| dc.description.abstract | La región de Centro América y El Caribe cuentan con bosques naturales que poseen una importante riqueza de productos no maderables, que ofrecen oportunidades de explotación, para aportar al desarrollo social y económico en las áreas rurales. Quassia amara es un arbusto utilizado como materia prima en la elaboración de insecticidas y medicinas naturales. Debido al desconocimiento de los patrones de adaptación de la especie en cuanto a su morfología y estructura interna, lo que implicaría distintas respuestas a las prácticas silviculturales y diferentes niveles de calidad de material cosechable, se investigó varias variables en individuos que estaban bajo un mismo ambiente de sombra y de madurez, por medio de 16 caracteres cuantitativos y 5 cualitativos, los cuales fueron sometidos a análisis univariado, y análisis discriminante canónico. Los resultados establecen que hay variables que son influenciadas por el ambiente, como son las relaciones con inflorescencia e infrutescencia, y hay otras que son más estables dentro de las poblaciones, como son el largo de la hoja, el ancho de la hoja y el ancho del folíolo. Estas permitieron diferenciar las poblaciones que se agruparon básicamente en dos grupos. El primero conformado por las poblaciones de Kekoldi, Palma Quemada y La Pacífica y el otro conformado por La Lupe, Santa Rosa y El Salado. En la segunda parte de la tesis, se realizó la metodología de ADN, para estudios posteriores de biología molecular para aportar a la diferenciación entre las poblaciones de Centro América. En la realización de varios experimentos con diferentes protocolos, se llegó a la conclusión que la metodología en la que se aplicó el protocolo utilizado por el laboratorio de biología molecular de CATIE, denominada CTAB- minipreparaciones permitió la extracción de una mayor cantidad de ADN. Se concluye que es necesario continuar con estudios de caracterización molecular que corroboren la caracterización morfológica, y además realizar pruebas de progenie que permitan analizar correlaciones entre las variables, bajo un mismo sistema de manejo. | |
