Examinando por Materia "Variabilidad fenotípica"

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Fenología, crecimiento y rendimiento de nueve líneas de frijol común (Phaseolus vulgaris) en condiciones agroclimáticas de Chincha, Perú
(Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado (UCLA), 2025-09-01) Aybar Peve, Leandro Joel; Cervantes Zamudio, Rogelio; Camargo Cobeñas, Marcos Antonio; Chihuan Palomino, Evelin Analy; Rojas Meza, María Elena; Terán Rojas, José Alfonso
El frijol común (Phaseolus vulgaris L.) es una de las leguminosas más cultivadas a nivel mundial por su alto valor nutricional y papel en la seguridad alimentaria. En el Perú, su producción en el valle de Chincha es vital para pequeños y medianos agricultores, siendo una fuente clave de ingresos. Sin embargo, su productividad depende de factores agroclimáticos y genéticos. Este estudio evaluó el desempeño de nueve líneas de frijol en el valle de Chincha para identificar materiales con mayor potencial productivo. Se empleó un Diseño en Bloques Completos al Azar (DBCA) con 14 variables evaluadas, aplicándose análisis estadísticos como ANOVA, coeficiente de correlación de Pearson, Análisis de Componentes Principales (ACP) y agrupamiento jerárquico. El ACP explicó el 40 % de la variabilidad total en las dos primeras dimensiones. La primera (23,3 %) estuvo asociada a componentes de rendimiento, mientras que la segunda (16,7 %) se relacionó con la fenología, peso de 100 granos y longitud de vaina. El peso de 100 granos presentó correlación positiva con el largo de vaina (r=0,80) y negativa con los días a madurez de cosecha (r=-0,56). Can D8120 y Arbolito (clúster A) fueron las líneas más productivas (1402,75 y 1511,00 kg·ha⁻¹), con peso intermedio de 100 granos (49,30-51,70 g). Larán Mejorado (clúster B) destacó por su mayor tamaño de grano y rendimiento intermedio. Estos hallazgos son clave para la selección de líneas con alto potencial productivo y su incorporación en programas de fitomejoramiento.
Integrated multivariate analysis of morphological and yield traits in native Capsicum chinense ecotypes grown in acidic soils of the Peruvian Amazon
(Frontiers Media S.A., 2026-04-15) Díaz Chuquizuta, Henry; Manrique Gonzales, Luis Fernando; Sánchez Ojanasta, Martín; Cuevas Gimenez, Juan Pablo; Martínez Zapata, Boris Guillermo; Flores Sinti, Geiner; Kerry Tanchiva, Juan Jose; Vallejos Torres, Geomar
Introduction: The comprehensive characterization of native Capsicum chinense ecotypes represents a strategic priority for genetic improvement, germplasm conservation, and the sustainable use of Amazonian crops. The objective of this study was to evaluate morphological, phenological, and productive variability among 12 ecotypes from the Peruvian Amazon by integrating multivariate análisis and machine learning with soil physicochemical characterization. Methods: The research was conducted on acidic tropical soils with low organic matter content and limited availability of exchangeable bases, conditions representative of degraded Amazonian agroecosystems, which enabled the assessment of soil–plant interactions and their influence on phenotypic expression and crop yield. Results: The results revealed a broad, well-structured range of phenotypic variability, with fruit diameter, fruit length, fruit weight, and seed weight identified as the primary morphological determinants of yield and adaptive capacity under low-fertility soil conditions. Principal component analysis indicated that four components explained more than 70% of the total variance, primarily associated with productivity, fruit morphometry, and phenological traits. Cluster análisis identified groups with high internal consistency, while linear discriminant analysis validated the phenotypic structure, achieving a classification accuracy of 91.8%. The ecotypes JEB-028 and LAG-022 exhibited superior productive performance, whereas BAL-012 and YUR-001 demonstrated greater phenotypic stability under restrictive soil conditions. Discussion: Overall, these findings confirm the strategic value of native Amazonian germplasm and underscore the importance of integrating edaphic diagnostics into genetic selection programs and into strategies for the sustainable management and restoration of degraded agricultural soils in the Amazon.