Genotype × environment interaction, adaptability, and stability of soybean genotypes in a new production region of Brazil

Resumen Técnico: Interacción Genotipo × Ambiente, Adaptabilidad y Estabilidad de Genotipos de Soja en una Nueva Región de Producción de Brasil

Planteamiento del Problema
La producción de soja (Glycine max) en Brasil se está expandiendo hacia nuevas fronteras agrícolas, específicamente en las regiones norte y noroeste del estado de Río de Janeiro, que ofrecen más de 300.000 hectáreas aptas para el cultivo mecanizado. Sin embargo, el desempeño de los genotipos de soja está fuertemente influenciado por las condiciones edafoclimáticas, lo que genera interacciones significativas de genotipo × ambiente (G×E). Si bien los métodos estadísticos como los modelos mixtos (REML/BLUP) están establecidos para evaluar la estabilidad y la adaptabilidad, existe una escasez de investigación que aborde estos parámetros específicos para los genotipos de soja bajo las condiciones únicas de las regiones de producción emergentes de Río de Janeiro. Esta brecha dificulta la recomendación precisa de cultivares y la optimización de las estrategias de producción en esta nueva frontera.

Metodología
El estudio evaluó ocho genotipos comerciales de soja (incluyendo cultivares como 95R95IPRO, BMX COMPACTA IPRO y BRS 7780IPRO) a través de cinco ambientes distintos. Estos ambientes fueron definidos por combinaciones de dos localidades (Campos dos Goytacazes y Macaé) y dos temporadas de cultivo (2019/2020 y 2020/2021). Los experimentos utilizaron un diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones.

El análisis de datos se realizó utilizando el software Selegen REML/BLUP. El estudio empleó un modelo lineal mixto ($y = Xr + Zg + Wi + e$) para estimar los componentes de la varianza y los valores genotípicos. Los parámetros estadísticos clave calculados incluyeron:

• Componentes de la Varianza: Varianzas genotípica ($\sigma^2_g$), de interacción G×E ($\sigma^2_{ge}$) y residual ($\sigma^2_e$).
• Parámetros Genéticos: Heredabilidad basada en medias genotípicas ($\hat{h}^2$), precisión de selección (SA) y correlación genotípica entre ambientes ($\hat{r}_{ge}$).
• Índices de Selección: Para evaluar la adaptabilidad y la estabilidad, el estudio utilizó la Media Armónica de los Valores Genotípicos (HMGV) para el rendimiento, la Media Armónica del Desempeño Relativo de los Valores Genotípicos (RPGV) para la adaptabilidad, y la Media Armónica del Desempeño Relativo de los Valores Genotípicos (HMRPGV) para la selección simultánea de rendimiento, estabilidad y adaptabilidad.

Resultados Clave

• Interacción G×E: Se detectó una interacción G×E significativa y predominante, que representó aproximadamente el 80% de la varianza fenotípica en el rendimiento de grano. La correlación genotípica entre ambientes fue extremadamente baja ($\hat{r}_{ge} = 0.01$), lo que indica que el ranking de los genotipos cambió significativamente entre los diferentes ambientes.
• Parámetros Genéticos: El estudio observó una baja heredabilidad para el rendimiento de grano ($\hat{h}^2 = 0.03$) y una baja precisión de selección (SA = 0.18), atribuidas a la alta influencia de los factores ambientales y a la fuerte interacción G×E. El coeficiente de variación experimental (CVe) fue de 10.76%, situándose dentro de los límites aceptables para ensayos de soja.
• Desempeño de los Genotipos:
  • Rendimiento General: El rendimiento medio general de grano fue de 3.281,15 kg ha⁻¹.
  • Mejores Desempeños: Los genotipos 95R95IPRO, BMX COMPACTA IPRO y TMG7061IPRO demostraron consistentemente un desempeño superior.
  • Estabilidad y Adaptabilidad: El método HMRPGV identificó a 95R95IPRO, BMX COMPACTA IPRO y TMG7061IPRO como los tres mejores genotipos para la selección simultánea de rendimiento, estabilidad y adaptabilidad.
  • Ganancias Específicas: El genotipo 95R95IPRO mostró la mayor ganancia genética (13,82 kg ha⁻¹) sobre la media general al considerar los valores libres de interacción.
  • Especificidad Ambiental: Mientras que algunos genotipos (por ejemplo, BRS 7780IPRO) destacaron en ambientes específicos (como E2, E3 y E4), los tres mejores identificados por HMRPGV mantuvieron un alto desempeño a través de las diversas condiciones probadas.
  • Comparación de Rendimiento: Los genotipos con mejor desempeño en la región de Macaé superaron el promedio nacional de rendimiento para la cosecha 2023/2024 (3.202 kg ha⁻¹), con algunos alcanzando más de 6.000 kg ha⁻¹ en ambientes favorables específicos.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que la significativa interacción G×E observada hace necesario el uso de enfoques de modelos mixtos (REML/BLUP) combinados con índices de estabilidad y adaptabilidad (HMGV, RPGV, HMRPGV), en lugar de depender únicamente del desempeño promedio para la recomendación de cultivares en esta nueva región.

El estudio destaca que los genotipos 95R95IPRO, BMX COMPACTA IPRO y TMG7061IPRO poseen el potencial genético necesario para una amplia adaptabilidad y estabilidad en la región norte de Río de Janeiro. Estos genotipos se presentan como candidatos viables para la recomendación en programas de fitomejoramiento y para el cultivo en la región objetivo. Los autores enfatizan que, si bien el desempeño promedio es importante, la consistencia de la expresión genotípica a través de los ambientes —validada por el método HMRPGV— es crítica para el éxito del mejoramiento genético y el despliegue de cultivares en áreas caracterizadas por interacciones ambientales complejas. Los resultados refuerzan la utilidad de estas herramientas estadísticas para apoyar las estrategias de selección de genotipos en las nuevas fronteras de la soja en Brasil.