Correlaciones y análisis de sendero entre características del fruto y la semilla de Benincasa hispida [(Thunb.) Cogn.]

Correlations and path analysis between fruit characters and seeds of Benincasa hispida [(Thunb.) Cogn].

Las correlaciones y el análisis de sendero son estrategias importantes para mejorar la selección de características agronómicas de interés comercial en diversos cultivos. El objetivo de este trabajo fue estimar las correlaciones entre 14 características biométricas del fruto y la semilla, y el análisis de sendero para el peso del fruto en B. hispida. Se evaluaron 10 familias de hermanos medios, en un diseño completamente aleatorizado con cinco repeticiones. El peso del fruto mostró correlaciones fenotípicas significativas directas con grosor de la pulpa, largo del fruto, ancho del fruto, número de semillas, cavidad semilla y peso de semillas, cuyos coeficientes oscilaron entre 0,64* y 0,91**, respectivamente. El largo de semilla presentó asociación directa significativa con volumen de una semilla y el peso de una semilla, con registros de 0,66* y 0,83**, respectivamente. El ancho de semilla y el volumen de una semilla acusaron correlación de 0,88**, mientras que la densidad de una semilla presentó correlación inversa significativa con el ancho de semilla y el volumen de una semilla, con registros de -0,73* y -0,89**. Los efectos indirectos explicaron principalmente la correlación significativa del peso del fruto con las variables ancho del fruto, cavidad semilla, peso de semillas y número de semillas. El largo del fruto presentó los mayores efectos directos e indirectos sobre el peso del fruto. El peso del fruto y largo del fruto, pueden ser usados en la selección de B. hispida para la obtención de genotipos con mayor peso y número de semillas por fruto.

1. Balaguera-López, H.E., Fischer, G., y Magnitskiy, S. 2020. Seed-fruit relationships in fleshy fruit species: Role of hormones. A review. Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas. 14(1):90-103. https://doi.org/10.17584/rcch.2020v14i1.10921
2. Chomicki, G.; Schaefer, H., Renner, S. 2020. Origin and domestication of Cucurbitaceae crops: insights from phylogenies, genomics and archaeology. New Phytologist. 226(5):1240-1255. https://doi.org/10.1111/nph.16015
3. Cruz, C.D. 2016. Programa Genes V.2014.6.1 - Aplicativo computacional em genética e estatística. Disponible desde internet en http://www.ufv.br/dbg/genes/genes.htm
4. Ekeke, C., Ogazie, C.A., Agbagwa, I.O. 2019. Anatomical and Phytochemical Studies on Benincasa hispida (Thunb.) Cogn. (Cucurbitaceae). NotulaeScientia Biologicae. 11(1):102-111. https://doi.org/10.15835/nsb11110394.
5. Espitia-Camacho, M., Villalba-Soto, A., Araméndiz-Tatis, H., Cardona-Ayala, C. 2021. Morphometry, viability and germination of seeds of Benincasa hispida [(Thunb.) Cogn.]. Revista Colombiana de Ciencias Horticolas. 15(1):21-37. https://doi.org/10.17584/rcch.2021v15i1.11724.
6. Falconer, D.S., Mackay, T. 1996. Introduction to Quantitative Genetics. Fourth edition. Prentice Hall (USA). 464p.
7. Gupta, P., Chikkala, S., Kundu, P. 2019a. Ash gourd and its applications in the food, pharmacological and biomedical industries. International Journal of Vegetable Science. 27(1):44-53. https://doi.org/10.1080/19315260.2019. 1699222.
8. Gupta, S., Patel, R., Bhave, M. 2019b. Development of A nutraceutical product using Benincasa hispida. International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology. 5(1):579-582.
9. Hallauer, A.R., Carena, M.G., Miranda, F.J.B. 1988. Quantitative Genetics in Maize Breeding. Second edition. Iowa State Univ. Press Iowa. p169-184.
10. Hang-Vu, T.T., Cham-Le, T.T., Hoa-Vu, D., Nguyen, T.T., Pham, T.G. 2019. Correlations and Path Coefficients for Yield Related Traits in Soybean Progenies. Asian J Crop Sci. 11(1):32-39. h t t p s : / / d x . d o i . o r g / 1 0 . 3 9 2 3 / pjbs.2020.425.438.
11. Lovely, B., Vijayaraghava, K. 2017. Estimates of genetic variability, heritability and genetic advance for yield and yield component traits in ash gourd [Benincasa hispida (Cogn.)] genotypes. Agricultural Science Digest. 37(4):270-274. DOI: 10.18805/ag.D-4676.
12. Matute, D. R. 2013. The role of founder effects on the evolution of reproductive isolation. Journal of evolutionary biology. 26(11):2299-2311. https://doi.org/10.1111/jeb.12246.
13. Nagaraju, K., Saraswati, T., Sharma, R., Bommesh, J.C. 2016. Correlation and path analyses among scented and non- scented ash gourd [Benincasa hispida (Thunb.) Cogn.] genotypes. International Journal of Agricultural Sciences. 8(61):3494-3498. Available online at http://www.bioinfopublication.org/ jouarchive.php?opt=&jouid=BPJ0000217
14. Nansikombi, N., Muyonga, J.H., Byaruhanga, Y.B. 2019. Association between Fruit Characteristics and Postharvest Stability of Different Pumpkin (Cucurbita) Species. Journal of Food Research. 8(4):131-145. https://doi.org10.5539/jfr.v8n4p131
15. Palencia, G., Mercado, T., Combatt, E. 2006. Estudio agroclimático del departamento de Córdoba. Editorial Caribe.126p.
16. Pradhan, K., Nandi, A., Rout, S., Tripathy, B. 2020a. Ash gourd - an under exploited potential crop. Dogo Rangsang Research Journal. 10(06):142-151.
17. Pradhan, K., Nandi, A., Das, S., Sahu, G.S., Rout, S. 2020b. Correlation and Path Analysis of the Yield Contributing Characters of Different Ash Gourd [(Benincasa hispida (Thunb.) Cogn.] Germplasm. Ind. J. Pure App. Biosci. 8(3):248-254. http://dx.doi.org/10.18782/2582- 2845.8130
18. Pradhan, K., Nandi, A., Das, S., Sahu, G.S., Sarkar, S., Patnaik, A. 2018. Genetic variability and varietal performance in Ash Gourd [Benincasa hispida (Thunb) Cogn.] genotypes. The Bioscan. 13(2):791-794.
19. Tadkal, R., Beaulah, A., Krishnamoorthy, V., Thangaraj, K. 2019. Evaluation of ash gourd (Benincasa hispida) (Thunb.) (Cogn.) genotypes for growth and yield under pandal system of cultivation. International Journal of Chemical Studies. 7(3):2933-2937.
20. Tratenmuller, J.W., Péllico-Netto, S., Balbinot, R., Corte, A.P.D., Borella, J. 2019. Path analysis applied to evaluation of biomass estimates in subtropical forests of Brazil. Floresta. 49(3):587-596. http://dx:doi.org/10.5380(rf.v49i3.60782