Evaluación de treinta y cuatro variedades de maní mediante técnicas multivariadas

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EVALUACION DE TREINTA V CUATRO VARIEDADES DE MANI 
MEDIANTE TECNICAS MULTIVARIADAS* 
Orlando Martinez Wilches* 
RESUMEN 
El propósito fundamental del presente trabajo fue 
ci de evaluar niediante técnicas multivariadas (compo-
nentes principales, distancias de Mahalanobis y análi-
sis conglomerados) 34 genotipos o accesiones de ma-
nI. El material se sembró en dos localidades: Centro 
Experimental Nataima en ci Municipio de Espinal y 
Hacienda Bledonia on el Municipio de Lérida, ambos 
en el Departamento del Tolima. El diseflo experimen-
tal fue ci de bloques cornpletos al azar con 34 varie-
dades y 3 replicaciones en cada locaiidad. 
Del análisis combinado de variancia se estimó el 
coeficiente r 	/( 	 ) en donde 
son los componentes de Va-
riancia de variedades, localidades y la interacción Va-
niedad por localidad. Con base en ci coeficiente r se 
obtuvo que los caracteres productivos fueron los me-
nos afectados por ci ambiente mientras que los vega-
tivos fueron más afectados. 
El anáiisis de componentes principales mostró que 
los cuatro primeros valores caracterIsticos explican el 
74% de la variación total. El primer vector caracterIs-
tico fue de desarrollo de la cápsula dados los valores 
elevados para longitud y ancho de la cápsula; igual-
mente este vector estuvo asociado con rendimientos. 
El dendograma caiculado a partir de la distancia de 
Mahalanobis entre pares de accesiones indicó que 
existe alta variabiidad entre las accesiones y que ellas 
constituyen una buena fuente para próxirnos progra-
mas de mejoramiento. 
INTRODUCCION 
El conocimiento de la diversidad genética en cuiti-
vos es de gran importancia para ci mejorador puesto 
que Ic proporciona vahosa ayuda en la selección de 
los padres para sos futuros programas de hibridación. 
Igualmente, ci fitomejorador 110 solo dcbc obtener 
nuevos materiales comerciales sino tamhién describir, 
ciasificar y preservar para futuro uso los recursos ge-
néticos que se han obtenido a través de miles de años 
de domesticación y evolución. La agrupaciOri y eva-
Iuación de material genético, basadas on evidencia 
cientIfica, son de importancia para ci conocimiento 
de la evolución de la especie y también para la locali-
zación e intercambio de recursos germoplásmicos. 
Las técnicas estadIsticas multivaniadas presentan 
la Velitaja de que para agrupar yin descnibir on con-
junto de individuos consideran siniultdneamente Va-
rias caracterIsticas; en otras palabras, se tiene en cuen-
ta la correlación existente entre todos los caracteres 
en estudio. Los métodos multivariados han sido crea-
dos desde hace afios pero ci reciente desarrollo de los 
denorninados paquetes estadisticos ha permitido que 
su uso en diversas investigaciones sea mayor. 
El objetivo principal de este trabajo cs ci de eva-
luar y agrupar 34 variedades de mani Arachis hvpogea 
mediante los siguientes métodos estadIsticos multiva-
riados: Componentes principales, distancias de Maha-
lanobis y análisis de conglomerados. 
El autor agradece al Doctor Darlo Barreto ci ha-
berie permitido la utilización de los datos. 
REVISION DE LITERATURA 
3.1. TRABAJOS ANTERIORES. 
El maul fue introducido on Colombia en 1.950. 
Los prilneros trabajos de invcstigación fueron adelan-
tados por ci antiguo lEA. Este, on ci aOo 1.967, p0-
sela una colección de 87 variedades de manI las cua- 
* Contribución de a Division de Estadistica y Biometria. Instituto Colombiano Agropecuario - ICA. 
** Ingeniero Agrónomo Ph.D. DivisiOn EstadIstica y BiometrIa. A.A. 151123 El Dorado, Bogoté. 
Revista ICA. Bogota (Colombia) v.18 no.1, p. 67— 76Marzo 1.983. CK-ISSN-0018-8794 
67 
les fueron seleccionadas en estaciones experirnentales 
de Africa, Estados Unidos y Brash. El IFA encontró 
que las variedades erectas ofrecfan las mejores posibi-
lidades comerciales y recomendaba la variedad Tatui 
76 de origen brasilero. Al pasar la investigación del 
IFA at ICA se evaluaron un total de 127 variedades 
entre 1.969 y 1.970. En los altos sucesivos se ha veni-
do renovando y observando la colección to cual ha 
permitido seleccionar un grupo de variedades que han 
sido evaluadas en ensayos replicados de rendimientos 
(9). 
Evaluaciones de pruebas regionales en Santa Lucia 
(Atlántico), Codazzi (Cesar) y Fonseca (Guajira) du-
rante los alios de 1.970 y 1.971 indican que las vane-
dades TatuI 76, Shulamit y Virginia Bunch presentan 
adaptación a la Costa Atlántica. En 1.976 se sembra-
ron 124 variedades y se observaron 20 nuevas intro-
ducciones de la India. De este grupo se seleccionaron 
las variedades 5231, Rose B 812, Georgia 119.20, 
E.U. 4, Shulamit, Virginia Bunch, E.U. 12 y EU. 7 
por su alto rendimiento para las condiciones del Toli-
ma y las variedades Valencia 28, Pintado, Selección 
Pintado, Tennessee Red, Udo 49, Alt jim y Udo 37 de 
excelente comportamiento para los suelos de terraza 
alta de los Lianos Orientales. Estas variedades han ye-
nido siendo evaluadas en ensayos replicados de rendi-
miento en ambas localidades y han superado amplia-
mente a Ia varicdad Tatui 76. En el segundo seinestre 
de 1.978 se introdujeron de EU., para observación y 
evaluación por rendimiento, las variedades Tamnut 74, 
Starr y Florunner las cuales presentaron buena adap-
tación y altos rendiinientos baja condiciones de los 
Lianos Orientales. En 1.979 se inició su evaluacjOn 
bajo las condiciones ecológicas del Tolima (9). 
Recientemente Barreto (1) estudió 34 variedades 
de lnanI mediante 43 caracteres agronómicos de los 
cuales 30 fueron sujetos a andlisis estadisticos. La Va- 
riedad Florigiant se distinguió por mayor rendimiento 
en cápsulas, peso de cápsulas por planta, niimero de 
cápsulas por planta, tamaflo de la cápsula, ancho de Ia 
cápsula, tarnaflo de la semilla, peso de semila de 100 
cápsulas, duración del ciclo vegetativo y dIas hasta la 
floracián. El mayor porcentaje de aceite se encontró 
en las variedades Red Starr y Florigiant con 48,25 y 
48,1511o, respectivamente. 
A continuacjón se describirán las técnicas multiva-
riadas usadas on este trabajo y se revisará su aplica-
ción en diversas especies vegetales. 
3.2. COMPONENTES PRINCIPALES. 
El método de componentes principales consiste en 
transformar un conjunto de variables x1 , x2 ,. xp 
en un nuevo conjunto Yt, Y2 ..... Yp, satisfaciendo 
las siguientes condiciones: 
Cada yj es una combinación lineal de las x1 , asi: 
Yi = a1 x1 + a2 x2 . - + apxp 
Si yj es otra cornbinackn lineal de las xi, digamos 
yj=b1 x1 + b2 x 2 + . . .+ hpxp 
, entonces Sc quiere que j 'i = j L ' 	I y 	"j ° = 
esta 	ültima 	condicion 	liace que las y sean 
no correlacionadas. 
Dc todas las posibles cornbinacioncs de este tipo 
y j 	tiene la mayor variancia, y 2 la segunda y asI su- 
cesivamente (14). 
Los componentes principales representan simple-
mente una transformacjón (rotación) de ejes origindn-
dose un nuevo conjunto de coordenadas estas nuevas 
coordenadas son no-correlacjonadas y tienen coma 
variancias Xk (X k 	Ak + 1) que son las raIces ca- 
racteristicas de la matrjz de variancias y covariancias 
dex1 ,x2 .... xp. 
Dentro de las numerosas aplicaciones de compo-
nentes principales para cstudiar La diversidad genética 
merecen niencionarse las realizadas por Vera (19) 
quien señala que Schilling y Heiscr, en 1.976, median-
te componentes principales mostraron que los hIbri-
dos de varias especies de Solanum sección So/maim 
eran intermediarjos en conlportamiento en relaciOn 
con sus padres y quc los componentes principales fue-
ron de mayor valor para evaluar la diversidad que el 
análisis por congloinerados. Hussaini (8) usó la técni-
ca de componentes principales para evaluar una colec-
ción mundial de Eleusjne coracana e identifjcó 12 
grupos mediante cI usa de los dos primeros compo-
nentes principales. Mochizuki y Okuno (13) usaron 
los componentes principales para evaluar 57 IIncas de 
maiz y calcularon las distancias entre las lineas me-
diante la utilizacián de 4 a 10 componentes. Las 57 
IIneas fueron clasificadasen 14 grupos. Vera (19) eva-
luó 640 colecciones de E. coracana mediante Ia técni-
ca de componentes principales e identificó dos sub-
poblaciones. En la pnimera ci 88% del material era de 
origen IJgandés y en la segunda las colecciones proce-
dIan de Etiopfa, Pakistan y Sikkin. 
La utilidad de los componentes principales en la 
investigación agnicola se puede resumir asI: examujiar 
Ia correlación entre posibles variables, hacer la reduc-
ción de un gran conjunto de variables a otro conjunto 
niás pequeño y de sentido biológico, efcctuar Ia eli-
minacidn de variables que contribuyan poco at pro-
blema en estudio, examinar la agrupaciOn taxonómica 
de individuos en grupos y construir indices que sirvan 
para agnipar individuos (10). 
3.3. DISTANCIA DE MAIIALANOBIS. 
Esta medida fue desarrollada por Mahaianobis(12). 
La distancia at cuadrado de Mahalanobis entre dos p0-
blaciones i y j se calcula asI: 
D =(X-X)S' 
donde X es un vector de promedios de las caractcris-
ticas de Ia población, i y S son La matriz de variancias 
68 
y covariancias entre poblaciones i, j. La ventaja prin-
cipal de esta distancia es la de considerar las correla-
ciones (por medio de S) entre las caractcrIsticas on 
estudjo. 
La distancia de Mahalanobis ha sido utilizada para 
diferenejar numerosas poblaciones biológicas. Algu-
nos ejeinpios sc obtienen de los siguientes autores: 
Goodman (5, 6) quien usa esta medida para clasificar 
razas de maIz del sureste de Sur America y razas de 
nlaiz de Mexico; Murty y Pavate (16) quienes la em-
plean para estimar diversidad genCtica en variedades 
mejoradas de tahaco; Murty y Qadry (15) quienes la 
utilizan para clasificar 40 formas autocompatibles de 
Brassica campestris; Jeswany (ii) quien la considera 
para evaluar 100 tipos de Linum usitatissimum prove-
nientes de 7 dreas geográficas y finalniente Chaudhary 
y Sing (2) quienes La usan para evaluar 4 variedades de 
la India y 4 variedades exóticas en sus 12 F1 inclu-
yendo los recIprocos. 
3.4. ANALISIS DE CONGLOMItRADOS (Grupos) 
El mCtodo de análisis de corigloinerados tanihién 
se conoce como el análisis Q. Bdsicamente es una tec-
nica para buscar agrupaciones, digamos de n unidades 
(objetos, variedades de maul en nuestro caso, unida-
des experimentales), de tal forma que las unidades 
dentro de los grupos sean más similares en el sentido 
de correlaciOn, distancia o en cuakluier otra niedida 
que las unidades en diferentes grupos 0 congloniera-
dos. Varias técnicas se han desarrollado para cons-
truir los conglonierados (18). Si los grupos o conglo-
inerados que se producen tienen una agrupación ani-
dada entonces se puede obtener una representación 
grCfica de las agnipaciones y esta representación se 
conoce o se designa como dendogrania. 
4. MATERIALES Y METODOS 
4.1. MATERIAL EXPERIMENTAL. 
El presente trabajo se basO en los experimentos de 
campo llevados a cabo por Barreto (1) con 34 varie-
dades de manI. 20 de ellas pertenecientes a La colec-
ción niundial existente cii ci ICA y 14 introducidas 
del Centro Nacional de lnvestigaciones Agropecuarias 
de Maracay (Venezuela). El material fue sembrado en 
dos localidades: (entro Experimental Nataima en ci 
Municipio de Espinal y Hacienda Bledonia en ci Mu-
nicipio de LCrida, ambas on ci Departamento del To-
Iima. Los detalles sobre las caracterIsticas agrologicas 
y La ejecuciôn de los expenirnentos están expresados 
por Barreto(l). 
El diseño experimental fue de bloques completos 
al azar con 34 variedades y 3 replicaciones on cada lo-
cahdad. El material se sembró en parcelas de tres sun-
cos de 4 in de largo por variedad con distancias de 
0,60 iii y 0,15 m entre surcos y entre plantas res-
pectivamcnte. Se tomaron las siguientes caracteristi-
cas cuantitativas de la planta (para descripción en de-
talle vCase Barrcto (I )): 
NUrnero dc d las hasta la floración 
Aitura de la planta al ticmpo de la floración 
(cm) 
Nflniero de rainas laterales 
Largo del folIo]o superior al tiempo de Ia flora-
cidn (cm) 
Ancho del foliolo superior (punto medio) al 
tiempo de ]a floracidn (cm) 
Largo del follolo inferior al tiempo de Ia madu-
racidn (cm) 
Ancho del folIoio inferior (punto medio) at 
tiempo de Ia niaduración (cm) 
Acumulaeión aCrea de materia seca on ramas y 
tailos al tiempo de Ia floración (%) 
Acumulación de matenia seca en la raiz al tiern-
po de La floración (%) 
Acumulacidn de materia seca en las cápsulas a] 
tiempo de la floraciOn (%) 
Acumulacidn (aerea) de matenia seca en ramas y 
tailos al tiempo de la maduración (%) 
Acumulación de materia seca on La rafz al tieni-
po de la maduraciOn (4 ) 
Acuniulación de Inatenia seca en La semilla al 
tiempo de Ia maduraciOn (%) 
Acumulación de matenia seca en la cCpsula al 
tienipo de la niaduración (% ) 
Altura de la planta al tienipo de Ia maduración 
(ciii) 
Ciclo vegetativo (dIas desde Ia emergencia hasta 
la cosecha) 
TamaOo de la cápsula (peso de 100 cápsulas) (g) 
Largo de la cápsula (promedio de 10 cápsulas) 
(cm) 
19. 	Ancho de la cdpsula (proniedio de las 10 cápsu- 
las anteriores) (cm) 
Constricción de La cilpsula (proinedio de las 10 
cápsulas anteriores) (cni) 
Peso de 100 semilias (las 100 cdpsulas del nu-
nieral 17 desgranadas) (cm) 
Porcentaje de semila en cápsuia (rclación entre 
los numerales 21 y 17) (%) 
Porcentaje de vaneainiento = A/(A1-B)} x 100 
(Dc 1 kilo de seniil!a del surco central se conta-
ron las cápsuIas lienas (A) y las vacias (B)) 
Nüniero de cápsuias por planta 
Peso de las cdpsuias por planta (g) 
Nlimero de plantas cosechadas en ci surco cen-
tral 
TamaOo de la semilla (peso medio de 100 semi-
has del surco central) (g) 
28. Indice de cosecha I.C. = Cardctcr 25/(car6cter 
11 + canácter 12) 
Rendiniiento (kg/Ha) 
Resistencia a pudriciones. (Se eiaboró un Indice 
asI: 1=0% a 5%; 2=6% a 10%; 3 = 11% a 
2517c; 4 = 26%a 50(/,,; 5 = muis de 50%de plan-
tas muertas) 
31. Resistencia a C'ercopora sp. (se elabord on in-
dice asi: I = Altamente resistente; 2 = Resis-
tente; 3 =Moderadainente resistente: 4 = Mo-
denadamente susceptible: 5 = Susceptible) 
La lista de variedades estudiadas se presenta en la Ta 
bla 1. 
TABLA 1. Lista de las 34 variedades o accesiones de mani 
evaluadas en las localidades Centro Experimen-
tal "Nataima" y Hacienda "Bledonia". 1.979A. 
No. de orden 	 Variedad o accesión 
1 Tatul 76 (Testigo) 
2 Gangapuri 
3 Faizpur 5 
4 Jyoti 
5 Junadg 
6 Kopergaon 3 
7 R.S.87 
8 A.K.12-24 
9 S.B. Xl 
10 TMV-2 
11 E.U.4 
12 Georgia 
13 5231 
14 RoseB8l2 
15 Tamnut74 
16 Valencia 28 
17 Valencia 39 
18 UD049 
19 UD037 
20 Starr 
21 Florunner 
22 Florigiant 
23 Bolivia Pintado 
24 Virginia Bunch 
25 Cubano 15417 
26 P1 - 163279 - USA 
27 Red Starr 
28 71-1000-MCR 
29 Erecto con reposo 
30 Tarapoto 
31 Cubano 15622 
32 Spantex 
33 Blanco PerU 
34 Criollo de Cocorote 
4.2. METODO ESTADISTICO. 
Para los 31 caracteres anteriormente descritos se 
reahLó un análisis combinado de variancia segin se 
observa en la labia 2; además se estiinaron los com-
ponentes de variancia para cada carácter. 
De los 31 caracteres considerados inicialmente 13 
fueron sujetos a los análisis multivariados. Los 13 se 
seleccionaron de acuerdo con el coeficiente de repeti- 
biidad r = 4- /( 	+ a$i. ) I donde 
,dson los componentes de variancia 
de variedades, localidades y la interacción variedad x 
localidad. 
Se realizó un análisis de los componentes princi-
pales para el prornedio de los 13 caracteres seleccio-
nados. Puesto que las unidadcs de medición de los ca-
racteres es diferente (por ejemplo: longitud, kilos/ 
hectárea, peso en grainos, etc.) los datos se estandari-
zaron y in matriz de coetkientes de correlación (Pear-
son) se utilizó para el cálcuio de los componentes 
principales. 
Los componentes principales fueron estirnados me-
diante ci uso del procedimiento FACTOR del paquete 
estadIstico SAS con Ia opción METHOD =PRIN. A 
partir de los 13 caracteres seleccionados se estimó la 
distancia generalizada de Mahaianohis para cada par 
de las 34 variedades en estudio.Obtenidas estas dis-
tancias se procedió a establecer un dendograma para 
Ia agrupación de las variedades. En este caso se utiizó 
el método de ligamento de promedios de distancias 
sin ponderar (18). 
5. RESULTADOS Y DISCUSION 
La labia 3 expresa los promedios, ci rango, los es-
tirnativos de componentes de variancia para las locali- 
dades 	, las variedades 	in interacciOn locali- 
dad por variedad --L y ci coeficiente de repetibili- 
dad r = 	± 	para los 31 caracteres 
cuantitativos en consideración. Los valores de r fluc-
tüan entre -0,02 para dIas hasta la floración y 47,54 
para ancho de La cápsuia. El valor negativo de r 
-0,02 para dIas liasta la tloración y los también riega-
tivos para otros caracteres no tienen significado bio-
iógico. En general, se espera que cualquier componen-
te de variancia sea mayor a igual a cero, pero de otra 
parte no existe mdtodo estadistico que garantice Ia 
estirnación de componentes de variancia no negativos. 
En la Tabla 3 se observa que los caracteres reproduc-
tivos peso de 100 cápsulas, largo de Ia cápsula, ancho 
de la cápsula, constricción de la cápsula, porcentaje 
de semillas en Ia cápsula, peso de cápsuias por planta 
y tamaño de la sernilla mostraron los valores más altos 
de r. Básicamente ci coeficiente r es Ia relación entre 
el componente genético y ci coniponcnte amnbientai y 
expresa to maxima y to mInimo de tal manera que va-
lores altos de r indican una mayor estabilidad del Ca-
rácter en consideración y valores hajos menor estabi-
lidad consistontemente en ci tiempo y en ci espacio. 
Es decir, r es un criterio de selección en ci coal ci ses-
go, debido a la variaciân ambiental y a la interaccián 
genotipo por anibiente, es relativamente menor al 
ocasionado por las diferencias modias cone varieda-
des. 
El valor de r para ci tamaño de la semilla (de los 
caracteres reproductivos senalados) parece estar un 
tanto sobreestimado to coal se debe a que su 
fue de -1 ,40 y ar &r. es parte del denorninador de r; 
de ahi so valor de r = 86,61 - lina situaciOn inversa 
ocurrió con el nfimero de cápsuias por planta, carác- 
tot reproductivo donde 	= -5,54 ocasionó un 
r = -3,81 en tai caso r cstaria suhestimado. En la la-
bIa 3 también se puedo observar que en general valo-
res bajos de r estuvieron asociados con caracterIsticas 
70 
vegetativas, asI: altura al tiempo de la floración, nU-
mero de rainas taterales, largo y ancho del foliolo, al-
tura al ticrnpo de la niaduracióri, porcentaje de vanea-
miento tuvieron valores de r inferiores a la unidad. 
Resuitados similares a! anterior (caracteres reproduc-
tivos más estables que los vegetativos) han sido en-
contrados en otras espccies vegetales como en el Ca-
so del maiz (7) y de E. coracana (8. 19) a pesar de 
que los procediniientos para estimar r, en la evalua-
ción de dichas especies, fucron diferentes a] propues-
to en este estudio. 
Un caráctr fundamental y de importancia econó-
mica como es el rendimiento tuvo un valor de r infe-
rior a la unidad. Este resuitado está dentro de lo espe-
rado pUCS es bien conocido que ci rendimiento es bas-
tante modificable por las condiciones anibientales. 
Sin embargo, el fitomejorador puede obtener material 
relativaniente estahie frente a ciertas condiciones am-
bientales. Otro carácter de importancia econOmica co-
mo es el coutenido de aceite no fue sujeto a análisis 
estadistico puesto que ci contcnido de aceite se obtu-
vu de una muestra de la iuezcla de la semila de las 
tres rcplicaciones iior varieclacl. 
igualmente, ci valor de r sirvid para seleccionar las 
caracterIsticas soinetidas a análisis multivariado asI 
que aquellos caracteres que presentaron un valor de 
r 	I (se observa en la Tabla 3 que 13 de los 31 carac- 
teres cumplIan esta restricción) fueron los considera-
dos para ci análisis de componentes principales, dis-
tancia de Mahalanobis y análisis de conglornerados. 
La Tabla 4 expresa los valores caracterIsticos X1 
(variancias de los componentes principales) basados 
en Ia matriz de correlación de los 13 caracteres selec-
cionados. Se observa que los prirneros cuatro valores 
caracterfsticos (Xi 	1) explican ci 7417. de la varian- 
cia total; ci primero ( X1 = 5,476) y ci segundo 
(X2 = 1,772) reflejan ci 421/t y ci 141A respectiva-
mente, de la variancia total. 
En la Tabla 5 se presentan los caracteres en consi-
deración con cada uno de los cuatro prirneros vecto-
res caracteristicos. Los caracteres con mayor valor ab-
soluto de cada vector son los que aportan mãs a la Va-
riación total. Para ci prinler vector ci peso de las cp-
sulas, ci ancho de la cápsula, ci peso de 100 serniias, 
ci tarnafio de la selniia y la iongitud de la cápsula, 
con sus respectivos coeficientes de 0,389, 0,363, 
0,354, 0,339 y 0,318, presentaron los valores niás 
altos. El valor mayor para ci segundo vector corres-
pondió al mndice de cosecha (0,574). En ci tercer vec-
tor fuc ci porcentaje de materia seca en ci area foliar 
y en ci cuarto vector ci porcentaje de materia seca en 
Ia capsula. 
TABLA 2. Tabla del analisis de variancia usada para estimar los componentes de variancia. 
Fuente de variaciôn 
	
G.L. 	 C.M. 	 C.M.E. 
Rep hod 4 
Localidad 1 M4 3tl3-'c-l- 	LC2dt 
Variedades 33 M3 Ca l 	 — 
Loc x varuedad 33 M2 4 t 
Error 132 
Total 203 
71 
-1 
NJ 
TABLA 3. Promedios, rango, componentes de variancia y falta de repetibilidad de los caracteres estudiados. 
Carácter 	 X 	 Rango 	 c5-.4.j 	 I4-c5) 
1. 	Dias hasta Ia floración 23,37 15-34 789 3,99 -0,25 -0,02 
2. 	Altura Li 9.20 6 - 17 0,68 -0,01 0,62 0,94 
3. 	No. ramas laterales 5,00 3-9 0,29 0,46 0,24 0,33 
4. 	Largo folioloJJ 52,47 30 - 75 34,90 3,64 22,33 0,32 
5. 	Ancho folioto.i/ 25,37 16-40 7,55 1,02 4,41 0,51 
6. 	Largo foliolo2J 4,58 3-7 0,18 0,005 0,18 0,95 
7. Ancho foliolo 21 2,20 1 - 4 0,05 0,007 0,04 0,80 
8. 	M.S. aéreajj 7,35 2 - 29 6,14 0,25 1,07 0,17 
9. 	Y M.S. raiz.!J 0,57 0,10- 1,40 0,04 0,007 -0,002 .0,05 
10. 	M.S.càpsulaif 0,26 0-4 0,03 0,05 0,001 0,01 
11. 	/ M.S. a6rea21 34,40 6 -99 0,85 28,62 31,82 1,08 
12. 	Y M.S. raIz2/ 1,13 0,3 - 3,3 -0,006 -0,008 0,05 -3,86 
13. 	Y M.S. semilla 19,26 4- 51 4,27 18,46 2,68 0,12 
14. 	M.S. cápsula 7,39 0,9 - 21,7 -0,42 1,43 1,36 1,35 
15. 	Altura 21 32,09 16 	59 86,98 8,24 15,35 0,16 
16. 	Ciclo vegetativo 90,98 71 - 116 10,55 3,70 34,63 2,43 
17. 	Peso 100 cápsulas 101,95 55- 189 44,97 129,88 446,19 2,56 
18. 	Largo cápsula 28,18 19-44 5,00 1,48 19,80 3,06 
19. 	Ancho càpsula 12,14 9- 16 0,025 0,003 1,34 
47,54 
20. 	Constricción câpsula 10,83 8- 15 0,21 0,006 1,23 
5,89 
21. 	Peso 100 semillas 72,87 40- 132 21,63 102,77 174,51 
1,40 
22. 	Y semilla 71,74 48-80 -0,14 3,96 11,65 3,05 
23. 	Yr vaneamiento 3,37 2 - 0 0,48 0,58 0.38 0,36 
24. 	No. cápsulas/planta 19,71 6-40 0,24 -5,54 20,20 -3,81 
25. 	Peso cápsula/planta 18,78 7 - 45 1,35 -0,63 18,73 26,00 
26. 	No. plantas surco central 17,95 5- 31 7,84 5,09 5,08 
0,39 
27. 	Tamaño semilla 45,74 30- 93 2,52 -1,40 97,88 
86,61 
28. 	Indice de cosecha 31,43 6-66 5,20 0,88 6,90 
1,13 
29. 	Rendimiento kg/ha 1,30 0,2 - 2,6 0,12 0,07 .0,007 
-0,04 
30. 	Resistencia pudriciones 1,06 1 - 2 0,006 0,023 
0,0 0,00 
31. 	Resistencia cercóspora 3,57 2-5 0,02 0,14 0,25 
1,56 
Al tiempo de floración 	 Al tiempo de maduración 
TABLA 4. Valores caracteristicos y porcentaje acumulado. 
Componente 	 1 	 2 	 3 
Variancia (X) 	 548 	 1,77 	 1,31 
0/0 acumuIdo 	42,10 	55,80 	 66,90 
Componente 	 7 	 8 	 9 
Variancia (X) 	 0,57 	 0,51 	 0.28 
0 0 acumuIdo 	90,30 	94,20 	 96,30 
	
4 	 5 	 6 
	
1,02 	 0,89 	 0,69 
	
73,70 	8060 	 85,90 
	
10 	 11 	 12 	 13 
	
0,26 	 0,14 	 0,07 	 0,003 
	
98,40 	99,40 	100,0 	100,0 
TABLA 5. Vectores caracteristicos asocados a los cuatro primeros componentes principales 
Carácter Primero 
Vector caracteristico 
Segundo 	 Tercero Cuarto 
'' 	M.S. aérea al tiempo de la floración 0,1796 .0,2144 0,6863 0,1887 
M.S. cpsuIa 0,2341 0,2724 0,2629 0,5364 
Ciclo vegetativo 0,2061 -0,0235 0,0828 0,2221Recistencia a Cercospora -0,2117 0,0972 0,0736 0,4708 
Peso 100 cápsulas 0,3890 0,1488 -0,0181 -0,1750 
Largo cápsula 0,3183 .0,1360 -0,2565 .0,0818 
Ancho càpsula 0,3631 -0,1758 .0,1938 0,1504 
Constricción càpsula 0,3416 -0,1 997 -0,2294 0,2041 
Peso 100 semillas 0,3543 0,2797 0,0380 -0,2430 
semilla en cápsula -0,1760 0,529 0,2343 -0,2368 
Peso cápsula/planta 0,2303 0,1903 0,2517 -0,2511 
Peso 100 semillas 0,3389 0,2076 0,0514 -0,0932 
Indice cosecha -0,0057 0,5704 .0,4099 0,3424 
El primer vector puede, at menos, considerarse en 
parte como un vector del desarrollo de Ia cápsula 
puesto quc Ia longitud y ci ancho son indicadores del 
crecimiento. Al niisrno tiempo estos dos caracteres 
son de mucha importancia on la diferenciacidn del 
maul. Es asI como Gillier y Silvestre (3) seflalan quc 
son cápsulas muy grandes aquellas de dalmetro basal 
o apical mayor de 20 mm, grandes las quc estin entre 
15 y 20 mm y medianas entre 10 y 15 mm. Dc acuer-
do con esta clasificaciOn el material evaluado en este 
estudio corresponderIa a Ia categoria mediajia (Ver 
Tabla 3). igualniente, ci primer vector se caracteriza 
or estar estrechamente relacionado con rendimiento - 
AsI to expresan los caracteres como ci taniaio de las 
cápsulas, el peso de 100 semillas y el tamat'io de Ia se-
milla. Barreto (1) informa sobre coeficicntes de co-
rrelación positivos y aitamente significativos del ren-
dimiento en cápsula con ci taniaio de las cãpsulas y 
del peso de 100 seniillas con ci tamaio de Ia semilla. 
El segundo vector tamhién esO relacionado con el 
rcndiniiento puesto que los caracteres indice de cose-
clia y porcentajc de semilla en Ia cpsula fueron los 
de mayor valor. El tercero y cuarto vectores están di-
rcctantentc relacionados con acunn.ilación de ntateria 
seca. Asi to indican los coeficientes altos para el por-
centale de materia seca en ramas y talios at tiempo 
de Ia floración y en Ia cápsuia. 
73 
15 Tamnut 74 
4 Jyoti 
10 TM V-2 
25 Cubano 15417 
27 Red Starr 
5 Junadg 
9 S.B. Xl 
8 A.K. 12-24 
3 Fazpur 5 
26 P1 - 163279- USA 
20 Starr 
14 Rose 8812 
1 Tatu 76 (Testigo) 
32 Spantex 
28 71 - 1000- NCR 
30 Cubano 15622 
29 Erecto con Reposo 
7 R.S. 87 
6 Kopergaon 3 
18 UDO 49 
16 Valencia 28 
17 Valencia 39 
34 Criollo de Cocorote 
33 Blanco Peru 
13 5231 
24 Virginia Bunch 
12 Georgia 
2 Gangapuri 
21 FIoruner 
ii E.U. 4 
19 UDO 37 
23 Bolivia Pjntado 
31 Tarapoto 
22 Florigiant 
1,5 	 6,7 	 32,0 	 47,1 	 62,3 	 77,5 	 92,7 
13 stancias 
FIGURA 1 Dendograma de las 34 accesiones de mani en estudic. 
L.a Figura 1 muestra ci dendograma de los 34 geno-
tipos a accesiones de maul on estudio. El dendograma 
se obtuvo a partir de las distancias generalizadas de 
Mahalanobis para cada par de genotipos y de Ia consi-
deración de los 13 caracteres elegidos con base on ci 
valor de r (r 	1). Al observar ci dendograma y si se 
toma como criterio de clasificación Ia conformación 
de grupos de accesiones dentro de los cuales las dis-
tancias de Mahalanobis sean menores de 6,7 unidades 
se podrIan estabiecer, al menos, tres grupos, asi: Gru-
po I conforniado por los genotipos Tamnut 74, Jyo-
ti, TMV-2, Cubano 15417, Red Starr, Junadg, S.B. 
Xl, A.K. 12-24 y Faizpur 5:grupo 2 conformado por 
P1-163279-USA, Starr, Rose B 812 y Tatul 76;grupo 
3 conformado por R.S. 87, Kipergaon, Udo 49, Va-
lencia 28 y Valencia 39. Las restantes accesiones solo 
se podrian agrupar por pares, con excepción de Tara-
poto y Florigiant que son diferentes entre 51 y dife-
rentes tainbién del resto de accesiones. Como resulta-
do esperado se tiene que las dos accesiones Valencia 
28 y Valencia 39 estuvieron en ci mismo grupo 3. 
Los componentes de cada grupo contrastan alta-
mente con las agrupaciones presentadas por Barreto 
(1). En parte se debe a que los métodos utiizados 
tanto en ci cálculo de distancias como on ci procedi-
miento de obtención del dendograma fueron diferen-
tes para cada estudio; quizá Ia ventaja del presente 
caso sea Ia construcción del dendograma con base en 
Ia djstancja de Mahalanobis Ia cual considera Ia corre-
lación entre los caracteres en estudio. Sin embargo, 
Goodman (4) advierte que en plantas autógamas es 
niás importante ci tipo de poblaciOn (población pa-
rental, generación F1 , generación F 2),de donde se 
obtienen las distancias para hacer las agrupaciones, 
que Ia clase de distancia que vaya a ser utilizada por-
que en dichas plantas las distancias estimadas a partir 
de Ia variaciOn dentro de individuos representa ma-
yor variaciOn ambiental que genética. En este estudio 
ci cãlculo de las distancias se hizo con base en Ia va-
riaciOn dentro de individuos. 
6. CONCLUSIONES 
6.1. Con base en Ia relaciOn r = C4/ 	+ &- 9se 
estableciO que los caracteres menos afectados por 
ci ambiente corresponden a caracteres reproducti- 
VOS. 
6.2. El análisis de componentes principales (con base 
on Ia matriz de correlación) mostró que los cua-
tro prirneros valores caracteristicos explican ci 
74% de Ia variaciOn total. 
6.3. El primer vector caracteristico puede considerar-
se en parte como un vector de desarroilo de Ia 
cápsula puesto que Ia longitud y ci ancho de Ia 
cápsula tuvieron valores altos. y en consecuencia 
importantes, en Ia variación total. El primer vec-
tor caracterlstico tambien fue Un vector asociado 
al rendirniento por los valores altos representados 
por los caracteres tamaño de las cápsulas, peso de 
100 semillas y tamaño de Ia semilla. 
6.4 El dendograma establece alta variabilidad entre 
las accesiones en estudio y constituye una buena 
fuente bäsica para futuros programas de mejora-
miento. 
7. SUMMARY 
Multivariate analysis of thirty four peanut accesions. 
Thirty four cultivated entries of peanut were 
grown during 1.979 at the Centro Experimental Na-
taima and Ia Hacienda Bledonia in a randomized coin-
plete block design with three replications at each lo-
cation. Thirty one characters from distinct parts of 
the plant were recorded. 
From the combined analysis of variance, the 
coefficient r = &.$.- /( 	-Q' was estimated. 
Based upon this coefficient it was found that those 
characters which were least affected by the enviro-
ment corresponded to the reproductive characters 
and the converse was true for the vegetative charac-
ters. 
Principal component analysis, based upon the co-
rrelation matrix, showed that 74% of the total varia-
tion was explained by the first four characteristic 
values. The first characteristic vector can be conside-
red, at least in part, a vector of pod development be-
cause length and width are indicators of growth; the 
first vector was also related with yield. The dendo-
gram also indicated great diversity among the 34 en-
tries and those can be considered of immense value 
for future breeding programs. 
8. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 
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