Resumen

ROSERO-LOMBANA, VERÓNICA  y  CHECA-CORAL, OSCAR. Caracterización morfológica y clasificación jerárquica de 40 genotipos de arveja arbustiva (Pisum sativum L.). rev.colomb.cienc.hortic. [online]. 2021, vol.15, n.2, e12078.  Epub 28-Dic-2022. ISSN 2011-2173.  https://doi.org/10.17584/rcch.2021v15i2.12078.

La Universidad de Nariño cuenta con una colección de arvejas arbustivas que constituyen una fuente de biodiversidad para el mejoramiento genético de esta especie en Colombia. La caracterización de las accesiones es requerida para identificar genotipos con atributos que sean de interés para el proceso de obtención de nuevas variedades. Con el objeto de realizar la caracterización morfológica, 40 accesiones de arveja arbustiva fueron sembradas en Pasto- Colombia, para registrar 23 variables cuantitativas y 12 variables cualitativas que corresponden a los descriptores propuestos para esta especie por la Unión Europea en el 2003. Los datos obtenidos se sometieron a Análisis de Componentes Principales y Análisis de Correspondencias Múltiples. Finalmente, se aplicó el método de clasificación jerárquica utilizando el criterio de Ward. Para las variables cuantitativas se seleccionaron los cuatro primeros componentes que explicaron el 78,80% de la variabilidad total de la población. Se identificaron cuatro grupos. Los genotipos con el gen afila que son de interés para el mejoramiento de arveja se encontraron en los grupos 1 y 2. El mayor peso de semilla se encontró en el grupo 1 y los genotipos con mejor reacción al mildiú polvoroso en el grupo cuatro. Para las variables cualitativas se seleccionaron los primeros seis factores que describen el 60,51% de la variabilidad y el análisis de clasificación jerárquica resultó en la creación de cinco grupos. Las características cualitativas que más contribuyeron a la diferenciación de los grupos fueron tipo de folíolos, color del hilio, curvatura de la vaina, color y forma del grano.

Palabras clave : leguminosas de grano;colecciones biológicas; selección; clasificación; análisis de componentes principales; análisis de correspondencias multiples; variabilidad.

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