Yield and fiber quality in conventional cotton genotypes in two environments in Mexico
DOI:
https://doi.org/10.19136/era.a13nVI.5289Keywords:
Selection, adaptation, diversityAbstract
Cotton (Gossypium hirsutum L.) is the world's most profitable non-food crop, however, this crop faces profitability problems due to several abiotic and biotic factors. Therefore, the objective was to evaluate the agronomic performance, yield, and fiber quality of eight cotton genotypes and two commercial controls. The research was conducted in 2023 at INIFAP in Matamoros, Coahuila (La Laguna region), and Delicias, Chihuahua. Planting took place on April 4th in Matamoros and May 9th in Delicias. Both experiments used a randomized complete block design with three replications. Eleven variables related to agronomic performance, yield, and fiber quality were recorded. A combined genotype × location analysis of variance, and Tukey's test were used for statistical analysis in SAS. The analysis detected statistically significant differences between the genotypes for all traits. For each environment, a wide diversity in agronomic characteristics, yield, and fiber quality was observed. Cian Precoz and GOS-27 can be used in the La Laguna region due to their yield and fiber quality. Meanwhile, in Delicias, the Cian Precoz, Cian-95, GOS-27, FZ-13, and TOA-09 genotypes had yields and fiber quality very similar to the commercial controls (Deltapine® and Fibermax-989®). These materials showed good genetic potential that could be used within a breeding program for this area.
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References
Akın S (2023) The strategic importance of cotton production for the world and Türkiye. In: Gürsoy S, Akın S, Grichar WJ (eds) Best crop management and processing practices for sustainable cotton production. Vol 19. Editorial Intech Open Limited: Agricultural Sciences London, GB. pp. 141-153. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.114084
Acquaah G (2020) Principles of plant genetics and breeding. Third edition. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, EE. UU. 848p.
Arioli T (2005) Genetic engineering for cotton fiber improvement. Pflanzenschutz-Nachrichten Bayer 58(1): 140-150.
Bayer (2025) Roundup Ready Flex® cotton. https://www.crop.bayer.com.au/products/biotechnology-traits/bollgard-3-with-roundup-ready-flex-cotton. Fecha de consulta: 24 de febrero de 2026.
Campbell BT, Jones MA (2005) Assessment of genotype x environment interactions for yield and fibre quality in cotton performance traits. Euphytica 144: 69-79. https://doi.org/10.1007/s10681-005-4336-7
Damalas CA, Koutroubas SD (2025) Current status of herbicide resistance in global cotton production: trends and perspectives. Crop Protection 197: 107320. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2025.107320
Estrada-Torres OO, Palomo-Gil A, Espinoza BA, Rodríguez-Herrera SA, Ruiz-Torres NA (2008) Rendimiento y calidad de fibra del algodón cultivado en surcos ultra-estrechos. Revista Fitotecnia Mexicana 3: 79-83. https://doi.org/10.35196/rfm.2008.Especial_3.79
Grimes DW, Yamada H, Dickens L (1969) Functions for cotton (Gossypium hirsutum L.) production from irrigation and nitrogen fertilization variables I Yield and evapotranspiration. Agronomy Journal 61: 769-773.
Istipliler D, Ekizoğlu M, Çakaloğulları U, Tatar O (2024) The impact of environmental variability on cotton fiber quality: A comparative analysis of primary cotton-producing regions in Türkiye. Agronomy 14(6). https://doi.org/10.3390/agronomy14061276
Lei Z, Xilin Li, Youzhong Li, Zhang T, Xiaoming L, Yanlong Y, Yali Z, He D (2025) Photosynthetic mechanism of cotton under fluctuating light field planted with different densities. Industrial Crops and Products 228. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2025.120920
Maleia MP, Raimundo A, Moiana LD, Teca JO, Chale F, Jamal E, Dentor J, Adamugy BA (2017) Stability and adaptability of cotton (Gossypium hirsutum L.) genotypes based on AMMI analysis. Australian Journal of Crop Science 11(4): https://doi.org/10.21475/ajcs.17.11.04. 11.04. pne60
Martínez GA (1994) Experimentación agrícola. Métodos estadísticos. Universidad Autónoma de Chapingo, Estado de México. 357p.
Martínez GA (1988) Diseños Experimentales. Métodos y Elementos de Teoría. Ed. Trillas. México. 756p.
Mejía-Salazar JR, Galeano-Mendoza CH, Burbano-Erazo E, Vallejo-Cabrera FA, Arango M (2020) Interacción genotipo-ambiente de nueve variedades de algodón en los valles interandinos de Colombia: Evaluación de genotipos de algodón en diferentes ambientes. Agronomía Mesoamericana 31(1): 31-42. https://doi.org/10.15517/am.v31i1.37178
Meredith WR (1996) Agronomic factors and yield variability. In: Nashville TN, Dugger P, Richert DA (eds) Proceedings of the beltwide cotton conferences. National Cotton Council of America. Memphis, TN. pp. 180-184.
Mollaee M, Mobli A, Mutti NK, Manalil S, Chauhan BS (2019) Desafíos y oportunidades en el cultivo del algodón. En: Jabran K, Bhagirath Singh CB (eds) Producción de algodón. Mecanismos moleculares de la resistencia a BT en PBW (Pectinophora gossypiella) y sus implicaciones para el manejo sostenible de plagas del algodón. Nueva York, EE. UU. pp. 371-390. https://doi.org/10.1002/9781119385523.ch18
Nava-Camberos U, Ávila-Rodríguez V, Maltos-Buendía J, García-Hernández JL, Martínez-Carrillo, JL (2018) Densidades y daños de insectos plaga en algodonero convencional y Bt en la Comarca Lagunera, México. Southwestern Entomologist 43(4): 985-993. https://doi.org/10.3958/059.043.0415
Owen MD, Zelaya IA (2005) Herbicide-resistant crops and weed resistance to herbicides. Pest Management Science 61(3): 301-311. https://doi.org/10.1002/ps.1015
Orona-Castillo I, Vázquez-Vázquez C, Sangerman-Jarquín DM, Espinoza-Arellano JJ, González-Mancilla A (2024) Situación de la producción algodonera en La Comarca Lagunera. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 15(7): e3482. https://doi.org/10.29312/remexca.v15i7.3482
Palomo Gil A, Gaytán-Mascorro A, Godoy-Salvador A (2003) Rendimiento, componentes del rendimiento y calidad de fibra del algodón en relación con la dosis de nitrógeno y la densidad poblacional. Revista Fitotecnia Mexicana 26: 167-171. https://doi.org/10.35196/rfm.2003.3.167
Rocha-Munive MG, Soberón M, Castañeda S, Niaves E, Scheinvar E, Eguiarte LE, Mota-Sánchez D, Rosales-Robles E, Nava-Camberos U, Martínez-Carrillo JL, Blanco CA, Bravo A, Souza V (2018) Evaluation of the impact of genetically modified cotton after 20 years of cultivation in Mexico. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 6: 82. https://doi.org/10.3389/fbioe.2018.00082
SAS (2015) Analítica, inteligencia artificial y Gestión de Datos. SAS/STAT 9.4. User’s guide. SAS Institute Inc. Cary, NC. 426p.
SIAP (2025) Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. Producción Agrícola. https://www.gob.mx/siap/acciones-y-programas/produccion-agricola-33119. Fecha de consulta: 27 de enero de 2026.
Singh S, Singh VV, Choudhary AD (2014) Genotype x environment interaction and yield stability analysis in multienvironment. Tropical and Subtropical Agroecosystems 17(3): 477-482.
SNICS (2020) Programa de abasto de semilla de algodón. Servicio Nacional de Inspección y Certificación de Semillas. 71p. https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/632083/Programa_de_abasto_de_algodo_n.pdf. Fecha de consulta: 24 de febrero de 2026.
Steel RGD, Torrie JH (1980) Principios y procedimientos de estadística. Un enfoque biométrico. 2.ª edición. McGraw-Hill Book Company, Nueva York. 613p.
USDA (2025) Cotton Production Monthly Report. United States Department of Agriculture. United States of Agriculture. Washington, D. C. https://www.fas.usda.gov/data/production/commodity/2631000. Fecha de consulta: 24 de marzo de 2026.
Vulchi R, Bagavathiannan M, Scott Nolte A (2022) History of herbicide-resistant traits in cotton in the US and the importance of integrated weed management for technology stewardship. Plants 11(9): 1189. https://doi.org/10.3390/plants11091189.
Wahab SA, Keerio A, Khuhro S (2020) An overview of factors affecting on cotton production. International Journal of Cotton Research and Technology 2(1) 9-15. https://doi.org/10.33865/IJCRT.002.01.0341
Warrick AW, Gardner WR (1983) Crop yield as affected by spatial variations of soil and irrigation, Water Resources Research 19(1): 181-186. https://doi.org/10.1029/WR019i001p00181
Yang H, Zhang D, Li X, Li H, Zhang D, Lan H, Wood AJ, Wang J (2016) Overexpression of ScALDH21 gene in cotton improves drought tolerance and growth in greenhouse and field conditions. Molecular Breeding 36: 34. https://doi.org/10.1007/s11032-015-0422-2
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