie y Berreta,
2001).
El tomate es una planta dicotiledónea, perteneciente a la familia Solanáceas y al género
Solanum; Solanum lycopersicum L., es la especie cultivada y posee nueve especies
silvestres relacionadas, las cuales son originarias de la Región Andina de Chile, Bolivia,
Perú, Ecuador y Colombia, las formas silvestres de Solanum más promisorias son S.
lycopersicum var. cerasiforme y S. pimpinellifolium (Vallejo, 1999; Nuez 1999). Según
Miller y Tanksley (1990) la mayor parte de la diversidad del tomate se encuentra en sus
formas silvestres, las que presentan variabilidad para las características de calidad del fruto
tales como el sabor, el aroma, la coloración y la textura.
Las plantas de tomate pajarito, se encuentran generalmente en pequeños grupos que
contienen entre 1 y 20 plantas las cuales tienden a la autopolinización pero también se
cruzan ocasionalmente con sus vecinas y con la especie relacionada Lycopersicon
pimpinellifolium (Rick, 1958).
Según Medina y Lobo (2001), el tomate tipo cereza es considerado como el precursor del
tomate de mesa comúnmente cultivado siendo una planta comúnmente cultivada en
antejardines o huertas caseras. Harlan y De Wet (1971, citados por Vallejo, 1999),
reconocieron al tomate y a sus parientes silvestres dentro del género Lycopersicon y
basados en el concepto biológico de especie lo dividieron en tres conjuntos génicos: un
conjunto génico primario (GP1), al cual pertenecen las especies L. esculentum, L.
esculentum var. cerasiforme, L. pimpinellifolium y L. cheesmanie; un conjunto génico
28
secundario (GP2), al cual pertenecen las especies: L. hirsutum, L. parviflorum, L.
chmielewskii, L. pennelli; y un conjunto génico terciario (GP3) al cual pertenecen las
especies: L. peruvianum y L. chilense.
Solanum pimpinellifolium: es la especie silvestre más relacionada con el tomate cultivado.
Es originaria de los Andes peruanos y ecuatorianos, costa del Perú y nororiente de Ecuador
y Perú. Está constituída por plantas anuales o perennes, con pubescencia diminuta. Se
cruza fácilmente con S. lycopersicum (Rick, 1978) citado por (Esquinas-Alcázar, 1981).
Aunque ésta especie es autógama, presenta varios grados de alogamia facultativa, con
diferencias en las distintas regiones. S. lycopersicum var. cerasiforme: se considera la
forma silvestre del tomate cultivado. Sus frutos tienen dos lóculos de forma globosa. Es
originaria de la zona Andina del Ecuador y Perú (Esquinas- Alcázar, 1981).
Las formas silvestres de “tomate cereza”, Lycopersicon esculentum var. cerasiforme, son
originarias del Perú, migraron a través de ecuador, Colombia, Panamá y América Central
hasta llegar a México (Vallejo, 1999; Peralta and Spooner, 2006). La variedad botánica
cerasiforme, llamado tomate pajarito, tomate cereza, de aliño, vagabundo o tipo cereza, es
considerado como el precursor del tomate de mesa comúnmente cultivado, corresponde a
una planta que se puede encontrar en antejardines o huertas caseras (Medina y Lobo,
2001). Recientes estudios han mostrado que las plantas conocidas como „cerasiforme‟ son
una mezcla de tomates silvestres y cultivados en lugar de ser ancestros de los cultivares
actuales (Peralta et al., 2006). Los taxones silvestres S. esculentum var. cerasiforme y S.
pimpinellifolium poseen fruto de menor tamaño y peso que los cultivares comerciales pero
de alta calidad, siendo además de fácil cruzamiento con la variedad domestica (Rick 1979).
Algunos estudios de caracterización y evaluación en tomate cereza
Rodríguez- Burruenzo et al. (2003), evaluaron 59 introducciones procedentes de Norte
América, sembradas en Valencia (España) bajo invernadero caracterizadas por cuatro
atributos del fruto (peso promedio de fruto, color predominante del fruto maduro, tamaño y
forma predominante del fruto) usando los descriptores IPGRI (1996), y encontraron un
alto grado de variación para los caracteres estudiados, varios de ellos, en particular para
color del fruto mostraron un control mono y oligogénico. Sin embargo a pesar del
incuestionable valor de las variedades de América del Norte, la base genética es estrecha.
Cuartero et al. (2000), evaluaron recursos genéticos de Solanum de Andalucía España bajo
invernadero, las variables medidas fueron: Habito de crecimiento, producción/planta (g),
peso promedio de fruto (g), forma del fruto, color del fruto y valoración global. La mayoría
de las introducciones (57/59) fueron de hábito indeterminado, las producciones fueron muy
variables presentando valores entre 467 g/pl hasta 5450 g/pl, en la forma del fruto
predominaron los frutos redondos y ligeramente alargados y en el color de fruto el color
más observado fue el rojo.
29
Lobo y Medina (1994), evaluaron fenotípicamente cultivares latinoamericanos de tomate
con base en un procedimiento multivariado canónico discriminante para 12 características
cuantitativas dentro de las que se encontraban: número de pétalos/ flor, tamaño de fruto,
número de lóculos/fruto, ancho de pericarpio, número de flores/inflorescencia, y contenido
de sólidos soluble en el fruto; dichas variables explicaron el 66% de la variabilidad de los
cultivares evaluados. Nuez (1991), caracterizó 8 introducciones de tomate tipo cereza con
producciones entre 200 y 1417 g/pl y peso de fruto de 3 a 11 g. todos los materiales
evaluados fueron de crecimiento indeterminado y frutos lisos, rojos y redondos.
Medina y Lobo (2001), estudiaron la variabilidad morfológica de 39 caracteres
cualitativos y 11 cuantitativos en 82 introducciones de tomate cereza en el departamento de
Antioquia, encontrando una amplia variabilidad cualitativa y cuantitativa señalando un
gran potencial para realizar mejoramiento de este tipo de tomate o para introgresar genes a
materiales de frutos grandes. Restrepo y Vallejo (2003), evaluaron 25 introducciones de
tomate provenientes de los departamentos del Cauca, Valle del Cauca, Eje Cafetero,
Antioquia, Huila y Santander obteniendo la conformación de tres grupos: el primero
conformado por la var. cerasiforme; el segundo constituido por todas las introducciones de
tomate tipo "chonto" y el tercero, por el tomate tipo "chonto" var. Río Grande. Garzon
(2011), evalúo 36 introducciones de tomate cereza del banco de germoplasma UNAPAL,
encontrando que las introducciones IAC426, LA1314, LA1480, LA1307 y LA1311-1
conformaron el grupo con rendimientos altos y peso promedio de fruto óptimos para ser
usados en los programas de mejoramiento para este tipo de tomate. Las introducciones que
presentaron peso promedio de frutos bajos son las que tienen más contenido de licopeno y
vitamina C, destacándose las introducciones LA 2841, LA 4133, LA 1461, LA 3842 y
Roldanillo.
En cuanto al potencial de uso del germoplasma de las colecciones, es importante identificar
fuentes de resistencia a estreses bióticos y abióticos, alta calidad nutricional y
germoplasma de utilidad para la agricultura ecológica; dirigir los programas de
mejoramiento a la obtención de variedades resistentes a plagas y tolerantes a otros factores;
el acercamiento de los programas de mejora a las demandas reales de los productores, si es
posible, incorporándolos en las parcelas de selección, dado que para la diversificación, una
de las prioridades más importantes es facilitar el acceso de los productores a la diversidad
de los bancos de germoplasma, así como a las variedades obtenidas en los programas de
mejoramiento, adaptadas a las zonas agroecológicas específicas para su aprovechamiento
(FAO, 2008).
30
PARÁMETROS DE CALIDAD DEL TOMATE CEREZA
La calidad incluye tanto aspectos externos como el tamaño, forma, color, ausencia de
manchas y defectos, uniformidad y marcas características del tipo (por ejemplo
acostillado), como aspectos internos relacionados con el sabor, aroma, acidez, contenido de
sólidos, contenido de vitaminas, color y consistencia de la pulpa (Nuez, 1999). Las
características relacionadas con las demandadas por el mercado son: forma, color, tipo de
inflorescencia, peso promedio del fruto (Nuez, 1991).
Color y antioxidantes
En el siglo XIX, tanto los científicos en Inglaterra, como en los Estados Unidos de
América, creían que el tomate causaba cáncer. Finalmente, esta teoría fue descartada y
como consecuencia las propiedades anticancerosas del tomate recientemente han sido
reconocidas, los altos niveles de licopeno y antioxidantes encontrados en el tomate están
muy correlacionados con el descenso en riesgo de canceres en el sistema digestivo, útero,
próstata y páncreas en los seres humanos (Jones, 1999). El color es una de las
características más importantes de la calidad, para el consumidor es un indicador de la
calidad gustativa, el color de los tomates rojos depende básicamente de su contenido de
licopeno y en menor medida del β-caroteno, S. lycopersicum var. cerasiforme, S.
pimpinellifolium y S. cheesmanii podrían ser usados en la mejora de frutos de color rojo
como fuentes de genes para alto contenido en licopeno, además el contenido de β- caroteno
es 3 a 4 veces superior al del tomate rojo normal (Nuez, 1999).
El β- caroteno es un carotenoide presente en los frutos de tomate, el cual tiene una menor
importancia que el licopeno puesto que constituye solamente el 7% del contenido total del
tomate (Bilton et al., 2001). El licopeno pertenece a la familia de antioxidantes llamados
carotenoides, los cuales aportan a ciertas frutas y vegetales sus colores distintivos. Se cree
que los carotenoides tienen una amplia serie de efectos beneficiosos sobre la salud. El
licopeno es un carotenoide que contiene una variedad de compuestos que están
relacionados entre sí, llamados isómeros. Los isómeros comparten una misma fórmula
química, pero tienen diferentes estructuras químicas. En el caso de los tomates, los
diferentes isómeros de licopeno desempeñan una parte importante en los procesos que
determinan el color del fruto (Schwartz, 2010).
Algunos estudios se han enfocado en el rol de los carotenoides y especialmente del
licopeno como el mayor carotenoide en el tomate y en sus productos y su rol en la
prevención de algunas enfermedades como las cardiovasculares y el cáncer, haciendo que
esta especie sea considerada como alimento funcional, el contenido de licopeno varía
significativamente entre las variedades de tomate y es influenciada por el ambiente
(Stamova et al., 1998; Kuti y Konuru, 2005). Los tomates tipo de cereza presentan el
mayor contenido de licopeno; tanto cultivados en campo abierto como en invernadero;
contiene diversos nutrientes y moléculas como, ácido ascórbico, vitamina E, flavonoides,
31
ácidos fenólicos y carotenoides, los dos principales carotenoides en frutos de tomate son
licopeno, que imparte el color rojo del tomate, y β-caroteno, que representa
aproximadamente el 7% del contenido de carotenoides de tomate (Kuti y Konuru, 2005).
El tomate crudo tiene un alto nivel de licopeno, sin embargo, la información sobre los
cambios del contenido de licopeno en el tomate durante la cocción es limitado, el
porcentaje de licopeno retenido en la mezcla de tomate disminuye con el tiempo y la
temperatura, siendo inestable cuando se expone a temperaturas de cocción superiores a 100
◦ C (Mayeaux, 2006, Oikonomakos, 2005.)
Se sabe que el gen hp (high pigment) produce un incremento del 40% en la actividad de la
vitamina A. S. peruvianum reporta doble contenido de vitamina C que el tomate normal,
pero tiene escaso éxito comercial posiblemente por su baja producción (Nuez, 1999). La
especie S. pimpinellifolium reporta altos contenidos de sólidos solubles y contenido de
vitamina C componentes primordiales para la calidad interna del tomate (Roselló et al.,
2000). Factores como los anteriores permiten abrir perspectivas promisorias para el cultivo
del tomate cereza, el cual comienza a ocupar lugar preponderante entre las hortalizas que
se cultivan en el mundo por ser un producto muy apetecido ya que tiene un alto contenido
en vitamina C (superior a 57 mg/100gpf) (Raffo et al., 2003). Estudios sobre características
nutricionales del tomate cereza bajo invernadero reportan que esta especie contiene altos
niveles de antioxidantes (licopenos) y una alta habilidad antioxidante, con niveles de ácido
ascórbico altamente variables pero está dentro de los rangos deseables de vitamina C (50 al
120% de la recomendación diaria que es de 60 mg), adicionalmente provee del 12 al 25%
de la vitamina A diaria recomendada lo que lo hace muy apetecible para el mercado (Raffo
et al., 2003).
Boches and Myers (2007), evaluaron Nueve variedades comerciales de tomate cereza
(testigo cultivar Daniela) para medir la presencia de componentes fenólicos, el licopeno y
la actividad antioxidante, los componentes fenólicos fueron caracterizados como
flavonoides (quercetina, kaempferol y naringenina) y ácidos hidrixicinámicos, los cuales
encontraron que la actividad de los extractos de tomate mostró variación con la variedad de
tomate y los métodos usados para la extracción de los mismos. Los mismos autores
describieron que el licopeno incrementa las propiedades antioxidantes con la presencia de
polifenoles, se considera que los efectos benéficos del tomate pueden ser atribuidos a la
acción sinérgica positiva in vivo entre el licopeno y otros constituyentes tales como la
naringenina. De tal modo que el aislamiento o extracción de componentes individualmente,
no garantiza el mismo efecto benéfico que logra el fruto in vivo.
Stamova et al. (1998), evaluaron 35 líneas de tomate determinado por sus carotenoides
totales, β-caroteno y contenido de licopeno en frutos de tomate cosechados en el estado
rojo full, el contenido de carotenoides fue determinado usando espectrofotometría; la
concentración de carotenoides totales, incluyendo el β-caroteno y licopeno no fue muy alta
32
y fue bastante variable: 2.79 - 8.10 mg/100 gpf para carotenoides totales, 0.24 - 1.26
mg/100 gpf para β-caroteno y para licopeno de 2.10 - 6.95 mg/100 gpf, valores obtenidos
durante dos meses con altas temperaturas (30-40°C), lo cual demuestra que la síntesis de
licopeno se inhibe a temperaturas por encima de 30° C.
Actualmente, la mayoría de los estudios sobre antioxidantes en el tomate están en función
del genotipo, Kedar (2007) evalúo 12 variedades de tomate israelí, la mayor cantidad de
contenido fenólico se encontró en el cv. Israelí 818, seguido por el cv. Tipo cereza 124 BR,
siendo más alto el contenido fenólico de la piel del fruto de tomate que el de la pulpa del
mismo, concluyendo que existe un gran potencial en las variedades tipo cereza para altos
niveles de antioxidantes. En muchos casos al consumir tomate de mesa tipo chonto o
milano se ha elegido retirar la piel del fruto por posibles trazas de agroquímicos, de
acuerdo con Kedar (2007) es precisamente ésta, la que contiene la mayor cantidad de
compuestos fenólicos benéficos para la salud, mientras que los tomates cereza por ser de
origen silvestre, abren la posibilidad de producirlos orgánicamente, evitando retirar la piel
de los frutos y así poder aprovechar sus ventajas antioxidantes. Numerosos estudios han
evaluado el contenido de carotenoides y la expresión genéticas de alta pigmentación en
tomates, el Tomato Genetics Resource Center (TGRC) mantiene introducciones con alelos
(hp: high pigment) hp-1, hp-1w, hp-2 and hp-2j (Jones et al., 2001).
Los nutricionistas recomiendan entre 3 y 7 mg de licopeno al día, lo que supone alrededor
de siete comidas ricas en productos derivados del tomate por semana, debido a que el
licopeno no se encuentra en muchos alimentos, ya se comercializan en Estados Unidos
zumos enriquecidos con este elemento, no obstante, siempre es mejor recurrir a la dieta
como medio para obtener, no sólo el licopeno, sino todos los nutrientes necesarios para el
buen funcionamiento del organismo, dado que no se considera un efecto independiente del
licopeno, sino una acción sinérgica de los diferentes componentes fenólicos, el responsable
de los efectos benéficos en la salud. Nuestro organismo no produce licopeno, por lo que la
dieta es el único medio para obtenerlo, el tomate y sus derivados son sus principales
fuentes, también encontramos licopeno en la sandía, en el pomelo rojo y en la guayaba en
menores cantidades (Rodríguez, 1999).
Sabor y contenido de sólidos solubles
Nuez (1999), en revisión realizada sobre el sabor del tomate describe que: este carácter,
está determinado principalmente por los niveles de azúcares y ácidos, de manera que al
aumentar los niveles de éstos, aumenta también el sabor. Los azúcares glucosa y fructosa
constituyen el 65 % de los sólidos solubles, mientras que el resto está constituido
principalmente por los ácido cítrico y málico, minerales, lípidos y una pléyade de muchos
compuestos a bajas concentraciones. En consecuencia, un aumento en el contenido de
33
sólidos solubles produce también un aumento en el sabor. Éste es un carácter muy
influenciado por el ambiente y existe una relación negativa entre producción y contenido
de sólidos. Los frutos de especies de tomate silvestres tienen excelente balance de sabor,
son muy dulces alcanzando valores de 7,0 a 8,0 °Brix y color rojo atractivo. (Cestoni et al.,
2001).
Poysa, (1991). Evalúo la transferencia de genes “altos sólidos” de S. cheesmanii y S.
Chmieslewskii para tomate y encontró una correlación no significativa entre los niveles de
sólidos con el tamaño del fruto, producción de frutos y precocidad, las líneas evaluadas
presentaron sólidos solubles entre 5.9 y 8.5 °Brix; producción de fruto de 8.2 a 37.4 t/ha y
peso promedio de fruto de 10 a 40 g. Por su parte, Raffo et al. (2003), reportó en tomate
cereza evaluado bajo invernadero valores para sólidos solubles y azucares que fluctúan a
través del ciclo pero siempre dentro de unos rangos altos (6.1 °Brix y 3.6 gr/100 gr
respectivamente). Introducciones de S.pimpinellifolium procedentes de Ecuador y Peru
evaluadas por el grupo de mejoramiento genético vegetal de la Universidad Politecnica de
Valencia (España) COMAV además de tres líneas de tomate (FLA7060, NEMA-R y NE-
1), dos variedades españolas (GEVORA and GUADAJIRA) y un híbrido comercial
(CAMBRIA) usadas como controles, reportaron que algunos de los materiales de S.
pimpinellifolium pueden ser promisorios para incrementar el sabor y el contenido de
vitamina C del tomate; los valores de sólidos solubles (SSC) encontrados (máximo de 13.6
°Brix) son mucho más altos que los determinados en estas especies (9.2° Brix) (Roselló et
al., 2000).
Macua et al. (2009), al evaluar variedades industriales de tomate Cereza, obtuvieron
valores de grados °Brix entre 5.47 y 8.71, igualmente, Márquez y Cano (2005),
encontraron en producción orgánica de tomate cereza bajo invernadero, valores de °brix
entre 7.23 y 7.93, en todos los tratamientos. Osuna (1983), menciona que un valor mayor
o igual a 4°Brix es considerado bueno y que existe una correlación directa entre sólidos
solubles y firmeza, por otro lado existe una elevada correlación negativa entre peso del
fruto y los sólidos solubles (Pratta et al 1996), ya que un mayor peso contiene una mayor
cantidad de agua en el fruto, manteniéndose aproximadamente constante el contenido de
sólidos solubles.
Vida postcosecha
La calidad del fruto aumenta con el tiempo que el fruto está asociado a la planta. Los frutos
separados de la planta en estado verde maduro no alcanzan todo el sabor potencial que
consiguen los frutos cosechados con color externo (Kader et al., 1977 citado por Nuez,
1999). Actualmente existen varios mutantes (t tangerine, – r yellow fresh- gf greenflesh –u
uniform ripening - nor non ripening – Nr never ripe, rin ripening inhibitor) todos alargan
o bloquean el proceso de la maduración, por lo que pueden considerarse de larga vida. Sin
embargo, al afectar de uno u otro modo el sistema etileno/receptor alteran varios procesos
coordinados por el etileno, en general con efectos negativos sobre el valor comercial del
fruto (Nuez, 1999).
34
Lobo et al. (1990), evaluaron la vida postcosecha de S. pimpinellifolium y de hibridos S.
lycopersisum x S. pimpinellifolium en comparación con los cultivares 'Florade' y 'Licato',
los frutos fueron cosechados en estado de madurez fisiológica (verdes); 24 de los 44
genotipos de S. pimpinellifolium y 14 de los 21 híbridos obtenidos S. esculentum x S.
pimpinellifolium tuvieron vida postcosecha por encima de los testigos 'Florade' y 'Licato'.
En la actualidad se observa una deficiencia de calidad en el tomate por la naturaleza de los
nuevos genotipos y/o por la recolección de fruto en un estado excesivamente verde para
prolongar la vida comercial de los mismos. Por esta causa, la vida poscosecha de los frutos
es un carácter altamente apreciado para la comercialización del fruto fresco (Rodríguez-
Burruezo et al., 2003). La principal razón de la pérdida de sabor estriba en que el fruto se
cosecha excesivamente verde, si los frutos se cosechan con color externo rojo no tienen
suficiente vida comercial para permitir su manipulación, embalaje, transporte y venta a
detallistas (Nuez, 1999). Los frutos de especies de tomate silvestres tienen una alta
duración en estante (1 a 5 semanas), conservados a temperaturas de 65 ºF y 85% de
humedad relativa para mantener la calidad (Cestoni et al., 2001).
Otros características distintivas de las especies silvestres
Otros factores distintivos y que dan identidad a especies silvestres como S. lycopersicum
var. cerasiforme y S. pimpinellifolium son: La firmeza del pericarpio que está
estrechamente ligada con la resistencia al transporte, evitando que se pierda la calidad por
daño mecánico, la mayor parte de los cultivares actuales con firmeza del pericarpio,
resistencia a plagas y enfermedades, tolerancia a condiciones de estrés abiótico como la
salinidad, sequía, bajas y altas temperaturas o aumento de factores de calidad como
contenido de materia seca, vitaminas e intensidad de color (Nuez, 1999). Anastasio et al.
(1988), evaluaron siete introducciones de Solanum por tolerancia a sales tales como S.
peruvianum (PER1200); S. pimpinellifolium (PIM 836 y PIM 845); S. lycopersicum var.
cerasiforme (MEX 113, CER 798 y CER 2022) y S. pennellii (PEN 759), y dos
cerasiformes comerciales (CER 2022 y CER 798). CER 798 presentó una alta tasa de
mortalidad, mientras que la accesión S. pimpinellifolium (PIM 836) mostró altos valores
de supervivencia y buen desarrollo y crecimiento a la baja salinidad.
Según Rick, hasta 1987 se habían detectado en especies silvestres de cultivos comerciales
de tomate resistencias para 30 enfermedades diferentes del tomate cultivado y, de éstas, 16
resistencias habían sido incorporadas en cultivares comerciales (Rick, 1987). La mejora
genética por medio del empleo de materiales potenciales con resistencia a patógenos, evita
la depreciación del producto y tiene la ventaja adicional de reducir altamente el empleo de
agroquímicos, contra lo que existe ya una gran sensibilidad por parte de los consumidores
y una reglamentación cada vez más estricta como lo son las Global-GAP. Para muchos,
agricultura biológica es sinónimo de calidad. En la lucha contra las plagas y enfermedades
35
aún no se han desarrollado cultivares eficaces que eviten el empleo de plaguicidas, es en
este preciso espacio en el que se pueden hacer propuestas innovadoras en relación con el
mejoramiento genético y la bioprospección a través de materiales silvestres, el reto es aún
más grande cuando hablamos del cultivo del tomate, uno de los mayores demandantes de
plaguicidas del mundo junto al cultivo de la papa (Solanum spp).
PARÁMETROS DE PRODUCCIÓN
Número y tamaño de racimos
El número de racimos, el número de flores por racimo, el porcentaje de flores cuajadas por
racimo y el peso medio del fruto son componentes de la producción en el tomate (Nuez,
1999). Rodríguez et al., (2005), encontraron en promedio 11 racimos por planta en
materiales de tomate silvestre var. cerasiforme. Carrasco (1996) evalúo la producción de
tomate cereza bajo invernadero, obteniendo en 6 racimos cosechados en un período de dos
meses, 120 frutos/planta, es decir, aproximadamente 2.000 g/pl, correspondientes a 10
kg/m2. Rodríguez (2007), evalúo tomate de ramillete (cereza) var. cerasiforme,
encontrando que el número de racimos clasificados según su estado, el tratamiento TI con
salvado y paja fue ligeramente superior con 5,47 racimos totales, seguido de los
tratamientos T3 (plástico) y T2 (paja), con 5,14 y 4,89 racimos respectivamente. Sin
embargo, el análisis de varianza no arrojó diferencias significativas. Lobo y Medina
(1994), evaluaron la variabilidad morfológica del tomate pajarito var. cesasiforme, para la
variable tamaño de racimo encontraron un intervalo de 4 a 20 flores por racimo.
Número, tamaño de frutos y producción.
El tomate tipo cereza, tiene plantas vigorosas de crecimiento indeterminado, frutos de
pequeño tamaño y de piel fina, los cuales se agrupan en ramilletes de 15 a más de 50
frutos, sabor dulce y agradable (Infoagro, 2009). El tomate cereza incluye el grupo de
tomates entre 20 y 50 g/fruto. La comercialización de algunas introducciones es posible,
cuando presentan alta producción y buenas características de calidad (Nuez, 1991). Los
frutos de especies de tomate silvestres tienen peso de 12 -18 g/fruto, diámetro de 1-3 cm.
(Cestoni et al., 2001). Rizzo (1998), menciona que el tomate cereza var. cerasiforme, se
caracteriza por ser una planta de crecimiento indeterminado, generalmente vigorosa y con
un número de frutos por racimo muy variable oscilando entre 15 y más de 50. La
delegación de la Comunidad Europea ha propuesto estabilizar un diámetro máximo de 30
mm para los tomates tipo cereza, la cual indica que los límites máximos superiores, con un
ajuste de 40 a 45 mm es para otro tipo de tomates (www.fao.org, 2006).
Rodríguez (2007), reportó valores de 132, 108 y 116 frutos/planta para los tratamientos
evaluados de tomate comercial var cerasiforme bajo invernadero, para la variable tamaño
de los frutos encontró un promedio de 26,5 mm, rendimientos entre 2.60 kg/pl y 3.35 kg/pl.
Macua et al. (2009), encontraron rendimientos entre 66 t/ha y 103 t/ha en variedades de
36
tomate cereza comerciales, con peso de 17 g/fruto, para la variedad llamada “Pizzaiolo”.
Márquez y Cano (2005), encontraron en condiciones bajo invernadero con producción
orgánica de tomate cereza, en el tratamiento testigo (arena con fertirrigación) un
rendimiento de 95 t/ha, con peso 16.30 g/fruto. Por otro lado Trani et al. (2003), al evaluar
la productividad y calidad de cuatro genotipos de tomate tipo cereza, encontraron que el
valor promedio de fruto para el genotipo 15B fue de 13.3 g. Alonso et al. (2005), en
híbridos de tomate cereza variedad “Conchita” obtuvo peso promedio de fruto de 19.2g y
producción de 2742.6 g/pl.
Márquez et al. (2006), en diferentes sustratos para producción orgánica de tomate cereza
encontraron rendimientos de 78 t/ha en el tratamiento testigo con fertilización inorgánica.
Pratta et al. (1996), encontraron que los frutos de los materiales silvestres frente a mutantes
de tomate evaluados, presentaron forma esférica (H/D (altura/diámetro) más próximo a
uno) a diferencia de los cultivares „Platense‟, „Tommy‟ y los híbridos dentro la variedad
doméstica, en los que la altura del fruto es menor que el diámetro. Stertz et al. (2005),
encontraron diámetro de fruto de 2,4 cm y una longitud de 2,7cm en plantas de tomate
cereza evaluados en tres sistemas de producción diferentes.
Padua, et al., (2002), evaluaron la producción de tomate cereza en una densidad de 16.000
plantas/ha, encontrando valores de 2,06 kg/planta y un peso medio de fruto de 16,6
gramos. En otros estudios se reportan 14 g/fruto y producciones por planta de 1,5 kg
(Azevedo y Melo, 2001); 5,5 kg/planta y 8,3 g/fruto, (Carvaho et al., 2002). Respecto al
peso medio del fruto Macua et al., (2009), encontraron en variedades de cereza cultivados
valores promedio de frutos en gramos así: variedad “Pizzaiolo” (17g), “ISI-447655” (15g) ,
“Tamburino” (6,5g) y “Ovalino” (13g).
Fernández et al. (2008), proponen una clasificación del tomate de acuerdo al tamaño y
peso de frutos reportados en la siguiente tabla (4) así:
Tabla 4. Clasificación de frutos por de tomate cereza por diámetro y peso.
Clase Diámetro (mm) Peso (g)
Gigante >35 >20
Grande 30 – 35 15 – 20
Medio 25 – 30 10 – 15
Pequeño < 25- 30 <5-10
37
CARACTERIZACIÓN MOLECULAR
En general, el desarrollo de la biología molecular ha sido de gran aporte en estudios de
diversidad genética, ya que ha dado como resultado un mayor entendimiento de las
relaciones entre especies dentro de un mismo género, acertada clasificación taxonómica y
mayor habilidad para identificar especies y cultivares. Estas técnicas también permiten
entender y utilizar mejor la diversidad genética por parte de los mejoradores por lo que es
importante investigar la variación genética de poblaciones silvestres no caracterizadas y
evaluadas (Graham and Mc Nicol, 1995)
El mejoramiento convencional de las plantas cultivadas, está basado en la selección de los
genotipos deseables, a partir de la variación genética disponible y la manipulación de todos
los rasgos de interés en un individuo, para desarrollar una variedad comercial, ésta
variación en plantas ha sido estudiada tradicionalmente por análisis de caracteres
morfológicos o bioquímicos (Peteira et al., 2001). En comparación con los marcadores
morfológicos, los marcadores de ADN ofrecen ventajas respecto al número mayor de loci
detectados y mapeados, obvia la expresión del fenotipo y permite analizar las plantas en
cualquier estado de desarrollo (Prabhu et al., 1997). Actualmente se cuenta con un amplio
rango de caracteres que permiten distinguir entre individuos cercanamente relacionados.
Características fenotípicas clásicas, como rasgos morfológicos son todavía muy útiles, los
marcadores basados en el ADN permiten una comparación directa del material genético de
dos o más individuos evitando la influencia del ambiente en la expresión de un gen
(Azofeifa-Delgado, 2006; Newbury and Ford-Lloyd, 1993).
Los microsatélites como marcadores genéticos se utilizan en muchas plantas cultivadas.
Los marcadores moleculares SSRs-microsatélites, son regiones de secuencias pequeñas (2
a 10 pares de bases) repetidas, arregladas en serie, han sido los marcadores elegidos para
llevar a cabo diferentes estudios de tomate en los últimos años. El principal criterio para
que sean utilizados como marcadores moleculares, es que son altamente polimórficos, son
codominantes y están uniformemente distribuidos en todo el genoma (Azofeifa-Delgado,
2006). Diferencias genotípicas detectados por marcadores moleculares pueden también ser
utilizadas para la identificación de cultivares y protección de los derechos de obtentor de
propiedad intelectual de los mejoradores de plantas (García-Martínez et al., 2006).
En estudios de genética poblacional, es una de las áreas, en donde los microsatélites han
sido más ampliamente utilizados, ya que permiten estimar los niveles de variabilidad
genética dentro de los grupos y analizar las relaciones genéticas existentes entre las
mismas (Aranguren-Méndez et al., 2005). Los primeros estudios con microsatélites en
tomate se hicieron para comprobar su capacidad en la identificación de cultivares de
tomate consiguiendo diferenciar 15 cultivares antiguos. Se comprobó además la mayor
capacidad para detectar polimorfismos de los microsatélites frente a los RAPD y se puso
38
de manifiesto la distinta capacidad de generar polimorfismo de distintos loci microsatélites,
destacando (GATA)4 por su elevada capacidad de detectar polimorfismos (Revisión de
Domingos, 2003). Recientemente, se ha establecido una base de datos de microsatélites,
con más de 500 variedades de tomate, que posibilita y facilita la identificación varietal con
este tipo de marcadores (Bredemeijer et al., 2002).
Los SSRs son útiles como marcadores moleculares debido a que su desarrollo es poco
costoso (si se cuenta con bases genómicas) y a su funcionalidad para evaluar la diversidad
natural en colecciones de germoplasma. Recientemente se han desarrollado 609
marcadores SSRs por el SGN (Solanum Genome Network, 2011) y ensayado sobre
Solanum lycopersicum y Solanum pennellii (Kwon et al., 2009).
Algunos estudios de evaluación de diversidad genética en tomate silvestre.
Una población de 144 lineas autofecundadas recombinantes (plantas F7) fueron
desarrolladas a partir de un cruce de una línea élite de tomate para mercado en fresco (S.
lycopersicum) y una línea de tomate cereza (S. lycopersicum var. cerasiforme) con buenas
características químicas y de aroma, de 126 marcadores RAPDs evaluados, 48 de ellos
presentaron al menos una banda polimórfica, los cuales al ser mapeados para 9 grupos de
ligamiento, aparecieron principalmente localizados alrededor de las regiones centroméricas
(Saliba et al., 1998).
Spooner et al. (2005), realizaron inferencia filogenética en especies silvestres de tomate
(Solanum) con caracteres morfológicos y marcadores moleculares tipo AFLPs, con el fin
de examinar las relaciones entre dichas especies, demostrando que las poblaciones
peruvianas del norte y del sur de S. peruvianum son de distinta naturaleza y sugieren que es
necesario revisar su taxonomía y que Solanum ochranthum esta soportada como una
especie silvestre pariente de los tomates cultivados. Peteira et al. (2001), analizaron la
variabilidad genética existente en 34 genotipos de tomate y especies silvestres relacionadas
en cuba por medio de marcadores moleculars tipo RAPDs, y encontraron un agrupamiento
que corresponde con las relaciones de parentesco existentes entre las introducciones
analizadas y con las actuales clasificaciones filogenéticas sobre la base de la taxonomía
clásica y los orígenes del cultivo.
Restrepo y Vallejo, (2003) evaluaron nueve microsatélites, logrando estandarizar
condiciones de amplificación para seis de ellos, de los cuales, tres presentaron alelos
polimórficos, los loci de microsatélites monomórficos fueron: LELE25, LELEUZIP y
LEWIPIG, los loci con alelos polimórficos fueron: LEMDDNa, LE20592 y LE21085 los
cuales amplificaron en 27 de las 31 introducciones evaluadas con siete alelos para los tres
microsatélites.
García-Martinez et al. (2006) seleccionaron 19 microsatélites (SSR) y 7 combinaciones de
cebadores para marcadores tipo (AFLP) con el fin de caracterizar 48 cultivares de tomate
39
tradicionales, del sudeste de España, los principales tipos de cultivares evaluados fueron:
Solanum lycopersicum L. 'Muchamiel', 'De la pera' y 'Moruno', encontrando que una sola
huella genética se podría obtener mediante una combinación de algunos marcadores de
SSR y AFLP de los cultivares de tomate más estrechamente relacionados. El mejor grupo
obtenido fue el de los cultivares Solanum L. 'Muchamiel' que fue observado con los
marcadores de SSR, mientras que la agrupación de cultivares de tomate "De la pera”
lograron mejores resultados con los marcadores tipo AFLPs. Sin embargo, ambos tipos de
marcadores agruparon adecuadamente los cultivares de los principales tipos, confirmando
la utilidad de Marcadores SSR y AFLP para la identificación de los cultivares tradicionales
de tomate.
Actualmente existen 211,655 secuencias tipo EST disponibles en el Solanaceae Genome
Network (SGN, http://soldb.cit.cornell.edu), de las cuales 163,113 corresponden a tomate
y a sus parientes relacionados, 6771 berenjena, 37,565 papa, and 4226 a petunia); De los
ESTs disponibles para el tomate, 1025 han sido seleccionados como set de marcadores
ortólogos conservados (COS) (Fulton et al., 2001).
ESTABILIDAD Y ADAPTABILIDAD
En sistemas de producción intervienen las condiciones del ambiente (clima y suelo) y el
cultivo, en las cuales, el hombre tiene la capacidad de modificar el entorno con prácticas de
manejo agronómico, lo que determina la expresión del potencial genético del cultivo. Es
función del mejorador, la búsqueda permanente de genotipos de excelentes condiciones de
adaptabilidad y estabilidad, sin embargo, cada vez encuentra un reto mayor, dado que por
efecto de la interacción con el ambiente, las variedades sembradas manifiestan una
respuesta de desempeño relativo y puede ocurrir que ciertas condiciones ambientales y de
manejo que son favorables para algunas, representen limitación para otras.
Definiciones básicas en interacción genotipo ambiente
Se puede hablar de adaptación en el contexto de la variación espacial de la expresión de un
genotipo y de estabilidad para la variación en un lugar dado, a través de los años o bajo
distintas prácticas de cultivo, en ambos casos puede referirse a las dos dimensiones de
manera conjunta, por ser expresiones del mismo fenómeno (Romagosa y Fox, 1993).
Heinrich et al. (1983), definen la estabilidad de un carácter como la habilidad del genotipo
para evitar fluctuaciones sustanciales en el rasgo sobre un rango de condiciones
ambientales. Según Baena et al. (1991), en la estabilidad de un material se considera el
comportamiento de éste en un mismo sitio pero probado en diferente tiempo, lo que se
evalúa es el efecto de las condiciones climáticas cambiantes de un semestre a otro (en el
trópico, especialmente la precipitación). Otros autores definen la estabilidad en dos
sentidos (Becker, 1981; Romagosa y Fox 1993): El primero, en el cual un mismo genotipo
40
mantiene un rendimiento constante en diferentes ambientes, denominada estabilidad
biológica; el segundo, en el que un genotipo rinde de manera relativa de acuerdo con el
potencial de los ambientes evaluados, denominado estabilidad agronómica. Otro concepto
importante desarrollado por Yang y Kang, (2003), consideran homólogamente la
estabilidad estática y dinámica, para estabilidad biológica y agronómica respectivamente.
La adaptabilidad de un genotipo o una población de genotipos, es la propiedad o habilidad
que permite la alteración de las normas de adaptación en respuesta a distintas presiones de
selección (Simmonds, 1979, citado por Damba, 2008). Se diferencian: Adaptación
específica de un genotipo o de una población a un ambiente limitado y; adaptación general
de un genotipo o de una población, como la capacidad de adaptarse a una variedad de
ambientes (Anniccharico, 2002).
El fenotipo se refiere a la expresión de un carácter individual perceptible, el cual es
dependiente del genotipo y del ambiente (Yang y Kang, 2003). El genotipo se refiere a un
compuesto genético individual un gen o genes, que son transmitidos de padres a hijos.
(Yang y Kang, 2003), determina el potencial para el desarrollo de cada individuo (Allard,
1999). El genotipo corresponde generalmente a un cultivar, genéticamente homogéneo, por
ejemplo una línea pura; o heterogéneo, por ejemplo una población de polinización abierta,
en lugar de la composición genética de un individuo (Grando y Ceccarelli, 2009).
Ambiente es la suma de todas las condiciones que afectan el crecimiento y desarrollo de un
individuo (Yang y Kang, 2003), que no son de origen genético (Borém e Vieira, 2005). El
ambiente agrupa el conjunto de clima, suelo, aspectos bióticos y condiciones de
administración del cultivo en una determinada localidad-año (anuales) o combinación de
ciclos cultivo-sitio (perennes) (Romagosa y Fox, 1993). El grupo de ambientes
relacionados con año-localidad se les denomina macroambientes, constituidos a su vez por
microambientes, este último relacionado con los factores que afectan a la planta
propiamente (Vega, 1988).
Interacción Genotipo x Ambiente (IGA)
La IGA es la expresión genotípica diferencial a través de ambientes, ella existe cuando no
se puede asociar una desviación producida por un ambiente específico a una variable dada,
sin tener en cuenta al genotipo sobre el que ella actúa, (Romagosa y Fox, 1993). La
alteración en el comportamiento relativo de los genotipos, en virtud de las diferencias del
ambiente, se denomina interacción genotipo por ambiente (Borém e Vieira, 2005).
En general un genotipo puede ser expresado como sigue, si la interacción entre genotipo y
ambiente no es importante o es ignorada: F=G+A (Yan y Kang, 2003). La interacción
genotipo x ambiente, se dice que ocurre cuando cultivares diferentes o genotipos
41
responden de manera diferente a diversos ambientes (Baker, 1988; Vallejo y Estrada,
2002).
Tres situaciones pueden expresar la ocurrencia de IGA (Baker, 1988; Vallejo et al., 2010):
El ambiente promueve la misma alteración de los genotipos, la clasificación de
estos no cambia de un ambiente a otro.
El ambiente promueve variación en el comportamiento de los genotipos, pero no
existe cambio en la clasificación.
La variación en el comportamiento de los genotipos, como respuesta al ambiente,
incluye cambio de clasificación.
La IGA es importante sólo cuando causa cambios significantes en clasificación de
genotipos en diferentes ambientes (Baker 1988; Yan y Kang, 2003), las interacciones
cualitativas complican la selección e identificación de los mejores genotipos, cuando no se
cruzan, no es posible la recomendación para ambientes específicos (Baker, 1988). Para que
la IGA sea detectada vía procedimientos estadísticos, debe haber al menos dos genotipos
diferentes o cultivares evaluados en al menos dos ambientes diferentes. El modelo básico
que incluya la IGA es: F=G+A+GA (Yan y Kang, 2003). Las mayores IGA se espera que
ocurran cuando exista: 1. Amplia variación de genotipos, ya sea por caracteres
morfológicos que confieran resistencia a uno o más estreses y 2. Amplia variación entre
ambientes por incidencia a esos mismos estreses (Annicchiarico, 2002).
Para eliminar el problema de muestras asociadas con variación interanual, deberían
realizarse ensayos repetidos durante varios ciclos de cultivo. Sin embargo para ahorrar
tiempo, los mejoradores optan por sustituir variación temporal por variación espacial, un
mejorador definiría a largo plazo el ambiente objetivo, usando rendimientos relativos
ordenados de una combinación de genotipos de referencia sembrados por varios años. Es
necesario sembrar los genotipos de referencia en cada prueba de selección, de manera que
pueda determinarse la proximidad de la combinación específica localidad-año a largo plazo
en términos de la interacción G*A (Romagosa y Fox, 1993).
Una mayor estabilidad está asociada a mezclas genéticas heterogéneas más que a
poblaciones homogéneas, de lo anterior se considera que a mayor variabilidad genética de
una especie, mayor estabilidad sobre el ambiente (Eberhart y Russell, 1966; Allard y
Bradshaw, 1964), lo que algunos autores definen como amortiguamiento poblacional, en
contraposición del amotiguamiento individual (Allard y Bradshaw, 1964).
La acumulación de tolerancias a un número de estreses es la clave para adaptación amplia
y consecuentemente, la selección en diferentes ambientes, es la mejor vía para seleccionar
genotipos estables (Romagosa y Fox 1993). La principal conclusión de estudios realizados
42
por Grando y Ceccarelli, (2009), es que el mejoramiento para ambientes de estrés es
posible, esto puede lograrse aprovechando las ventajas de la variabilidad temporal de los
ambientes, que permite la exposición de los mismos cultivares a las combinaciones
variables de tensiones en un período corto. Se plantea la situación de si los programas de
mejoramiento de cultivos basados en selección bajo altos insumos, posibilita la generación
del tipo correcto de germoplasma para una agricultura sostenible (Ceccarelli et al., 1992).
El mérito de cualquier estrategia depende de la gama de ambientes evaluados y de la
definición del “ambiente de estrés”, lo cual define la selección directa en este tipo de
ambiente, cuando su expresión de rendimiento potencial es mucho menor (Ceccarelli,
1989).
Como evaluar la interacción genotipo ambiente?
Los estudios de adaptabilidad y estabilidad fenotípica, para fines de mejoramiento, se
refieren a la evaluación de la respuesta diferencial de los genotipos a la variación de las
condiciones del ambiente. La mayoría de los métodos utiliza las técnicas de la regresión,
midiendo un determinado carácter, por ejemplo productividad, en relación con un índice
ambiental. La diferencia en los métodos se da por el modelo de regresión utilizado, por la
forma de interpretación de los parámetros del modelo y la manera de estimar el índice
ambiental (Damba, 2008).
Índice de Lin y Bins, constituye una medida única de superioridad del comportamiento de
un individuo, se define como el cuadrado medio de la distancia entre la respuesta de un
genotipo y el genotipo de máxima respuesta en un ambiente dado (Lin y Bins, 1988). El
índice posibilita la identificación de genotipos de mejor comportamiento en los diferentes
ambientes de evaluación.
En una secuencia de análisis estadísticos, desde anavas simples hasta modelos mixtos,
generales e individuales por localidad, se determina si existen diferencias entre localidades,
entre años por localidad, entre genotipos y entre las diferentes interacciones. Para los
análisis combinados, se establecen ciertas condiciones de los efectos, los cuales pueden ser
aleatorios o fijos de acuerdo con los objetivos que se determinen en el programa de
mejoramiento.
En el caso del genotipo, se considera aleatorio si lo deseable en la estrategia de
mejoramiento es estimar los componentes de varianza, parámetros genéticos, ganancia
genética esperada, etc., para lo cual los genotipos deben ser representativos de una base
genética relevante. Por el contrario, se considera fijo si el énfasis es su evaluación en
pruebas de rendimiento para selección o recomendación (Annicchiarico, 2002).
43
A manera de ejemplo la tabla 5 muestra las fuentes en un modelo que explora con mayor
énfasis al genotipo y sus interacciones, la obtención de la significancia para el caso de los
factores con efectos fijos, se realiza con base en la razón entre los cuadrados medios del
factor y los cuadrados medios de las interacciones, mientras la prueba de significancia de
los factores con efectos aleatorios se obtiene por la razón entre el cuadrado medio del
factor y el cuadrado medio de su correspondiente error.
Tabla 5. Estructura del análisis de varianza para datos combinados de e ambientes, a años
y g genotipos
Fuente de Variación Grados de Libertad
Estación Error A (Repetición (Ambiente)) Año Año x Ambiente Error B (Año x Repetición
(Ambiente))
Genotipo Genotipo x Ambiente Genotipo x Año Genotipo x Año x Ambiente Error C
El modelo que se aplica es el siguiente:
=
, (Vega, 1988).
En donde:
= es la variable medida del i-ésimo genotipo en el k-ésimo ambiente en el h-ésimo
año de la j-ésima repetición
= es la media de la población tomada sobre todos los ambientes.
= efecto del k-ésimo ambiente.
= efecto de la j-ésima repetición dentro del k-ésimo ambiente.
= efecto del h-ésimo año.
44
= efecto de la interacción año h en el k-ésimo ambiente.
= efecto de la interacción del h-ésimo año con la j-ésima repetición dentro
del k-ésimo ambiente.
= efecto del i-ésimo genotipo.
= efecto de la interacción del i-ésimo genotipo con el k-ésimo ambiente.
= efecto de la interacción del i-ésimo genotipo con el h-ésimo año.
= efecto de la interacción del i-ésimo genotipo con el h-ésimo año y con el k-
ésimo ambiente.
= error experimental.
Modelo de Eberhart y Russell 1966
Eberhart y Russell (1966) Propusieron un modelo de regresión lineal para el estudio de la
adaptabilidad fenotípica de cultivares ampliamente utilizado, en este tipo de estudios, en
todo el mundo. En este modelo, además del promedio general y del coeficiente de
regresión linear de cada genotipo, fue también considerado como parámetro de estabilidad
la varianza de los desvíos de la regresión de cada genotipo. Este tipo de análisis fue
clasificado por Becker (1981) como de estabilidad en el sentido agronómico. Los
parámetros para el estudio de la estabilidad son definidos por el modelo:
Yij = μi + βiΙj + δij + εij
Donde:
Yij = promedio del genotipo i en el ambiente j.
μi = media del genotipo i en todos los ambientes.
βi = coeficiente de regresión que mide la respuesta del genotipo i a la variación ambiental.
Ιj = índice ambiental.
δij = desvío de la regresión del genotipo i en el ambiente j.
εij = desviación de la regresión de la variedad y el ambiente. El índice ambiental, en cada
ambiente, es calculado por el desvío del promedio de todos los genotipos en ese ambiente,
en relación con el promedio general: Ιj = Yj – Y.
De acuerdo con los autores, un genotipo estable es aquel para el cual se obtiene un
coeficiente de regresión igual a la unidad (bi = 1) y una mínima desviación de la línea de
regresión (S2di=0). Valores del coeficiente bi mayores que la unidad, indican que el
correspondiente genotipo responde bien a ambientes favorables, pero su comportamiento
45
es pobre en ambientes desfavorables. Por el contrario, si el valor de bi es menor que la
unidad, indica que tal genotipo se comporta bien en ambientes desfavorables. Los
parámetros bi y S2di por lo tanto, pueden servir para caracterizar la adaptabilidad de las
variedades aún con las limitantes que hemos mencionado (Tabla 6).
Tabla 6. Significado de los parámetros de estabilidad obtenidos por la metodología de
Eberhart y Russell.
Coeficiente de
regresión (bi)
Cuadrado medio de
la desviación de la
regresión (Sdi
2
)
Significado
>1 = 0 Mejor comportamiento en ambiente
favorable, desviación deseable
>1 > 0 Mejor comportamiento en ambiente
favorable, desviación indeseable
=1 = 0 Buen comportamiento en todos los
ambientes, desviación deseable
= 1 > 0 Buen comportamiento en todos los
ambientes, desviación indeseable
< 1 = 0 Mejor respuesta en ambientes desfavorables
desviación deseable
< 1 > 0 Mejor respuesta en ambientes desfavorables,
desviación indeseable
Modelo de efectos aditivos principales y análisis de la interacción multiplicativa
(AMMI)
Esta metodología utiliza el análisis de componetnes principales, el cual simplifica los datos
para explicar en pocas componentes la mayor información de las variables. Su utilidad se
extiende a la caracterización de ambientes como clasificación de variedades por estabilidad
de rendimiento (Okuno et al., 1971, citados por González 2001). Williams et al., 2010,
encontraron que en el ACP los valores de los ejes describen los patrones de respuesta de
los genotipos, por medio de un índice de sensibilidad. Los valores positivos describen los
genotipos con mejor comportamiento en ambientes de alto rendimiento, y lo contrario
ocurre con los puntajes negativos. Un valor de cero o próximo a éste corresponde a un
genotipo con sensibilidad media. Según Yang y Kang (2003), la mejor localidad puede ser
la que disponga de altos valores del componente principal uno (CP1) y pequeños valores
de componente principal dos (CP2). En este mismo sentido Crossa et al. (1991), expresan
46
que aquellas localidades con valores CP1 cercanos a cero tienen poca interacción y baja
discriminación de genotipos.
AMMI proporciona estimaciones más precisas de los rendimientos de genotipos en las
ubicaciones de las medias a través de repeticiones (Gauch Jr., 1992). Esta precisión facilita
la formación, por análisis clúster, de grupos más coherentes de genotipos y localidades
para la interpretación biológica de las interacciones que se han producido con medias sin
ajustar (Crossa et al., 1991). AMMI extrae los efectos principales del genotipo y el
ambiente, luego utiliza ACP para explicar el patrón en la interacción G*A, o matriz
residual. Zobel et al., 1991, citados por Romagosa y Fox, (1993), proporcionaron una
escala para registros de ACP los cuales permiten la estimación de los términos de la
interacción G*A, en el modelo, a partir de la suma de cuadrados y el cálculo de la
proporción de la variabilidad, se obtienen los “scores” para genotipos y ambientes para
utilizarlos luego en la prueba de Gollob, la cual permite determinar la significancia de cada
uno de los términos AMMI, y la diagramación del biplot (Hernández y Crossa, 2000).
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OBJETIVOS
Objetivo General: Realizar un estudio de evaluación agronómica y molecular en
tomate cereza, que sirva de guía para la selección de genotipos promisorios por
rendimiento y calidad del fruto en diferentes ambientes.
Objetivos Específicos:
1. Evaluar germoplasma de tomate tipo cereza para conocer su comportamiento
agronómico y de calidad de fruto, esperando seleccionar genotipos promisorios en 30
introducciones de tomate tipo cereza del banco de germoplasma UNAPAL
(Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira), que sirvan para el mejoramiento
del tomate cultivado y del tomate cereza comercial.
2. Estudiar la diversidad genética del tomate tipo cereza y la estructura poblacional según
país de procedencia de 30 introducciones por medio de marcadores tipo microsatélites
(SSRs).
3. Seleccionar introducciones promisorias usando un índice de selección ponderado
tomando como base las variables peso promedio de fruto (g/fruto), contenido de
sólidos solubles (°brix) y producción por planta (g/pl).
4. Estimar la interacción genotipo-ambiente para 6 caracteres de interés agronómicos en
tomate, a saber: producción / planta (kg/pl), número de frutos / planta, peso promedio /
fruto (g), Contenido de sólidos solubles (° Brix), Contenido de Vitamina C
(mg/100gpf) y Contenido de licopeno (µg/ gpf) aplicando los métodos propuestos por
Eberhart y Russell, 1966 y el modelo AMMI 1996 (modelo con efectos principales
aditivos y de interacción multiplicativos).
56
Capitulo I
EVALUACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y DE LA CALIDAD DE
FRUTO DEL TOMATE TIPO CEREZA
EVALUATION OF PRODUCTION AND FRUIT QUALITY OF CHERRY
TOMATO
Resumen. La mayor diversidad genética del tomate (Solanum lycopersicum L.) en
términos de características de calidad del fruto como sabor, aroma, coloración y contenidos
de licopeno y β-caroteno se encuentra en especies silvestres. Este estudio evaluó las
características agronómicas y de calidad del fruto de 30 introducciones de tomate cereza
provenientes del banco de germoplasma de la Universidad Nacional de Colombia–Sede
Palmira en ensayos realizados en la granja Montelindo de la Universidad de Caldas (1010
m sobre el nivel del mar; temperatura media, 22.8°C; precipitación promedio anual, 2200
mm; humedad relativa, 76%). Se usó un diseño experimental de látice rectangular 5 x 6,
con 30 tratamientos (introducciones) y un testigo comercial (Sweet Million), 4
repeticiones/tratamiento y 5 plantas/repetición como unidad experimental. Se utilizaron
descriptores sugeridos por el antiguo Instituto Internacional de Recursos Fitogenéticos,
ahora Bioversity International. Los datos fueron analizados estadísticamente utilizando
análisis de varianza y la prueba de promedios de Duncan a través del programa SAS.
Adicionalmente se realizaron análisis de componentes principales y agrupamiento por
dendrograma por medio del procedimiento Princom y Cluster de SAS (SAS Institute, Cary,
NC). Seis componentes principales explicaron el 80.39% de la variabilidad morfológica de
las introducciones evaluadas. Los materiales más promisorios en términos de peso
promedio de fruto, producción por planta, rendimiento y contenidos de sólidos solubles,
vitamina C y licopeno fueron IAC1624, IAC391, IAC3652, LA2131, IAC424, IAC1621,
IAC426, LA1480 y IAC1688. La amplia variabilidad fenotípica de las introducciones
evaluadas favorece la posibilidad de selección y mejoramiento genético en tomate por
caracteres asociados a la producción y calidad del fruto.
Palabras clave: Solanum lycopersicum var. cerasiforme, licopeno, variabilidad fenotípica,
Colombia.
Abstract. The greatest genetic diversity of tomato (Solanum lycopersicum L.) in terms of
fruit quality characteristics such as flavor, aroma, color, and lycopene and β-carotene
contents is found in wild species. This study evaluated the agronomic characteristics and
fruit quality of 30 cherry tomato introductions of the germplasm bank of the National
University of Colombia–Palmira campus in trials conducted at the Montelindo
experimental farm of the University of Caldas (1010 m above sea level, average
temperature 22.8 °C, average annual rainfall 2200 mm, 76% relative humidity). A 5 x 6
57
rectangular lattice experimental design was used with 30 treatments (introductions) and a
commercial control (Sweet Million), 4 replicates/treatment, and 5 plants/replicate as
experimental unit. The descriptors used were those suggested by the former International
Plant Genetic Resources Institute, now Bioversity International. Data were statistically
analyzed by ANOVA and Duncan‟s means test using the SAS program. In addition,
principal component and cluster dendrogram analyses using the SAS Princom and Cluster
procedure (SAS Institute, Cary, NC) were performed. Six principal components accounted
for 80.39% of the morphological variability of the introductions evaluated. The most
promising materials in terms of average fruit weight, yield per plant and per hectare, and
soluble solids, vitamin C, and lycopene contents were IAC1624, IAC391, IAC3652,
LA2131, IAC424, IAC1621, IAC426, LA1480, and IAC1688. The broad phenotypic
variability observed in the evaluated introductions favors the potential selection and
breeding of tomato for traits associated with fruit production and quality.
Key words: Solanum lycopersicum var. cerasiforme, lycopene, phenotypic variability,
Colombia.
INTRODUCCIÓN
El tomate Solanum lycopersicum L., es la hortaliza más importante en Colombia y en el
mundo. Constituye el 30% de la producción hortícola mundial, con aproximadamente 4,4
millones de hectáreas sembradas y 145.751.507 toneladas de frutos cosechados en el año
2010. En Colombia, la producción de tomate para el mismo año, se reportó en 546.322
toneladas, con un área de 16.227 ha y rendimiento de 33.66 t/ha (FAOSTAT, 2010);
representa una de las principales fuentes de vitaminas, minerales y fibra importantes para
la salud y la nutrición humana (Razdan and Matoo, 2007), contiene diversos nutrientes y
moléculas como, ácido ascórbico, vitamina E, flavonoides, ácidos fenólicos y carotenoides
(Kuti and Konuru, 2005). Es la principal fuente de licopeno para el hombre (Candelas-
Cadillo et al., 2008). La mayoría de los cultivares comerciales de tomate cereza son
híbridos F1. Los tomates cereza se han enfocado en características como resistencia a
enfermedades, abscisión del fruto, sólidos solubles, tamaño del fruto, textura, sabor,
pigmentación y post-cosecha (Kwon et al., 2009).
Según Miller and Tanksley (1990), la mayor parte de la diversidad del tomate se encuentra
en sus parientes silvestres, presentando variabilidad genética para características de calidad
del fruto como sabor, aroma, color y textura, con un alto contenido de vitamina C (superior
a 57 mg/100gpf.). Algunas de ellas se reportan como promisorias para el mercado por su
alto contenido de antioxidantes como el licopeno (superior a 10 mg/100gpf) (Nuez, 1999).
La tendencia actual en la mejora genética está orientada a incorporar cualidades como el
color, firmeza, sabor y alto contenido en carotenoides en los nuevos cultivares comerciales.
Todas estas características de calidad, se encuentran en mayor proporción en los cultivares
tradicionales frente a los actuales en los que ha primado la productividad y las
características agronómicas de la planta antes que la calidad de fruto (Valcárcel, 2009). La
58
adaptación de los tomates cereza proveen una alta posibilidad de incluirlos en programas
de mejoramiento, aprovechando sus valiosas características en cuanto a la diversidad
genética para la elección de parentales, y teniendo en cuenta su amplia diversidad
geográfica (Medina y Lobo, 2001).
La caracterización de la biodiversidad de los recursos fitogenéticos está considerada entre
las líneas de investigación estratégicas en el ámbito mundial debido a que se establecen las
bases para la solución de los problemas actuales de los cultivos, la adaptación a los
cambios climáticos y el desarrollo de nuevas alternativas tales como la producción y la
calidad (Virk et al., 1995). Según Abadie y Berretta (2001), el valor de las colecciones de
recursos filogenéticos reside en su utilización. Las colecciones deben proveer a los
mejoradores de variantes genéticas, genes o genotipos, que les permitan responder a los
nuevos desafíos planteados por los sistemas productivos, siendo para ello imprescindible
conocer las características del germoplasma conservado.
Las especies silvestres relacionadas al tomate son originarias de la región andina de Chile,
Bolivia, Perú, Ecuador y Colombia (Nuez, 1999). Las formas silvestres de Solanum más
promisorias son S. lycopersicum var. cerasiforme y S.pimpinellifolium (Vallejo, 1999).
Algunos estudios han mostrado que algunos de los tomates conocidos como „cerasiformes‟
son resultado de la hibridación de tomates silvestres y cultivados en lugar de ser ancestros
de los cultivares actuales (Peralta et al., 2006). Algunas de las variedades comerciales de
tomate cereza más representativas del mercado son: Brillantino, Marasca, Ovalino,
Tamburino, To1251 y Sweet million que reportan rendimientos entre 54.27 y 87.73 t/ha
(Macua et al., 2008). Los tomates tipo cereza generalmente son de hábito determinado,
semi-determinado o indeterminado; racimos largos con muchos frutos, de color y sabor
muy intensos; resistentes a enfermedades y presentan tolerancia a alta humedad relativa (>
80%) (Nuez, 1999). Presentan un alto valor nutritivo por su alta concentración vitamina C
(superior a 57 mg/100gpf); el número de frutos por racimo es muy variable, oscilando
entre 15 y 50; los frutos son generalmente redondos y con un peso entre 10 y 30 gramos
(Nuez, 1999). Poseen altos contenidos de licopeno, superior a 10 mg/100gpf (Medina y
Lobo, 2001). S. lycopersicum var. cerasiforme y S. pimpinellifolium podrían ser usados
como fuente de genes para el incremento del contenido de licopeno en especies con menos
contenido (Nuez, 1999). (Medina y Lobo, 2001) estudiaron la variabilidad morfológica
de 39 caracteres cualitativos y 11 cuantitativos en 82 introducciones de tomate cereza en el
departamento de Antioquia, encontrando una amplia variabilidad cualitativa y cuantitativa
señalando un gran potencial para realizar mejoramiento de este tipo de tomate o para
introgresar genes a materiales de frutos grandes. Restrepo y Vallejo (2003), evaluaron 25
introducciones de tomate provenientes de los departamentos del Cauca, Valle del Cauca,
Eje Cafetero, Antioquia, Huila y Santander obteniendo la conformación de tres grupos: el
primero conformado por la var. cerasiforme; el segundo constituido por todas las
introducciones de tomate tipo "chonto" y el tercero, por el tomate tipo "chonto" var. Río
Grande. Garzon (2011), evalúo 36 introducciones de tomate cereza del banco de
germoplasma UNAPAL, encontrando que las introducciones IAC426, LA1314, LA1480,
59
LA1307 y LA1311-1 conformaron el grupo con rendimientos altos y peso promedio de
fruto óptimos para ser usados en los programas de mejoramiento para este tipo de tomate.
Las introducciones que presentaron peso promedio de frutos bajos son las que tienen más
contenido de licopeno y vitamina C, destacándose las introducciones LA 2841, LA 4133,
LA 1461, LA 3842 y Roldanillo. Actualmente, la búsqueda de calidad interna (nutritiva y
organoléptica) es uno de los principales objetivos del mejoramiento del tomate para
mercado en fresco (Roselló et al., 2000). Los frutos de especies silvestres del tomate como
S. pimpinellifolium, tienen excelente balance de sabor, 7,0 a 8,0 º Brix, color rojo atractivo
(Cestoni et al., 2001) y altos contenidos vitamina C, componentes primordiales para la
calidad interna del tomate (Roselló et al., 2000).
Colombia dispone de introducciones y colectas de tomate cereza que pueden ser utilizadas
en programas de mejoramiento genético. Sin embargo, la utilización de este recurso está
sujeta a la caracterización y evaluación agronómica. El objetivo de esta investigación fue
evaluar el germoplasma de tomate tipo cereza para conocer su comportamiento
agronómico y de calidad de fruto, esperando seleccionar genotipos promisorios en 30
introducciones de tomate tipo cereza del banco de germoplasma UNAPAL (Universidad
Nacional de Colombia Sede Palmira), que sirvan para el mejoramiento del tomate
cultivado y del tomate cereza comercial.
METODOLOGIA
Localización
La evaluación se llevó a cabo en la granja Montelindo de la Universidad de Caldas,
localizada en la región de Santágueda a 1030 m.s.n.m. (bosque húmedo tropical), en la
rivera oriental del río Cauca, municipio de Palestina (Caldas), con temperatura promedio
de 23° C, humedad relativa de 75%, radiación solar año de 2049 horas y régimen de lluvias
de 2000 a 2225 mm. El material vegetal estuvo constituido por 30 introducciones (sin
reporte de caracterización) del banco de germoplasma UNAPAL de la Universidad
Nacional sede Palmira, en aras de ser incluidos en programas de mejoramiento del tomate
cultivado. Dentro de los materiales comerciales de mejor posicionamiento en el mercado
de los tomates tipo cereza y con adaptabilidad para la zona de estudio, se eligió como
testigo el tomate cereza Sweet million (Tabla 1). Las condiciones de suelo fueron: textura
franco- arenosa, ricos en materia orgánica (7.91%), profundos (60 cm.), bien drenados y
con pH 5,4 (Boada et al., 2010).
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza para evaluación de la producción y la
calidad del fruto
N° Introducción Descripción N° Introducción Descripción
1 *IAC391 Tomate red cereza 16 LA1546 Tomate cereza
2 IAC420 Tomate cereja 17 LA1705 Tomate cereza
60
3 IAC421 T.cereja Alemão
Vermelho
18 LA2076 Tomate cereza
4 IAC424 Tomate cereja 19 LA1334 Tomate cereza
5 IAC426 Tomate cereja Juliet 20 LA2131 Tomate cereza
6 IAC445 Tomate cereja Jundiai 21 LA168 Tomate cereza
7 IAC1621 Tomate cereja aleman 12 22 LA2640 Tomate cereza
8 IAC1624 Tomate cereja 23 LA2692 Tomate cereza
9 IAC1685 Tomate cereja 11B 24 LA2710 Tomate cereza
10 IAC1688 Tomate “Lili” cereja 25 LA2845 Tomate cereza
11 IAC1622 Tomate cereza 26 LA3139 Tomate cereza
12 IAC1686 Tomate cereza 27 LA3652 Tomate cereza
13 IAC412 Tomate cereza 28 LA1455 Tomate cereza
14 IAC416 Tomate cereza 29 LA1428 S.pimpinelifollium
15 **LA 1480 Tomate cereza 30 LA 3158 S.pimpinelifollium
31 Testigo Tomate cereza comercial Sweet million
*IAC: Introducciones procedentes del Instituto Agronómico de Campinas, Campinas, Brasil.
**LA: Introducciones procedentes del Tomato Genetics Resources Center (TGRC), Universidad de
California- Davis.
Las introducciones fueron sembradas el 1 de julio de 2010 en bandejas de 72 lóculos con
sustrato tipo turba grado 3. El trasplante se realizó el 28 de julio de 2010, cuando las
plántulas alcanzaron 4 hojas verdaderas (Jaramillo et al., 2007). El diseño experimental fue
látice rectangular 5X6 (30 introducciones), con dos replicaciones/bloque principal, la
unidad experimental fue de 5 plantas por introducción, sembradas a 1.5 m entre surcos por
0.8 m entre plantas y 2 m entre bloques. El manejo agronómico fue el comercial para
cultivos de tomate definido por Jaramillo et al. (2007), sólo que al definir la arquitectura de
la planta se dejaron tres ejes/planta permitiendo que las introducciones por ser de tipo
silvestre expresaran su potencial en las variables de producción evaluadas; para el control
de arvenses se utilizó acolchado plástico tipo blanco- negro de 0.8m de ancho, calibre 1.2.
Una vez que los frutos alcanzaron la madurez total (65 días después de trasplante), se
procedió a su cosecha de acuerdo con el comportamiento de cada introducción hasta que
las plantas completaron 10 pases de cosecha el 10 de diciembre de 2010 (1 pase/semana).
Variables evaluadas
La medición de los caracteres se realizó usando la metodología sugerida por el Bioversity
International (1996) (antes IPGRI). Todas las observaciones del fruto se hicieron en el
61
segundo racimo por introducción por repetición, en la etapa de plena madurez. Los
caracteres evaluados fueron los siguientes: Número de flores/racimo (NFLR), número de
frutos/racimo (NFR), número de racimos/planta (NRP), número de frutos totales (NFT),
peso promedio del fruto (PPF), producción/planta (g/pl) (PDN), contenido de licopeno
(µg/ml) (LYC), contenido de vitamina C (g/100g pf) (VitC), ácidez del fruto (AF) y
contenido sólidos solubles (°Brix) (CSS). La metodología resumida a través de figuras se
muestra en el anexo 1.
El licopeno se extrajo en una mezcla compuesta por acetona-n-hexano (4:6) y se centrifugó
a 5000 rpm durante 5 min a 4°C. Posteriormente, la densidad óptica de los sobrenadantes
se midió espectrofotométricamente a unas longitudes de onda de 663, 645, 505 y 453 nm,
usando la mezcla de acetona-n-hexano como blanco (Rosales, 2008). La concentración de
licopeno se cuantificó usando la ecuación propuesta por Nagata y Yamashita (1992)
citados por Rosales, (2008) de la siguiente forma:
[licopeno] (µg/mL) = - 0.0458 A663 + 0.204A645 + 0.372A505 - 0.0806A453
La acidez del fruto y vitamina C fueron medidas a partir de muestras de zumo de 10 mL de
jugo, compuesto de por diez frutos del segundo racimo por introducción repetición. Los 10
mL fueron diluídos en 100 ml de agua destilada por titulación con NaOH 0.1 N hasta un
pH de 8.2, expresando el resultado en % de ácido cítrico para el caso de acidez del fruto y
titulada con solución de yodo 0.1N hasta notar cambio de color para el caso de la vitamina
C (IPGRI, 1996). Finalmente el contenido de sólidos solubles fue medido a través de un
refractómetro marca Hanna Instruments con escala de 0.2 °Brix.
Análisis univariado de la información
Análisis de la información de la evaluación agronómica. Se realizó análisis de varianza
mediante el procedimiento GLM de SAS (SAS Institute Cary N.C), para determinar la
ocurrencia de diferencias significativas entre introducciones para el conjunto de variables
cuantitativas evaluadas. Se hizo comparación de medias a través de prueba de partición de
promedios ó test de Duncan (P < 0,05).
Análisis de componentes principales y dendograma
Finalmente, se realizó análisis de componentes principales y de clasificación conjunta de
descriptores cualitativos y cuantitativos, a partir de la matriz de treinta introducciones con
los promedios de las variables previamente obtenidas. Se utilizó el procedimiento Comprin
y Cluster de SAS (SAS Institute Cary N.C). Se empleó el criterio de afectación de Ward
(SAS Institute Cary N.C) para la obtención del dendograma.
62
RESULTADOS Y DISCUSION
Variables de producción
Se encontraron diferencias significativas (P<0.05) entre las introducciones para las
variables número de flores por racimo (NFLR) y número de frutos por racimo (NFR). Se
reporta una relación directa en el 80% de las introducciones entre el número de flores y el
número de frutos por racimo donde a mayor número de flores es mayor el número frutos.
Sin embargo los porcentajes de cuajamiento más altos (entre el 70 y el 85%) se presentaron
dentro de las introducciones que arrojaron el menor número de flores y frutos (LA2710,
LA2845, LA168 y LA3139) (Tabla 2). Las introducciones IAC421, IAC1688, IAC424 e
IAC1621 arrojaron promedios superiores a 20 flores y a 10 frutos/racimo (P < 0.05). Ocho
introducciones obtuvieron valores por encima del promedio general que fue 7.40
frutos/racimo, mientras que las introducciones LA2710, IAC1686, IAC2640 y IAC1622
mostraron valores por debajo de 4.50 frutos/racimo (Tabla 2). Lobo y Medina (1994), al
evaluar la variabilidad morfológica del tomate pajarito Solanum lycopersicon var.
cerasiforme, encontraron un intervalo de 4 a 20 flores por racimo. Una estimación del
peso de racimo (g) por introducción (datos no publicados) indicó que, los valores más altos
dependieron en primer lugar del peso promedio de fruto y en segundo lugar del número de
frutos por racimo, por consiguiente, una planta balanceada entre estas dos variables,
proyecta una producción competitiva comparada con los materiales comerciales.
El número de racimos por planta a tres ejes (NRP), alcanzado en cinco meses de cutivo
(trasplante a fin de cosecha), presentó diferencias significativas (P<0.05). La introducción
LA1428 alcanzó el valor más alto con 40.90 racimos/planta con una confiabildiad del 95%,
seguida por las introducciones LA3139, LA2710, LA2692, IAC420, LA3158 y IAC445
con valores entre 32 y 34 racimos sin diferencia estadistica entre ellas. Las introducciones
con los valores más bajos alcanzados fueron IAC416, LA2131, IAC1686 y IAC1622 con
promedios de 13.10, 12.80, 8.70 y 5.60 racimos por planta sin diferencia estadística entre
ellas. Rodríguez et al. (2005), encontraron 11 racimos por planta en materiales de tomate
silvestre var. cerasiforme, siendo superior el promedio encontrado en este estudio (23.25
racimos/planta). Rodríguez (2007), al evaluar tomate tipo cereza (Solanum lycopersicon
esculentum var. cerasiforme) a un eje, encontró 5.47 racimos totales en el tratamiento TI
(salvado y paja), seguido de los tratamientos T3 (plástico) y T2 (paja), con 5.14 y 4.89
racimos respectivamente, sin diferencias significativas.
El número total de frutos (NFT) y el peso promedio de frutos (PPF), presentaron
diferencias significativas (P<0.05) (Tabla 2). Se encontraron 14 introducciones con valores
superiores al promedio general (96.1 frutos/planta), a pesar que el testigo presentó uno de
los valores más altos para el número total de frutos/planta (119.8), al tiempo, reportó el
mayor porcentaje de pérdidas (77%) (P<0.05). Las introducciones LA1428, IAC1480,
IAC424, LA1546, LA1455, IAC420 y IAC426 mantuvieron una relación directa de alta
63
cantidad de frutos buenos respecto a los frutos totales cosechados por planta, mientras que
los valores de pérdidas o de frutos descartados estuvieron por debajo del 30% (P<0.05).
Con una confiabilidad del 95%, el peso promedio de fruto (PPF) fue de 14.3 g/fruto.
Macua et al., (2009), reportaron valores de 17 gramos para peso promedio de frutos de en
la variedad tipo cereza “Pizzaiolo”, mientras que otras variedades comerciales evaluadas
oscilaron entre 6.5 y 13 g/fruto. Márquez y Cano (2005), en condiciones de invernadero
encontraron un peso de 16.3 g/fruto; por otro lado, Trani et al., (2003), encontraron valores
13.3 g/fruto en tomates comerciales de la var. cerasiforme. El tratamiento testigo (Sweet
million), obtuvo valores similares y se ubicó en el décimolugar con un valor promedio de
17g/fruto (P<0.05). El 42% de las introducciones presentaron valores entre 15.3 g y 37.2
g/fruto (P<0.05) y el restante 58% por debajo del promedio con valores entre 13.6 g y 3
g/fruto (P<0.05). Cestoni et al., (2001) describen que los frutos de especies de tomate
silvestres tienen peso de 12 -18 g/fruto; por su lado Macua et al., (2009), reportaron para
variedades de cereza cultivadas, valores promedio de fruto así: variedad “Pizzaiolo” (17g),
“ISI-447655” (15g) , “Tamburino” (6.5g) y “Ovalino” (13g), mientras que en este estudio,
las introducciones con los valores más altos en su orden de mayor a menor fueron:
LA2640, IAC391, IAC1624, LA2845, LA2131, IAC416 y IAC412 con valores de 37.2 g,
26.5 g, 24.1 g, 23.9 g, 22.4 g, 22.3 g y 21.6 g respectivamente, (P<0.05) en contraste con
las introducciones de valores por debajo de los 5g/fruto que fueron: LA1428, LA1455,
LA1546 y LA3158 sin diferencia estadística (Tabla 2).
Para la variable producción/planta (PDN), las introducciones con los rendimientos más
altos sin diferencia estadística fueron: LA426 con 2039.90 g/pl y 17 t/ha e IAC1624 que
produjo 1937.30 g/pl y 16,14 t/ha; el testigo presentó una producción de 2054.60 g/pl y
17,12 t/ha, y a su vez obtuvo la mayor cantidad de frutos dañados con un valor de 1570 g
y 13 t/ha (datos no publicados); en contraste, la introducción LA3158 obtuvo la producción
más baja 277.40 g/pl y 2,31 t/ha con diferencias significativas (P < 0.05) (Tabla 2). Macua
et al., (2006) evaluaron nueve variedades de tomate cereza bajo invernadero, con
rendimiento promedio de 85,78 t/ha; en otras variedades de tomate cereza encontraron
valores entre 66 t/ha y 103,68 t/ha (Macua et al., 2008). Uresti et al. (2007), obtuvieron
rendimientos de 30.1 t/ha con densidad de población de 25,650 pl/ha en tomate
hidropónico. Márquez y Cano (2005), en condiciones bajo invernadero y producción
orgánica de tomate cereza, encontraron en el tratamiento testigo (arena - fertirrigación) un
rendimiento de 95 t/ha; por su lado, Márquez et al., (2006), con diferentes sustratos
orgánicos en tomate cereza reportaron rendimientos de 78 t/ha en el tratamiento testigo con
fertilización inorgánica. Los valores máximos alcanzados en este estudio fueron 17.12 t/ha
para el testigo (Sweet million), seguido por 17 t/ha y 16.14 t/ha para las introducciones
IAC426 y IAC1624 respectivamente, con densidades de población de 8,333 plantas/ha y
producidas a libre exposición (Tabla 2); esto sugiere que, sistemas controlados
(invernadero y fertirrigación) con densidades de población comerciales (entre 16,000 y
64
26,650 pl/ha), podrían incrementar la producción por planta (g) y el rendimiento (t/ha),
permitiendo una producción más sostenible.
Padua, et al., (2002), en producción de tomate cereza bajo densidad de 16,000 plantas/ha,
encontraron valores de 2,060 g/pl; otros estudios reportan producciones de 1,500 g/pl
(Azevedo y Melo, 2001), valores similares se alcanzaron en el tratamiento testigo y las
introducciones IAC426 e IAC1624 sin diferencia estadística (Tabla 2). La expresión
fenotípica de las plantas en campo se muestran en el anexo 2ª y 2b.
Tabla 2. Prueba de partición de promedios Duncan para las variables de producción
en treinta introducciones de tomate tipo cereza.
INTRO NFLR NFR NRP NFT PPF (g) PDN (g/pl) RTO (t/ha)
Testigo 54.10 a 34.00 a 21.30 e 119.80 ei 17.00 eg 2054.60 a 17.12 a
IAC426 21.30 d 7.50 ef 27.70 d 141.60 cf 16.00 eh 2039.90 a 17.00 a
IAC1624 8.20 e 5.50 fh 30.80 c 80.00 kj 24.10 bc 1937.30 a 16.14 a
LA1480 10.90 e 8.30 de 17.50 fg 157.90 bc 10.80 ik 1704.90 b 14.21 b
IAC391 8.10 e 5.90 eh 27.40 d 62.10 kl 26.50 b 1643.70 bc 13.70 bc
IAC1688 32.60 b 12.50 c 21.80 e 133.40 cg 12.90 gj 1642.00 bc 13.68 bc
LA3652 8.70 e 5.30 fh 31.00 c 83.80 kj 18.80 df 1574.00 bd 13.12 bd
IAC1621 23.70 c 9.80 d 26.50 d 108.20 gj 13.60 gi 1432.90 cd 11.94 cd
IAC424 35.00 b 9.90 d 26.30 d 175.60 b 9.80 il 1421.00 cd 11.84 cd
LA2692 7.90 e 5.20 fh 33.40 bc 94.00 ij 16.30 eh 1420.60 cd 11.84 cd
LA2131 8.70 e 5.80 eh 12.80 i 82.50 kj 22.40 cd 1369.20 d 11.41 d
IAC421 35.40 b 16.40 b 26.30 d 145.30 ce 10.50 ik 1348.70 d 11.24 d
LA2076 7.20 e 5.40 fh 17.30 fg 103.90 hj 12.70 hj 1314.70 d 10.96 d
LA2845 6.40 e 4.70 gh 25.90 d 42.00 ln 23.90 bc 1032.30 e 8.60 e
LA1705 9.60 e 5.90 eh 16.20 gh 81.40 kj 12.60 hj 1013.90 e 8.45 e
LA1428 7.50 e 6.40 eg 40.90 a 201.70 a 4.80 mo 979.60 ef 8.16 ef
IAC445 7.60 e 5.30 fh 31.90 bc 84.70 kj 12.20 hj 958.70 ef 7.99 ef
IAC420 10.90 e 7.50 ef 33.10 bc 161.30 bc 5.90 lo 887.30 eg 7.39 eg
IAC1686 27.30 c 3.70 h 8.70 j 80.50 kj 12.70 hj 878.00 eh 7.32 eh
LA2640 6.50 e 3.60 h 19.70 ef 22.20 mn 37.20 a 817.80 eh 6.81 eh
65
LA168 6.40 e 5.10 fh 16.80 g 99.00 hj 8.70 jm 814.20 eh 6.78 eh
IAC412 8.20 e 6.00 eh 25.80 d 34.70 ln 21.60 cd 739.60 fi 6.16 fi
IAC1685 9.80 e 7.00 eg 17.60 fg 49.10 lm 15.30 fh 629.20 gj 5.24 gj
LA2710 5.60 e 4.50 gh 33.50 bc 59.60 kl 10.60 ik 619.30 hj 5.16 hj
LA3139 6.40 e 5.20 fh 34.40 b 114.70 fi 7.50 kn 551.90 ij 4.60 ij
IAC1622 8.90 e 0.70 i 5.60 k 26.00 mn 19.60 de 517.90 ik 4.32 ik
LA1546 7.30 e 6.20 eh 13.70 hi 148.00 cd 3.70 on 512.20 ik 4.27 ik
LA1455 8.10 e 7.00 eg 16.20 gh 123.20 dh 4.10 on 475.40 ik 3.96 ik
LA1334 11.00 e 6.50 eg 15.40 gi 61.30 kl 7.10 kn 418.50 jk 3.49 jk
IAC416 8.80 e 5.70 fh 13.10 i 20.00 n 22.30 cd 388.00 jk 3.23 jk
LA3158 9.10 e 6.70 eg 33.00 bc 83.20 kj 3.00 o 277.40 k 2.31 k
Promedio 13.80 7.40 23.20 96.10 14.30 1077.90 8.98
*Indica diferencias sigificativas (P<0,05) por medio de prueba de promedios tipo Duncan. Número de flores
por racimo (NFLR), número de frutos por racimo (NFR), número de racimos por planta (NRP), número total
de frutos por planta (NFT), peso promedio de fruto en gramos (PPF), producción por planta en gramos
(PDN), rendimiento en toneladas por hectárea (RTO).
Variables de calidad del fruto
El contenido de sólidos solubles (CSS), presentó diferencias estadísticas (P<0.05) (Tabla
3). El testigo presentó un valor de 4.91 °Brix, cercano al promedio general (4.92 °Brix).
Doce introducciones, correspondientes al 39% de las evaluadas obtuvieron valores
superiores al promedio general que van desde los 4.99 °Brix hasta los 6.7 °Brix con
diferencias estadísticas (P<0.05). Los materiales LA3158, IAC424 y IAC420 presentaron
los mejores valores desde 6.7°Brix, 6.18° Brix y 5.49° Brix respectivamentey a su vez con
diferencia estadística entre ellas (P<0.05). Algunos estudios reportan valores entre 5.47
°Brix y 8.71 °Brix en variedades industriales de tomate cereza (Macua et al., 2009), y entre
7.23 °Brix y 7.93 °Brix en tomate cereza en producción orgánica bajo invernadero
(Márquez y Cano 2005). En tomate cereza evaluado bajo invernadero se han reportado
valores para sólidos solubles y azucares que fluctúan a través del ciclo pero siempre dentro
de unos rangos altos (6.1 °Brix y 3.6 gr/100 gr respectivamente) (Raffo et al., 2003). A
pesar que la mayoría de los valores reportados anteriormente están por encima de los
alcanzados en las introducciones evaluadas, el 39% de las mismas reportó valores
superiores al testigo (Tabla 3), evaluadas en condiciones de libre exposición. Roselló et al.
(2000), para veinte introducciones de S. pimpinellifolium colectadas en Ecuador y Peru,
reportaron un valor máximo de 13.6 °Brix, los valores alcanzados en las introducciones de
S. pimpinellifolium (LA3158 y LA1428) estuvieron por encima del promedio y del testigo
66
(Tabla 3), para el caso de LA3158 reportó el valor más alto de las introducciones evaluadas
(6.7 ° Brix) con diferencias estadísticas (P<0.05).
Se encontraron diferencias significativas para la ácidez del fruto (AF) (P<0.05), expresada
en % de ácido cítrico (g/100 gpf). Con una confiabilidad del 95%, las introducciones
IAC412, LA3652, IAC1686, LA2076, LA1428 y LA2710 presentaron valores superiores a
2 g/100 gpf. Con referencia al cultivar testigo, 24 introducciones obtuvieron valores por
encima del mismo (1.39 g/100 gpf). Las introducciones con menos % de ácido cítrico
fueron: IAC445, LA1480, LA1705, IAC426 y IAC424 con valores entre 1.04 y 1.28 g/100
gpf, con diferencias estadísticas (P<0.05) (Tabla 3). Rosales (2008), en frutos de tomate
cereza, cosechados tres veces a lo largo del ciclo de producción del cultivo y con un mismo
estado de maduración, obtuvo valores de 3.57 mg/gpf. y 3.70 mg/gpf de (ácido cítrico).
Urrestarazu (2004), reportó valores de ácidez titulable para el tomate cereza entre 520 y
807 mg/ml de ácido cítrico, mientras que para el tomate común los valores están entre 370
y 550 mg/ml de ácido cítrico. Murray et al. (2004), evaluaron frutos de tomates cereza var.
cerasiforme cv. Super sweet, cultivados en invernáculo, encontraron valores entre 1.01 y
0.81% de ácido cítrico respectivamente; valores superiores fueron alcanzados en este
estudio, los cuales oscilaron entre 1.04 y 2.44 % para IAC445 y IAC412 de ácido cítrico
respectivamente, cosechados en grado 3 (maduración del 90% de la superficie diferente a
pintón).
Para el contenido de vitamina C, se encontraron diferencias estadisticas significativas
(P<0.05). El testigo presentó el valor más alto (84.5 mg/100gpf) seguido por las
introducciones LA2710 y IAC445 con valores de 72.5 mg/100gpf y 58.8 mg/100gpf
respectivamente) y a su vez con diferencia estadística entre ellos (P<0.05) (Tabla 3). A un
95% de confiabilidad, catorce introducciones presentaron valores superiores al promedio
general (47.6 mg/100gpf) (Tabla 3). Raffo et al. (2003), encontraron que el ácido ascórbico
es altamente variable en tomate cereza producido bajo invernadero, pero está dentro de los
rangos deseables de vitamina C que son del 50 al 120% de la recomendación diaria (60
mg) lo que lo hace muy apetecible para el mercado. Cuatro de los materiales evaluados
(LA2710, IAC445, IAC1624 y LA2076) junto al testigo, presentaron valores iguales o
superiores a la cantidad recomendada de vitamina C en la ingesta diaria (60 mg), indicando
su promisoriedad para ser producidos sosteniblemente.
Todas las introducciones evaluadas, presentaron contenidos de vitamina C superiores a los
reportados por Lenucci et al. (2006) en las introducciones LA2933, LA2656 y
BGV009560 con valores 37 mg/100 gpf., 25 mg/100 gpf. y 21 mg/100 gpf.,
respectivamente, de la var. cerasiforme y S. pimpinellifolium, del banco de germoplasma
COMAV. Galiana-Balaguer et al. (2000), reportaron que los niveles de vitamina C varían
considerablemente según la especie considerada (desde 80 mg/kgpf en variedades
cultivadas hasta 1,113 mg/kgpf en S. pimpinellifolium L. Las treinta introducciones
evaluadas del banco de germoplasma de UNAPAL (introducciones como LA2710 e IAC
445 con valores de 73 mg/100gpf y 61 mg/100gpf) además de la introducción IAC416 con
67
29 mg/100gpf (con el contenido más bajo del estudio), arrojaron valores que superan
notablemente las reportadas por el COMAV.
Para el contenido de licopeno, las pruebas de partición de promedios Duncan, indicaron
diferencias significativas (P<0.05). Las introducciones de mayor contenido fueron LA1455
Y LA2845 con un valor de 0.32 μg/ml en ambos casos, seguidas por IAC426 con 0.30
μg/ml, sin diferencia estadistica entre ellos y con diferencia con el resto de los materiales
(P<0.05) (Tabla 3); los materiales de menor contenido de licopeno fueron IAC412 y
LA2640 los cuales presentaron diferencias estadísticas (P<0.05), con valores de 0.04 μg/ml
y 0.02 μg/ml respectivamente. Hernández et al. (2007), encontraron valores de licopeno
que van desde 1.89 hasta 2.56 mg/100gpf. en cultivares comerciales denominados Dunkan
y Thomas. Stamova et al., (1998), reportaron en 35 líneas de tomate cereza
concentraciones de licopeno de 2.10 a 6.95 mg/100gpf. Zambrano et al. (1995), en dos
cultivares de tomate (variedad Río Grande y tipo pera) concluyeron que la síntesis de
licopeno aumenta progresivamente durante el transcurso de la maduración con valores
desde 0.233 µg/g para el estado MF (madurez fisiológica) hasta 28,720 µg/g en M (frutos
maduros en la planta) y de 0.21 µg/g en MF y 29.72 µg/g en M (frutos maduros fuera de la
planta). En esta investigación, los frutos fueron cosechados en plena madurez y alcanzaron
valores máximos de 0.32 µg/ml en la introducción LA1455 y mínimos de 0.02 µg/ml en la
introducción LA2640. Lenucci et al. (2006), observaron grandes variaciones entre distintos
cultivares de tomate, encontrando en ocho introducciones de Solanum lycopersicum var.
cerasiforme valores de licopeno que oscilaron desde 0.2 mg/100 gpf hasta 17.4 mg/100
gpf, mientras que el valor más alto se encontró en la especie de S. pimpinellifolium, con
valores de 18 y 25 mg/100gpf. El promedio del contenido de licopeno para las
introducciones evaluadas fue de 0.18 µg/ml con una confiabilidad del 95%, por encima del
cual se encontraron el 55% de las introducciones, dentro de ellas el testigo (Sweet million)
y una de las introducciones de la especie de S. pimpinellifolium (LA1428) con un valor de
0.21 µg/ml al 95% de confiabilidad.
Tabla 3. Prueba de partición de promedios Duncan para las variables de calidad de
fruto en treinta introducciones de tomate tipo cereza.
INTRO LYC (µg/ml) VitC (mg/100g) AF (%A.Cítrico) CSS (°Brix)
LA3158 0.09 mn 40 im 1.9 cd 6.7 a
IAC424 0.22 df 52 ci 1.28 gi 6.18 b
IAC420 0.12 km 46.75 ek 1.87 cd 5.49 c
IAC1621 0.24 ce 43.75 fl 1.57 ef 5.36 cd
IAC1688 0.13 jl 47.75 ej 1.9 cd 5.31 cd IAC445 0.16 hk 58.75 ce 1.04 j 5.29 ce
LA1455 0.32 a 54.75 cg 1.89 cd 5.24 cf
IAC426 0.3 ab 35 km 1.21 hj 5.17 cg
LA1546 0.25 ce 54 cg 1.79 de 5.16 cg
IAC391 0.17 gj 41.25 hl 1.35 fi 5.07 dh
LA2076 0.09 mn 55.75 cf 2.07 bc 5.04 dh
68
LA1428 0.21 eg 35 lm 2.05 bd 4.99 di
Testigo 0.18 fi 84.5 a 1.39 fh 4.91 ej
IAC421 0.15 il 41 hl 1.54 f 4.89 fj
IAC412 0.04 op 38 jm 2.44 a 4.84 fk
IAC1624 0.27 bc 60.25 cd 1.57 ef 4.84 fk
LA168 0.23 ce 52.25 ci 1.47 fg 4.83 fk
IAC1685 0.18 fi 34.25 lm 1.83 cd 4.81 gl
LA2692 0.12 km 33.25 lm 1.94 cd 4.77 gl
LA2710 0.2 eh 72.5 b 2.01 bd 4.7 hm
LA1705 0.08 no 46.5 fk 1.2 hj 4.7 hm
IAC1686 0.12 lm 41 hl 2.2 b 4.63 im
LA3139 0.15 il 49 dj 1.84 cd 4.59 im
IAC1622 0.18 fi 51 ci 1.92 cd 4.57 jm
LA2640 0.02 p 28.9 m 1.47 fg 4.54 jm
LA1480 0.26 cd 44.5 fl 1.14 ij 4.51 jm LA2131 0.24 ce 43 gl 1.46 fg 4.47 km
LA2845 0.32 a 61.25 c 1.55 f 4.43 km
LA1334 0.24 ce 43.5 fl 1.91 cd 4.41 lm
IAC416 0.05 op 32.75 lm 1.55 f 4.33 mn
LA3652 0.23 ce 52.75 ch 2.21 b 4.04 n
Promedio 0.18 47.6 1.7 4.93 *Indica diferencias sigificativas (P<0,05) por medio de prueba de promedios tipo Duncan. Contenido de
licopeno (LYC), contenido de vitamina C (VITA C), ácidez titulable (AF) y contenido de sólidos solubles
(CSS).
Análisis de componentes principales
El análisis de componentes principales indicó 6 componentes con valores propios mayores
a uno, los cuales explican el 80.39% de la variabilidad de las introducciones evaluadas
(Tabla 4). En el primer componente las variables de mayor aporte fueron número de flores
por racimo (NFLR), número de frutos por racimo (NFR) y número de frutos totales (NFT)
y finalmente número de frutos buenos (NFB) con valores de 0.31, 0.28, 0.28 y 0.17
respectivamente, denominando este componente como número de frutos. El segundo
componente se denominó rendimiento (RTO), dentro de éste se ubicaron las variables
producción por planta (PDN), seguido por peso de frutos dañados (PFD), peso promedio
de fruto (PPF) y finalmente peso de frutos buenos (PFB) con autovalores entre 0.35 y 0.23
(Tabla 5).
Tabla 4. Autovalores de la matriz de correlación en componentes principales para 30
introducciones de tomate tipo cereza
Componente Autovalor Diferencia
entre autovalor
% Variación
explicada Acumulado
1 6.57 1.71 0.27 0.27
2 4.86 1.66 0.20 0.48
69
3 3.20 0.79 0.13 0.61
4 2.41 1.18 0.10 0.71
5 1.23 0.19 0.05 0.76
6 1.03 0.05 0.04 0.80
7 0.98 0.21 0.04 0.84
El tercer y cuarto componente fueron denominados calidad externa e interna
respectivamente, en los cuales se encontraron las variables color, forma y número semillas
por fruto (CEF, FPF y NSF) y aspectos en calidad interna como vitamina C (VITC), acidez
del fruto (AF), contenido de sólidos solubles (CSS) y licopeno (LYC). Los autovalores
más altos fueron el color exterior del fruto con valor de 0.41 en calidad externa y firmeza
del fruto (0.27) en calidad interna (Tabla 5).
La variabilidad de las introducciones es explicada por los componentes principales 1 y 2
con un aporte del 27.4% y 20.2% respectivamente; los componentes 3 y 4 aportaron
independientemente el 13.3% y 10% respectivamente, los cuales sumados a los dos
primeros, explican el 70.96% de la variabilidad de las introducciones evaluadas. El quinto
y sexto componente explicaron el 5 y 4% de la variabilidad respectivamente y permitiría
aumentar solo un 9% más de la explicación de la variación.
Tabla 5. Variables de mayor peso en el análisis de componentes principales para 30
introducciones de tomate tipo cereza
N° frutos* Prin1 RTO Prin2 C. Externa Prin3 C. Interna Prin4 Flores/racimo 0.31 g/planta 0.35 Color fruto 0.41 Firmeza F. 0.27
Frutos/racimo 0.28 Pérdidas 0.32 Forma fruto -0.32 Vitamina C -0.24
Frutos/planta 0.28 g/fruto 0.32 N° lóculos 0.24 Acidez F. -0.21
Frutos buenos 0.17 Peso
frutos
0.23 N°
sem/fruto
0.22 Licopeno 0.17
*Nombres dados a los componentes principales (Prin 1. 2. 3 y 4) por las variables agrupadas así: Número de
frutos (N° frutos), rendimiento (RTO), calidad externa (C. Externa) y calidad interna (C. interna).
Lobo y Medina (1994), evaluaron fenotípicamente cultivares latinoamericanos de tomate
con base en un procedimiento multivariado canónico discriminante para 12 características
cuantitativas: N° de pétalos/ flor. Tamaño de fruto, N° de lóculos/fruto, ancho de
pericarpio, N° de flores/inflorescencia, y contenido de sólidos soluble en el fruto; dichas
variables explicaron el 66% de la variabilidad de los cultivares evaluados.
Análsis de agrupamiento por dendrograma
El agrupamiento por dendrograma, arrojó 6 grupos bien diferenciados al 95% de
similaridad y 5 grupos al 10% de similaridad, indicando la variación genética existente en
el germoplasma evaluado (30 introducciones y el testigo Sweet million) (Figura1). Los 5
agrupamientos principales (Figura 1), se conservan aún al 84% de similaridad genética. El
grupo que desaparece al 14.78% de distancia genética, es el correspondiente al testigo
70
(grupo 6), el cual se une a los agrupamientos 1 y 2, que estan conformados por 3 y 4
materiales respectivamente, de los cuales el 86% fueron materiales provenientes del banco
de germoplasma del Instituto Agronómico de Campinas (IAC), estos dos agrupamientos
son los primeros que se unen cuando llegan a una similaridad del 94%, mientras los otros
cuatro siguen independientes hasta llegar al 86% de similaridad. Los grupos 3 y 4 estan
conformados por 7 introducciones cada uno, los cuales se empiezan a formar entre el 97%
y 99% de similaridad, en el grupo 3 se evidencia el agrupamiento compuesto en su
mayoria por los materiales tipo IAC, mientras que el grupo 4 tiende a agrupar los
materiales provenientes del Tomato Genetics Resource Center (TGRC) con código LA,
finalmente, el grupo más lejano (cluster 5), agrupa el resto de los materiales tipo LA
(Figura 1), siendo el más grande de los agrupamientos con nueve introducciones en total;
este grupo se une a los cluster 3 y 4 cuando llega al 85% de similaridad genética indicando
la variabilidad más alta de todos los grupos respecto a los cuatro primeros mencionados.
Figura 1. Dendrograma de agrupamiento en evaluación de la producción y calidad de
fruto en 30 introducciones de tomate tipo cereza.
Restrepo y Vallejo (2003), realizaron análisis de clasificación en 25 introducciones de
tomate tipo "chonto" provenientes de los departamentos del Cauca, Valle del Cauca, Eje
Cafetero, Antioquia, Huila y Santander obteniendo la conformación de tres grupos: el
primero conformado por dos introducciones de la var. cerasiforme; el segundo constituido
por todas las introducciones de tomate tipo "chonto", de los departamentos del Cauca,
Valle, Eje Cafetero, Antioquia y Huila; y el tecero, quedó conformado exclusivamente por
el tomate tipo "chonto" var. Río Grande del departamento de Santander. Garzón (2011),
evalúo 36 introducciones de tomate cereza por componentes principales encontrando que
71
las variables: rendimiento, peso promedio de fruto, forma predominante de fruto y grosor
de pericarpio, aportaron más a la expresión de la variación de las introducciones.
Rodríguez- Burruenzo et al., (2003), evaluaron 59 introducciones procedentes de Norte
América, sembradas en Valencia (España) bajo invernadero encontraron cuatro atributos
del fruto (Promedio del peso del fruto, color predominante del fruto maduro, tamaño y
forma predominante del fruto) que permitieron caracterizar y diferenciar el germoplasma
evaluado, el cual mostró un alto grado de variación para los caracteres estudiados.
CONCLUSIONES
Las variables de mayor peso en el análisis de componentes principales, indican que los
caracteres asociados a la producción como el número de frutos seguido por la
producción por planta, son los responsables del 47.6% de la variabilidad fenotípica
expresada en las introducciones, sumado a estos caracteres se encuentran los
componentes de calidad externa e interna, que permiten sumar un 23.3% de la
explicación de la variabilidad, permitiendo explicar un total de 70.9% de la variabilidad
del germoplasma.
El germoplasma de tomate cereza presentó un 81% de similaridad fenotípica que
generó dos grupos principales: Primer cluster (con subgrupos 1,2 y3) con los materiales
provenientes del banco de germoplasma del Instituto Agronómico de Campinas (IAC)
y segundo cluster (subgrupos 4 y 5) con los materiales provenientes del Tomato
Genetics Resource Center (TGRC) con código LA; lo que favorece la selección de
materiales contrastantes y mejoramiento genético en tomate para caracteres de
componentes del rendimiento y calidad de fruto.
Los introducciones más promisorias para selección por producción y calidad fueron:
IAC1624, IAC391, IAC3652, LA2131, IAC424, IAC1621, IAC426, LA1480 y
IAC1688, en al menos 3 de las 5 variables principales como peso promedio de fruto,
producción por planta (g/pl), contenido de sólidos solubles (°Brix), vitamina C
(mg/100g) y contenido de licopeno (µg/ml).
Agradecimientos: Vicerrectoría de Investigaciones y Postgrados de la Universidad de
Caldas. Productos Químicos Andinos (P.Q.A).
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76
Capitulo II
EVALUACION DE LA DIVERSIDAD GENETICA DEL TOMATE
CEREZA UTILIZANDO LA TECNICA HIGH RESOLUTION
MELTING (SSR-HRM)
Resumen. El tomate es originario de la Región Andina de Chile, Bolivia, Perú, Ecuador,
Colombia, incluyendo también las islas Galápagos. Gran parte de la diversidad del tomate
se encuentra en sus formas silvestres, siendo las más importantes Solanum lycopersicum L.
var. cerasiforme y S. pimpinellifolium., por su variabilidad para las características de
calidad del fruto (sabor, aroma, coloración y la textura) y alto contenido de antioxidantes
(licopeno y β-caroteno). El objetivo de esta investigación fue evaluar la diversidad genética
del tomate tipo cereza con 36 marcadores moleculares microsatélites a través de la técnica
High Resolution Melting (HRM) de PCR en tiempo Real (RT-PCR). El estudio se llevó a
cabo en el Centro de Ingeniería Genética de Plantas (PTRC) de la Universidad de
California. Usando el índice de similitud de Dice-Nei Li y el método de agrupamiento
UPGMA se construyó un dendrograma en el cual se diferenciaron las introducciones sin
conservar un patrón de distribución que obedezca a la zona geográfica de procedencia. Se
encontró un coeficiente de diferenciación genética (Fst=0.3474) evidenciando una gran
diferenciación genética de las introducciones; las procedentes de Brasil, Ecuador y Perú
fueron las más diversas genéticamente presentando el 100% de los loci polimórficos. El
análisis de varianza molecular indicó una variación del 11% entre grupos y del 89% dentro
de los grupos. Los resultados mostraron que los marcadores moleculares utilizados
permiten la detección de la estructura poblacional y tienen un alto poder para diferenciar
las introducciones de tomate tipo cereza. La amplia variabilidad genotípica de las
introducciones evaluadas favorece la posibilidad de selección de introducciones para el
mejoramiento genético y el uso sostenible de la especie. Este se considera uno de los
primeros reportes de la aplicación de microsatélites para evaluar diversidad genética en
tomate, por medio de la técnica de análisis HRM.
Palabras claves: Solanácea, recursos fitogenéticos, microsatélites, Introducciones, PCR
Tiempo Real.
Abstract. The tomato is native to the Andean Region of Chile, Bolivia, Peru, Ecuador,
Colombia, also including the Galapagos Islands. Much of the diversity of tomato is in its
wild form, the most important Solanum lycopersicum L. var. cerasiforme and S.
pimpinellifolium., their variability for fruit quality characteristics (flavor, aroma, color and
texture) and high in antioxidants (lycopene and β-carotene). The objective of this research
was to evaluate the genetic diversity of cherry tomato with 36 microsatellite marker
through of the technique High Resolution Melting (HRM) Real-time PCR (RT-PCR). The
77
study was conducted at the Center for Genetic Engineering of Plants (PTRC), University of
California. Using the Dice similarity index of Nei-Li and the clustering method UPGMA
dendrogram was constructed on which differentiated introductions without retaining a
distribution pattern that obeys the geographical area of origin. We found a genetic diversity
(Fst = 0.3474) showing a large genetic differentiation of introductions; those from Brazil,
Ecuador and Peru were the most genetically diverse showing 100% of polymorphic loci.
The variance analysis indicated a molecular variation among groups of 11% and 89%
within the groups. The results showed that molecular markers used allow the detection of
population structure and have a high power to differentiate introductions cherry tomato.
The wide variability of introductions assessed genotypic favors the possibility of
introductions selection for genetic improvement and sustainable use of the species. This is
considered one of the first reports of the application of microsatellites to evaluate genetic
diversity in tomato, through HRM analysis technique.
Key words: Solanáceae, plant genetics resources, molecular markers, PCR real time.
INTRODUCCIÓN
Solanum lycopersicum L es una especie dicotiledónea, perteneciente a la familia Solanácea
y al género Solanum. Todas las especies silvestres relacionadas con el tomate son
originarias de la Región Andina de Chile, Bolivia, Perú, Ecuador, Colombia, incluyendo
también las islas Galápagos. Las formas silvestres de Solanum más promisorias son S.
lycopersicum var. cerasiforme y S. pimpinellifolium (Vallejo, 1999; Nuez, 1999), debido a
la facilidad con que se obtienen los cruzamientos. Es una especie autógama, con gran
variabilidad genética (Pratta et al., 2003). Según Miller y Tanksley (1990), la mayor parte
de la diversidad del tomate se encuentra en sus formas silvestres, las que presentan
variabilidad para las características de calidad del fruto tales como sabor, aroma,
coloración y textura. S. lycopersicum var. cerasiforme se considera la forma silvestre del
tomate cultivado y se caracteriza por tener frutos con dos lóculos y son de forma globosa
(Esquinas- Alcázar, 1981). Recientes estudios han mostrado que los tomates conocidos
como „cerasiformes‟ son resultado de la hibridación entre tomates silvestres con
cultivados, ancestros de los cultivares actuales (Nesbitt y Tanksley, 2002).
Se estima a nivel mundial que un 80% de germoplasma no posee datos de caracterización y
un 95% no tienen datos de evaluación agronómica. La colecta y conservación de recursos
fitogenéticos sin que esté acompañada de la información sobre sus características
agronómicas y su potencial genético, convierte a las colecciones en simples depósitos de
materiales, sin mayor utilidad (Abadie y Berretta, 2001). La caracterización de la
biodiversidad de los recursos fitogenéticos está considerada entre las líneas de
investigación estratégicas a nivel mundial debido a que se establece como la base para la
solución de los problemas actuales de los cultivos, la adaptación a los cambios climáticos y
el desarrollo de nuevas alternativas en la producción (Virk et al., 1995). La biología
78
molecular es una herramienta poderosa para realizar estudios de diversidad genética, que
permite un mayor entendimiento de las relaciones entre especies dentro de un mismo
género, acertada clasificación taxonómica y mayor habilidad para identificar especies y
cultivares. Las herramientas proporcionadas por la biología molecular han permitido
ampliar los estudios de diversidad genética por parte de los mejoradores, por lo que es
importante investigar la variación genética de especies silvestres no caracterizadas y
evaluadas (Graham y Mc Nicol, 1995).
Los microsatélites o secuencias simples repetidas (SSRs), son marcadores genéticos con
motivos repetidos en tándem de entre 2 a 6 pb, se utilizan en muchas plantas cultivadas y
se encuentran en todos los genomas de procariotas y eucariotas (Zane et al., 2002). El
principal criterio para su utilización, es que son altamente polimórficos, codominantes y
que estén uniformemente distribuidos en todo el genoma (Azofeifa-Delgado, 2006;
Aranguren-Méndez et al., 2005). En estudios de genética poblacional, es una de las áreas,
en donde los microsatélites han sido más ampliamente utilizados, ya que permiten estimar
los niveles de variabilidad genética dentro de los grupos y analizar las relaciones genéticas
existentes entre las mismas (Aranguren-Méndez et al., 2005). Los primeros estudios con
microsatélites en tomate se hicieron para comprobar su capacidad en la identificación de
cultivares de tomate consiguiendo diferenciar 15 cultivares antiguos. Se comprobó además
la mayor capacidad para detectar polimorfismos de los microsatélites frente a los RAPD y
se puso de manifiesto la distinta capacidad de generar polimorfismo de distintos loci
microsatélites, destacando (GATA)4 por su elevada capacidad de detectar polimorfismos
(Revisión de Domingos, 2003). Recientemente, se ha establecido una base de datos de
microsatélites, con más de 500 variedades de tomate, que posibilita y facilita la
identificación varietal con este tipo de marcadores (Bredemeijer et al., 2002). Los
marcadores han sido relativamente abundantes entre los tomates cultivados y sus especies
silvestres y abren una nueva línea para utilizar marcadores basados en ADN para el
mejoramiento asistido por marcadores (MAS) (Labate et al., 2007). Bredemeijer et al.
(2002), diferenció 468 de 521 variedades de tomate Europeas, usando 20 marcadores
SSRs. Garcia-Martinez et a1. (2006), confirmó la utilidad de los marcadores SSRs para
evaluar la diversidad genética y la variabilidad del tomate. Los SSRs son útiles como
marcadores moleculares debido a que su desarrollo es poco costoso (si se cuenta con bases
genómicas) y a su funcionalidad para evaluar la diversidad natural en colecciones de
germoplasma. Recientemente se han desarrollado 609 marcadores SSRs por el SGN
(Solanum Genome Network, 2011) y ensayado sobre Solanum lycopersicum y Solanum
pennellii (Kwon et al., 2009).
Usualmente los análisis de microsatélites requieren laboriosos geles de poliacrilamida
seguidos por un revelado con plata o para mejorar la resolución, productos de PCR
marcados fluorescentemente y además de secuenciadores automáticos. Sin embargo, el
método requiere manipulación post-PCR y pasos de dilución así como iniciadores
marcados fluorescentemente de cada microsatélite, teniendo como consecuencia el
79
incremento en tiempo y costos (Ganopoulos et al., 2011; Posso 2011). PCR en tiempo-Real
es utilizado más frecuentemente para analizar el ADN amplificado e identificar virus y
patógenos y también como un análisis extremadamente rápido para reacciones que no
requieren utilización posterior de ADN amplificado. Los avances tecnológicos, permiten
generar una mayor cantidad de datos, al ampliar la visibilidad de los pasos de temperatura
entre los puntos de medición de fluorescencia en el proceso de fusión, esto hace posible la
construcción de curvas de alta resolución (High Resolution Melting - HRM), con base al
nivel de fluorescencia (Ganopoulos et al., 2011). Las curvas HRM obtenidas son
características para cada amplificación y dependen del contenido de GC, la longitud del
amplicón y la secuencia (Wittwer, 2009). El Análisis HRM se basa en el hecho de que, si
bien, las curvas de fusión de ADN se utilizan principalmente para la determinación de la
temperatura de fusión (Tm) de amplificación de doble hebra ADN, la forma precisa de una
curva Melting está en función de la secuencia de ADN (Vossen et al., 2009). El anexo (3)
presenta la comparación básica entre las técnicas de PCR convencional y qPCR (HRM)
usadas para análisis de microsatélites (SSRs).
El reemplazo paulatino de las variedades primitivas por los cultivares híbridos ha
producido una reducción en el número de cultivares. La erosión genética puede tener
graves consecuencias para el cultivo, principalmente con relación a su vulnerabilidad
sanitaria. Este proceso puede ser atenuado mediante la creación de bancos de
germoplasma, que constituyen un componente vital de los programas de mejora. Una vez
que los recursos genéticos disponibles han sido caracterizados, es posible decidir cuáles
serían los cruzamientos que más contribuirían a la expansión de la base genética (Carrera
et al., 2010). Por lo tanto, es necesario evaluar la diversidad genética del germoplasma de
tomate tipo cereza en aras de seleccionar introducciones promisorias para el mercado, con
buen rendimiento, calidad de fruto y alto contenido de antioxidantes. El objetivo de esta
investigación fue evaluar la diversidad genética del tomate tipo cereza y la estructura
poblacional de las introducciones por países de procedencia.
METODOLOGIA
Extracción y cuantificación de ADN.
La investigación fue desarrollada en el Centro de Ingeniería Genética (Plant Tranformation
Research Center - PTRC) de la Universidad de California-Riverside (EE.UU). Se
evaluaron 30 introducciones de tomate tipo cereza, sembradas en el invernadero del Centro
Experimental PTRC (Tabla 1). La extracción de ADN genómico se realizó mediante el
protocolo de la Universidad de California-PTRC, se tomaron discos de 10 mm de diámetro
de tejido fresco de hojas jóvenes y sanas.
80
Las muestras se maceraron individualmente con solución buffer en tubos falcon rotulados,
y se aplicó el protocolo hasta obtener el pellet de ADN/introducción. Los ADN totales
fueron diluidos en 50 μl de TE, inmediatamente fueron medidas espectrofotométricamente
en un nanoDrop UV-Vis (260 nm – 280 nm). Únicamente el ADN con valores de relación
A260/A280 superiores a 1.8 fue almacenados a -20ºC hasta su utilización.
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza evaluadas por diversidad genética usando marcadores
microsatélites con la técnica HRM.
N° Código Procedencia Descripción N° Código Procedencia Descripción
1 *IAC391 Brasíl T. red cereza 16 LA1546 México T. cereza
2 IAC420 Brasíl T. cereja 17 LA1705 México T. cereza
3 IAC421 Brasíl T. cereja Alemão
Vermejo
18 LA2076 Bolivia T. cereza
4 IAC424 Brasíl T. cereja 19 LA1334 Perú T. cereza
5 IAC426 Brasíl T. cereja Juliet 20 LA2131 Ecuador T. cereza
6 IAC445 Brasíl T. cereja Jundiai 21 LA0168 Fr Oceanía T. cereza
7 IAC1621 Brasíl T. cereja aleman 22 LA2640 Perú T. cereza
8 IAC1624 Brasíl T. cereja 23 LA2692 Perú T. cereza
9 IAC1685 Brasíl T. cereja 11B 24 LA2710 Brasíl T. cereza
10 IAC1688 Brasíl T. “Lili” cereja 25 LA2845 Perú T. cereza
11 IAC1622 Brasíl T. cereza 26 LA3139 Cuba T. cereza
12 IAC1686 Brasíl T. cereza 27 LA3652 Perú T. cereza
13 IAC412 Brasíl T. cereza 28 LA1455 México T. cereza
14 **LA1428 Ecuador S.pimpinelifollium 29 LA 1480 Ecuador T. cereza
15 LA 3158 México S.pimpinelifollium 30 IAC416 Brasíl T. cereza
31 Microtom --------- Tomate cereza comercial
País P: País de procedencia. *IAC: Introducciones procedentes del Instituto Agronómico de Campinas,
Campinas, Brasil. **LA: Introducciones procedentes del Tomato Genetics Resources Center (TGRC),
Universidad de California- Davis.
Amplificación del ADN
Se utilizaron 36 marcadores microsatélites seleccionados a partir de la base de datos
genómicos Solanum Genomic Network (2011) y los reportados por Kwon et al. (2009)
(Tabla 2).
Tabla 2. Iniciadores de marcadores microsatélites utilizados en evaluación de la diversidad
genética del tomate cereza por medio de la técnica HRM
Iniciador Secuencia L Tm % GC pb
SSR110 F TGTAACGTCAAACTTCAGGTG 21 55,0 42,9 170
SSR110 R CTCCGCAATGTGTTGTATGG 20 55,0 50,0 170
SSR111 F TTCTTCCCTTCCATCAGTTCT 21 53,0 42,9 188
SSR111 R TTTGCTGCTATACTGCTGACA 21 54,3 42,9 188
SSR115 F CACCCTTTATTCAGATTCCTCT 22 50,0 40,9 211
SSR115 R ATTGAGGGTATGCAACAGCC 20 50,0 40,0 211
81
SSR128 F GGTCCAGTTCAATCAACCGA 20 50,0 50,0 123
SSR128 R TGAAGTCGTCTCATGGTTCG 20 50,0 50,0 123
SSR13 F GGGTCACATACACTCATACTAAGGA 25 55,0 44,0 104
SSR13 R CAAATCGCGACATGTGTAAGA 21 55,0 42,9 104
SSR162 F GCTCTCTACAAGTGGAACTTTCTC 24 55,0 45,8 224
SSR162 R CAACAGCCAGGAACAAGGAT 20 55,3 50,0 224
SSR19 F CCGTTACCTTGGTCCATCAC 20 55,0 55,0 188
SSR19 R GGGAGATGCCACATCACATA 20 55,0 50,0 188
SSR20 F GAGGACGACAACAACAACGA 20 55,0 50,0 157
SSR20 R GACATGCCACTTAGATCCACAA 22 55,0 45,5 157
SSR22 F GATCGGCAGTAGGTGCTCTC 20 55,0 60,0 217
SSR22 R CAAGAAACACCCATATCCGC 20 55,0 50,0 217
SSR223 F TGGCTGCCTCTTCTCTGTTT 20 55,0 50,0 191
SSR223 R TTTCTTGAAGGGTCTTTCCC 20 55,0 45,0 191
SSR248 F GCATTCGCTGTAGCTCGTTT 20 55,0 50,0 249
SSR248 R GGGAGCTTCATCATAGTAACG 21 55,0 47,6 249
SSR253 F CCACAAACAATTCCATCTCA 20 55,0 40,0 250
SSR253 R GCTTCCGCCATACTGATACG 20 55,0 55,0 250
SSR255 F TGTGAATACAATTTGCACCC 20 55,0 40,0 243
SSR255 R GGGTTACTAATGCACAAGCGA 21 55,0 47,6 243
SSR26 F CGCCTATCGATACCACCACT 20 55,0 55,0 178
SSR26 R ATTGATCCGTTTGGTTCTGC 20 55,0 45,0 178
SSR268 F CTGAAGCTGAGAAAGGCGAC 20 55,0 55,0 218
SSR268 R CTGGCATTTAAGGCAAAGAA 20 55,0 40,0 218
SSR276 F CTCCGGCAAGAGTGAACATT 20 55,0 50,0 148
SSR276 R CGACGGAGTACTTCGCATTT 20 55,0 50,0 148
SSR28 F ACCAAATGGAAATGGGTCAA 20 55,0 40,0 164
SSR28 R CCCTAAGACTAACGACAACCAA 22 55,0 45,5 164
SSR286 F AGCTATGGAGTTTCAGGACCA 21 55,0 47,6 107
SSR286 R ATTCAGGTAGCATGGAACGC 20 55,0 55,0 107
SSR288 F TCGTGGGAATTTGTTAACCC 20 55,0 45,0 275
SSR288 R TCTTCATCGTCCTCCTCCTG 20 55,0 55,0 275
SSR306 F ACATGAGCCCAATGAACCTC 20 55,0 50,0 258
SSR306 R AACCATTCCGCACGTACATA 20 55,0 45,0 258
SSR310 F GCGATGAGGATGACATTGAG 20 55,0 50,0 148
SSR310 R TTTACAGGCTGTCGCTTCCT 20 55,0 50,0 148
SSR32 F TGGAAAGAAGCAGTAGCATTG 21 55,0 42,9 186
SSR32 R CAACGAACATCCTCCGTTCT 20 55,0 50,0 186
SSR327 F TCAGGATCAGGAGCAGGAGT 20 55,0 55,0 149
SSR327 R TGGACTTGTTCCATGAACCC 20 55,0 50,0 149
SSR335 F CCTCTCCATTCTGTGGTGGT 20 55,0 55,0 225
SSR335 R AACCGTCCTCGATTTCACAC
55,0 55,0 225
SSR45 F TGTATCCTGGTGGACCAATG 20 50,0 50,0 246
82
SSR45 R TCCAAGTATCAGGCACACCA 20 50,0 50,0 246
SSR450 F AATGAAGAACCATTCCGCAC 20 55,0 45,0 265
SSR450 R ACATGAGCCCAATGAACCTC 20 55,0 50,0 265
SSR47 F TCCTCAAGAAATGAAGCTCTGA 22 55,0 40,9 191
SSR47 R CCTTGGAGATAACAACCACAA 21 55,0 42,9 191
SSR50 F CCGTGACCCTCTTTACAAGC 20 55,0 55,0 205
SSR50 R TTGCTTTCTTCTTCGCATT 19 55,0 36,8 205
SSR596 F TTCGGATAAAGCAATCCACC 20 55,0 45,0 184
SSR596 R TCGATTGTGTACCAACGTCC 20 55,0 50,0 184
SSR63 F CCACAAACAATTCCATCTCA 20 55,0 40,0 250
SSR63 R GCTTCCGCCATACTGATACG 20 55,0 55,0 250
SSR65 F GGCAGGAGATTGGTTGCTTA 20 55,0 50,0 230
SSR65 R TTCCTCCTGTTTCATGCATTC 21 55,0 42,9 230
SSR86 F AGGGCAACAAATCCCTCTTT 20 55,0 54,0 210
SSR86 R GGAGACGAGGCTGCTTACAC 20 55,0 60,0 210
SSR9 F CCCTTTGCAAGTTCTTCTTCA 21 55,0 42,9 168
SSR9 R TTCATGAGCCAACATAGGAGG 21 55,0 47,6 168
SSR92 F AAGAAGAAGGATCGATCGAAGA 22 53,2 40,9 172
SSR92 R TCATGACCACGATACTACATGTTTC 25 54,7 40,0 172
SSR94 F AATCAGATCCTTGCCCTTGA 20 55,0 45,0 187
SSR94 R AGCTGAGAAAGAGCAGCCAT 20 55,0 50,0 187
SSR99 F GCCTCGGATTCAATAGCATTA 21 55,0 42,9 176
SSR99 R CACAAAGAAGCAAACAACTCCA 22 55,0 40,9 176
L: longitud del cebador. Tm: Temperatura de anidamiento. % GC: Porcentaje de Guanina y citosina en el
microsatélite. Pb: Tamaño del microsatélite en pares de bases.
Aplicación de la técnica HRM (High Resolution Melting) en PCR (tiempo real).
Las condiciones de reacción de la PCR para la amplificación de los marcadores
microsatélites y el gen control, se describen en la Tabla 3. Las condiciones de termociclaje
fueron desarrolladas en un termociclador MyIQ2 (Biorad), en platos de 96 pozos,
utilizando el protocolo de Lovdal y Lillo (2009) así: desnaturalización inicial 95ºC por 10
minutos, seguido por 40 ciclos de desnaturalización 95ºC por 10 segundos, acoplamiento
55ºC por 60 segundos. La temperatura de fusión fue determinada 81 veces iniciando a
55°C y terminando a 95°C. Los datos de fluorescencia fueron registrados al final de cada
paso de anillamiento durante los ciclos de PCR. Los niveles de expresión para cada
muestra fueron calculados con base a tres réplicas analíticas.
Tabla 3. Condiciones para PCR en microsatélites y gen de referencia estandarizados para la
evaluación de la diversidad genética del tomate cereza por medio de la técnica HRM .
Microsatélites Gen de referencia
Reactivo Cantidad (μl) Reactivo Cantidad (μl) SYBERgreen 12,5 SYBERgreen 12,5
SSR (F) (10μM) 0,5 EF1(F) (10μM) 1,0
83
SSR (R) (10μM) 0,5 EF1 (R) (10μM) 1,0
H2O 5,5 H2O 4,5 ADN (5ng/μl) 5,0 ADN (5ng/μl) 5,0
TOTAL 24,0 TOTAL RXN 24,0
Análisis de la información
Los resultados fueron obtenidos mediante el software iQ5 Optical System 2.1 (Biorad);
con base en el promedio de la temperatura de fusión (Tm), alcanzado en las tres
replicas/introducción, se construyó una matriz en Excel, asignando un consecutivo para
cada uno de los alelos encontrados y a cada individuo se le asignó un máximo de dos
valores por locus, dependiendo de la introducción (homocigoto – heterocigoto). Se
consideró como locus polimórfico aquel en el cual la frecuencia del alelo más común fue
menor al 95%. A partir de esta matriz y usando los programas NTSYS- pc (Numerical
Taxonomy System for Personal Computer versión 2.02), TFPGA (Tools For Population
Genetic Analisys versión 1.3) y POPGENE (Population Genetic Analysis versión 1.31), se
realizaron los análisis estadísticos.
Para estimar el grado de similitud entre los individuos se empleó el índice de silimitud de
Nei y Li (1979) (Leung et al.. 1993) también conocido como similitud de DICE (Sneath y
Sokal, 1973) o de Sorensen (1948). El poder de polimorfismo de los microsatélites, se
midió con base al contenido de información polimórfica (PIC), evaluado así: valores de
PIC superiores a 0.5 indican loci altamente polimórficos, valores de PIC entre 0.25 y 0.5 se
consideran medianamente informativos y valores de PIC inferiores a 0.25 se consideran
poco informativos (Torres, 2008). El dendrograma que indica la agrupación de las
introducciones se realizó con el programa TREE de NTSYS –pc (NTSYS-pc versión
2.02) utilizando el método UPGMA. Para estimar la mayor diversidad posible en cada
subgrupo, se calculó el coeficiente de diferenciación genética (Fst), según lo propuesto por
Wright (1978) mediante el programa TFPGA. Wright (1978) clasifica la diferenciación
genética de acuerdo con el Fst de la siguiente forma: (1) 0 - 0.05= poca diferenciación
genética, (2) 0.05 – 0.15= moderada diferenciación genética, y (3) > 0.25 = gran
diferenciación genética. Finalmente, se realizó un análisis de varianza molecular
(AMOVA), para evaluar la existencia de diferenciación genética entre y dentro de los
grupos, asumiendo que las introducciones colectadas en cada sitio corresponden a un grupo
diferente. El Diagrama resumido de la metodología utilizada en evaluación de diversidad
genética del tomate tipo cereza se presenta en el anexo 4.
RESULTADOS Y DISCUSION
De los treinta y seis marcadores evaluados, trece fueron polimórficos, los cuales
permitieron el análisis de la diversidad genética de las introducciones provenientes de
diferentes países. Kwon et al. (2009) encontraron 54 marcadores polimórficos en 10
variedades de tomate de 250 SSRs seleccionados a partir de la base de datos genómicos
Solanum Genomic Network (2011). Las curvas de punto de fusión obtenidas, permitieron
84
visualizar gráficamente la diversidad de las introducciones evaluadas y los microsatélites
más informativos. Los marcadores más polimórficos en curvas de punto de fusión fueron
SSR47, SSR86 y SSR26 (Figura 1; Anexo 5), presentando a su vez los valores de
contenido de información polimórfica (PIC) más altos (Tabla 4).
En general todos los marcadores identificados como polimórficos (13 de los 36 evaluados),
excepto el SSR288, presentaron alta variabilidad en su Tm (T° Melting °C) lo que
evidenció la diversidad genética de las introducciones evaluadas (Figura 1). El número de
alelos observados en las introducciones estuvo comprendido entre 2 y 8 con promedio de
4,92 alelos por loci; siendo los más informativos el SSR26 y SSR47 con ocho alelos,
seguido por SSR19, SSR86 y SSR128 con 6 alelos cada uno. Los microsatélites con el
valor más bajo de alelos observados fueron SSR288 y SSR94 con 2 y 3 alelos
respectivamente (Tabla 4).
Kwon et al. (2009), evaluaron 63 variedades de tomate con 33 marcadores SSRs,
encontrando 8 SSRs con dos alelos, 6 con dos alelos, 8 con cuatro alelos y 11 marcadores
con 5 alelos; en total, identificaron 132 alelos con un promedio de 4 alelos frente a 64
alelos encontrados en este estudio con un promedio de 4,92 alelos por loci.
Bredemeijer et al. (2002), reportó que el número de alelos por locus varió entre 2 y 8 con
un promedio de 4.7 alelos por locus, en 521 variedades de tomates. De igual forma,
Garcia-Martinez et al. (2006), encontró en 48 introducciones de tomate, evaluadas con
SSRs, un intervalo de 2 a 10 alelos para los 19 loci polimórficos. La diferencia de estos
resultados, con los reportados por Kwon et al. (2009) que evaluaron los mismos
marcadores de este estudio, puede ser explicada con base en la naturaleza de las
introducciones: mayor variabilidad genética, distancia geográfica del lugar de procedencia
y la alta resolución y sensibilidad de la técnica HRM utilizada.
Posso (2011), describió que un número significativo de alelos con marcadores
microsatélites puede estar relacionado con la procedencia del material o con su naturaleza
genética, ya sea por su diversidad genética o su distancia geográfica, así un bajo número de
alelos encontrados puede ser explicado por la estrecha zona geográfica de colecta y el
análisis de los materiales. En este caso, la amplia distribución de las introducciones que
van desde Bolivia hasta México pasando por Brásil, Francia Oceanía, Perú, Ecuador y
Cuba, podrían explicar el buen número de alelos observados y su relación con el número
de alelos efectivos con promedios de 4,92 y 3,54, respectivamente.
85
Índices de diversidad genética: Heterocigosidad observada y esperada (Ho, He) y
Contenido de Información Polimórfica (PIC)
El número promedio de heterocigotos observados fue de 0,1128, sólo tres de los trece
microsatélites evaluados presentaron heterocigotos, indicando que la especie que se está
evaluando presenta más diversidad por ser introducciones silvestres autógamas facultativas
con PCN mayor a 15% (Rick, 1958), que por el cruzamiento de individuos que puedan dar
lugar a heterocigotos y a la generación de diversidad genética (Tabla 4). La diversidad
genética se debe a la heterogeneidad de las poblaciones naturales y a grupos que se han
cruzado natural o artificialmente.
Figura 1. Temperatura Melting (Tm °C) en microsatélites polimórficos para evaluación de
diversidad genética de tomate cereza por medio de la técnica High Resolution Melting (HRM).
El tomate y sus ancestros se reportan como plantas prevalentemente autógamas, es decir,
presentan un porcentaje de polinización cruzada igual o inferior al 5% y una
autofecundación del 95% o superior, siendo muy bajo el porcentaje que da lugar a
cruzamientos y heterocigotos en forma natural. Cubero (2000), describió que si la
autogamía es estricta, no habrá heterocigotos. La Ho y He es un parámetro útil en
condiciones ideales de panmixia, sin embargo, es un parámetro inútil en el caso de especies
autógamas en las que debido al modo de reproducción, la heterocigosidad es prácticamente
nula (Pérez de la Vega y García 2000).
Una medida alternativa de la variación, apropiada para poblaciones donde hay muy pocos
heterocigotos, es el índice de diversidad genética (Nei, 1973). El porcentaje de
homocigosis estimado para las introducciones evaluadas fue del 77%, indicando
introducciones con algún grado de heterocigosidad (23%) que pueden ser aprovechadas
86
desde el punto de vista de selección. Pérez de la Vega y García (2000), describieron que la
autogamía determina la homocigosidad pero no la uniformidad; de hecho las poblaciones
naturales silvestres y las variedades locales cultivadas suelen estar constituidas por
mezclas de genotipos homocigóticos.
El promedio de la heterocigosidad esperada (He) fue 0,6946; siendo superior en los
microsatélites SSR26, SSR47, SSR19 y SSR86 con valores superiores a 0,8; esto indica
que loci con alto número de alelos tienen mayor probabilidad de presentar heterocigotos.
Kwon et al. (2009) reportaron los marcadores SSR47 y el SSR86 como los más
informativos, los cuales pueden ser muy útiles para otros estudios de evaluación de
germoplasma de tomate. Estos resultados permiten generar grupos con alta diversidad
genética a partir de cruzamientos de materiales silvestres procedentes de una amplia
distribución geográfica.
El valor promedio de PIC para los marcadores fue de 0,6304. El 77% de los marcadores
evaluados obtuvieron valores de PIC superiores a 0,5, dos de ellos cercanos a 0,5 y solo
uno estuvo en el límite de 0,25. Los valores más altos de PIC (superiores a 0.5), se
presentaron en los marcadores SSR19, SSR26, SSR47 y SSR45 (0,7822; 0,8154; 0,7997 y
0,7342 respectivamente), los cuales son considerados como altamente polimórficos; los
marcadores SSR9 y SSR94 presentaron valores de 0,4562 y 0,4200 respectivamente,
considerados como medianamente informativos, únicamente, el marcador SSR288 resultó
poco informativo con un valor de 0,2498 (Tabla 4).
Bredemeijer et al. (2002) obtuvo valores de PIC de 0.40, evaluando 500 variedades de
tomate con marcadores SSRs; y Garcia-Martinez et al. (2006), reportaron valores de PIC
entre 0.035 y 0.775 para germoplasma de tomate evaluado con AFLPs. Estos resultados
pueden estar asociados con las relaciones genéticas de las introducciones del estudio.
Kwon et al. (2009) encontraron PIC de 0,628 evaluando diversidad genética del tomate
con marcadores microsatélites, con un rango de 0,210 a 0,880, valores muy semejantes a
los obtenidos en el presente estudio con marcadores provenientes de la misma fuente
(http://solgenomics.net/). El 90% de los marcadores polimórficos evaluados en tomate tipo
cereza, fueron altamente polimórficos e ideales para realizar evaluaciones cuyo objetivo
sea conocer la diversidad genética de las introducciones.
Tabla 4. Evaluación de la diversidad genética del tomate tipo cereza por medio de la
técnica HRM. Estadísticos descriptivos na, ne, Ho, He y PIC
Marcador na ne* Ho He* PIC Fst**
SSR9 3 2,2277 0,0000 0,5605 0,4562 0,2309
SSR19 6 4,7120 0,6333 0,8011 0,7822 0,2831
SSR26 8 5,4878 0,0000 0,8316 0,8154 0,4029
87
SSR28 3 2,5714 0,0000 0,6215 0,5363 0,3623
SSR47 8 5,1724 0,0000 0,8203 0,7997 0,3658
SSR86 6 4,6875 0,0000 0,8000 0,7682 0,4371
SSR94 3 2,0000 0,0000 0,5085 0,4200 0,3790
SSR128 6 3,4615 0,0000 0,7232 0,6681 0,3695
SSR253 5 3,8544 0,0667 0,7531 0,7181 0,4783
SSR268 5 3,2550 0,7667 0,7045 0,6526 0,2545
SSR288 2 1,9651 0,0000 0,4994 0,2498 0,1840
SSR450 4 2,7607 0,0000 0,6486 0,5942 0,2464
SSR45 5 3,9130 0,0000 0,7571 0,7342 0,4219
Promedio 0,1128 0,6946 0,6304 0,3474
Desviación estándar 0,2627 0,1167 0,1719 0,0905
Número de loci polimórficos: 13
* Número de alelos observados y efectivos (na, ne) según Kimura y Crow, (1964); Heterocigosidad
observada y esperada (Ho, He) calculada en base a Levene, (1949); Contenido de información Polimórfica
(PIC). ** α=0,05; 10000 permutaciones . Estructura de las poblaciones (Fst) según Wright, (1978).
Los valores encontrados de Fst (Fst = 0.3474, DS=0.0905; 10000 replicaciones),
mostraron una gran diferenciación genética de los grupos (Wright, 1978). Los marcadores
que mostraron los valores más altos en Fst para explicar la diferenciación total de las
introducciones fueron en su orden SSR253, SSR86, SSR45 y SSR26 con valores de
0,4783, 0,4371, 0,4219 y 0,4029 respectivamente, sin embargo, todos los valores, excepto
el alcanzado por el microsatélite SSR288 estuvieron por encima del 0,25 (Tabla 5),
evidenciando que las introducciones según el país de procedencia, dada su lejanía
geográfica, no presentan flujo genético entre los grupos y por lo tanto, se pueden
diferenciar genéticamente. Nakazato et al. (2008), Usaron 11 pares de primers AFLPs, para
evaluar polimorfismo entre S. lycopersicum var. cerasiforme y entre S. pimpinellifolium,
y entre todas las introducciones, respectivamente. El índice de Wright (Fst) entre todas
las poblaciones y entre todas las introducciones fue significativo (P < 0.01) pero pequeño
(0.052 y 0.023 entre S. lycopersicum var. cerasiforme y S. pimpinellifolium,
respectivamente), indicando una pequeña diferenciación genética entre poblaciones de las
introducciones evaluadas, a pesar de la alta diferenciación fenotípica de las mismas. Estos
estimados fueron bajos en comparación con los reportados por Nuez et al. (2004) para seis
marcadores microsatélites en S. pimpinellifolium con Fst = 0,17; aún por encima de estos
valores se encontró el Fst de esta investigación, indicando que los marcadores moleculares
utilizados permiten la detección de estructura poblacional y tienen un alto poder para
diferenciar los grupos y las introducciones de tomate tipo cereza. Las diferencias en los
valores sugieren que los marcadores utilizados, las regiones genómicas evaluadas y la
técnica HRM, pueden estar dentro de los factores responsables de estas diferencias.
88
Análisis descriptivo
El coeficientes de DICE y Nei-Li (1979) a un nivel de similaridad de 0.40 diferenció las
introducciones en seis grupos y estos a su vez en 31 haplotipos. El grupo formado las
introducciones procedentes de Brasil mostró una agrupación en el dendrograma de acuerdo
con la zona geográfica en tres subgrupos, las introducciones más cercanas entre sí con el
coeficiente de similitud más alto fueron IAC445 e IAC1685 con un valor de 0,75 (Figura
2).
En general las introducciones se distribuyeron de forma diversa, a excepción de las
introducciones de Brasil, no conservaron un patrón de distribución que obedezca a la zona
geográfica de procedencia, este comportamiento puede indicar la procedencia de las
introducciones que se reportan para Brasil, dado que, éste país no hace parte del centro de
origen del tomate, lo más probable es que se haya tomado de otros países como Perú,
Ecuador y Mexico entre los cuales están inmersas la introducciones de Brasil (Figura 2).
Estos resultados permiten identificar que la diversidad genética de las introducciones,
refleja un buen porcentaje de la diversidad total del tomate S. lycopersicum var.
cerasiforme, que ocupo más del 90%, indicando la ausencia de duplicados al interior y
recomendando la necesidad de ser incluidas en una colección núcleo base para dar
continuidad a estudios mejoramiento por calidad y rendimiento. Lo anterior indica el alto
grado de diversidad genética de las introducciones evaluadas, las cuales tienden a
agruparse cuando el coeficiente de Dice y Nei-Li es del 0,5.
Estudios de Nakazato et al. (2008), no detectaron correlaciones entre el coeficiente de
diferenciación genética y la distancia geográfica de las introducciones de S. lycopersicum
var. cerasiforme (r =0,090, P=0.388), pero se identificó una asociación significativa en S.
pimpinellifolium (r = 0,482, P = 0,002), indicando que el modelo de equilibrio de flujo
génico es probablemente inadecuado para S. lycopersicum var. cerasiforme, posiblemente
porque hay una distancia independiente del flujo génico entre los países de procedencia
(por ejemplo debido a dispersión antropogénica) o al insuficiente tiempo para estabilizar
las condiciones de equilibrio en estas especies, este argumento puede explicar el
comportamiento encontrado en las introducciones aquí evaluadas.
Domingos (2003), evaluando S. esculentum var. cerasiforme resaltó la mayor diversidad
genética en el caso de las entradas procedentes de México (HT = 0,32) frente a las de
Ecuador (HT = 0,20), explicando que, el resultado podría obedecer a la procedencia de las
entradas dentro de cada país. Así, las 9 entradas de Ecuador que él evalúo, procedieron de
tres localidades diferentes, mientras que las de México fueron de ocho localidades
distintas; sin embargo, los valores de diversidad genética obtenidos para S. esculetum
fueron anormalmente elevados y consideró que pudieron estar influenciados por el
pequeño número de entradas incluidas en el estudio. En este caso, las introducciones que
reflejaron mayor diversidad genética fueron las procedentes de Perú provenientes de 5
89
provincias diferentes (San Martín, Arequipa, Apurimac, Cuzco y Molinopata), los países
de Bolivia, Cuba y Francia Oceanía, aunque presentaron una alta diversidad genética, la
cual puede atribuirse a la poca cantidad de individuos incluidos en la evaluación para estos
países y a la distancia genética entre los mismos, lo cual concuerda con lo expuesto
anteriormente por Domingos (2003).
Índices de diversidad genética poblacional
Los índices de diversidad poblacional permitieron identificar la variación genética de las
introducciones procedentes de diversos países. Los parámetros número y porcentaje de loci
polimórficos y número de alelos observados y efectivos indicaron que las introducciones
procedentes de Brasil, Ecuador y Perú fueron las más diversas genéticamente presentando
los valores más altos, alcanzando el 100% de los loci polimórficos con 13, 13 y 12 loci
polimórficos respectivamente.
El porcentaje de loci polimórficos (P), estuvo comprendido entre 92,31 y 100% para los
grupos con mayor número de individuos México, Brasíl, Perú y Ecuador, y del 7,69% para
el grupo con menor número de individuos (Bolivia).
90
Figura 2. Evaluación de la diversidad genética del tomate cereza por medio de la técnica
HRM. Dendrograma de 31 introducciones basado en el Coeficiente de Nei-Li.
Los países de Cuba y Francia Oceanía presentaron un valor de 92,31% y 69,23 % de loci
polimórficos (Tabla 5). El número de alelos observados y efectivos estuvo por encima de
2,5 y los parámetros que califican el grado de diversidad dentro y entre los grupos como el
Índice de Shannon (I), heterocigotos observados y esperados (Ho, He) confirmaron que los
grupos con mayor grado de diversidad son Brasil, Ecuador y Perú seguidos por México.
Los valores alcanzados en todos los casos, para (I) estuvieron en un intervalo de 0,741 y
1,087, mientras el promedio para todas las introducciones en este parámetro fue de 0,614.
De igual forma los valores de heterocigosis observada y esperada estuvieron por encima de
los promedios 0,103 y 0,476 respectivamente para los países arriba mencionados (Tabla 5).
Estos países hacen parte del centro de origen del tomate (Solanum spp), indicando que el
número, permitieron identificar la gran diversidad genética que poseen dichos países
(Tabla 5). Domingos (2003), evalúo 153 introducciones de S. pimpinellifolium, S.
esculentum y S. esculentum var. cerasiforme con marcadores AFLPs, encontrando que el
número de fragmentos polimórficos fue muy similar en las tres especies, con un nivel de
polimorfismo del 92,19%, 92,84% y 93,06%, respectivamente.
La diversidad genética de Nei (1973), osciló entre 0,28 para S. pimpinellifolium, 0,30 para
S. esculentum y 0,34 para S. esculentum var. cerasiforme, estos valores fueron más bajos
comparados con los encontrados en el presente estudio, indicando el alto poder polimórfico
de los microsatélites frente a los AFLPs en los parámetros de diversidad genética.
Los valores de consanguinidad (F) obtenidos para cada uno de los grupos estuvieron
comprendidos entre -15,32 y 0.00 (Tabla 5). Debido al bajo número de heterocigotos
observados (Ho) en los grupos, por debajo de la He, el valor de F disminuye y llega a ser
negativo, por lo tanto, en la diversidad encontrada, el efecto de la deriva y la selección no
se ha reflejado en sus valores de consanguinidad.
Las mayores amenazas para el mantenimiento de la viabilidad de especies en peligro, son
la pérdida de variabilidad por efecto de la deriva genética y los efectos deletéreos de la
consanguinidad (Posso, 2011). Estos resultados confirman aún más la diversidad genética
de las introducciones evaluadas e indica la ausencia de réplicas en el germoplasma
evaluado.
Tabla 5. Índices de diversidad poblacional en evaluación de la diversidad genética de tomate
cereza usando microsatélites por medio de la técnica HRM.
Grupo Procedencia N° P* % P na ne I Ho He (F)
1 Bolivía 1 7,69 1,077 1,077 0,053 0,077 0,077 0,00 2 Brasíl 13 100 3,539 2,848 1,087 0,118 0,646 -4,46
3 Cuba 12 92,31 2,000 1,974 0,667 0,039 0,628 -15,32
91
4 Ecuador 13 100 2,692 2,552 0,932 0,154 0,697 -3,53
5 Fr Oceanía 9 69,23 1,769 1,744 0,507 0,115 0,474 -3,11
6 México 12 92,31 2,308 2,090 0,741 0,128 0,574 -3,48
7 Peru 12 100 2,692 2,436 0,866 0,115 0,639 -4,54 * Número de loci polimóficos (N° P); Porcentaje de loci polimóficos (% P); Número de alelos observados y
efectivos (na ; ne) según Kimura y Crow, (1964); Índice de diversidad de Shanon (I); Heterocigosidad
observada y esperada (Ho; He) Según Levene, (1949). Consanguinidad (F)
Distancia genética
La distancia genética más alta se reportó para las introducciones provenientes de Bolivia
en comparación con el de los países. Los valores más altos se presentaron entre Bolivia y
Perú (0,8765) y Bolivia y Francia Oceanía (0.8308). La distancia más baja, se encontró
entre los grupos Brasil y Ecuador (0,2299), seguida por los grupos Brasil y Perú (0.2493)
(Tabla 6). Esto puede ser explicado por la cercanía geográfica entre estos países; sin
embargo, en todos los casos, los valores mostraron una distancia genética alta que
corrobora los valores de Fst confirmando la gran diferenciación genética en la muestra
evaluada y concuerdan con los reportados por Kwon et al. (2009) de similaridad genética
entre 0,192 y 0,982 en variedades de tomate cereza con 33 marcadores SSRs.
Tabla 6. Distancia e identidad genética obtenida mediante e l índice de Nei (1978) para
evaluación de diversidad genética del tomate cereza usando microsatélites.
Procedencia Bolivia Brasil Cuba Ecuador Fr Oceanía México Perú
Bolivia **** 0,4944 0,5231 0,5222 0,4357 0,5046 0,4162
Brasil 0,7045 **** 0,6782 0,7946 0,6806 0,6082 0,7794
Cuba 0,6480 0,3883 **** 0,5927 0,4961 0,6415 0,6500
Ecuador 0,6497 0,2299 0,5231 **** 0,6052 0,6898 0,7619
Fr Oceanía 0,8308 0,3848 0,7010 0,5021 **** 0,7584 0,5498
México 0,6840 0,4973 0,4439 0,3714 0,2766 **** 0,6912
Perú 0,8765 0,2493 0,4307 0,2719 0,5982 0,3693 ****
Identidad genética (encima de la diagonal) y distancia genética (debajo de la diagonal).
El análisis de varianza molecular indicó un porcentaje de variación entre grupos del 11% y
dentro de los grupos del 89% (Tabla 7). Los valores de Fst pueden oscilar entre cero y uno;
valores próximos a uno indican que una mayor parte de la variación total se encuentra
repartida entre poblaciones, mientras que valores próximos a cero indican que predomina
la variación dentro de las poblaciones (Pérez de la Vega y García, 2000).
El valor de Fst encontrado (0,3474) indicó que además de la gran diferenciación genética
encontrada en las introducciones, estas a su vez fueron más diversas al interior de los
países de procedencia que entre los grupos. Rick (1958) dio evidencias de marcados
niveles de polinización cruzada, variables de unas áreas a otras, facilitada por la
92
variabilidad existente en caracteres florales como la exerción estigmática, valores de
(25,7% y 14,8%) de polinización cruzada han sido obtenidos por este autor en Calana y
Tacna en la frontera con Chile. Este hecho ha contribuido no sólo a originar una importante
variabilidad en los cultivares de S. esculetum propios de esta región, sino que ha
posibilitado la existencia de cruzamientos naturales entre el tomate y otra especie
compatible sexualmente, S. pimpinellifolium, habiéndose detectado fenómenos de
introgresión en el tomate cultivado a partir de esta última especie (Rick y Fobes, 1975).
Estos factores podrían explicar la alta variabilidad encontrada al interior de los países en
contraste con la variabilidad entre países arrojada en el AMOVA. Las introducciones de S.
esculentum var. cerasiforme han mostrado una elevada variabilidad para caracteres
morfológicos, tanto vegetativos como de fruto. Esta variabilidad ha resultado estar
asociada al origen, siendo mucho más uniformes y con características propias de
cerasiforme las procedentes de México, mientras que las de Ecuador y otras procedencias
son mucho más variables, no correspondiendo en ocasiones a la forma típica de esta
variedad (Domingos, 2003).
Estudios realizados por Williams y St. Clair (1993) con un conjunto de S.esculentum y S.
esculentum var. cerasiforme, pusieron de manifiesto los diferentes niveles de variabilidad
encontrados en distintos grupos de cultivares en función de su lugar de origen (mayor
variabilidad entre los cultivares procedentes de Sudamérica frente a cultivares antiguos y
otros mejorados). Rick y Holle (1990), han sugerido que algunas introducciones
procedentes de Brasil, Perú, Ecuador e Islas Galápagos son originadas a partir de
hibridaciones entre plantas de la var. cerasiforme y cultivares de tomate introducidos en la
misma región, indicando que, tras el cruce inicial, sucesivos retrocruces hacia la variedad
cerasiforme, nativa de esas zonas, originarían la introgresión de ciertos alelos responsables
de caracteres morfológicos del fruto.
Lo anterior permite explicar el contraste de la alta diversidad genética generada al interior
de los países de procedencia respecto a la encontrada entre ellos. Estos resultados
permiten que, evaluaciones de pre-mejoramiento de tomate que requieran introducciones
de alta variabilidad de tomate tipo cereza, puedan ser tomadas de forma individual país por
país, hasta agotar la variabilidad natural existente y pasar a etapas posteriores de
mejoramiento propiamente dicho, con la proyección aún de producción de híbridos en base
a caracteres de interés de acuerdo a las exigencias del mercado. A la vez, muestra la
necesidad de hacer muestreos más precisos al evaluar la diversidad genética presente en los
grupos de tomate, es decir, estudios microgeográficos que permitan explorar mucho más el
potencial genético de estos materiales.
Tabla 7. Análisis de varianza molecular AMOVA en evaluación de la diversidad genética del
tomate cereza usando microsatélites por medio de la técnica HRM.
93
F.V G.L SS C.M Var. Estimada % Var
Entre Grupos 7 41,737 5,962 0,533 11%
Dentro de Grupos 23 95,231 4,140 4,140 89%
Total 30 136,968 4,673 100%
Las técnicas basadas en microsatélites constituyen hoy en día una valiosa herramienta para
estudio de los genomas en diferentes reinos; su aplicabilidad en estudios de evolución,
filogenia, caracterización de la diversidad genética, identificación de regiones del genoma
asociadas a características de interés, etc., ponen de manifiesto su importancia y su
utilidad a la hora de estudiar variabilidad presente en las especies vegetales (Muñoz et al.,
2008), como lo es el tomate cultivado y sus parientes silvestres. Srivastava et al. (2011),
validaron un método para la identificación varietal exitosa con base en 12 microsatélites
evaluados en 34 variedades comerciales de tomate; sin embargo, es necesario tener en
cuenta que los marcadores moleculares representan variación genética esencialmente
neutra, es decir se encuentran sometidos a la acción de fuerzas evolutivas no selectivas
tales como deriva o flujo génico.
Las decisiones finales de un programa de conservación deberían por lo tanto combinar los
datos obtenidos a partir de marcadores moleculares junto con la evaluación de ciertos
rasgos morfológicos, fisiológicos o reproductivos, que son críticos en el proceso de
adaptación y supervivencia de los grupos en su hábitat (Carrera et al., 2010). Por lo tanto
se recomienda la conservación, evaluación y uso sostenible de las introducciones silvestres
de tomate tipo cereza puesto que hacen parte de nuestra riqueza biológica y han estado
vinculados a la sostenibilidad de la agricultura a través de su incorporación en programas
de mejoramiento, aportando genes de incremento de calidad, resistencia a plagas y
enfermedades; en general se consideran una reserva de genes que pueden ser la fuente de
solución a muchos de los problemas que enfrenta la especie cultivada y los tomate cereza
comerciales.
CONCLUSIONES
Los trece marcadores microsatélites utilizados presentaron información suficiente para
realizar el estudio de diversidad genética y estructura poblacional del tomate cereza
(Solanum spp). Únicamente el marcador SSR288 mostró ser poco polimórfico e
informativo.
Trece de los treinta y seis marcadores evaluados fueron polimórficos. El 90% de los
marcadores polimórficos presentaron valores de información polimórfica (PIC)
alrededor de 0,5 indicando alto nivel de polimorfismo, los cuales permitieron el análisis
de la diversidad genética. Los marcadores más informativos fueron el SSR26 y SSR47
94
con ocho alelos, seguidos por SSR19, SSR86 y SSR128 que mostraron 6 alelos cada
uno.
El bajo porcentaje de heterocigotos encontrado, indicó que gran parte de la diversidad
se debe más a la naturaleza silvestre de las introducciones (alto porcentaje de
polinización cruzada natural PCN) que al cruzamiento dirigido de individuos.
El agrupamiento clúster (UPGMA), de las introducciones no conservó un patrón de
distribución que obedezca a la zona geográfica de procedencia. Esto indica el alto
grado de diversidad genética de las introducciones evaluadas, las cuales tienden
agruparse cuando el coeficiente de Dice y Nei-Li es del 0,5.
Los índices de diversidad poblacional permitieron identificar la variación genética de
cada uno de los grupos identificados por país de procedencia, indicando que los grupos
2, 4 y 7 (Brasil, Ecuador y Perú) son las más diversas genéticamente presentando los
valores más altos (100% de los loci polimórficos) con 13, 13 y 12 loci polimórficos
respectivamente.
El valor de Fst encontrado de 0.3474 (DS=0.0905; 10000 replicaciones) y la distancia
genética entre grupos reportada con el índice de Neí (1978), evidencian que existe una
gran diferenciación genética de los grupos y corrobora que los marcadores moleculares
utilizados permiten la detección de estructura poblacional y tienen un alto poder para
diferenciar las grupos y las introducciones de tomate tipo cereza evaluados.
El análisis de varianza molecular indicó un porcentaje de variación entre grupos del
11% y dentro de los grupos del 89%. Las diferencias entre grupos se asocian a las
distancias geográficas de procedencia de las introducciones, y la diferencia dentro de
grupos puede indicar que hay diversidad genética originada a partir de hibridaciones
entre plantas de la var. cerasiforme y cultivares de tomate introducidos en la misma
región, indicando que, tras el cruce inicial, sucesivos retrocruces hacia la variedad
cerasiforme, demuestran mayor diversidad genética o variación al interior de las
mismas.
Los resultados consistentes pueden estar asociados a la evaluación de los marcadores
por medio de la técnica SSR-HRM, dado que dentro de sus características se encuentra
su alto poder de resolución, confiabilidad por el uso de réplicas mínimas estadísticas y
el aprovechamiento de los datos de la curva melting en todo el proceso de PCR en
tiempo real. Este es el primer reporte del uso de SSR-HRM en tomate cereza para
análisis de diversidad genética.
95
Agradecimientos: Plant Tranformation Research Center (PTRC) de la Universidad de
California; Banco de germoplasma TGRC (Davis) y UNAPAL; Vicerrectoría de
Investigaciones y Postgrados (U. de Caldas)
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99
Capitulo III
INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE DE NUEVE GENOTIPOS
DE TOMATE CEREZA EN NUEVE AMBIENTES.
Resumen. Gran parte de la diversidad del tomate se encuentra en las poblaciones tipo
cereza. Algunas de ellas se consideran promisorias para el mercado por su contenido de
antioxidantes como vitamina C, licopeno y β-caroteno. Se considera que, hay un alto
potencial comercial en especies silvestres de tomate cereza con buen comportamiento en
rendimiento y calidad y que pueden ser producidos con un mínimo de agroinsumos para el
control de plagas o enfermedades. El objetivo de esta investigación fue evaluar la
interacción genotipo-ambiente de 10 introducciones de tomate cereza en nueve ambientes.
Los nueve ambientes estuvieron conformados por cuatro ambientes artificiales (0 kg/ha, 60
kg/ha, 120 kg/ha y 180 kg/ha de potasio) establecidos en los ambientes naturales Granjas
Montelindo (Palestina) y Tesorito (Manizales); adicionalmente se evalúo el ambiente
Granja CEUNP (Palmira). Las 10 introducciones fueron previamente seleccionadas a
través de un índice de selección ponderado usando las variables peso promedio de fruto
(g/fruto), contenido de sólidos soluble (°Brix) y producción por planta (kg/pl), con el
mismo peso de ponderación (33%). El diseño experimental fue bloques completos al azar
(10 introducciones), con cuatro bloques, la unidad experimental fue de 5 plantas efectivas
por introducción, sembradas a 1.5m entre surcos por 0.8m entre plantas. Las variables
evaluadas fueron: producción por planta (PFT) (kg/pl), Número de frutos por planta (NFT),
peso promedio de fruto (PPF) (g/fruto), contenido de sólidos solubles (CSS) (°Brix),
contenido de vitamina C (mg/100 gpf) (VitC) y contenido de licopeno (µg/gpf) (LYC). La
información se analizó mediante análisis de varianza individuales por localidad y
combinado de los nueve ambientes empleando el procedimiento GLM de SAS (SAS
Institute Cary N.C). Finalmente se realizó la estimación de la estabilidad y adaptabilidad
de los genotipos a través de las metodologías de Eberhat y Rusell (1996) y AMMI
(Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis). El modelo de Eberhart y
Russell permitió identificar genotipos de buena estabilidad promedio y superiores al
promedio general para las variables consideradas. El Método AMMI permitió la
identificación de los ambientes semejantes y contrastantes y la discriminación de los
genotipos que más contribuyeron a la interacción. Los ambientes de 180 kg/ha y 120 kg/ha
(Tesorito) fueron favorables para la expresión de los caracteres de producción (PFT, NFT
y PPF) y Palmira para la variable contenido de licopeno. Lo anterior es útil para la
selección de localidades claves de selección y evaluación en programas de mejoramiento.
Palabras claves: Tomate silvestre, Recursos fitogenéticos, adaptabilidad.
100
Abstract. The greatest genetic diversity of tomato (Solanum lycopersicum L.) in terms of
fruit quality characteristics such as flavor, aroma, color, and lycopene and β-carotene
contents is found in wild species. It is considered that there is a high commercial potential in
wild cherry tomato with good behavior and quality that can be produced with minimal inputs to
control pests and diseases. The objective of this research was to evaluate the genotype-
environment interaction of 10 cherry tomato introductions in nine environments. The nine
environments were composed of four artificial environments (0 kg / ha, 60 kg / ha, 120 kg / ha
and 180 kg / ha of potassium) established in natural environments Montelindo Farms (Palestine)
and Tesorito (Manizales) additionally Farm environment CEUNP evaluated (Palmira). The 10
introductions were previously selected through a selection index using the variables weighted
average fruit weight (g /fruit), soluble solids content (° Brix) and plant yield (kg /pl), with the same
weight of weighting (33%). A randomized complete block experimental design was used with 10
treatments (introductions) and a commercial control (Sweet Million), 4 replicates/treatment,
and 5 plants/replicate as experimental unit, planted by 0.8m 1.5m between rows between
plants. The variables evaluated were: plant production (PFT) (kg / pl), number of fruits per plant
(NFT), average fruit weight (PPF) (g / fruit), soluble solids content (SSC) (° Brix), vitamin C (mg/100
gpf) (VITC) and lycopene content (mg / gpf) (LYC). Data were statistically analyzed by ANOVA
individual by locality and combined by nine environments using the GLM procedure of SAS
program (SAS Institute, Cary NC). Finally was performed to estimate the stability and adaptability
of genotypes across Eberhat and Russell methodologies (1996) and AMMI (Additive Main Effects
and Multiplicative Interaction Analysis). The model of Eberhart and Russell genotypes identified
good stability and above average for the variables considered. The AMMI method allowed the
identification of similar and contrasting environments and discrimination of genotypes that
contributed most to the interaction. The environments of 180 kg / ha and 120 kg / ha (Tesorito)
were favorable for the expression of production traits (PFT, NFT and PPF) and Palmira for the
variable lycopene content. This is useful for selecting key locations selection and evaluation in
breeding programs.
Keywords: Tomato wild, plant genetic resources, adaptability.
INTRODUCCIÓN
El tomate Solanum lycopersicum L., es la hortaliza más importante en Colombia y en el
mundo. Constituye el 30% de la producción hortícola mundial, con aproximadamente 4,4
millones de hectáreas sembradas y 145.751.507 toneladas de frutos cosechados en el año
2010. En Colombia, la producción de tomate para el mismo año, se reportó en 546.322
toneladas, con un área de 16.227 ha y rendimiento de 33.66 t/ha (FAOSTAT, 2010). Es
una de las fuentes de vitaminas, minerales y fibra más importantes para la salud y nutrición
humana (Razdan and Matoo, 2007). La mayoría de las variedades comerciales de tomate
son híbridos F1. El mejoramiento del tomate ha proveído características tales como
resistencia a enfermedades, abscisión del fruto, sólidos solubles, tamaño del fruto, textura,
sabor, pigmentación y vida post-cosecha (Kwon et al., 2009).
101
En Colombia son pocos los estudios en recursos genéticos de tomate cereza y aún existen
introducciones y colectas que no han sido evaluados agronómica y molecularmente, por lo
que se desconoce cuál es su potencial genético útil y su diversidad genética, para ser
aprovechable por los programas de mejoramiento genético. La utilización de este recurso
está sujeta a la previa identificación y selección de introducciones con potencialidades
(Virk et al., 1995). Gran parte de la diversidad del tomate se encuentra en las poblaciones
tipo cereza, especialmente para las características de calidad del fruto tales como el sabor,
aroma, coloración y textura (Nuez, 1999).
Todas las especies silvestres relacionadas con el tomate son originarias de la Región
Andina de Chile, Bolivia, Perú, Ecuador, Colombia, incluyendo también las islas
Galápagos. Las formas silvestres de Solanum más promisorias son S. lycopersicum var.
Cerasiforme y S. Pimpinellifolium (Vallejo, 1999; Nuez 1999). Según Miller y Tanksley
(1990) la mayor parte de la diversidad del tomate se encuentra en sus formas silvestres, las
que presentan variabilidad para las características de calidad del fruto tales como el sabor,
el aroma, la coloración y la textura. Solanum pimpinellifolium: es la especie silvestre más
relacionada con el tomate cultivado, se cruza fácilmente con S. lycopersicum (Rick, 1978)
citado por (Esquinas-Alcázar, 1981). S. lycopersicum var. cerasiforme se considera la
forma silvestre del tomate cultivado.
El mercado nacional e internacional es cada vez más exigente, se demandan productos de
calidad, libres de contaminantes y alto valor nutritivo. Generalmente se han priorizado
objetivos como el aumento en la producción, resistencia a patógenos y calidad externa,
habiendo sido más descuidada la calidad interna (Nuez, 1999). Actualmente, la búsqueda
por calidad interna (nutritiva y organoléptica) es uno de los principales objetivos del
mejoramiento del tomate para mercado en fresco (Roselló et al., 2000). Una posibilidad en
la mejora de la calidad y rendimiento sería derivar nuevos cultivares a partir de las actuales
líneas mejoradas y de los cultivares tradicionales y evaluar en las reservas de los recursos
genéticos materiales potenciales que puedan llenar el mayor porcentaje de los vacíos
actuales en la calidad organoléptica (Nuez, 1999), deseando que los nuevos cultivares
incorporen o se desarrollen a partir del color, firmeza de fruto, sabor, sólidos solubles
(°Brix) y contenido de antioxidantes derivados del licopeno, β- caroteno y otros en
mínimas cantidades, dichos caracteres se encuentran en mayor proporción en determinadas
variedades tradicionales (Válcarcel, 2009; Macua et al., 2008).
La IGA es la expresión genotípica diferencial a través de ambientes, ella existe cuando no
se puede asociar una desviación producida por un ambiente específico a una variable dada,
sin tener en cuenta al genotipo sobre el que ella actúa (Romagosa y Fox, 1993). La
alteración en el comportamiento relativo de los genotipos, en virtud de las diferencias del
ambiente, se denomina interacción genotipo por ambiente (Borém e Vieira, 2005). El
fenotipo se refiere a la apariencia física y o de un carácter individual perceptible, el cual es
dependiente de la expresión de un genotipo en el ambiente (Yang y Kang, 2003). El
102
fenotipo se observa, cuantifica y analiza, mientras que el genotipo no es observable, pero
es deducible a partir del fenotipo por diferentes métodos de análisis genético.
Como reacción al ambiente un genotipo es capaz de producir varios fenotipos como
resultado de la IGA. En otras palabras individuos con el mismo genotipo pueden mostrar
distintos fenotipos dependiendo del ambiente (Puertas, 1992). Son las expresiones de
características individuales de un genotipo, que son modificadas por el ambiente, llamada
plasticidad (Bradshaw, 1965). En general un genotipo puede ser expresado como sigue, si
la interacción entre genotipo y ambiente no es importante o es ignorada: F=G+A (Yan y
Kang, 2003). La interacción genotipo x ambiente, se dice que ocurre cuando cultivares
diferentes o genotipos responden de manera diferente a diversos ambientes (Baker, 1988;
Vallejo y Estrada, 2002).
De manera general cuando un mismo grupo de genotipos se evalúan en más de un
ambiente, pueden presentarse tres posibles situaciones: a) la interacción G x A no resulta
estadísticamente significativa, lo cual señala que los cultivares se comportan de manera
similar en todos los ambientes y la clasificación no varía con los ambientes, manteniendo
una respuesta horizontal; b) la interacción G x A resulta estadísticamente significativa, lo
cual señala que los cultivares se comportan de manera diferente, pero la clasificación por
superioridad no varía con los ambientes, manteniendo una respuesta no paralela, este
tipo de interacción se le conoce como cuantitativa; c) la interacción G x A resulta
estadísticamente significativa, lo cual señala que los cultivares se comportan de manera
diferente, la clasificación por su superioridad varia con los ambientes, manteniendo una
respuesta no paralela y cruzada, este tipo de interacción se le conoce como cualitativa; este
último tipo de interacción es la más importante, ya que complica mucho más el trabajo del
fitomejorador, en razón a que eventualmente puede conllevar a liberar dos o más
cultivares, específicamente adaptados a diferentes localidades (Vallejo y Estrada, 2002;
Baker, 1988; Vallejo et al., 2010).
La IGA es importante sólo cuando causa cambios significantes en clasificación de
genotipos en diferentes ambientes (Baker 1988; Yan y Kang, 2003), las interacciones
cualitativas complican la selección e identificación de los mejores genotipos, cuando no se
cruzan, no es posible la recomendación para ambientes específicos (Baker, 1988). Para que
la IGA sea detectada vía procedimientos estadísticos, debe haber al menos dos genotipos
diferentes o cultivares evaluados en al menos dos ambientes diferentes. El modelo básico
que incluya la IGA es: F=G+A+GA (Yan y Kang, 2003).
Las mayores IGA se espera que ocurran cuando exista: 1. Amplia variación de genotipos,
ya sea por caracteres morfológicos que confieran resistencia a uno o más estreses y 2.
Amplia variación entre ambientes por incidencia a esos mismos estreses (Annicchiarico,
2002). Se puede hablar de adaptación en el contexto de la variación espacial de la
103
expresión de un genotipo y de estabilidad para la variación en un lugar dado, a través de
los años o bajo distintas prácticas de cultivo, en ambos casos puede referirse a las dos
dimensiones de manera conjunta, por ser expresiones del mismo fenómeno (Romagosa y
Fox, 1993).
Heinrich et al. (1983), definen la estabilidad de un carácter como la habilidad del genotipo
para evitar fluctuaciones sustanciales en el rasgo sobre un rango de condiciones
ambientales. Según Baena et al. (1991), en la estabilidad de un material se considera el
comportamiento de éste en un mismo sitio pero probado en diferente tiempo, lo que se
evalúa es el efecto de las condiciones climáticas cambiantes de un semestre a otro (en el
trópico, especialmente la precipitación). Para el caso de la Adaptabilidad se evalúa el
comportamiento de genotipos en localidades diferentes.
Ambiente es la suma de todas las condiciones que afectan el crecimiento y desarrollo de un
individuo (Yang y Kang, 2003), que no son de origen genético (Borém e Vieira, 2005). El
ambiente agrupa el conjunto de clima, suelo, aspectos bióticos y condiciones de
administración del cultivo en una determinada localidad-año (anuales) o combinación de
ciclos cultivo-sitio (perennes) (Romagosa y Fox, 1993). El grupo de ambientes
relacionados con año-localidad se les denomina macroambientes, constituidos a su vez por
microambientes, este último relacionado con los factores que afectan a la planta
propiamente (Vega, 1988).
Por lo anterior se hace necesario evaluar los genotipos (híbridos o variedades) en varios
ambientes naturales (semestres, localidades) y artificiales (niveles de nutrientes,
condiciones de estrés) con el objeto de corroborar sus ventajas comparativas a nivel de
adaptabilidad y estabilidad fenotípica, antes de su liberación comercial.
Cuando la interacción genotipo ambiente es significativa a través de cada ambiente se ve
reducida la utilidad de los promedios de los genotipos sobre todos los ambientes para la
identificación de genotipos superiores. La detección de IGA en ensayos de campo y el
deseo del fitomejorador de manejar estas interacciones apropiadamente ha llevado al
desarrollo de procedimientos que son llamados genéricamente análisis de estabilidad. Los
métodos disponibles proveen diferentes estrategias para una mejor interpretación y tomar
las mejores alternativas en los procesos de selección y recomendación de cultivares (Yan y
Kang, 2003).
En general, se ha aceptado que a mayor variabilidad genética de una especie, mayor su
estabilidad sobre el ambiente. El efecto de la heterogeneidad y la heterocigosis es variable
entre especies y algunas diferencias interespecíficas de estos efectos han sido observadas
en maíz sorgo y otras especies de plantas (Stelling et al. 1994 citados por Damba 2008).
Allard y Bradshaw (1964) Indican que una variedad puede estar compuesta por un número
de individuos diferentes, cada una adaptado a un rango diferentes de ambientes
(amortiguamiento poblacional), o puede estar conformado por individuos semejantes, pero
cada uno adaptado a un rango de ambientes (amortiguamiento individual).
104
Pandey y Vargas (1985), indican que para el caso de las especies autógamas, en donde las
poblaciones son de genotipo homocigótico, cada planta puede ser adaptada a un grupo de
condiciones ambientales y estaría bien amortiguada, produciendo un fenotipo aceptable
sobre condiciones ambientales variables. Lo mismo sería el caso de híbridos simples de
una especie alógama como el maíz, donde todos individuos de una población son similares
en su fenotipo. Dichos cultivos, tienen amortiguamiento individual. Por otra parte, cuando
un cultivar es una mezcla de genotipos, los diferentes genotipos pueden adaptarse a
diferentes condiciones ambientales con el resultado de que el cultivar tenga mayor
adaptación. Este mecanismo de estabilidad se debe al amortiguamiento poblacional y se
atribuye a la heterogeneidad del cultivar. Este amortiguamiento resulta de la coexistencia e
interacción entre los genotipos que la componen.
Los estudios de adaptabilidad y estabilidad fenotípica, para fines de mejoramiento, se
refieren a la evaluación de la respuesta diferencial de los genotipos a la variación de las
condiciones del ambiente. La mayoría de los métodos utiliza las técnicas de la regresión,
midiendo un determinado carácter, por ejemplo productividad, en relación con un índice
ambiental. La diferencia en los métodos se da por el modelo de regresión utilizado, por la
forma de interpretación de los parámetros del modelo y la manera de estimar el índice
ambiental (Damba, 2008).
Eberhart y Russell (1966) Propusieron un modelo de regresión linear para el estudio de la
adaptabilidad fenotípica de cultivares ampliamente utilizado, en este tipo de estudios, en
todo el mundo. En este modelo, además del promedio general y del coeficiente de
regresión linear de cada genotipo, fue también considerado como parámetro de estabilidad
la varianza de los desvíos de la regresión de cada genotipo. Este tipo de análisis fue
clasificado por Becker (1981) como de estabilidad en el sentido agronómico. Los
parámetros para el estudio de la estabilidad son definidos por el modelo:
Yij = μi + βiΙj + δij + εij
Donde:
Yij = promedio del genotipo i en el ambiente j.
μi = media del genotipo i en todos los ambientes.
βi = coeficiente de regresión que mide la respuesta del genotipo i a la variación ambiental.
Ιj = índice ambiental.
δij = desvío de la regresión del genotipo i en el ambiente j.
εij = desviación de la regresión de la variedad y el ambiente. El índice ambiental, en cada
ambiente, es calculado por el desvío del promedio de todos los genotipos en ese ambiente,
en relación con el promedio general: Ιj = Y.j – Y.
De acuerdo con los autores, un genotipo estable es aquel para el cual se obtiene un
coeficiente de regresión igual a la unidad (bi = 1) y una mínima desviación de la línea de
regresión (S2di=0). Valores del coeficiente bi mayores que la unidad, indican que el
correspondiente genotipo responde bien a ambientes favorables, pero su comportamiento
105
es pobre en ambientes desfavorables. Por el contrario, si el valor de bi es menor que la
unidad, indica que tal genotipo se comporta bien en ambientes desfavorables. Los
parámetros bi y S2di por lo tanto, pueden servir para caracterizar la adaptabilidad de las
variedades aún con las limitantes que hemos mencionado.
Crossa (1990) Sugiere que, la aplicación de métodos multivariados puede ser útil para
explorar mejor las interacciones, el cual recomienda técnicas como el análisis de
componentes principales (ACP), el análisis de agrupamiento y el procedimiento AMMI
(Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis) que vienen ganando gran
aplicabilidad en los últimos años. Zobel et al. (1988) expone que los procedimientos
univariados como el análisis de variancia (ANOVA) tiene limitaciones en detectar
interacción de factores, mismo en los casos de magnitud elevada en términos de la suma de
cuadrados (SQ). Ejemplifican casos en que la SQGxE representa de 20 a 50% de la
SQTotal (de tratamientos) y, así mismo, el cuadrado medio para GxE no presenta
significancia estadística (5% de probabilidad). Adicionan que la regresión lineal también
explica, en la mayoría de las veces, apenas una porción pequeña de la SQGxE. En su
trabajo, mientras el método AMMI captó el 71% de esta suma de cuadrados, el análisis
aplicando la regresión lineal (Finlay y Wilkinson, 1963) sólo lo hizo para el 7.9%;
Concluyendo, que sólo un análisis apropiado permitirá captar patrones agronómicos y
estadísticamente importantes presentes en la IGA y que el método AMMI se presentó
bastante promisorio en este sentido.
Las estimaciones de los parámetros de estabilidad son utilizadas en varias especies
(Moreira et al., 1983; Santana et al., 1983, en las cuales fueron empleados diferentes
métodos. Los más utilizados son aquellos que utilizan la regresión (Finlay y Wilkinson,
1963; Eberhart y Russell, 1966). Un modelo para analizar la interacción GxA es el modelo
de interacción multiplicativa y de efectos principales aditivos AMMI (Additive Main
Effects and Multiplicative Interaction Analysis) (Crossa, et al. 1988). Este modelo es un
caso particular del ACP (Gauch y Zobel, 1988). El modelo AMMI integra algunos
modelos estadísticos comúnmente aplicados a series de ensayos de rendimiento donde los
efectos principales correspondientes a la parte aditiva son analizados mediante un análisis
de varianza simple (ANDEVA). La parte no aditiva residual (interacción) corresponde a la
parte multiplicativa del modelo, y es analizada con el análisis de componentes principales
(PCA) (Zobel, 1990; Gauch y Zobel, 1988).
Los resultados de AMMI, pueden ser graficados en un biplot en donde se colocan tanto los
efectos principales como los efectos de interacción para los genotipos y los ambientes
(Vallejo et al., 2005). Una ventaja del modelo AMMI radica en la posibilidad de retener en
muy pocos componentes la mayor variabilidad debida a la interacción, en orden secuencial,
desde lo más simple o lo más complejo, despreciando aquellos componentes que explican
poca variabilidad (Pla, 1986). El modelo AMMI puede ayudar desde la identificación de
106
genotipos de alta productividad y amplia adaptación hasta en la realización de llamado
zoneamiento agronómico, con la selección de localidades claves (Gauch y Zobel, 1996);
además, permite hacer un estudio más detallado tanto de las variedades como de las
localidades y su interacción.
Los objetivos de este estudio fueron: i) Evaluar la interacción genotipo ambiente de 6
caracteres de interés agronómicos en tomate, a saber: producción / planta (kg/pl), número
de frutos / planta, peso promedio / fruto (g), Contenido de sólidos solubles (° Brix),
Contenido de Vitamina C (mg/100gpf) y Contenido de licopeno (µg/ gpf) aplicando los
métodos propuestos por Eberhart y Russell, 1966 y el modelo AMMI 1996 (modelo con
efectos principales aditivos y de interacción multiplicativos).
METODOLOGIA
Fueron seleccionados genotipos con base en un índice de selección ponderado
tomando como base las variables peso promedio de fruto (g/fruto), contenido de
sólidos solubles (°brix) y producción por planta (g/pl). Dentro de los materiales
comerciales de mejor posicionamiento en el mercado de los tomates tipo cereza y con
adaptabilidad para la zona de estudio, se eligió como testigo el tomate cereza Sweet
million (Tabla 1). (Tabla 1), con base en éstas se estimó la interacción genotipo por
ambiente (G x A). Se evaluaron los caracteres más importantes en calidad de fruto y
producción derivados de la evaluación de componente principales de la fases I así:
Contenido sólidos solubles (°Brix) (CSS), contenido de vitamina C (mg/100 gpf)
(VITAC), contenido de licopeno (µg/ gpf) (LYC), número de frutos por planta (NFT),
peso promedio del fruto (g) (PPF) y producción /planta (kg/pl) (PDN).
Tabla 1. Introducciones de tomate tipo cereza seleccionadas por medio de índice
de selección en base a producción por planta, peso promedio de frutos y
contenido de sólidos solubles.
N° Introducción CSS (°Brix) PPF (g) Producción
(kg/planta) IND. SEL
1 IAC391 5,07 26,51 1.65 0,973
2 IAC1624 4,84 24,07 1.94 0,913
3 IAC426 5,17 16,03 2.04 0,845
4 Testigo 4,91 17,00 2.05 0,728
5 IAC1688 5,31 12,93 1.64 0,542
6 IAC1621 5,36 13,56 1.43 0,464
7 LA2692 4,77 16,29 1.42 0,200
107
8 LA2076 5,04 12,74 1.31 0,156
9 IAC445 5,29 12,17 0.96 0,059
10 IAC412 4,84 21,60 0.74 0,036
*IAC: Introducciones procedentes del Instituto Agronómico de Campinas, Campinas, Brasil.
**LA: Introducciones procedentes del Tomato Genetics Resources Center (TGRC), Universidad de
California- Davis.
Características de los ambientes naturales.
Granja Montelindo de la Universidad de Caldas, localizada en la región de Santágueda a
1030 m.s.n.m. (bosque húmedo tropical), en la rivera oriental del río Cauca, municipio de
Palestina, departamento de Caldas, a 38 Km. de Manizales. La temperatura promedio es de
23°C, humedad relativa de 75%, brillo solar año de 2049 horas, régimen de lluvias de 2000
a 2225 mm. Las condiciones de suelo fueron: textura franco- arenosa, ricos en materia
orgánica (7.91%), profundos (60 cm.), bien drenados y con pH 5,4 (Boada et al., 2010).
Centro Experimental de la Universidad Nacional de Colombia sede Palmira (CEUNP),
ubicado en el corregimiento El Carmelo, municipio de Candelaria, departamento del Valle;
punto de coordenadas 3° 24 ΄ latitud norte y 76° 26 ΄ longitud oeste; con una altura de 980
m.s.n.m, una temperatura promedio de 24º C, 69% de humedad relativa y 1009 mm de
precipitación promedio anual (Espitia, 2004).
Granja Tesorito, propiedad de la Universidad de Caldas. Ubicada en las afueras de la
ciudad de Manizales en el departamento de Caldas, en el sector industrial de Maltería,
presenta una altitud de 2.340 metros, temperatura promedio de 17.5ºC, humedad relativa
del 78% y precipitación promedio anual de 2000 mm; sus suelos son Andisoles, derivados
de Cenizas Volcánicas con textura franco arenosa. Módulo (semi-invernadero) de 12m x
40m (480 m2) con un “diseño en capilla a dos aguas” de estructura en guadua y cubierta en
plástico Agroclear.
Las introducciones fueron sembradas el 10 de julio de 2011 en bandejas de 72 lóculos con
sustrato tipo turba grado 3. El trasplante se realizó el 8 de agosto de 2011, cuando las
plántulas alcanzaron 4 hojas verdaderas (Jaramillo et al., 2007). El diseño experimental fue
bloques completos al azar, con cuatro bloques que tomaron como criterio de bloqueo el
nivel de fertilización potásica (0, 60, 120, 180 kg/ha), siendo el nivel 0 kg/ha el nivel
reportado para el suelo.
En la granja Tesorito los niveles 0, 60, 120, 180 kg/ha de potasio fueron denominados
ambientes T0K, T60K, T120K y T180K respectivamente, de igual forma para la granja
Montelindo conservando los mismos niveles de potasio, los ambientes fueron denominados
M0K, M60K, M120K y M180K respectivamente; adicionalmente el ambiente Palmira fue
denominado PAL.
108
El tamaño efectivo de la unidad experimental fue siete plantas de las cuales se dejaron
como parcela útil las cinco centrales, sembradas a 1.5 m entre surcos y 0.50 m entre
plantas y 2 m entre bloques. El manejo agronómico fue el comercial para cultivos de
tomate definido por Jaramillo et al. (2007), sólo que al definir la arquitectura de la planta
se dejaron tres ejes/planta permitiendo que las introducciones por ser de tipo silvestre
expresaran su potencial en las variables de producción evaluadas; para el control de
arvenses se utilizó acolchado plástico tipo blanco- negro de 0.8m de ancho, calibre 1.2.
Una vez que los frutos alcanzaron la madurez total (65 días después de trasplante para las
granjas Montelindo y CEUNP y 95 días para la granja Tesorito), se procedió a su cosecha
de acuerdo con el comportamiento de cada introducción hasta que las plantas completaron
10 pases de cosecha (1 pase/semana).
El licopeno se extrajo en una mezcla compuesta por acetona-n-hexano (4:6) y se centrifugó
a 5000 rpm durante 5 min a 4°C. Posteriormente, la densidad óptica de los sobrenadantes
se midió espectrofotométricamente a unas longitudes de onda de 663, 645, 505 y 453 nm,
usando la mezcla de acetona-n-hexano como blanco (Rosales, 2008). La concentración de
licopeno se cuantificó usando la ecuación propuesta por Nagata y Yamashita (1992)
citados por Rosales, (2008) de la siguiente forma:
[licopeno] (µg/mL) = - 0.0458 A663 + 0.204A645 + 0.372A505 - 0.0806A453
La acidez del fruto y vitamina C fueron medidas a partir de muestras de zumo de 10 mL de
jugo, compuesto de por diez frutos del segundo racimo por introducción repetición. Los 10
mL fueron diluídos en 100 ml de agua destilada por titulación con NaOH 0.1 N hasta un
pH de 8.2, expresando el resultado en % de ácido cítrico para el caso de acidez del fruto y
titulada con solución de yodo 0.1N hasta notar cambio de color para el caso de la vitamina
C (IPGRI, 1996). Finalmente el contenido de sólidos solubles fue medido a través de un
refractómetro marca Hanna Instruments con escala de 0.2 °Brix.
Análisis de la información
Análisis de la información de la evaluación agronómica. Se realizó análisis de varianza
mediante el procedimiento GLM de SAS (SAS Institute Cary N.C), para determinar la
ocurrencia de diferencias significativas entre introducciones para el conjunto de variables
cuantitativas evaluadas. Se hizo comparación de medias a través de prueba de partición de
promedios ó test de Duncan (P < 0,05).
Estimación de la estabilidad y adaptabilidad
Análisis de Eberhat y Rusell
La estimación de la estabilidad y adaptabilidad de los genotipos en evaluación se
realizó de acuerdo con la metodología propuesta por Eberhat y Rusell (1996), los
cuales propusieron un modelo de regresión lineal para expresar el rendimiento
109
promedio (ijX ) del i-ésimo cultivar (i:1,2,..v) en un ambiente j (j:1,2,..a) en función
del índice ambiental Ij tal como se describe a continuación:
ijji.iij dIbXX
Con:
.iX = Promedio de la variedad i (i:1,2,…v)a través de todos los ambientes
bi = Coeficiente de regresión, el cual mide el cambio en la respuesta de la i-ésima variedad
cuando el índice ambiental cambia en una unidad.
Ij = Índice ambiental obtenido como la diferencia entre la media de todas las variedades en
el ambiente j menos la media general del experimento ( ..XXI j.j )
ijd = Desviación de la regresión de la variedad i en el ambiente j.
Una variedad estable para Eberhart y Russell, es aquella que muestre un coeficiente de
regresión cercano a uno (bi = 1.0) y la sumatoria de sus desviaciones próximas a cero
(∑dij2 = 0.0), tal como se indica en la tabla 2:
Tabla 2. Significado de los parámetros de estabilidad obtenidos por la metodología de
Eberhart y Russell (1996).
Coeficiente de
regresión (bi)
C.M. de las
desviaciónes de la
regresión
Significado
=1 =0 Variedad estable y predecible
=1 >0 Buena respuesta en todos los
ambientes, pero poco predecible
<1 =0 Mejor respuesta en ambientes
desfavorables y predecible.
<1 >0 Mejor respuesta en ambientes
favorables y pero poco predecible
>1 =0 Mejor respuesta en ambientes
favorables y predecible
>1 >0 Mejor respuesta en ambientes
favorables, pero poco predecible
El modelo estadístico que explica el comportamiento de cualquier genotipo en cada
localidad de evaluación es el siguiente:
Yij = µ + Bj + Gi + (BG)ij + εij
Donde: Yij es el comportamiento medio del genotipo “i” en el bloque “j”, para el carácter
de interés; µ, es la media general del experimento; Bj, es el efecto del bloque “j” (siendo el
bloque, el nivel de fertilización potásica 0, 60, 120, 180 kg/ha); Gi, es el efecto del
genotipo “i”; (BG)ij, es el efecto de la interacción del genotipo “i” en el bloque “j” y εij, es
el error experimental.
110
En el análisis individual de varianza todas las pruebas estadísticas de las fuentes de
variación se realizaron mediante la prueba de F, utilizando como denominador el cuadrado
medio del error (CM1), en razón a que se consideraron fijos los efectos de bloques y
genotipos.
El modelo estadístico que explica el comportamiento de cualquier genotipo en los nueve
ambientes de evaluación es el siguiente:
Yijk = µ + Ak + (Bj)k + Gi + (GA)ik + εijk
Donde: Yijk es el comportamiento medio del genotipo “i” en la repetición “j” en el
ambiente “k”, para el carácter de interés; µ, es la media general del experimento para los
nueve ambientes; Ak, es el efecto del ambiente “k”, (Bj)k, es el efecto de la repetición “j”
dentro de la localidad “k”; Gi, es el efecto del genotipo “i”, (GA)ik es el efecto de la
interacción del genotipo “i” en el ambiente “k” y εijk, es el error experimental combinado.
Análisis AMMI
El análisis AMMI fue realizado en dos etapas: 1) los efectos principales, en la parte aditiva
(efectos de genotipos y ambientes), fueron ajustados por análisis de varianza (ANOVA),
interacción (GxA) y 2) la interacción (parte multiplicativa del modelo) fue analizada por el
análisis de Componentes Principales (ACP). El modelo AMMI está representado por la
ecuación propuesta por Crossa., (1996):
Yger = μ + αg + βe + Σn גBn ץBgn δen + pge + εger
Donde:
Yger = Rendimiento del i-ésimo genotipo g en el j-ésimo ambiente e y para la repetición r.
Los parámetros aditivos son:
μ = Gran media.
αg = Desviación del genotipo g de la gran media.
βe = Desviación del ambiente e.
Los parámetros multiplicativos son:
.Bn = Valor singular para el eje n del componente principal de interacción (CPI)ג
.Bgn = Auto vector del genotipo g para el eje nץ
δen = Auto vector del ambiente e para el eje n.
Pge = Sumatoria de los ejes que no están explicados por los vectores (residuo de IGA).
Εger = error experimental medio.
El objetivo de análisis es reunir gran parte de la interacción GxA en pocos ejes sintéticos;
usando así grados de libertad, resultando en modelo reducido, que descarta un residuo
adicional. Los resultados de análisis son presentados gráficamente en un biplot. Para los
casos en que el modelo engloba apenas el primero eje de análisis de componentes
111
principales de interacción ACPI (CPI1), fue constituido el biplot AMMI1, que utiliza el eje
de las abscisas para representar los efectos principales (genotipo y ambiente) y las
ordenadas para expresar los escores de genotipos y ambientes referentes a los CPI1.
Adicionalmente fue utilizado el biplot AMMI2, que representa los efectos de interacción
referentes a los dos primeros ejes de ACPI: CPI2 vs. CPI1.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis de varianza individual
Las tablas 3, 4 y 5 presentan los cuadrados medios de los análisis de varianza individuales
para cada uno de los ambientes naturales evaluados (Montelindo, Tesorito y Palmira), para
las localidades Montelindo y Tesorito (Tablas 3 y 4), el efecto ambiente corresponde a los
niveles de potasio (0 kg/ha, 60 kg/ha, 120 kg/ha y 180 kg/ha). Con respecto a las medias
alcanzadas en los ambientes naturales individuales, los valores más altos en PFT se
presentaron en Tesorito con un valor de 1624.10 g/pl seguido por Montelindo con 747.21
g/pl y finalmente CEUNP con 569.94 g/pl. Para el caso de NFT se conservó el orden de los
ambientes debido a los valores presentados de 252.30, 58.56 y 51.37 para los ambientes de
Manizales, Palestina y Palmira respectivamente. Estos resultados estan relacionados a nivel
general con el ambiente tipo semi-cubierta de la localidad Tesorito (Manizales) con los
mejores resultados en las dos variables descritas, en contraste con los ambientes de
Palestina y Palmira en los cuales los genotipos estuvieron a campo abierto.
El PPF se vió afectado negativamente en el ambiente Tesorito en el cual alzanzó un
promedio de 7.44 g/fruto, frente a los mejores promedios que se presentaron en
Montelindo y CEUNP con valores de 14.93 y 12.89 g/fruto respectivamente (Tablas 3, 4 y
5). Garza y Molina (2008), mencionan que las ventajas de la agricultura protegida son
significativas en comparación con la explotación a cielo abierto, ya que los rendimientos
pueden incrementarse de manera gradual, con una mayor seguridad en la inversión
realizada.
Por su lado las variables de calidad CSS y VITC arrojaron sus mejores promedios en los
ambientes naturales Montelindo y Tesorito, mientras que la variable licopeno alzancó su
mejor promedio en CEUNP, seguido por Montelindo y se vió afectado negativamente en la
localidad Tesorito alcanzando un valor promedio de 9.17 µg/g de fruto fresco (Tablas 3, 4
y 5).
Los ambientes de la localidad Montelindo en las variables de producción arrojaron
diferencias (P< 0.01 y P< 0.05) para los efectos genotipo, ambiente y la interacción,
excepto para la variable PPF que mostró diferencias únicamnete en el efecto genotipo; por
su parte, dentro de las variables de calidad, el CSS mostró diferencias (P< 0.01), mientras
que LYC solamente en el efecto genotipico arrojó diferencias (P< 0.05) y VITC no marcó
112
difercia alguna en ningúno de los efectos evaluados (Tabla 3).
Tabla 3. Cuadrados medios para la localidad Montelindo (Palestina) en evaluación de
la interacción genotipo por ambiente de tomate cereza.
Fuente de
variación GL
Cuadrados medios
Variables de producción Variables de calidad del fruto
PFT NFT PPF CSS
VITC
LYC
Genotipo 9 2304753.39*
*
25349.76** 349.21** 35.41** 1041.93 519.28*
Ambiente 3 1750983.70*
*
11619.80** 5.52 1.52** 653.40 126.49
Genotipo*
Ambiente 27
255930.48** 1694.95** 10.14 1.65** 306.14 75.15
Media 747.21
58.56
14.93
5.59
50.40
31.29
Coef. Var 38.68
39.99
27.66
11.17
50.93
48.53
* y ** Denotan diferencias al 5% y 1% de probabilidad respectivamente. Coef. var: Coeficiente de
variación. Contenido sólidos solubles (°Brix) (CSS), contenido de vitamina C (mg/100 gpf) (VITAC),
contenido de licopeno (µg/ gpf) (LYC), número de frutos por planta (NFT), peso promedio del
fruto (g) (PPF) y producción /planta (kg/pl) (PDN).
El análsis de varianza individual para Tesorito, mostró diferencias (P< 0.01 y P< 0.05) para
todas las variables de producción y calidad en todos los efectos (genotipo, ambiente y su
interacción) a excepción de la variable PPF en ambiente y PPF y LYC en la interacción, en
las cuales no se denotó diferencia estadística (Tabla 4).
Tabla 4. Cuadrados medios para la localidad Tesorito (Manizales) en evaluación de la
interacción genotipo por ambiente de tomate cereza.
Fuente de
variación GL
Cuadrados medios
Variables de producción Variables de calidad del fruto
PFT NFT PPF CSS
VITC
LYC
Genotipo 9 9959641.01** 207210.33** 140.51** 88.15** 173.41** 38.22*
Ambiente 3 1425287.93* 46729.64* 1.95 4.26** 3556.49** 73.75**
Genotipo*
Ambiente 27
686073.97* 25884.47* 6.72 3.70** 139.72** 19.02
Media 1624.10
252.30
7.44
5.65
45.30
9.17
Coef. Var
saas
41.28
47.18
30.63
13.06
17.62
41.66
* y ** Denotan diferencias al 5% y 1% de probabilidad respectivamente. Coef. var: Coeficiente de
variación. Contenido sólidos solubles (°Brix) (CSS), contenido de vitamina C (mg/100 gpf) (VITAC),
contenido de licopeno (µg/ gpf) (LYC), número de frutos por planta (NFT), peso promedio del
fruto (g) (PPF) y producción /planta (kg/pl) (PDN).
Un comportamiento similar al presentado en la localidad Tesorito, se presentó en el
ambiente Palmira, en el cual, se presentaron diferncias (P< 0.01 y P< 0.05) en todos las
113
variables (calidad y producción) con excepción de la variable PPF en los efectos ambiente
y la interacción (Tabla 5).
Tabla 5. Cuadrados medios para la localidad CEUNP (Palmira) en evaluación de la
interacción genotipo por ambiente de tomate cereza.
Fuente de
variación GL
Cuadrados medios
Variables de producción Variables de calidad del fruto
PFT NFT PPF CSS
VITC
LYC
Genotipo 9 571231.32** 7776.04** 308.54** 2.30** 232.18** 44724.77**
Bloque 3 237134.80** 2396.91** 17.73 0.01** 3.29** 40.57**
Genotipo*
Bloque 27 63124.17* 1102.94** 19.44 0.13** 11.62** 143.48**
Media 569.94 51.37
12.89
4.39
36.62
157.44
Coef. Var
saas
31.15
41.52
26.58
12.11
34.27
45.09
* y ** Denotan diferencias al 5% y 1% de probabilidad respectivamente. Coef. var: Coeficiente de
variación. Contenido sólidos solubles (°Brix) (CSS), contenido de vitamina C (mg/100 gpf) (VITAC),
contenido de licopeno (µg/ gpf) (LYC), número de frutos por planta (NFT), peso promedio del
fruto (g) (PPF) y producción /planta (kg/pl) (PDN).
Análisis de varianza combinado
El análisis de varianza combinado para rendimiento (kg/pl) de los 10 genotipos de tomate
evaluados en los nueve ambientes determinó que el 31.35% de la suma de cuadrados
totales fue atribuible a efectos genotípicos, mientras que los efectos ambientales y la
interacción genotipo*ambiente representaron el 39.73% y 28.92% respectivamente, en
todos las fuentes de variación se encontraron diferencias significativas (P< 0.01) con una
media en el rendimiento de 1.02 kg/pl (Tabla 6). Resultados similares reportaron las demás
variables de producción en las cuales, el 57.36% y 45.47% de la suma de cuadrados totales
se debe a efectos ambientales para número de frutos por planta y peso de fruto
respectivamente, mientras que los efectos genotípicos representaron el 21.50% y 30.26%
de la suma de cuadrados totales para las mismas variables, los efectos de la interacción
genotipo*ambiente presentaron los valores más bajos de la suma de cuadrados totales de
21.15% y 24.27% respectivamente, en todos los efectos simples y la interacción, se
mostraron diferencias altamente significativas (P< 0.01), el promedio alcanzado en número
de frutos por planta fue de 125.18, mientras que el fruto arrojó un peso promedio de 11.82
g (Tabla 6).
Tabla 6. ANAVA combinado para variables de producción en diez genotipos de
tomate cereza en nueve ambientes
Fuente de
variación GL
Rendimiento (kg/pl) Número de frutos por planta Peso de fruto (g)
SC CM % SC SC CM % SC SC CM % SC
114
Ambiente 8 105.84 13.23** 39.73 4404726.32 550590.79** 57.36 5443.76 680.47** 45.47
Genotipo 9 83.52 9.28** 31.35 1650837.87 183426.43** 21.50 3623.13 402.57** 30.26
Genotipo*
Ambiente 72 77.04 1.07** 28.92 1624195.44 22558.27** 21.15 2905.92 40.36** 24.27
Media 1.02 125.18 11.82
Coef. Var 43,40 56.9 29.66
* y ** Diferencias significativas al 5% y 1% de probabilidad. SC: Suma de cuadrados , CM: Cuadrado
medio, % SC: Porcentaje de la suma de cuadrado, Coef. var: Coeficiente de variación
El análisis de varianza para las variables de calidad de fruto de los 10 genotipos de tomate
evaluados en los nueve ambientes determinó que para contenido de sólidos solubles, el
62.55% de la suma de cuadrados totales fue atribuible a efectos genotípicos, mientras que
la interacción genotipo*ambiente y los efectos ambientales representaron el 24.20% y
13.25% respectivamente, en todos las fuentes de variación se encontraron diferencias
significativas (P< 0.01) con una media de 5.55 °Brix (Tabla 7).
Por su lado en las variables contenido de vitamina C y licopeno, el 34.37% y 75.08% de la
suma de cuadrados totales respectivamente, se debe a efectos ambientales mientras que, los
efectos genotípicos representaron el 11.83% y 1.24% de la suma de cuadrados totales para
las mismas variables, los efectos de la interacción genotipo*ambiente presentaron el valor
más alto de la suma de cuadrados totales de 53.80% para contenido de vitamina C y
23.68% en el caso de contenido de licopeno, indicando en estas dos últimas variables que
los efectos ambientales y la interacción de éste efecto con el genotipo tienen más
influencias en la respuesta de estas variables que el genotipo por sí sólo; al igual que en las
variables de producción, en todos los efectos simples y la interacción, se mostraron
diferencias altamente significativas (P< 0.01), los promedios alcanzados en la variables de
calidad se muestran en la tabla 7.
En general los coeficientes de variación más altos fueron determinados en las variables de
producción, en contraste con los obtenidos en las variables de calidad, en general los
valores oscilaron entre 8.21 en contenido de licopeno y 56.9 en número de frutos por
planta (Tablas 6 y 7).
La significación encontrada para interacción genotipo x localidad, para todos caracteres
evaluados, es un indicativo de la respuesta diferencial de los clones que formaron parte de
este estudio a las variaciones ambientales en las diferentes localidades. Estos resultados
fueron similares a los encontrados por Damba (2008) en cual sugiere la necesidad de un
estudio más detallado para analizar y cuantificar la naturaleza de dicha interacción y
establecer los ambientes que más contribuyen a dicha interacción y cuales permiten una
mejor discriminación, en cuanto al potencial productivo de los diferentes genotipos.
115
Adicionalmente, determinar genotipos de adaptación específica y la posibilidad de agrupar
ambientes que presenten un mismo patrón de respuesta.
Tabla 7. ANAVA para variables de calidad de fruto en diez genotipos de tomate
cereza en nueve ambientes
Fuente de
variación GL
Sólidos Solubles (° Brix) Vitamina C (mg/100gpf) Licopeno (µg/gfruto)
SC CM % SC SC CM % SC SC CM % SC
Ambiente 8 184.96 23.12** 13.25 20951.68 2618.96** 34.37 863672.88 107959.11** 75.08
Genotipo 9 872.91 96.99** 62.55 7212.42 801.38** 11.83 14255.55 1583.95** 1.24
Genotipo*
Ambiente 72
337.68 4.69** 24.20 32801.76 455.58** 53.80 272413.44 3783.52** 23.68
Media
5.55 42.42 63.21
Coef. Var 11.95 13.25 8.21
* y ** Diferencias significativas al 5% y 1% de probabilidad. SC: Suma de cuadrados , CM: Cuadrado
medio, % SC: Porcentaje de la suma de cuadrado, Coef. var: Coeficiente de variación
ANALISIS DE ADAPTABILIDAD POR MEDIO DE LA METODOLOGÍA EBERHART Y
RUSSELL
Se encontraron cuatro genotipos con coeficientes de regresión (bi) superiores a 1,
indicando que tienen mejor respuesta en ambientes favorables presentando valores de
producción de 2.07 kg/pl (bi:2.01), 1.44 kg/pl (bi:1.99), 1.41 (bi:1.25) y 1.39 (bi:1.66)
para el tratamiento testigo (Sweet million), IAC391, IAC1688 e IAC1621
respectivamente; el testigo e IAC1621 se mostraron como genotipos poco predecibles por
sus valores mayores a cero en las desviaciones de la regresión (S2.di), sin embargo estos
valores estuvieron muy cercanos a cero, en contraste, los genotipos IAC391 e IAC1688
presentaron valores de desviaciones iguales a cero que los permite clasificar como
genotipos predecibles en su comportamiento en producción a través de los ambientes
evaluados. Por su lado los genotipos con más bajo producción por planta fueron IAC412,
LA2692 e IAC445 con valores de 0.40 kg/pl, 0.64 kg/pl y 0.81kg/pl respectivamente con
coeficientes de regresión entre 0.37 y 0.82 (Tabla 8, Figura 1).
Para el número de frutos por planta (NFT), El promedio de los genotipos a través de los
ambientes indicó diferencias significativas (P < 0.05), se presentaron valores entre 32.79 y
242.87 frutos por plantas; cinco genotipos, dentro de los que se incluye el testigo,
mostraron mejor respuesta en ambientes favorables, los genotipos en su orden fueron:
IAC1688, TESTIGO, LA2692, IAC1621, IAC426 con valores de bi entre 1.65 y 1.06 y
con valores que oscilaron entre 242.87 frutos por planta en IAC1688 y 162.58 frutos por
planta en IAC1621; dos de los cinco genotipos con bi >1, se mostraron como predecibles
116
en su comportamiento a través de los ambientes (IAC1621 y Testigo) con valores de
desviaciones de regresión iguales a cero, los demás genotipos con valores mayores a cero
lo que indica que, son poco predecibles en su comportamiento a través de los ambientes
evaluados. Los genotipos con valores de bi < 1, mostraron valores de desviaciones de la
regresión iguales a cero, excepto IAC445, indicando un comportamiento predecible de
estos genotipos en ambientes desfavorables (Tabla 8).
El comportamiento de los genotipos respecto al peso promedio de fruto (PPF), arrojó
diferencias significativas (P < 0.05) con valores entre 7.20 g y 15.10 g para LA2692 e
IAC1624 respectivamente, cinco genotipos indicaron mejor desempeño en ambientes
favorables con valores de bi entre 2.01 y 1.05, éstos genotipos fueron IAC1624, IAC391,
IAC445, LA2692 e IAC426, de los cuales, solamente IAC445 y LA2692 se mostraron
predecibles en su comportamiento respecto al peso promedio de fruto dado que sus valores
en las desviaciones de la regresión fueron iguales a cero (Tabla 8). Similar a los resultados
de la variable NFT, para esta variable (PPF) los genotipos con bi < 1 (de mejor
comportamiento en ambientes desfavorables), presentaron valores de desviaciones de
regresión iguales a cero indicando que son materiales predecibles en su respuesta al peso
del fruto a través de los ambientes evaluados.
En general, tres genotipos de mejor comportamiento en ambientes favorables, fueron
comunes para los caracteres producción por planta y número de frutos por planta
(IAC1621, IAC1688 y Testigo), mientras que entre los caracteres producción por planta y
peso promedio de fruto, el único genotipo común fue IAC391; por su lado entre NFT y
PPF los genotipos comunes fueron IAC426 y LA2692; ninguno de los genotipos con bi > 1
fue común en los tres caracteres de producción. Indicando que aún caracteres asociados a
los componentes del rendimiento son afectados en forma diferente por el ambiente en
interacción con el genotipo a producir.
Tabla 8. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en nueve ambientes
para caracteres de producción en tomate cereza
Producción por planta (kg/pl) Número de frutos por planta Peso promedio de fruto (g)
Genotipo Promedio
genotipo
(bi)
* S
2.di
Promedio
genotipo (bi) S
2.di
Promedio
genotipo (bi) S
2.di
IAC1621 1.39 1.66 0.14 162.58 1.23 -586.9 10.92 0.87 0.28
IAC1624 0.90 0.39 0.00 89.12 0.60 -1102.2 15.10 2.01 5.37
IAC1688 1.41 1.25 0.03 242.87 1.65 6396.9 8.07 0.67 -2.39
IAC391 1.44 1.99 0.06 117.90 0.93 -444.8 14.46 1.29 34.54
IAC412 0.40 0.53 -0.03 32.79 0.24 -1070.2 14.63 0.70 -1.35
IAC426 1.14 0.25 0.14 177.61 1.06 4976.3 9.99 1.05 15.90
IAC445 0.81 0.82 0.04 93.83 0.67 499.8 11.96 1.17 -1.21
LA2076 1.07 0.74 0.01 128.92 0.77 -45.0 9.84 0.71 -1.97
LA2692 0.64 0.37 0.01 166.19 1.44 3827.4 7.20 1.10 -0.83
117
TESTIGO 2.07 2.01 0.05 236.03 1.41 -116.7 9.68 0.42 -2.97
Promedio 1.13 143.47 11.19
*(bi) : Coeficiente de regresión; S2.di : Desviaciones de regresión. Interpretación: Valores de bi > 1 indican
mejor respuesta del genotipo en ambientes favorables; bi = 1 indican que el genotipo es estable a través de
los ambientes bi < 1 indica mejor respuesta del genotipo en ambientes desfavorables. S2.di > 0 : Genotipo
poco predecible; S2.di = 0 : Genotipo predecible.
El análisis de Eberhart y Russell arrojó como mejor ambiente para el carácter producción
por planta (g) el nivel de 180 kg/ha de potasio (T180K) con una producción de 1.87 kg/pl
(P < 0.05) y un índice ambiental de 0.775, seguido por el nivel 120 kg/ha (T120K) y 0
kg/ha de potasio (T0K) con valores de producción de 1.58 kg/pl en ambos casos e índices
ambientales de 0.501 y 0.494 respectivamente, finalmente, conservando índice ambiental
positivo, encontramos el nivel 60 kg/ha de potasio (T60K) con valor de 0.320 y una
producción de 1.39 kg/pl (P < 0.05), todos ellos alcanzados en la granja Tesorito bajo
condiciones semicontroladas (cubiertas plásticas), lo cual indica que el mejoramiento
ambiental por medio de las condiciones protegidas ayuda al incremento de la producción
(Tabla 9).
En todos los ambientes de niveles de potasio en la granja Montelindo, se experimentaron
índices ambientales negativos con valores entre -0.114 y -0.515; para 0 kg/ha y 60 kg/ha de
potasio (M0K y M60K) alcanzando producciones de 0.99 kg/pl y 0.59 kg/pl
respectivamente, sin embargo, el índice ambiental más negativo se encontró en el ambiente
Palmira (Granja CEUNP) (-0.599) con producción de 0.56 kg/pl. En Palmira se han
reportado suelos con problemas de fertilidad en el suelo desde el punto de vista físico por
ser suelos pesados con resistencia a la penetración radicular cuando se presentan problemas
de riego, todo esto afecta negativamente la producción, a diferencia del ambiente
Montelindo donde la oferta ambiental y de suelo son más cercanos a las exigencias óptimas
para la especie en estudio. Los niveles de potasio 180 y 60 kg/ha de la granja Montelindo
fueron similares (sin diferencia significativa) a los encontrados en el ambiente Palmira en
los cuales se encontraron promedios de producción de 0.61 kg/pl, 0.59 kg/pl y 0.56 kg/pl
respectivamente sin diferencia significativa entre ellos (Tabla 9).
Comportamiento similar al anterior, presentó la variable número de frutos por planta, todos
los niveles de potasio en la granja Tesorito reportaron índices ambientales positivos para
ésta permitiendo que las plantas alcanzaran valores entre 295.69 frutos en T180K y 211.47
en T60K con diferencias significativas (P < 0.05); el mejor ambiente fue el nivel de potasio
180 kg/ha (T180K) con un índice ambiental de 152.2, seguido por 0 kg/ha de potasio
(T0K) y 120 kg/ha de potasio (T120K) con índices de 107.82 y 111.51 y un número de
frutos por planta de 251.29 y 254.98 respectivamente (Tabla 9). Para estos ambientes los
genotipos recomendados serían: IAC1688, LA2692, IAC1621, IAC426 además del testigo
(cultivar comercial Sweet million) que presentaron los valores más altos en número de
118
frutos entre 242.87 y 166.19, indicando una respuesta favorable a medida que es mejorado
el ambiente en el que son producidos.
Para el caso de los ambientes de potasio en la granja Montelindo y el ambiente CEUNP
(Palmira) solo se encontraron diferencias significativas (P < 0.05) entre el nivel 0 y 180
kg/ha de potasio, siendo el nivel 0 kg/ha de potasio (cantidad encontrada en el análisis de
suelos, sin adición de fertilizante), la dosis que en ambientes desfavorables (índices
ambientales negativos) permite la mejor producción de frutos por planta con un valor de
79.36 frutos (Tabla 9). En estos ambientes, podrían ser producidos los genotipos de mejor
comportamiento en ambientes desfavorables para el número de frutos así: IAC1624,
IAC412, IAC445, LA2076 e IAC391 que presentaron valores entre 32.79 y 128.92
frutos/planta (Tabla 8).
Los ambientes que antes fueron favorables para producción (kg/pl) y número de frutos por
planta, pasaron a ser los ambientes negativos o desfavorables para el peso promedio de
fruto, los ambientes con índice ambiental positivo fueron en su orden nivel de 60 kg/ha de
potasio (M60K), 120 kg/ha (M120K), 180 kg/ha (M180K), 0 kg/ha (M0K) en la granja
Montelindo (Palestina- Caldas) y finalmente PAL (Palmira granja CEUNP), indicando que
las condiciones de clima cálido con temperaturas promedio de 22 ° que presentan las
granjas Montelindo y CEUNP favorecen el peso de fruto del tomate cereza. Para estos
ambientes, los genotipos recomendados serían en su orden IAC1624, IAC391, IAC445,
IAC426 y LA2692.
Todos los valores de fruto de los ambientes favorables estuvieron por encima del promedio
general (11.33 g/fruto), en contraste con los valores obtenidos (sin diferencias estadísticas)
en todos los niveles de potasio en la granja Tesorito (Manizales), en este caso, a pesar de
las condiciones semi-controladas, el peso promedio de fruto se estuvo afectado
negativamente arrojando valores por debajo del promedio (11.33 g/fruto) (Tabla 9). Los
genotipos de mejor para estos ambientes desfavorables fueron IAC1688, IAC1621,
LA2076, IAC412 y Testigo.
Es importante recalcar que dos de los genotipos promisorios por producción por planta y
número de frutos que se recomiendan para ambientes favorables (niveles de potasio de 180
y 120 kg/ha en la granja Tesorito), son recomendados aquí para para las mismas
condiciones en las cuales por el comportamiento de la variable peso promedio de fruto se
toman como ambientes desfavorables, esto indica que, un ambiente "desfavorable" no es
más que un ambiente óptimo para algunos genotipos que han encontrado condiciones
adecuadas para expresar su potencial genético, mientras que otros genotipos se ven
afectados negativamente, lo que demuestra que es necesario evaluar adecuadamente los
materiales vegetales, colecciones y genotipos comerciales para encontrar el ambiente en el
que tendrá el mejor desempeño que garantizará una producción más sostenible.
119
Tabla 9. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en nueve ambientes
para caracteres de producción en tomate cereza
Producción (kg/pl) N° de frutos/planta (NFT) Peso de fruto (g)
Ambiente Ij Promedio Ij Promedio Ij Promedio
T0K 0.494 1.58 b 107.82 251.29 b -3.92 7.26 c
T60K 0.32 1.39 c 68.01 211.47 c -4.04 7.14 c
T120K 0.501 1.58 b 111.51 254.98 b -3.97 7.22 c
T180K 0.775 1.87 a 152.21 295.69 a -3.56 7.63 c
M0K -0.114 0.99 d -64.11 79.36 d 3.31 14.5 a
M60K -0.515 0.59 ef -96.89 46.58 e 4.09 15.27 a
M120K -0.355 0.77 e -85.18 58.29 de 3.92 15.11 a
M180K -0.507 0.61 ef -96.11 47.36 e 3.75 14.94 a
PAL -0.599 0.56 f* -97.24 51.37 de 0.42 12.89 b
Promedio
1.10
143.47
11.33
*Letras diferentes indican diferencias significativas (P < 0.05). Ij : Índice Ambiental.
Figura 1. Producción por planta (g/pl) de 10 genotipos de tomate cereza en 9 ambientes vs
Coeficiente de regresión.
Los parámetros de estabilidad para las variables de calidad de fruto del tomate cereza,
indicaron que cuatro de los 10 genotipos evaluados son adecuados para ambientes
favorables, presentando valores de coeficiente de regresión bi > 1, estos genotipos fueron:
IAC391, IAC1621 e IAC1688 además del testigo (cultivar comercial Sweet million), los
cuales arrojaron valores en contenido de sólidos solubles (CSS) de 4.95, 6.11, 6.3 y 7.03 °
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426
IAC445 LA2076
LA2692
TESTIGO
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50
Co
ef.
Re
gre
sió
n (
bi)
Rendimiento (g/pl)
120
Brix respectivamente, sin embargo, los valores arrojados por estos genotipos en las
desviaciones de la regresión (S2.di) fueron ligeramente superiores a cero excepto para
IAC1621, indicando que son materiales poco predecibles en CSS en los ambientes
evaluados, en contraste, todos los genotipos con valores del bi< 1, con mejor respuesta en
ambientes desfavorables, arrojaron valores de desviaciones de regresión iguales a cero
(excepto IAC412), indicando que son predecibles en su comportamiento para la variable en
mención (Tabla 10).
Para el caso del contenido de vitamina C (VITC), el único genotipo común por su
respuesta en el coeficiente de regresión (bi> 1) fue el tratamiento testigo (Sweet million),
seguido por los genotipos IAC1624 y LA2076 con valores de 61.86, 50.71 y 51.1 mg/100
gpf de vitamina C respectivamente y a su vez superiores al promedio (46.09 mg/100gpf),
sin embargo, sus valores en desviaciones de regresión fueron diferentes a cero,
haciéndolos poco predecibles en su respuesta para VITC en los ambientes evaluados. El
resto de los genotipos se mostró con mejor respuesta para ambientes desfavorables para
esta variable, a su vez todos se mostraron como poco predecibles (Tabla 10).
Dos genotipos fueron comunes por su buen comportamiento en contenido de licopeno a las
variables de calidad descritas, el genotipo IAC1624 común en su respuesta en VITC, en
este caso arrojó coeficiente de regresión superior a uno, al igual que IAC1688 el cual
mostró buen comportamiento para CSS. Los demás genotipos sobresalientes por su
respuesta en ambientes favorables fueron: IAC426 e LA2692. Los valores obtenidos por
estas introducciones se encontraron en un rango de 37.55 a 47.23 µg/g fruto de licopeno y
a su vez superiores al promedio de los genotipos (31.40 µg/ g fruto de licopeno), el resto
de los genotipos arrojó bi < 1 y contenidos de licopeno por debajo de 34.66 µg/g fruto
como se presentó en el genotipo IAC1621, el cual estuvo muy cercano a bi=1 (bi = 0.94)
proyectándose como un genotipo estable a través de los ambientes. Todos los genotipos
indicaron ser poco predecibles por sus desviaciones de regresión (Tabla 10).
Para todas las variables de calidad de fruto, los genotipos con mejor comportamiento en
ambientes favorables fueron IAC1624 e IAC1688 que se mostraron con respuesta
semejantes a las obtenidas en el tratamiento testigo. Saavedra (S.F), también encontró
variabilidad en el contenido de licopeno en localidad y entre localidades para híbridos
comerciales de tomate con intervalos entre 10.92 y 19,88 mg/100 gpf de licopeno. Los
frutos expuestos a radiación solar directa, presentaron mayor contenido de sólidos solubles
con un nivel de significancia del 95%.
Tabla 10. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en nueve ambientes
para caracteres de calidad de fruto en tomate cereza.
CSS (° Brix) Vitamina C (mg/100 gpf) Licopeno (µg/ g fruto)
121
Genotipo Promedio
genotipo (bi) S2.di
Promedio
genotipo (bi) S2.di
Promedio
genotipo (bi) S2.di
IAC1621 6.11 1.48 0.02 45.54 0.24 85.58 34.66 0.94 59.57
IAC1624 4.89 0.52 0.02 50.71 2.15 184.64 41.09 1.5 80.22
IAC1688 6.3 1.13 0.17 48.67 0.79 40.42 37.55 1.68 181.13
IAC391 5.57 3.16 0.1 42.61 0.84 188.94 17.97 -0.08 227.22
IAC412 4.28 0.1 0.34 42.33 -0.17 467.81 12.35 0.32 42.53
IAC426 5.65 0.61 -0.03 36.56 0.36 82.12 43.68 1.18 122.84
IAC445 5.29 0.12 -0.07 48.96 0.8 349.59 30.87 0.8 300.83
LA2076 5.07 0.64 -0.06 51.1 1.94 206.2 25.07 0.88 82.69
LA2692 4.96 0.56 -0.04 37.31 0.67 117.37 47.23 2.3 456.89
TESTIGO 7.03 1.69 0.28 61.86 2.38 992.34 25.56 0.49 172.95
Promedio 5.45 46.09 31.40
*(bi) : Coeficiente de regresión; S2.di : Desviaciones de regresión. Interpretación: Valores de bi > 1 indican
mejor respuesta del genotipo en ambientes favorables; bi = 1 indican que el genotipo es estable a través de
los ambientes bi < 1 indica mejor respuesta del genotipo en ambientes desfavorables. S2.di > 0 : Genotipo
poco predecible; S2.di = 0 : Genotipo predecible.
Todos los ambientes fueron favorables para la variable Contenido de sólidos solubles
(CSS) excepto PAL (Palmira- granja CEUNP), en el cual se presentó el valor más bajo de
4.40 °Brix, los ambientes que más favorecieron éste carácter fueron los niveles de 60, 120
y 180 kg/ha de potasio en la granja Tesorito (T60K, T120K y T180K), los cuales arrojaron
valores de 5.92, 5.73 y 5.70 °Brix respectivamente (P< 0.05), el ambiente 120kg/ha de
potasio en la granja Montelindo (M120K) se mostró cercano a los descritos anteriormente,
lo cual sugiere que niveles adecuados entre 60 y 120 kg/ha de potasio tanto en ambientes
fríos (Tesorito) como en ambientes cálidos (Montelindo), serían recomendables para
incrementar o garantizar que los genotipos expresen su potencial en cuanto al contenido de
sólidos solubles. Genotipos como IAC391, IAC1621 e IAC1688 además del testigo son
recomendables para cultivar en la mayoría de los ambientes (excepto Palmira), esperando
mejor respuesta de los mismos cuando es adecuada una fertilización balanceada y con
niveles de potasio entre 60 y 120 kg/ha (Tabla 11).
Los contenidos de vitamina C, conservaron un patrón de respuesta similar al anterior,
mostrando una relación positiva del ambiente a medida que aumenta el nivel de potasio
aplicado en los ambientes naturales (Tesorito y Montelindo), es decir, los ambientes
favorables de mejor comportamiento en su orden fueron M180K y T180K (180 kg/ha de
potasio en las granjas Montelindo y Tesorito) con índices ambientales de 16.03 y 6.24 y
mostrando contenidos de vitamina C de 61.12 y 52.33 mg/100 gpf respectivamente.
Adicionalmente se presentaron con índices positivos los ambientes T120K, T60K y M60K
122
con contenidos de vitamina C superiores al promedio de los ambientes (46.50 mg/100 gpf)
(Tabla 11). Para estos ambientes los genotipos ideales serían IAC1624 y LA2076,
adicionalmente se presenta el testigo, el resto de los genotipos se han clasificado con mejor
respuesta en ambientes desfavorables que en este caso serían Palmira, T0K y M0K (niveles
de 0 kg/ha de potasio) en las granjas Tesorito y Montelindo (Tabla 11).
Finalmente la variable contenido de licopeno, se mostró con mejor respuesta en el
ambiente PAL (Palmira) alcanzando un valor de 120.68 µg/gfruto con diferencias
significativas (P< 0.05), seguido por M120K y M60K (niveles 120 kg/ha y 60 kg/ha de
potasio) en la granja Montelindo con valores de contenido de licopeno de 34.70 y 33.98
µg/gfruto respectivamente, lo que determina una relación de esta variable con el clima
cálido y los niveles de fertilización potásica balanceados, cuando los niveles de potasio
fueron nulos (o kg/ha de potasio) o cuando fueron muy altos (180 kg/ha de potasio) los
ambientes fueron desfavorables para la expresión del contenido de licopeno en los
genotipos, adicionalmente, los resultados demuestran que los ambientes más negativos en
su índice son los que se llevaron a cabo en clima frío (con temperatura promedio de
17.5°C) (Tabla 11).
Tabla 11. Parámetros de estabilidad interacción genotipo - ambiente en nueve ambientes
para caracteres de calidad del fruto de tomate cereza.
CSS (° Brix) Vitamina C (mg/100 gpf) Licopeno (µg/ g fruto)
Ambiente Ij Promedio Ij Promedio Ij Promedio
T0K 0.08 5.54 c -18.38 27.71 e -21.87 9.53 d
T60K 0.47 5.92 a 3.63 49.72 b -20.12 11.29 d
T120K 0.28 5.73 ab 4.7 50.79 b -23.48 7.93 d
T180K 0.25 5.7 ab 6.24 52.33 b -23.35 8.06 d
M0K 0.07 5.52 c -1.15 44.95 c -2.71 28.7 c
M60K 0.06 5.52 c 3.3 49.4 b 2.57 33.98 b
M120K 0.23 5.68 b -0.97 45.12 c 3.3 34.7 b
M180K 0.04 5.49 c 16.03 62.12 a -3.63 27.78 c
PAL -1.49 4.4 d -13.39 36.33 d 89.27 120.68 a
Promedio
5.50
46.50
46.50
*Letras diferentes indican diferencias significativas (P < 0.05). Ij : Índice Ambiental.
ANALISIS DE LA INTERACCIÓN GENOTIPO AMBIENTE POR MEDIO DE LA METODOLOGIA
AMMI (ANALISIS DE EFECTOS ADITIVOS MULTIPLICATIVOS).
El análisis AMMI determinó que el primer componente principal (CP1) presentó valor
propio superior a uno (1) para la variable producción por planta (kg/pl), es decir que de los
componentes principales obtenidos, fue el único significativo, explicando el 68% de la
interacción. En este caso para generar el biplot se adicionó el segundo componente
principal que explica el 17%, por lo tanto CP1 y CP2 explican el 85% de la interacción.
123
Por su parte los caracteres número de frutos por planta y peso de fruto arrojaron valores
propios mayores a uno en los tres componentes principales (Tabla 12), para generar el
biplot se tomaron en todos los casos los dos primeros componentes principales, para las
variables en mención los CP1 y CP2, explicaron el 88% y 87% de la interacción
respectivamente, Damba (2008) reportó para rendimiento de raíces frescas en yuca y
rendimiento de materia seca que los dos primeros ejes principales explicaron más del
62.0% de la variación de la interacción, el cual sugiere que el AMMI bajo estas
condiciones puede ser útil para identificar asociaciones entre ambientes y para la
identificación de genotipos más productivos y estables. En general todas las variables
arrojaron porcentajes suficientes para explicar los patrones debidos a la interacción con
valores superiores al 60% del porcentaje acumulado (Tabla 12).
Tabla 12. Valores propios de los dos primeros componentes principales en el análisis AMMI
para genotipos de tomate cereza y ambientes en caracteres de producción.
Producción (kg/pl) Número de frutos por planta Peso de fruto (g)
CP Valor
propio
% Interacción
explicada
%
Acumulado
Valor
propio
% Interacción
explicada
%
Acumulado
Valor
propio
% Interacción
explicada
%
Acumulado
1 1.15 0.68 0.68 19136 0.53 0.53 31.92 0.62 0.62
2 0.29 0.17 0.85 12615 0.35 0.88 12.92 0.25 0.87
3 0.13 0.08 0.92 2442 0.07 0.95 3.38 0.07 0.93
En la tabla 13, 14 y 15 se muestran las variables producción promedio por planta (kg/pl), el
número de frutos promedio por planta y el peso promedio de fruto (g) para cada genotipo
en cada ambiente, las medias genotípicas y ambientales, promediadas por fila y columna, y
las coordenadas sobre el CP1 y el CP2 para los genotipos y ambientes. La interpretación
de los resultados del análisis AMMI se facilita mucho con la representación gráfica
(gráfico biplot), en el mismo espacio, de los genotipos y los ambientes. El coeficiente de
correlación entre genotipos, ambientes o genotipos y ambientes esta dado en forma
aproximada por el coseno del ángulo formado entre los vectores; así si el ángulo entre los
vectores es de 180° el coeficiente de correlación es -1; si el ángulo es de 0°; el coeficiente
es +1 y para 90° es 0. Lo anterior permite la posibilidad de detectar adaptaciones
específicas y discriminar genotipos y ambientes en los análisis de estabilidad que estén
positiva o negativamente correlacionados (Pérez, et al. 2005).
En general, los genotipos ubicados en posiciones cercanas al origen de los ejes contribuyen
poco a la interacción con relación a los que se encuentran más alejados, por lo que pueden
considerados más estables ó también pueden ser considerados de adaptabilidad más
general, por interaccionar menos con los ambientes. Los genotipos que están formando el
polígono de variación, indican que están variando su comportamiento a través de
ambientes y tienden a ser los más inestables. Lo que confirma que estos genotipos
presentaron el mayor efecto positivo o negativo del ambiente sobre la expresión del
carácter. El testigo (Sweet million) seguido por los genotipos IAC391, IAC1688,
124
IAC1621 y IAC426 fueron los de mayor producción por planta a través de los ambientes
reportando valores entre 1.14 y 2.07 kg/pl, a su vez presentaron los valores absolutos más
altos de CP1 (excepto IAC1688), indicando las mayores interacciones y por ende pueden
ser considerados como los mejores en ambientes favorables, en contraste con los
genotipos IAC445, LA2076 e IAC412 que obtuvieron valores de producción por planta
intermedios y bajos (entre 1.07 kg/pl y 0.4 kg/pl) y que presentaron los valores absolutos
más bajos con de CP1, indicando pequeñas interacciones y por ende se pueden considerar
como los genotipos más estables a través de los ambientes (Tabla 13).
Los ambientes similares para jerarquizar los genotipos fueron 0K, 60K y 120K; M180K y
PAL, lo que indica que se puede descartar uno de estos ambientes sin perder precisión de
los resultados, en contraste con, los ambientes T60K , T120K y T180K en los cuales se
observan respuestas que indican genotipos específicos como IAC1621 (1) y IAC1688
(3) que expresaron su máximo potencial de rendimiento en el ambiente T120K (120 kg/ha
de potasio en la granja Tesorito) (Figura 2), con valores que superan en cerca del 100% el
promedio de cada uno de ellos a través de los ambientes, por su parte los genotipos
testigo e IAC391 demostraron ser más específicos en el ambiente T180K arrojando una
producción por planta de 3.70 kg/pl y 2.92 kg/pl respectivamente; mientras que el genotipo
IAC426 fue más específico para el ambiente M120K; los genotipos más estables a través
de los ambientes por su cercanía al centro de la figura fueron IAC445, LA2076 e IAC412
(Figura 2; Tabla 13).
Los genotipos Testigo (10), IAC1621 (1), IAC391 (4) y IAC1688 (3) con producción por
planta mayor a 1.39 arrojaron los valores positivos de la CP1, mientras que el resto de
genotipos con valores CP1 negativos mostraron producción por plantas inferiores a 1.15
kg/pl. Comparando con el método de Eberhart y Russell, los genotipos que presentaron
valores significativos para el coeficiente y/o los desvíos de la regresión fueron los que
presentaron mayor distanciamiento del origen de los ejes, en concordancia con los
resultados de Damba (2008).
Tabla 13. Producción promedia (kg/pl) de 10 genotipos de tomate cereza evaluados en nueve
ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes principales para
genotipos y ambientes
Ambientes
N° Genotipo T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K M180K PAL Media CP1 CP2
1 IAC1621 1.98 1.26 3.09 2.59 1.25 0.80 0.69 0.51 0.35 1.39 1.14 1
2 IAC1624 1.19 1.05 0.99 1.10 1.20 0.79 0.55 0.36 0.83 0.90 -0.88 0.13
3 IAC1688 1.86 1.88 2.61 2.04 1.20 0.88 0.77 0.69 0.73 1.41 0.57 0.39
4 IAC391 2.32 2.38 1.87 2.92 0.79 0.26 0.30 0.71 . 1.44 1.14 -0.95
5 IAC412 0.79 0.69 0.41 0.87 0.20 0.07 0.26 0.04 0.25 0.40 -0.68 -0.26
6 IAC426 1.82 1.07 0.80 1.18 1.45 0.71 1.72 0.92 0.63 1.14 -1.46 0.04
7 IAC445 0.74 1.52 1.15 1.66 0.47 0.50 0.59 0.17 0.48 0.81 -0.06 -0.32
125
8 LA2076 1.74 1.37 1.03 1.71 0.89 0.43 1.00 0.86 0.64 1.07 -0.51 -0.39
9 LA2692 1.13 0.25 0.76 1.00 0.84 0.57 0.48 0.37 0.37 0.64 -0.97 0.42
10 Testigo* 2.48 2.85 3.42 3.79 1.68 0.95 1.22 1.41 0.85 2.07 1.69 -0.06
Media 1.61 1.43 1.61 1.89 1.00 0.60 0.76 0.60 0.57
CP1 0.04 0.25 0.56 0.5 -0.22 -0.27 -0.39 -0.18 -0.27
CP2 -0.09 -0.59 0.61 -0.23 0.28 0.28 0.06 -0.12 -0.22
*El número del genotipo corresponde con el respectivo nombre en las figuras biplot.
Figura 2. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de los diez genotipos evaluados en los
nueve ambientes para la variable producción por planta.
La producción por planta mostró un rango entre 0.40 y 2.07 kg/pl. Los ambientes que más
contribuyeron a la interacción para la variable producción por planta fueron T180K y
T120K los cuales presentaron los valores absolutos en CP1 más altos, siendo el primero de
estos el que más contribuyó al aumento de la producción por planta con un valor promedio
de 1.89 kg/pl; el resto de los ambientes, con valores absolutos cercanos de CP1 cercanos a
cero, indicaron poca contribución a la interacción genotipo*ambiente, dentro de ellos los
ambientes de menor interacción fueron T0K y M0K con la menor contribución, esto
debido a que son los ambientes artificiales testigo (niveles de potasio cero).
Los genotipos testigo, IAC1621, IAC391 e IAC1688 mostraron el mayor potencial de
rendimiento (superior a 1.3 kg/pl) y un grado de asociación con los diferentes ambientes
(niveles de potasio) en el ambiente natural (granja Tesorito); los genotipos con mayor
126
interacción genotipo*ambiente y menor potencial de rendimiento, es decir, los más
asociados a ambientes desfavorables fueron IAC445, LA2692 e IAC1624 con valores
absolutos CP1 cercanos a uno; el genotipo IAC445 fue el más estable a través de los
ambientes (Figura 3; Tabla 13). Castañón et al. (2000) por medio de análisis AMMI para el
rendimiento en grano en maíz, identificó como significativos los componentes CP1 y CP2;
el CP1 absorbió el 56% de la suma de cuadrados de la interacción, siendo este componente
suficiente para explicar la interacción de los híbridos con el ambiente, resultados similares
a los encontrados en este estudio, en el cual el CP1 fue suficiente para explicar la
interacción con un valor de 68%.
Figura 3. Doble representación gráfica del CP1 en función de la producción por planta promedio de
diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
Los dos primeros componentes principales de la variable número de frutos por planta,
explicaron el 88% de la interacción, suficiente para explicar los patrones debidos a la
interacción. Los genotipos de mayor interacción a través de los ambientes fueron LA2692
(9) con de CP1 y CP2 positivos asociados a los ambiente T180K y T0K los cuales
reportaron valores de 274 y 262 frutos por planta respectivamente. LA1688 presentó el
valor CP1 positivo más alto, asociado con el ambiente T120K en el cual expresó su
máximo potencial alcanzando un valor de 594 frutos por planta; en contraste, el genotipo
IAC426 mostró ser específico para ambiente T0K y reportó 455 frutos por planta en dicho
ambiente, mientras que los genotipos IAC412 e IAC445 con los valores CP1 Y CP2
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426
IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K T60K
T120K T180K
M0K M60K M120K
M180K
PAL
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50
CP
1 (
67
.9%
)
Producción por planta (kg/pl)
127
negativos, se asociaron a los ambientes negativos que se podrían definir como mega-
ambientes Montelindo y Palmira (Tabla 14; Figuras 4 y 5).
Tabla 14. Número promedio de frutos por planta de 10 genotipos de tomate cereza evaluados
en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes principales
para genotipos y ambientes
Ambientes
Genotipo T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K M180K PAL Media CP1 CP2
IAC1621 242 250 308 382 102 59 46 34 39 162.58 77.89 -2.14
IAC1624 137 148 162 179 57 33 23 21 43 89.12 -91.05 -77.13
IAC1688 296 414 594 419 126 95 75 77 90 242.87 280.3 -88.34
IAC391 221 225 196 209 36 11 13 32 . 117.90 -23.52 -39.46
IAC412 72 62 32 74 12 4 20 2 17 32.79 -190.83 -75.73
IAC426 455 160 247 301 117 66 149 66 38 177.61 -75.08 167.88
IAC445 113 232 158 190 36 27 33 12 44 93.83 -63.93 -130.19
LA2076 262 153 155 274 69 37 75 68 67 128.92 -104.56 36.9
LA2692 400 119 278 457 78 49 40 39 35 166.19 53.69 214.36
Testigo 315 351 421 472 161 83 108 123 90 236.03 137.09 -6.15
Media 251.29 211.47 254.98 295.69 79.36 46.58 58.29 47.36 51.37
CP1 -0.05 0.24 0.69 0.37 -0.18 -0.25 -0.35 -0.27 -0.19
CP2 0.72 -0.52 -0.13 0.38 -0.06 -0.13 -0.01 -0.11 -0.15
128
Figura 4. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes para la variable número de frutos por planta.
129
Figura 5. Doble representación gráfica del CP1 en función del número de frutos por planta promedio
de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
Los genotipos IAC391, IAC1624, IAC412, IAC1621 e IAC445 reportaron los valores de
peso promedio de fruto que oscilaron entre 10.92 g/fruto y 16.27 g/fruto y con los valores
absolutos más altos de CP1, indicando las mayores interacciones y por ende pueden ser
considerados como los mejores en ambientes favorables. Los ambientes similares para
jerarquizar los genotipos fueron los macro-ambientes Tesorito y Montelindo con sus
respectivos ambientes artificiales (0K, 60K, 120K y 180K), siendo el macro-ambiente
Montelindo más favorable para la expresión del peso de fruto y con valores absolutos CP1
y CP2 mayores a cero, en contraste con el macro-ambiente Tesorito que mostró los valores
en peso de fruto más bajos y sus correspondientes valores CP1 negativo y CP2 cercano a
cero excepto en el ambiente T60K, lo cual indica que, se puede descartar uno de los
ambientes artificiales dentro de los macro-ambientes sin perder precisión de los resultados.
En este caso la decisión sería económica desde el punto de vista del costo de la
fertilización y la mano de obra asociada frente a la posible relación beneficio-costo (Tabla
15; Figuras 6 y 7).
El ambiente Palmira (PAL) se mostró como el ambiente de mayor interacción al presentar
los valores absolutos más altos en los dos componentes principales (CP1 y CP2) y
asociando el genotipo vértice IAC426 como el más específico, el cual se expresó con un
peso de fruto de 20.81 g en este ambiente. Los genotipos vértice y de mayor interacción
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426 IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K T60K T120K
T180K M0K M60K M120K M180K
PAL
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00
CP
1(5
3.0
%)
Número de frutos por planta
130
fueron IAC1624 (2) e IAC445 (7) específicos al macro-ambiente Montelindo, por su parte,
el testigo (10) acompañado por el genotipo IAC1621 demostraron tener más asociación al
macro-ambiente Tesorito. El genotipo más estable a través de los ambientes por sus valores
absolutos CP 1 y CP2 cercanos a cero fue LA2692 con peso promedio de fruto de 7.20 g
(Tabla 15; Figuras 6 y 7).
Tabla 15. Peso promedio de fruto (g) de 10 genotipos de tomate cereza evaluados en nueve
ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes principales para
genotipos y ambientes
Ambientes
Genotipo T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K M180K PAL Media CP1 CP2
IAC1621 7.84 5.59 10.10 8.05 12.76 15.04 14.22 16.20 8.52 10.92 -4.5 -3.32
IAC1624 8.55 6.15 5.46 6.59 22.86 24.30 22.26 18.28 21.44 15.10 12.2 -2.8
IAC1688 5.94 5.39 5.38 4.96 11.16 9.44 11.74 10.10 8.56 8.07 -3.62 0.7
IAC391 10.57 10.60 9.38 14.03 20.64 21.66 21.32 21.98
16.27 2.98 -2.14
IAC412 11.02 11.18 13.17 12.18 16.78 17.78 15.13 19.25 15.20 14.63 -4.06 0.82
IAC426 4.04 6.74 3.98 4.16 12.28 12.04 11.56 14.28 20.81 9.99 5.05 8.31
IAC445 6.93 6.57 7.25 9.80 14.26 18.22 17.80 15.68 11.14 11.96 -0.19 -4.38
LA2076 6.63 8.78 6.72 6.23 13.00 11.54 13.40 12.64 9.60 9.84 -3.72 0.6
LA2692 2.81 2.61 2.80 2.18 10.84 11.20 12.20 9.34 10.79 7.20 1.92 0.54
Testigo 8.28 7.84 7.93 8.10 10.40 11.50 11.44 11.64 9.99 9.68 -6.06 1.67
Media 7.26 7.14 7.22 7.63 14.50 15.27 15.11 14.94 12.89
CP1 -0.27 -0.31 -0.47 -0.32 0.28 0.32 0.22 0.03 0.53
CP2 0.02 0.35 0.05 -0.1 -0.16 -0.44 -0.37 -0.06 0.71
131
Figura 6. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes para la variable peso promedio de fruto.
Figura 7. Doble representación gráfica del CP1 en función del peso promedio de fruto de diez
genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
El análisis AMMI indicó que el primer componente principal para la variable contenido de
sólidos solubles, fue el único significativo para explicar el efecto de la interacción, el cual
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426
IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K
M180K PAL
-10
-5
0
5
10
15
6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00
CP
1
Peso promedio de fruto (g)
132
presentó valor superior a uno y explicó el 66% de la interacción de los genotipos en los
ambientes evaluados. Por su parte las variables vitamina C y licopeno determinaron que
sus tres componentes principales fueron significativos con valores mayores a uno, en sus
primeros dos componentes principales para la generación del biplot-AMMI, explicaron el
80% y 89% de la interacción respectivamente (Tabla 16).
Tabla 16. Valores propios de los dos primeros componentes principales en el análisis AMMI
para genotipos de tomate cereza y ambientes en caracteres de calidad de fruto
Contenido de Sólidos Solubles Contenido Vitamina C Contenido de Licopeno
CP Valor
propio
% Interacción
explicada
%
Acumulado
Valor
propio
%
Interacción
explicada
%
Acumulado
Valor
propio
%
Interacción
explicada
%
Acumulado
1 1.35 0.66 0.66 1848.43 0.68 0.68 3785 0.8 0.80
2 0.26 0.13 0.79 348.26 0.13 0.80 411.9 0.09 0.89
3 0.19 0.09 0.88 287.26 0.11 0.91 253 0.05 0.95
En la tabla 17, 18 y 19 se muestran las variables Contenido de Sólidos Solubles (°Brix),
Contenido Vitamina C (mg/100gpf) y Contenido de Licopeno (µg/gfruto) respectivamente
para cada genotipo en cada ambiente, las medias genotípicas y ambientales, promediadas
por fila y columna, y las coordenadas sobre el CP1 y el CP2 para los genotipos y
ambientes.
El primer macro-ambiente que fue determinado para la variable contenido de sólidos
solubles estuvo conformado por los ambientes T0K, M0K y M60K con valores CP1
positivo y CP2 cercano a cero, lo cual indica que, tuvieron poca participación sobre el
efecto de interacción, asociados a ellos se encontraron los genotipos IAC391, IAC426,
LA2076 y LA2692 que mostraron contenido de sólidos solubles por encima de 5.07 ° Brix
excepto LA2692 que presentó un valor de 4.96 ° Brix; el segundo macro-ambiente estuvo
conformado por T120K y M180K con valores CP2 positivos, el genotipo IAC1688 se
mostró específico para estos ambientes. Los ambientes de mayor interacción fueron PAL,
M120K, T60K y T180K, a los cuales se mostraron con mayor grado de asociación los
genotipos vértice IAC445, IAC412, IAC1621 y testigo con valores de 5.10, 5.48, 7.16 y
8.58 ° Brix respectivamente (Tabla 17; Figuras 8 y 9).
Tabla 17. Contenido de sólidos solubles (°Brix) promedio de 10 genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes
principales para genotipos y ambientes
Ambientes
Genotip
o
T0K T60
K
T120
K
T180
K
M0K M60
K
M120
K
M180
K
PA
L
Medi
a
CP1 CP2
IAC1621 6.44 7.16 6.13 6.98 6.15 6.15 6.32 5.64 4.00 6.11 -
1.16
-
0.89 IAC1624 5.37 4.87 5.45 4.34 5.01 4.82 5.16 4.92 4.05 4.89 0.7 0.32 IAC1688 5.55 6.95 7.21 7.02 6.10 6.27 6.04 6.91 4.70 6.30 -
0.96
0.88 IAC391 5.57 5.73 5.37 5.75 5.14 5.28 5.90 5.80
5.57 0.09 -
0.06
133
IAC412 3.84 4.40 3.89 3.37 4.64 4.81 5.48 3.95 4.10 4.28 1.85 -0.6 IAC426 5.67 5.89 5.24 6.18 5.68 5.78 5.92 5.83 4.70 5.65 0.19 -
0.29 IAC445 5.43 5.13 5.61 5.08 5.46 5.19 5.51 5.12 5.10 5.29 0.99 0.34 LA2076 4.89 5.70 5.41 5.31 5.06 5.08 4.87 5.10 4.20 5.07 -
0.12
0.29 LA2692 5.37 4.83 5.20 4.78 5.08 5.22 5.09 5.06 4.00 4.96 0.56 0.17 Testigo 7.24 8.58 7.85 8.22 6.90 6.57 6.53 6.61 4.75 7.03 -
2.14
-
0.16 Media 5.54 5.92 5.73 5.70 5.52 5.52 5.68 5.49 4.40 CP1 -
0.02
-0.43 -0.22 -0.54 0.12 0.16 0.32 0.02 0.58 CP2 -
0.22
-0.29 0.6 -0.08 -
0.12
-0.15 -0.44 0.47 0.23
Figura 8. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes para la variable contenido de sólidos solubles.
134
Figura 9. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido de sólidos solubles promedio
de diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
Los ambientes con mayor participación sobre el efecto de la interacción para el contenido
de vitamina C fueron: M0K, M60K, M120K y M180K los cuales presentaron los valores
absolutos de CP1 y CP2 más elevados, de ellos, M180K y M60K mostraron los promedios
ambientales más altos, es decir, fueron que lo más favorecieron el contenido de vitamina C
con valores de 62.12 mg/100 gpf y 49.4/100 gpf. Los resultados conformaron un macro-
ambiente compuesto por los ambientes Palmira y Tesorito (con todos los niveles de
potasio), el cual mostró poca participación sobre el efecto de la interacción con valores
absolutos CP1 y CP2 cercanos a cero, lo que indica que se puede descartar uno de estos
ambientes sin perder precisión en los resultados.
Estos resultados permiten sugerir que, el contenido de sólidos solubles en tomate cereza
para este caso obedece a una combinación ideal de ambiente natural (clima cálido) y
ambiente artificial (nutrición mineral) específicamente niveles adecuados de potasio a una
dosis de 180 kg/ha para el caso de los genotipos vértice IAC1624, LA2076 y el testigo
comercial (Sweet million) con contenidos de vitamina C superiores 100 mg/100gpf, es
decir, que genotipos como estos responden al contenido de vitamina C a medida que se
mejora el ambiente desde el punto de vista climático y nutricional. Por su parte, los
genotipos IAC1621 (1), IAC1688 (3), IAC391 (4), IAC426 (6) y LA2692 (9) presentaron
pequeñas interacciones mostrando valores absolutos en CP1 y CP2 cercanos a cero y por
ende pueden ser considerados como los más estables a través de los ambientes. Para los
genotipos vértice IAC412 e IAC445 se determinó que son específicos y que tienen una alta
interacción con los ambientes M0K y M60K respectivamente, en los cuales alcanzaron su
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426
IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K
T60K
T120K
T180K
M0K M60K M120K
M180K
PAL
-2.15
-1.65
-1.15
-0.65
-0.15
0.35
0.85
1.35
1.85
4.20 4.70 5.20 5.70 6.20 6.70
CP
1
Contenido de sólidos solubles (° Brix)
135
mejor expresión fenotípica con contenidos de vitamina C de 90.78 mg/100gpf y 95.23
mg/100gpf (Tabla 18, Figuras 10 y 11).
Tabla 18. Contenido promedio de vitamina C (mg/100gpf) de 10 genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes
principales para genotipos y ambientes
Ambientes
Genotipo T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K M180K PAL Media CP1 CP2
IAC1621 39.16 45.09 54.59 64.08 42.72 49.84 33.82 37.38 43.20 45.54 -27.06 5.09
IAC1624 15.43 49.84 59.33 54.59 38.27 42.72 49.84 110.36 36.00 50.71 45.05 -19.1
IAC1688 30.85 59.33 54.59 56.96 56.96 49.84 47.17 49.84 32.50 48.67 -15.97 -0.24
IAC391 37.97 48.65 48.65 53.40 30.26 40.94 41.83 39.16
42.61 -14.31 9.82
IAC412 32.04 54.59 40.35 40.35 90.78 32.04 24.92 24.03 41.88 42.33 -53.6 -25.43
IAC426 22.55 45.09 45.09 51.03 29.37 31.15 42.72 28.48 33.60 36.56 -18.63 6.37
IAC445 26.11 47.47 40.35 47.47 56.96 95.23 46.28 47.17 33.60 48.96 -17.54 32.12
LA2076 19.58 54.59 56.96 52.21 43.61 46.28 35.60 108.58 42.50 51.10 34.78 -26.11
LA2692 17.80 46.28 46.28 56.96 32.04 45.39 22.25 33.82 35.00 37.31 -23 1.91
Testigo 35.60 46.28 61.71 46.28 28.48 60.52 106.80 142.40 28.70 61.86 90.27 15.57
Media 27.71 49.72 50.79 52.33 44.95 49.40 45.12 62.12 36.33
CP1 -0.17 -0.16 0.0015 -0.16 -0.37 -0.07 0.3 0.81 -0.19
CP2 0.14 -0.17 -0.11 -0.00067 -0.4 0.64 0.46 -0.35 -0.2
Figura 10. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes para la variable contenido de vitamina C.
136
Figura 11. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido de vitamina C promedio de
diez genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
Los ambientes de mayor interacción en contenido de licopenos para los diez genotipos de
tomate cereza evaluados fueron PAL (Palmira) y M120K (nivel de 120kg/ha de potasio en
la granja Montelindo-Palestina), el primer ambiente (PAL) mostró un mayor grado de
asociación y determinó como genotipos específicos a LA2692, IAC1624 y IAC1688 con
contenidos promedio de licopeno de 47 µg/gfruto, 41.09 µg/gfruto y 37.55 µg/gfruto
respectivamente. Con el resto de los ambientes se conformó un macro-ambiente que se
caracterizó por sus valores absolutos cercanos a cero, lo cual indicó poca participación
sobre el efecto de la interacción, excepto M180K que estuvo más afín al ambiente M120K,
el cual asoció los genotipos IAC426 e IAC445 que arrojaron contenidos promedio de
licopeno de 70.25 µg/gfruto y 73.11 µg/gfruto respectivamente.
Los genotipos que experimentaron una mayor interacción y se ubicaron como vértice en el
biplot, fueron: LA2692 (9), IAC412 (5), Testigo (10), IAC445 (7) e IAC426 (6); los
genotipos 9, 7 y 6 ya fueron asociados a ambientes específicos, el genotipo 5 (IAC412) se
asoció mejor al ambiente M60K (60 kg/ha en la granja Montelindo) mientras el testigo se
expresó mejor en el ambiente M0K en el cual alcanzó un contenido de licopeno de 53.34
µg/gfruto (Tabla 19; Figuras 12 y 13). El sistema de producción afecta la respuesta de
metabolitos secundarios en el tomate, ensayos de genotipos a campo abierto y bajo
invernadero mostraron que los niveles más altos de licopeno se presentaron a campo
abierto con diferencias significativas respecto a los contenidos obtenidos bajo invernadero
(Böhm, 2004). Estos resultados concuerdan con los aquí obtenidos, donde las condiciones
IAC1621
IAC1624
IAC1688 IAC391
IAC412
IAC426 IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K T60K T120K
T180K M0K M60K M120K M180K
PAL
-55
-35
-15
5
25
45
65
85
27.00 32.00 37.00 42.00 47.00 52.00 57.00 62.00
CP
1
Contenido de vitamina C (mg/100 gpf)
137
protegidas de semi-invernadero en la granja Tesorito (con sus ambientes artificiales),
arrojaron los valores más bajos en contenido de licopeno.
En la tasa de acumulación del licopeno, influyen varios factores ambientales, como la
temperatura ambiental, radiación solar y UVb, aunque la respuesta es genética a los
estímulos recibidos, por lo tanto, una variedad que presenta alto contenido de licopeno,
posee genes que potencialmente provocaran la síntesis de este metabolito secundario y su
expresión fenotípica es modificada por el medio ambiente (Saavedra, S.F). Böhm (2004),
en ensayos de tomate a diferentes temperaturas (desde 13.9 °C hasta 25.6°C) encontró que
la concentración de licopeno incrementaba de acuerdo con el incremento de la temperatura.
En este caso los mismos genotipos arrojaron respuestas con diferencias altamente
significativas en los ambientes evaluados siendo favorecida la expresión del carácter en
ambientes con temperaturas promedio de 22°C como es el caso de Palmira y Montelindo;
reportes de Saavedra (S.F) describen que, la formación de licopeno depende de un rango de
temperaturas óptimas entre 16 y 26°C, y su producción se inhibe con exceso de luz solar,
lo que podría ser mejorado con un follaje denso para proteger los frutos de la exposición
directa de los frutos a los rayos del sol.
Tabla 19. Contenido promedio de licopeno (µg/gfruto) de 10 genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes y valores de las coordenadas de los primeros componentes
principales para genotipos y ambientes
Ambientes
Genotipo T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K M180K PAL Media CP1 CP2
IAC1621 8.09 8.66 6.81 15.53 48.13 44.68 34.54 30.25 115.27 34.66 -22.58 -3.83
IAC1624 6.56 11.81 8.56 6.71 23.94 44.16 37.73 54.51 175.84 41.09 36.49 2.28
IAC1688 11.65 10.82 7.89 7.44 30.31 15.35 37.79 19.64 197.03 37.55 61.37 4.99
IAC391 7.10 11.29 7.39 6.95 33.17 39.29 6.44 32.13 . 17.97 -0.6 -26.26
IAC412 5.72 8.45 5.31 6.04 4.29 27.45 6.05 6.05 41.78 12.35 -75.07 -21.21
IAC426 11.76 17.87 8.22 7.34 49.11 53.60 70.25 33.56 141.41 43.68 -3.36 26.25
IAC445 11.92 9.31 6.69 7.00 13.72 21.14 73.11 38.12 96.82 30.87 -35.79 40.01
LA2076 9.78 10.80 6.17 6.32 15.42 18.02 14.05 37.47 107.59 25.07 -19.49 -13.35
LA2692 11.42 15.48 15.90 8.43 15.55 43.19 33.17 13.79 268.17 47.23 128.02 -7.29
Testigo 11.32 8.37 6.35 8.82 53.34 32.91 33.89 12.23 62.85 25.56 -68.98 -1.59
Media 9.53 11.29 7.93 8.06 28.70 33.98 34.70 27.78 134.08
CP1 -0.12 -0.1 -0.09 -0.14 -0.17 -0.09 -0.1 -0.11 0.94
CP2 -0.12 -0.16 -0.2 -0.2 -0.07 -0.19 0.91 0.05 -0.01
138
Figura 12. Doble representación gráfica del CP1 y CP2 (Biplot) de diez genotipos de tomate cereza
evaluados en nueve ambientes para la variable contenido licopeno.
Figura 13. Doble representación gráfica del CP1 en función del contenido licopeno promedio de diez
genotipos de tomate cereza evaluados en nueve ambientes.
IAC1621
IAC1624
IAC1688
IAC391
IAC412
IAC426
IAC445
LA2076
LA2692
TESTIGO
T0K T60K T120K T180K M0K M60K M120K
M180K
-76
-26
24
74
124
7.50 12.50 17.50 22.50 27.50 32.50 37.50 42.50
CP
1
Contenido de licopeno (µg/gfruto)
139
Los resultados expuestos y analizados resultantes de la aplicación de la metodología
AMMI permitieron identificar grupos de ambientes correlacionados positivamente,
vectores en la misma dirección, y ambientes correlacionados negativamente. Esto es
importante porque ayuda a identificar ambientes claves y ambientes que permitan una
mejor discriminación de genotipos. A nivel de genotipos el método permite identificar
genotipos asociados positivamente y grupos de genotipos asociados a ambientes
específicos. Castañón et al. (2000), encontró que el método AMMI es más efectivo en la
estimación de la estabilidad de los híbridos experimentales evaluados para selección de los
mejores hibridos en máiz; los resultados obtenidos por medio de las dos metodologías
dejan ver que son complementarias en sus resultados, siendo más informativa y
discriminante la obtenida por medio del análisis AMMI, conclusiones semejantes a las
presentadas por Damba (2008) en estudios de interacción genotipo ambiente en yuca.
CONCLUSIONES
Los análisis de varianza por localidad y combinado para las variables producción por
planta, NFT, PPF, CSS, VITC y LYC mostraron diferencias significativas entre los
diferentes genotipos, ambientes y la interacción genotipo por ambiente, indicando
variaciones significativas en el potencial productivo de los diferentes genotipos y la
respuesta diferencial de este grupo de genotipos conforme varía el ambiente.
El modelo de Eberhart y Russell permitió identificar genotipos de buena estabilidad
promedio y superiores al promedio general para las variables consideradas.
El Método AMMI fue práctico en la identificación de grupos ambientes de igual
respuesta correlacionados positivamente, donde el orden de mérito de los genotipos es
más consistente; grupos de ambientes que poco contribuyen a la interacción y
discriminación de los genotipos de ambientes que más contribuyen a esta interacción y
discriminación de los genotipos como el caso de los ambientes de T180K, T120K para
las variables asociadas a producción (PFT, NFT y PPF) y Palmira para la variable
contenido de licopeno.
De manera general, las dos metodologías evaluadas se complementan informaciones
con relación a la estabilidad de los diferentes genotipos evaluados; sin embargo el
modelo AMMI suministra información adicional, que permite agrupar ambientes de
igual respuesta. Lo anterior es útil para la selección de localidades claves de selección
y evaluación en programas de mejoramiento.
Agradecimientos: Centro Experimental de la Universidad Nacional de Colombia sede
Palmira (CEUNP). cDr. Javier Fernando Osorio y M.Sc. Juan Pablo Garzón. Vicerrectoria
de Investigaciones y Posgrados. Univesridad de Caldas. Productos Químicos Andinos.
Semillero de Investigación SHEMA
140
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CONCLUSIONES GENERALES
La evaluación agronómica y molecular de tomate tipo cereza permitió identificar:
Una alta variabilidad fenotípica (81% de similaridad) y genotípica (índice de Nei-
Li de 0.5) en las introducciones.
Una mayor diversidad genética en las introducciones dentro de los países de
procedencia (89%) en comparación con la existente entre los países (11%).
Que los caracteres asociados a la producción, agrupados en componentes
principales como número de frutos y producción por planta, son los mayores
responsables de la variabilidad fenotípica (47.6%) expresada en las introducciones.
Que componentes como calidad externa e interna, permiten una explicación
importante (23.3%) de la variabilidad del germoplasma de tomate cereza.
Lo anterior favorece la selección de materiales contrastantes y el mejoramiento
genético en tomate para caracteres de componentes del rendimiento (producción
por planta, número de frutos por planta, peso promedio de fruto entre otros) y
calidad de fruto (contenido de sólidos solubles, contenidos de vitamina C y
licopneo), permitiendo utilizar paulatinamente la variación de cada uno de los
países dada la alta diversidad dentro de los mismos, garantizando la diversidad del
germoplasma a evaluar.
144
La evaluación de interacción genotipo ambiente indicó:
Que las variables producción por planta, número de frutos por planta y peso promedio
de fruto presentaron efectos de interacción importantes con una participación entre
21.15 % y 40.36% de la suma de cuadrados.
Que las variables contenidos de sólidos solubles, vitamina C y licopeno arrojaron
efectos de interacción relevantes con valores entre 23.68 % y 53.80% de la suma de
cuadrados.
Que los ambientes que más contribuyeron a la interacción fueron T180K, T120K para
las variables asociadas a producción (PFT, NFT y PPF).
Que las introducciones más promisorias para selección por caracteres asociados a la
producción fueron los genotipos Testigo, IAC1621, IAC391 y IAC1688 con
producción por planta mayor a 1.39 kg/pl, asociados a los ambientes T180K y T120K.
Que los ambientes PAL, M120K, T60K y T180K presentaron la mayor mayor
interacción y el mayor grado de asociación con los genotipos IAC445, IAC412,
IAC1621 y testigo con valores de 5.10, 5.48, 7.16 y 8.58 ° Brix respectivamente.
Que los genotipos vértice IAC412 e IAC445 se determinaron específicos para los
ambientes M0K y M60K respectivamente, alcanzando su mejor expresión fenotípica
con contenidos de 90.78 mg/100gpf y 95.23 mg/100gpf de vitamina C.
Que los ambientes de mayor interacción en contenido de licopenos fueron PAL y
M120K y determinaron como genotipos específicos a LA2692, IAC1624 y IAC1688
con contenidos de licopeno de 47 µg/gfruto, 41.09 µg/gfruto y 37.55 µg/gfruto
respectivamente.
Lo anterior demuestra variaciones significativas en el potencial productivo y de calidad de
los diferentes genotipos y su respuesta diferencial a medida que cambia el ambiente,
indicando la utilidad de los estudios de estabilidad para la identificación de localidades
claves para la selección de genotipos promisorios y evaluación en programas de
mejoramiento.
145
RECOMENDACIONES
Realizar estudios de correlación de variables asociadas a la producción contra variables
de calidad; de igual forma evaluar la correlación agronómica y molecular del
germoplasma de tomate cereza, con el fin de complementar y ampliar el conocimiento
de las introducciones evaluadas para ser incluidas de manera más precisa a programas
de mejoramiento de la especie cultivada y sus parientes cercanos en base a caracteres
de interés agronómico y las exigencias actuales para el aprovechamiento sostenible de
su potencial genético.
Evaluar nuevos microsatélites y Quantitative Trait Loci (QTLs) para Solanum spp con
el fin de ser utilizados en futuros estudios de diversidad genética e identificación de
genes asociados a caracteres de interés agronómco, para aprovechar las bases de datos
existentes (Solanum Genomic Network, http://solgenomics.net/) y las herramientas
actuales de la biología molecular para optimizar los programas de mejoramiento.
El presente estudio evaluó características de las introducciones de países diferentes al
nuestro que hace parte del centro de origen del tomate (Solanum spp), por lo tanto, se
hace necesario realizar otras investigaciones de diversidad genética y estructura
poblacional que involucren representantes de grupos naturales de las diferentes
regiones de Colombia, que permitan encontrar de manera precisa el grado de
diversidad genética y ventajas de nuestros introducciones respecto a los demás países
que hacen parte del centro de origen, de manera que se puedan aprovechar y
sosteniblemente al tiempo que se conservan los recurso fitogenéticos propios.
Realizar estudios básicos de hibridación (previa correlación con evaluación
agronómica) que permitan aprovechar la estabilidad, el porcentaje de homocigosis y la
promisoriedad en producción y calidad encontrado en las introducciones, en los cuales
se evalúe el efecto heterótico como resultado del vigor híbrido de las introducciones.
146
ARTÍCULOS CIENTÍFICOS DERIVADOS DE LA TESIS
CEBALLOS, N y VALLEJO-CABRERA, F.A. 2012. Evaluating the Fruit Production
and Quality of Cherry Tomato. Revista de la Facultad Nacional de Agronomía -
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interacción genotipo ambiente de caracteres de producción en nueve genotipos de
tomate cereza.
CEBALLOS, N., VALLEJO-CABRERA, F.A., BAENA, D. 2012. Evaluación de la
interacción genotipo ambiente de caracteres de calidad del fruto en nueve genotipos de
tomate cereza.
147
ANEXOS Anexo 1. Metodología resumida de las fases de campo desarrolladas en la evaluación
agronómica de las introducciones de tomate cereza capitulo 1.
1688 (1)
148
Anexo 2a. Expresión fenotípica de las plantas en la evaluación agronómica de las
introducciones de tomate cereza capitulo 1.
149
Anexo 2b. Expresión fenotípica de las plantas en la evaluación agronómica de las
introducciones de tomate cereza capitulo 1.
150
Anexo 3. Comparación de técnicas PCR convencional y qPCR (HRM) usadas para
análisis de microsatélites (SSRs).
FOTOS
ANALISIS DE SUELOS??
ANALISIS ADICIONALES DE LA PPT?
Produccion del pigmento rojo (licopeno) 10 20 - 24 30 Produccion de pigmento amarillo (β caroteno) 10 21 - 23 40
Bpa cultivo del tomate pag 140 de 476 Jorge jaramillo 2012.
Anexo 4. Diagrama resumido de la metodología utilizada en evaluación de diversidad
genética del tomate tipo cereza.
•Incremento dinámico del rango de detección en base a Tm
• Colecta datos en la fase exponencial de crecimiento
REAL-TIME PCR (qPCR)
• Medida solo en la fase final (plateau)
•Comparativamente reporta baja sensibilidad
•No es automatizada
• Es capáz de detectar cambios pequeños (SNPs)
• Reporte permanente del amplicón o producto
• Discriminación del amplicón basado en Tamaño (pb)
PCR CONVENCIONAL
Fuente: Applied Biosystems (2012), modificado por Ceballos.* Ganopoulos et al. (2011).
•Los resultados son cualitativos (ausencia - presencia)
• No tiene réplica técnica - no permite pruebas
comparativas
•Implica procesamiento post - PCR •No hay procesamiento post - PCR
• Implica réplica técnica (3) - permite ANAVA y pruebas
comparativas
• No tiene gen de referencia - error de alelos nulos• Requiere gen de referencia que verifica la presencia del
ADN a evaluar
• Resultados expresados cuantitativamente
• Lectura en geles de agarosa (Bromuro de etidio),
acrilamida (Sales de plata) ó secuenciadores (alto $)*• Lectura a través de curvas Melting (HRM)
151
Anexo 5. Evaluación de la diversidad genética del tomate tipo cereza. Curvas Melting
arrojadas por los microsatélite SSR47 y SSR26 por medio de la técnica High
Resolution Melting (HRM).