RELACIÓN ENTRE CARACTERIZACIONES MOLECULAR Y MORFOLÓGICA EN UNA COLECCIÓN DE YUCA

Jhonny R. Demey, Asia Y. Zambrano, Francia Fuenmayor y Víctor Segovia

Jhonny R. Demey. Master en Estadística, Universidad Central de Venezuela (UCV). Consultor TI-GC. Dirección: Apartado 4521, Maracay 2101. Venezuela. e-mail: jdemey@reacciun.ve.

Aasia Y. Zambrano. Doctor en Ciencias Agrícolas, UCV. Investigador, Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas – Centro Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIA-CENIAP). Maracay, Venezuela.

Francia Fuenmayor. Master en Ciencias, University of Birmingham, Inglaterra. Investigador INIA-CENIAP.

Víctor Segovia. Master en Ciencias, Universidad Luis de Queiroz, Brasil. Investigador INIA-CENIAP.

Resumen

Con el objeto de estudiar la relación entre las caracterizaciones molecular y morfológica del Banco de Germoplasma de Manihot esculenta Crantz del CENIAP-INIA, Maracay, Venezuela, se evaluaron 19 descriptores morfológicos y fueron comparados con la estructura no-jerárquica generada por los iniciadores aleatorios (RAPD) OPA-04 y 07, OPB-07, OPK-03, 05 y 15, OPM-04, 14, 18 y 20, para 65 entradas de la colección. Las relaciones entre las caracterizaciones fueron estudiadas a través del análisis lineal discriminante, análisis de correspondencia simple y el índice de diversidad de Shannon. Los resultados muestran cuatro grupos bien definidos para la caracterización molecular y morfológica, respectivamente, y le confieren a la función linear discriminante un 60,12% de certeza en la clasificación de las entradas utilizando los descriptores morfológicos a partir del uso de la función discriminante generada por la caracterización molecular. La mayor diversidad genética fue detectada a través de la caracterización molecular. El estudio de las relaciones entre las caracterizaciones muestra que ofrecen información que puede ser considerada complementaria ya que no se origina un patrón único de asociación entre las entradas e indican que la similitud fenotípica necesariamente no es producto de la similitud genotípica, sino a que diferentes pool de genes pueden generar fenotipos similares.

Summary

In order to study the relationship between the molecular and morphological characterizations in a cassava (Manihot esculenta Crantz) germplasm collection at the CENIAP-INIA, Maracay, Venezuela, 19 morphological traits were evaluated and compared with the non-hierarchic structure generated by the RAPD primers: OPA-04 and 07, OPB-07, OPK-03, 05 and 15, OPM-04, 14, 18 and 20, for 65 entries of the collection. The relationships between the molecular markers and morphological trait patterns were studied using the error rate estimate for groups from the function linear discriminate, simple correspondence analysis and Shannon diversity index. The cassava collection was distributed among four main groups in the molecular and morphological characterization, respectively. The linear discriminate analysis of morphologic traits showed that 60.12% of the collection was classified into molecular groups. The molecular markers showed higher genetic diversity than the morphological traits. These results emphasize the importance of joint treatment of morphological traits and molecular markers because they generate information that can be considered complementary, since a unique pattern of association between accessions does not originate and shows that high phenotypic similarity need not be genetically similar as different gene pools can show similar phenotypes.

Resumo

Com o objetivo de estudar a relação entre as caracterizações molecular e morfológica do Banco de Germoplasma de Manihot esculenta Crantz do CENIAP-INIA, Maracay, Venezuela, se avaliaram 19 descritores morfológicos e foram comparados com a estrutura não hierárquica gerada pelos iniciantes aleatórios (RAPD) OPA-04 e 07, OPB-07, OPK-03, 05 e 15, OPM-04, 14, 18 e 20, para 65 entradas da coleção. As relações entre as caracterizações foram estudadas através da análise lineal discriminante, análise de correspondência simples e o índice de diversidade de Shannon. Os resultados mostram quatro grupos bem definidos para a caracterização molecular e morfológica, respectivamente, e lhe conferem à função linear discriminante um 60,12% de certeza na classificação das entradas utilizando os descritores morfológicos a partir do uso da função discriminante gerada pela caracterização molecular. A maior diversidade genética foi detectada através da caracterização molecular. O estudo das relações entre as caracterizações mostra que oferecem informação que pode ser considerada complementaria já que não se origina um padrão único de associação entre as entradas e indicam que a semelhança fenotipica necessariamente não é produto da semelhança genotípica, senão a que diferentes pool de gens possam gerar fenótipos similares.

PALABRAS CLAVES / Descriptores Morfológicos / Diversidad Genética / Manihot esculenta / RAPDs /

Recibido: 31/07/2003. Modificado: 31/10/2003. Aceptado: 21/11/2003

La yuca (Manihot esculenta Crantz) es un cultivo tropical, producido principalmente por pequeños productores y usada en forma industrial a pequeña escala. Ocupa el cuarto lugar como fuente de calorías en la dieta humana después del arroz, azúcar y maíz, alimentando a más de 500 millones de personas en África, Asia y América Latina (Roa et al., 1997). Las condiciones que presenta la yuca como especie monoica altamente prolífera, con flores de tamaño adecuado para su fácil manipulación tanto en autofecundaciones como en polinización cruzada, con presencia de esterilidad masculina y la posibilidad de propagarse vegetativamente, hacen posible la aplicación de prácticamente todos los métodos de mejoramiento existentes.

Los bancos de germoplasma resguardan la fuente de variabilidad requerida por los mejoradores de plantas para el desarrollo de cultivares que permitan al agricultor superar las limitaciones naturales a fin de obtener mayores beneficios de su actividad, así como aseguran la fuente contra la erosión genética (Beeching et al., 1994). Venezuela se ubica dentro de los diez países de más alta concentración de diversidad del mundo, siendo el centro de origen y/o de diversidad de algunos géneros y especies cultivadas tales como el Manihot.

La descripción morfológica de órganos vegetativos y reproductivos y rasgos agronómicos clásicos han sido de gran utilidad para la caracterización y evaluación de recursos genéticos. Estos descriptores pueden ser definidos como atributos de las plantas fácilmente cuantificables e identificables, los cuales pueden ser altamente heredables y permiten una discriminación rápida de fenotipos, fácilmente observables y que se expresan en la misma forma en cualquier ambiente como lo es el color de la hoja apical y color de la flor, o evaluar herencia poligénica altamente susceptibles a la influencia del medio ambiente como lo son el rendimiento y la resistencia a enfermedades, de gran importancia en el mejoramiento del cultivo (Lowe et al, 1996). Estas descripciones son limitadas por su dependencia del tipo de heredabilidad del carácter, es decir, si el carácter en estudio se hereda a través de poligenes, dominancia parcial o completa, así como del tiempo necesario para la evaluación completa del cultivo la cual es necesariamente lenta, dado el gran número de caracteres que hay que observar.

En los últimos años la utilización de técnicas moleculares ha permitido complementar la información obtenida a través de la caracterización morfológica. Entre las técnicas de marcadores moleculares más usadas para caracterizar y evaluar la variabilidad genética existente en los bancos de germoplasma se encuentra la amplificación aleatoria de ADN polimórfico (RAPD), que tiene la gran ventaja de ser utilizada sin previo conocimiento del genoma. En yuca la utilización de esta técnica ha sido utilizada junto a los RFLPs y microsatélites para desarrollar su mapa molecular (Fregene et al., 1997), así mismo, los RAPDs han sido usados para el estudio de la diversidad genética de pequeños grupos de germoplasma y para establecer las relaciones entre la yuca y especies silvestres relacionadas (Beeching et al., 1994; Fregene et al., 1994; Lowe et al., 1996; Chavarriaga-Aguirre et al., 1999; Zambrano et al., 2003).

Wilson et al. (1974, 1977) demostraron que las caracterizaciones generadas a través de descriptores morfológicos y marcadores moleculares suelen ser independientes, respondiendo en cada caso a reglas y presiones evolutivas diferentes. Sin embargo, en general, estudios que incorporen descriptores morfológicos y marcadores moleculares proveerán una mejor descripción e interpretación de la diversidad genética de los individuos (Hillis y Moritz, 1990).

Este trabajo tiene como objetivo estudiar la diversidad genética de la colección de yuca de un banco de germoplasma (ex situ) a través de la relación entre caracterización molecular y morfológica.

Materiales y Métodos

Material vegetal

El análisis se realizó sobre el 40% del Banco de Germoplasma (ex situ) de yuca del CENIAP-INIA de Maracay, Venezuela. Se utilizó como material vegetal tejido foliar joven de plántulas de las entradas Amacuro (AMA-130, 134, 135, 144, 145, 166 y 168), Amazonas (AMAZ-188), Barinas (BAR-1), Bolívar (BOL-43, 50, 58, 59, 60, 89 y 98), Burrera (BUR), Brasileña (BRA-12), Chapapotera (CHAPA), Cogollo Verde (COGO), Juliana (JUL), Juliana Catira (JULCAT), Lengua e' Pájaro (L-PAJA), Muestra (M-278, 279, 284, 285, 291, 292, 306, 307, 327, 338, 365, 366, 388, 392 al 395, 402, 422, 433, 434, 440, 478 y 479), Material Experimental Venezuela (MEV-061, 095, 150 y 180), México (MEX-59), Morichalera (MORI), Pastorita (PASTO), Plan de Hierro (P-HIERRO), Proletaria (PROLE), Querapa Blanca (QBLANCO), Remigio (REMIGIO), Rivero (RIVERO), Tempranita (TEMPRA) y Universidad Central de Venezuela (UCV-2062, 2076, 2105, 2129 y 2184).

Caracterización molecular

La extracción, amplificación y el análisis digital de la imagen de ADN de las 65 entradas se realizó según metodología descrita por Zambrano et al. (2002, 2003) utilizando los iniciadores aleatorios (RAPD) OPA-04 y 07, OPB-07, OPK-03, 05 y 15, OPM-04, 14, 18 y 20.

Para el análisis molecular de las entradas, los fragmentos de amplificación obtenidos fueron codificados como 0 y 1 para fragmentos ausentes y presentes, respectivamente. El contenido de información polimórfica (PIC) se utilizó para evaluar la capacidad del iniciador en detectar locus polimórficos en las entradas caracterizadas (Anderson et al., 1993). La probabilidad de obtener parejas idénticas de alelos por cambio de alelo en las entradas fue calculada según metodología descrita por Wetton et al. (1987) como P_i(_D)ⁿ, donde (_D) representa el índice de similitud promedio para todos los pares de comparaciones, calculado como _D=(2N_AB)/(N_A+N_B), donde N_AB representa el número de bandas presentes en ambas entradas, N_A y N_B representan el número total de bandas en las entradas A y B respectivamente, y n representa el número promedio de productos de amplificación por entrada. Para facilitar el cálculo se sustituyó el índice de similitud promedio _D por el coeficiente promedio de la similitud de Dice para todos los pares de comparaciones (Dice, 1945), que es equivalente al propuesto por Wetton et al. (1987) y esta implementado en la mayoría de los programas estadísticos.

Con los patrones generados para el conjunto de loci se estudió las relaciones genéticas entre las entradas del banco de germoplasma a través del análisis de conglomerados. Se calcularon las disimilitudes utilizando los coeficientes de Jaccard, de Emparejamiento Simple, Dice y Rogers y Tanimoto, y fueron representadas gráficamente utilizando dos métodos de agrupamiento, el generado por árboles jerárquicos bajo tres métodos de encadenamiento (simple, completo y promedio; Sneath y Sokal, 1973) y el generado por árboles no-jerárquicos utilizando como método de agregación el Neighbor-Joining (Saitou y Nei, 1987). El coeficiente de correlación cofenética fue utilizado para medir el comportamiento y la estabilidad de los agrupamientos (Rohlf y Sokal, 1981) y se utilizó para seleccionar la combinación del coeficiente de disimilitud y método de agregación que mejor describía el agrupamiento natural de la colección.

Caracterización morfológica

Se evaluaron 19 descriptores recomendados por Fukuda y Guevara (1988). Las mediciones fueron realizadas en el campo en las 65 entradas seleccionadas del banco de germoplasma, utilizando el promedio de 11 plantas por entrada en un periodo de tres años. Los descriptores utilizados para la caracterización morfológica fueron: color de la hoja apical no expandida (CHA), color del pecíolo (CP), color externo del tallo (CET), color externo de la raíz (CER), color de la primera hoja completamente expandida (CHE), largo del lóbulo central en centímetros (LLC), ancho del lóbulo central en centímetros (ALC), relación largo/ancho (RLA), largo del pecíolo en centímetros (LP), color de la epidermis del tallo (CeT), color de las ramas terminales (CRT), altura de la primera ramificación en centímetros (A1R), peso de la parte aérea de la planta en gramos (PPAP), número de estacas comerciales (NE), largo promedio de raíces en centímetros (LMR), diámetro promedio de raíces en centímetros (DMR), peso promedio de raíz por planta en gramos (PPRP), rendimiento de raíces comerciales en gramos (RRC) y rendimiento de raíces no comerciales en gramos (RRNC).

Para identificar el agrupamiento natural y la relación entre las 65 entradas de la colección para los 19 descriptores morfológicos se utilizó el análisis de coordenadas principales (ACoP) empleando como fuente la disimilitud debida a la matriz de correlación de Pearson, dado el carácter cualitativo de aproximadamente el 40% de las variables utilizadas para la descripción morfológica. El AcoP permitió generar una representación geométrica de las entradas en dos dimensiones a través de una medida de distancia que respeta la estructura de similitudes definida y expresa de forma razonable la proximidad entre las entradas (Gower, 1966; Rohlf, 1972).

Estudio de las relaciones

Para describir algebraicamente las relaciones entre la caracterización molecular y los descriptores morfológicos se utilizó el análisis lineal discriminante (ALD). Este método permite maximizar las diferencias entre las dos clasificaciones, encontrando una combinación lineal de variables independientes que minimice la probabilidad de clasificar erróneamente a las entradas en sus respectivos grupos. En el análisis se utilizó como variable dependiente el vector con los grupos generados por la caracterización molecular conocida a priori, que actúa como factor de agrupamiento y ubica cada entrada de la colección en un grupo definido, y como variables independientes los 19 descriptores morfológicos. Las tasas de error de clasificación se utilizaron para medir el error aparente al clasificar las entradas utilizando los descriptores morfológicos a partir del uso de la función discriminante generada por la caracterización molecular (Klecka, 1982; Hand, 1981).

La aplicación del método supone, en este caso, que en los marcadores morfológicos su expresión esta sujeta a variaciones del medio ambiente. En su mayoría solo es posible su evaluación a nivel de toda la planta y cuando ésta llega a su estado fisiológico adulto actúa de manera epistática, limitando el número de marcadores que pueden ser evaluados sin equivocación en la población segregante. Por el contrario, estas limitaciones de medición son superadas cuando se utilizan marcadores moleculares donde las diferencias detectadas son producto de pequeñas alteraciones en el ADN, lo cual permite utilizar esta caracterización a priori.

Con el objeto de explorar las relaciones y representar gráficamente las configuraciones de las clasificaciones generadas a través de marcadores moleculares y los descriptores morfológicos se utilizó el análisis de correspondencia simple (ACS), técnica exploratoria que permite representar gráficamente filas y columnas de una tabla de contingencia de variables categorizadas como puntos en un espacio Euclidiano de baja dimensión. Este análisis determina cuáles grupos contribuyen a rechazar la hipótesis de independencia entre las clasificaciones que en el gráfico lo representan los grupos de la periferia (Greenacre, 1984; Benzecri, 1992).

El Índice de Shannon (Magurran, 1988) e intervalo de confianza Bootstrap ajustado para n=1000 (Pla y Matteucci, 2000), fueron utilizados para estimar la diversidad genética de las caracterizaciones molecular y morfológica, respectivamente.

Todos los análisis se realizaron utilizando Info-Gen versión 1 (Balzarini et al., 2003), InfoStat ver. 1.1 (InfoStat, 2002), NTSYSpc ver. 2.10t (Exeter Software, 2000) y Resampling Stats ver. 5,02 (Resampling Stats Inc, 1999).

Resultados y Discusión

Caracterización molecular

Los iniciadores aleatorios (RAPD) utilizados para la amplificación produjeron un total de 92 fragmentos de amplificación reproducibles, siendo el 89,13% polimórficos con un tamaño entre 220-1700bp (Tabla I). El menor número de fragmentos polimórficos, con un total de cinco, fue generado con el iniciador OPA-04 y el mayor número, con un total de doce, fue amplificado con el iniciador OPM-18.

El contenido de información polimórfica (CPI) promedio fue de 0,2677 ±0,0128 con valores mínimo de 0,1974 y máximo de 0,3268 correspondientes a los iniciadores OPM-04 y OPK-05, respectivamente. Para los iniciadores OPA-04, OPB-07, OPK-03, OPK-05, OPM-18 y OPM-20 se encontraron valores de CPI superiores al 50% del intervalo teórico de 0,01 a 0,50 por lo que estos fragmentos de amplificación pueden ser usados como referencia en subsecuentes investigaciones. El índice de similitud promedio fue de 0,6356 ±0,0018 y la probabilidad de que dos entradas del banco de germoplasma, para el conjunto de loci evaluados, tengan igual identidad es de 2,21x10^-10, lo que indica un alto grado de confianza en la identificación de hasta 10¹⁰ entradas comparadas simultáneamente.

La Tabla II contiene los coeficientes de correlación cofenética observados para las diferentes combinaciones de medidas de disimilitud y métodos de agregación. Los resultados indican que, independientemente de la medida de disimilitud usada, las clasificaciones generadas por árbol no-jerárquico utilizando como método de agregación Neighbor-Joining producen las estructuras de mejor ajuste, siendo la de mayor valor la estructura generada a través de la disimilitud debida al coeficiente de Jaccard. Estos resultados comprueban la importancia de encontrar la mejor relación entre las medidas de disimilitud y la técnica de agrupamiento a fin de minimizar la pérdida de información, en este caso la aditividad del modelo seleccionado estará asociada a que en la yuca, como en la mayoría de los cultivos poligénicos, no todas las regiones del genoma evolucionan concertadamente, ya que unas están sometidas a fuertes presiones selectivas y otras a una variación prácticamente neutral (Avise, 1994; Graur y Wen-Hsiung, 2000).

La Figura 1 muestra las relaciones genéticas entre las entradas para el conjunto de loci estudiados utilizando como método de agregación Neighbor-Joining y la estructura con más alto nivel de resolución generada a través de la disimilitud debida al coeficiente de Jaccard. Los resultados muestran la formación de cuatro grupos. El primero lo forman las entradas AMA-130, AMA-144, AMAZ-188, BAR-1, BOL-98, BUR, CHAPA, COGO, P-HIERRO, UCV-2076 y UCV-2105, con una similitud de 0,5837 ±0,0102; el segundo grupo las entradas AMA-134, AMA-135, AMA-145, AMA-166, AMA-168, BOL-43, BOL-50, BOL-58, BOL-59, BOL-60, BOL-89, M-366, M-388, M-393, M-394, M-395 y M-479, con una similitud de 0,5894 ±0,0074; el tercer grupo está formado por las entradas BRA-12, JUL, JULCAT, L-PAJA, M-278, M-284, M-285, M-291, M-292, M-306, M-307, M-327, M-338, M-365, M-392, M-433, MORI, PROLE y REMIGIO, con una similitud de 0,6308 ±0,0057; y el cuarto grupo por las entradas M-279, M-402, M-422, M-434, M-440, M-478, MEV-061, MEV-095, MEV-150, MEV-180, MEX-59, PASTO, QBLANCO, RIVERO, TEMPRA, UCV-2062, UCV-2129 y UCV-2184, con una similitud de 0,5927 ±0,0098.

Caracterización morfológica

La Figura 2 muestra el espacio de dos dimensiones generado por la descomposición de la matriz doble-centrada de la similitud medida a través de la matriz de correlación. Las dos primeras dimensiones explican el 55,58% de la variación total, una proporción significativa. La dimensión de la matriz se reduce aproximadamente en un 90%, con lo que se simplifica considerablemente la interpretación y se obtiene una mejor comprensión de la diversidad genética entre las entradas estudiadas a través de la medición de descriptores morfológicos. Ambas coordenadas principales muestran un poder discriminante similar, lo cual puede ser explicado por la similitud en el porcentaje que explica cada eje (32,87% y 22,71%) con respecto a la varianza total. La representación gráfica sobre el espacio tridimensional no aporta mayor información discriminatoria, solo 9,4% adicional del total de la varianza. El AcoP, a diferencia del ACP, no representa direcciones sino las distancias entre puntos con la mayor resolución posible, por lo que solo aquellos ejes que permitan definir claramente la distribución de los individuos son considerados de importancia.

El análisis de la representación gráfica permite la configuración de cuatro grupos homogéneos. El primero lo forman las entradas AMA-130, AMA-144, AMA-145, AMAZ-188, BOL-43, BOL-58, BOL-59, BOL-89, BOL-98, BUR, JUL, JULCAT, M-395, M-478, MEV-095, MEV-150, P-HIERRO, PROLE, QBLANCO, RIVERO, TEMPRA, UCV-2105 y UCV-2184; el segundo de los grupos lo forman las entradas AMA-134, BAR-1, BRA-12, M-278, M-306, M-365, M-366, M-433, M-434, PASTO, REMIGIO y UCV-2129; el tercero las entradas M-285, M-292, M-327, M-338 y M-394; y el cuarto grupo está formado por las entradas AMA-135, AMA-166, AMA-168, BOL-50, BOL-60, CHAPA, COGO, L-PAJA, M-279, M-284, M-291, M-307, M-388, M-392, M-393, M-402, M-422, M-440, M-479, MEV-061, MEV-180, MEX-59, MORI, UCV-2062 y UCV-2076.

Relaciones entre las caracterizaciones

Los resultados del estudio de las relaciones entre la caracterización molecular y los descriptores morfológicos estudiadas a través del ALD muestran que el primer eje canónico contribuye a explicar el 60,12% de la variación entre grupos y tres funciones discriminantes son generadas. La hipótesis sobre la homogeneidad de varianzas es rechazada (p<0,01). Este resultado evidencia que algunas de las variables estudiadas tienen respuestas no lineales, provocando efecto arco en la configuración entre individuos. Sin embargo, la función discriminante es robusta a la falta de cumplimiento de este supuesto. La primera función discriminante estandarizada por las covarianzas comunes muestra al color de las ramas terminales (CRT) y al largo del pecíolo (LP), como las variables más importantes para discriminación o formación de grupos, con valores de inercia en cuadrantes opuestos.

Las tasas de error de clasificación de las entradas, utilizando los descriptores morfológicos, a partir del uso de la función discriminante generada por la caracterización molecular se muestran en la Tabla III. En las filas se muestra el grupo a que pertenece cada entrada y en las columnas el grupo al que es asignado cuando se utiliza la función discriminante. La tasa de error general es de 40% y el error mayor en la distribución de las entradas se observa en el grupo 3 (52,63%). Estos resultados le confieren a la función linear discriminante un 60% de certeza en la distribución de las entradas en los grupos genotípicamente determinados por el análisis molecular. Es obvio suponer que si la hipótesis nula sobre la homogeneidad de las varianzas entre grupos hubiese sido aceptada la tasa de error de clasificación fuese menor; sin embargo, estos resultados son considerablemente válidos dadas la variabilidad de los descriptores morfológicos estudiados y las limitaciones que estos ofrecen al estudio de la diversidad genética.

Excluyendo del análisis los descriptores morfológicos A1R, PPAP, NE, LMR, DMR, PPRP, RRC y RRNC, asociados a caracteres poligénicos que teóricamente tienen baja heredabilidad y son influenciados por el medio ambiente, la tasa de error general de clasificación se incrementa a 61,64%, obteniéndose mayores tasas de error de clasificación para los diferentes grupos que varían entre 45,45 y 73,68%, confirmando que el uso del total de los descriptores morfológicos le confiere a la función linear discriminante una mayor certeza en la asignación de grupos. Estos resultados se deben esencialmente a que las plantas son colectadas de un banco de germoplasma ex situ, donde las posibles variaciones de la interacción genotipo-ambiente son controladas, asegurando un control más adecuado de la erosión genética.

Utilizando ACS se representa gráficamente, en la Figura 3, las filas y columnas de la tabla de contingencia generada por las dos configuraciones, o la forma como las entradas se distribuyen entre los grupos para la caracterización molecular y la morfológica, generada vía ACoP. La interpretación de la representación gráfica permite concluir que existe relación de dependencia entre las caracterizaciones; en cada caso los grupos presentan perfiles bien definidos en términos de las desviaciones que representa cada punto en la construcción del subespacio óptimo y se evidencia su contribución sobre el estadístico Chi² de la tabla de contingencia. Aunque las distancias entre grupos de clasificaciones diferentes carecen de sentido, la orientación de estos con respecto al centroide indica una correlación positiva. Los Grupos 1 y 3 son los de mayor inercia, es decir, los grupos que contribuyen a rechazar la hipótesis de independencia entre la caracterización molecular y morfológica.

En la caracterización molecular y morfológica las entradas se distribuyen a razón de 16,92; 26,15; 29,23 y 27,69%; y 35,38; 18,46; 7,69 y 38,46% para los grupos 1, 2, 3 y 4, respectivamente. Estos resultados coinciden con los obtenidos a través del cálculo del Índice de Diversidad de Shannon realizado sobre las frecuencias de entradas por grupo, obteniendo valores de H= 1,257 y 1,383 para la caracterización morfológica y molecular, respectivamente.

La Figura 4 muestra el intervalo de confianza Bootstrap ajustado y la distribución del Índice de Shannon para las dos caracterizaciones. Estos valores del Indice de Shannon confrontan las caracterizaciones en términos de la probabilidad de seleccionar una entrada y conocer el grupo a que pertenece. Usando los descriptores morfológicos es más fácil asignar una entrada a un grupo dado, por presentar menor diversidad en la distribución de las entradas dentro de grupos, es decir, la probabilidad de cometer un error de clasificación es mayor. En el caso de la caracterización a través de marcadores moleculares este error se reduce al mínimo.

El Índice de Diversidad de Shannon para cuatro grupos tiene un rango de variación esperado H= 0-1,386. Este intervalo teórico, referido a las Figuras 4a y 4b indica la simetría de la distribución. Se observa que las caracterizaciones se distribuyen en forma opuesta desde valores que representan menor diversidad a mayor diversidad, para la caracterización morfológica y molecular, respectivamente.

La reducción de la diversidad genética evaluada a través de la caracterización morfológica es atribuible al uso de un mayor número de rasgos botánicos neutrales (68%) tales como CHA, CP, CET, CER, CHE, LLC, ALC, RLA, LP, CeT, CRT, A1R y PAP, y con respecto a los rasgos agronómicos propiamente dichos (32%) como NE, LMR, DMR, PPRP, RRC y RRNC. La mayor diversidad genética detectada a través de la caracterización molecular es atribuible a que frecuentemente las entradas de yuca tienen un mismo origen genético. Es un hecho común que los materiales son pasados de agricultor en agricultor y seleccionadas por pequeñas alteraciones que afectan rasgos agronómicos favorables, producto de variaciones somaclonales debido a que su multiplicación es asexual, lo que se traduce en pequeñas diferencias a nivel molecular, no detectables a través de la caracterización morfológica como la propuesta por Fukuda y Guevara (1988), donde se le da un mayor peso a rasgos botánicos neutrales.

Estos resultados pueden atribuirse a que la similitud fenotípica necesariamente no es producto de la similitud genotípica, sino a que diferentes pool de genes pueden generar fenotipos similares. Este comportamiento ha sido señalado en otras especies tales como maíz por Ben-Har et al. (1995), Burstin y Charcosset (1997), Smith et al. (1997) y Senior et al. (1998), tomate por Noli et al. (1997), Lolium perenne por Roldán-Ruíz et al. (2001) y musa por Ortiz (1997) y Crouch et al. (2000).

Los resultados de las dos caracterizaciones y el estudio de sus relaciones indican que los descriptotes morfológicos y los marcadores moleculares ofrecen información que puede ser considerada complementaria ya que no se origina un patrón único de asociación entre las entradas, corroborando la importancia que tiene el estudio tanto de los descriptores morfológicos como de los marcadores moleculares para obtener una mejor descripción e interpretación de la diversidad genética de los individuos, como fue señalado por Hillis y Moritz (1990), y determina la necesidad de buscar técnicas que den un tratamiento conjunto de la información.

REFERENCIAS

1. Avise JC (1994) Molecular markers. Natural history and evolution. Kluwer. Nueva York, EEUU. 511 pp.        [ Links ]

2. Anderson JA, Churchill GA, Autrique JE, Tanksley SD, Sorrells ME (1993) Optimizing parental selection for genetic linkage maps. Genome 36: 181-186.        [ Links ]

3. Balzarini M, Di Rienzo J, Casanoves F (2003) Info-Gen: Un ambiente integrado para el análisis de datos genéticos. En II Meeting Caribbean and Central American Region. International Biometrics Society. Puerto Rico, EEUU. p. 20.        [ Links ]

4. Beeching JR, Marmey P, Hughes MA, Charrier A (1994) Evaluation of molecular approaches for determining genetic diversity in Cassava germplasm. Proc. 2nd Internat. Scient. Meet. The Cassava Biotechnology Network. Bogor, Indonesia. pp. 22-26.        [ Links ]

5. Ben-Har A, Charcosset A, Bourgoin M, Guiard J (1995) Relationships between genetic markers and morphological traits in a maize inbred lines collection. Euphytica 84: 145-154.        [ Links ]

6. Benzecri JP (1992) Correspondence Analysis Handbook. Dekker. Nueva York, EEUU. 688 pp.        [ Links ]

7. Burstin J, Charcosset A (1997) Relationships between phenotypic and marker distance: theoretical and experimental investigations. Heredity 78: 477-483.        [ Links ]

8. Chavarriaga-Aguirre P, Maya M, Tohme J, Duque M, Iglesias C, Bonierbale M, Kresovich S, Kochert G (1999) Using microsatellites, isozymes and AFLPs to evaluate genetic diversity and redundancy in cassava cor collection and to assess the usefulness of DNA-based markers to maintain germplasm collections. Molecular Breeding 5: 263-273.        [ Links ]

9. Crouch HK, Crouch JH, Madsen S, Vuylsteke DR, Ortiz R (2000) Comparative analysis of phenotypic and genotypic diversity among plantain landraces (Musa spp., AAB group). Theor. Appl. Genet. 101: 1056-1065.        [ Links ]

10. Dice LR (1945) Measures of the amount of ecologic association between species. Ecology. 26:297-302.        [ Links ]

11. Exeter Software (2000) NTSYSpc ver 2.10t. Applied Biostatistics Inc. Nueva York, EEUU. 38 pp.        [ Links ]

12. Fregene M, Vargas J, Ikea J, Ángel F, Tohme J, Asiedu RA, Akoroda MO, Roca WM (1994) Variability of chloroplast DNA and nuclear ribosomal DNA in cassava (Manihot esculenta Crantz). Theor. Appl. Genet. 89: 719-727.        [ Links ]

13. Fregene M, Ángel F, Gómez R, Rodríguez F, Chavarriaga P, Roca W, Tohme J, Bonierbale MW (1997) A molecular genetic map for cassava (Manihot esculenta Crantz). Theor. Appl. Genet. 95: 431-441.        [ Links ]

14. Fukuda WMG, Guevara CL (1988) Descritores morfológicos e agronômicos para a caracterizco de mandioca (Manihot esculenta Crantz). EMBRAPA-CNPMF. Brasil. 38 pp.        [ Links ]

15. Graur D, Wen-Hsiung (2000) Fundamentals of Molecular Evolution. Sinauer. Sunderland, EEUU. 481 pp.        [ Links ]

16. Greenacre MJ (1984) Theory and Applications of Correspondence Analysis. Academic Press. Londres, Inglaterra. 364 pp.        [ Links ]

17. Gower JC (1966) Some distance properties of latent root and vector methods used in multivariate analysis. Biometrika. 53: 325-338.        [ Links ]

18. Hand DJ (1981) Discrimination and Classification. Wiley. Nueva York, EEUU. 218 pp.        [ Links ]

19. Hillis DM, Moritz C (1990) Molecular systematics: context and controversies. En Hillis DM, Moritz C (Eds.) Molecular Systematics. Sinauer. Sunderland, EEUU. 481 pp. 1-11.        [ Links ]

20. InfoStat (2002) InfoStat software Estadístico. Versión 1.1. Córdoba, Argentina. 231 pp.        [ Links ]

21. Klecka WR (1982) Discriminant Analysis. Sage. Londres, Inglaterra. 70 pp.        [ Links ]

22. Lowe AJ, Hanotte O, Garino L (1996) Standardization of molecular genetic techniques for the characterization of germplasm collection: the case of random amplified polymorphic DNA (RAPD). Plant Genet. Resourc. Newslett. 107: 50-54.        [ Links ]

23. Magurran AE (1988) Ecological diversity and its measurement. Princeton University Press, Princeton, EEUU. 179 pp.        [ Links ]

24. Noli E, Salvi S, Tuberosa R (1997) Comparative analysis of genetic relationships in barley based on RFLP and RAPD markers. Genome 40: 607-616.        [ Links ]

25. Ortiz R (1997) Morphological variation in Musa germplasm. Genet. Res. Crop. Evol. 44: 393-404.        [ Links ]

26. Pla L, Matteucci SD (2000) Bootstrap Confidence Intervals For Shannon Biodiversity Index: A Simulation Study. Proc. Internat. Biometrics Conf. Berkely, EEUU. pp. 117-118.        [ Links ]

27. Resampling Stats (1999) Resampling Stats ver. 5,02. Resampling Stats Inc. Arlington, EEUU. 127 pp.        [ Links ]

28. Roa AC, Maya MM, Duque MC, Tohme J, Allen AC, Bonierbale MW (1997) AFLP analysis of relationships among cassava and other Manihot species. Theor. Appl. Genet. 95: 741-750.        [ Links ]

29. Rohlf FJ (1972) An empirical comparison of three ordination techniques in numerical taxonomy. Syst. Zool. 21: 271-280.        [ Links ]

30. Rohlf FJ, Sokal RR (1981) Comparing numerical taxonomic studies. Syst. Zool. 30: 459-490.        [ Links ]

31. Roldán-Ruíz I, Van Eeuwijk FA, Gilliland TI, Dubreuil P, Dillmann C, Lallemand J, de Loose M, Baril CP (2001) A comparative study of molecular and morphological methods of describing relationships between perennial ryegrass (Lolium perenne L.) varieties. Theor. Appl. Genet. 103: 1138-1150.        [ Links ]

32. Saitou N, Nei M (1987) The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol. 4: 406-425.        [ Links ]

33. Senior ML, Murphy JP, Goodman MM, Stuber CW (1998) Utility of SSRs for determining genetic similarities and relationships in maize using an agarose-gel system. Crop Sci. 38: 1088-1098.        [ Links ]

34. Smith JSC, Chin ECL, Shu H, Smith OS, Wall SJ, Senior ML, Mitchell SE, Kresovich S, Ziegle J (1997) An evaluation of the utility of SSR loci as molecular markers in maize (Zea mays L.): comparisons with data from RFLPs and pedigree. Theor. Appl. Genet. 95: 163-173.        [ Links ]

35. Sneath PHA, Sokal RR (1973) Numerical Taxonomy. Freeman. San Francisco, EEUU. 573 pp.        [ Links ]

36. Wetton JH, Carter RE, Parkin DT, Walters D (1987) Demographic study of a wild House Sparrow population by DNA fingerprinting. Nature 327: 147-149.        [ Links ]

37. Wilson AC, Sarich VM, Maxson LR (1974) The importance of gene rearrangement in evolution: evidence from studies of rates of chromosomal, protein and anatomical evolution. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 71: 3028-3030.        [ Links ]

38. Wilson AC, Carlson SS, White TJ (1977) Biochemical evolution. Annu. Rev. Biochem. 46: 473-639.        [ Links ]

39. Zambrano AY, Demey JR, Martínez G, Fuenmayor F, Gutiérrez Z, Saldaña G, Torrealba M (2002) Método rápido, económico y confiable de minipreparación de ADN para amplificaciones por PCR en bancos de germoplasma. Agronomía Tropical. 52: 235-243.        [ Links ]

40. Zambrano AY, Demey JR, Fuenmayor F, Segovia V, Gutiérrez Z (2003) Diversidad genética de una colección de Manihot esculenta Crantz a través de marcadores moleculares RAPDS. Agronomía Tropical. 53: 157-174.        [ Links ]