Mejor predictor lineal e insesgado combinado para aptitud combinatoria general y análisis combinado de los diseños uno y tres de Griffing

Resumen

En el mejoramiento genético de plantas y animales es común realizar la evaluación de tratamientos en diversas condiciones ambientales, surgiendo la necesidad de proyectar investigaciones en una serie de experimentos similares, tales como en los diseños de Griffing. En tal caso, en la mayoría de las ocasiones, el análisis combinado de las series de experimentos, incluyendo los de cruzas dialélicas, se han efectuado con un modelo lineal de efectos fijos, a pesar de la naturaleza aleatoria de la aptitud combinatoria general y específica en los experimentos de cruzas dialélicas. Por ello, en el presente trabajo, para los diseños I y III de Griffing establecidos en experimentos de bloques completos al azar, se derivan los mejores predictores lineales e insesgados combinados de los efectos de aptitud combinatoria general, con base en la metodología de estimación de efectos aleatorios en un modelo de efectos mixtos. Adicionalmente, se presenta un algoritmo computacional, en SAS/IML, para el análisis combinado de experimentos.