Brassica mustard species represent one of the most important oilseed crops in India, nevertheless, their genetic diversity is barely known. A better understanding on this topic is essential for the proper utilization of genotypes in breeding programmes. We evaluated the genetic diversity among 44 Indian mustard Brassica juncea genotypes including varieties/purelines from different agro-climatic zones of India and few exotic genotypes Australia, Poland and China. For this, we used A and B genome specific SSR markers and phenotypic data on 12 yield and yield contributing traits. Out of the 143 primers tested, 134 reported polymorphism and a total of 355 alleles were amplified. Dendrograms based on Jaccards similarity coefficients and Manhattan dissimilarity coefficients were generated based on an average linkage algorithm UPGMA using marker data and phenotypic data. Genotypes were grouped into four clusters based on genetic distances. Both the clustering patterns based on Jaccards similarity and Manhattan dissimilarity coefficients, independently, discriminated the genotypes effectively as per their pedigree and origin. PCoA revealed that, the grouping of genotypes based on SSR marker data is more convincing than phenotypic data, however, the correlation between phenotypic and genetic distance matrices was observed to be very low r=0.11. Hence, for diversity studies reliability on molecular markers is worth proving and SSR markers are the stronger tools than quantitative traits in discriminating B. juncea genotypes.

Las especies de mostaza del género Brassica representan uno de los cultivos de semillas oleaginosas más importantes en India, sin embargo, su diversidad genética es poco conocida. Para la utilización de genotipos en programas de cultivos resulta esencial un mayor conocimiento sobre este tema. Debido a ello, se evaluó la diversidad genética entre 44 genotipos de mostaza de la India Brassica juncea incluyendo variedades y líneas puras de diferentes zonas agro-climáticas de la India y algunos genotipos exóticos Australia, Polonia y China. Para ello, se utilizaron marcadores SSR específicos del genoma A y B y datos fenotípicos del rendimiento de 12 cosechas y sus características. De los 143 primers evaluados, 134 reportaron polimorfismo y un total de 355 alelos fueron amplificados. Se generaron dendrogramas a partir de los coeficientes de similitud de Jaccard y de disimilitud Manhattan, basados en un algoritmo de vinculación promedio UPGMA. Se utilizaron datos de marcadores genéticos y datos fenotípicos. Los genotipos se agruparon en cuatro grupos basados en las distancias genéticas. Ambos patrones de agrupamiento, tanto los basados en los coeficientes de similitud de Jaccard como los basados en los de disimilitud Manhattan, separaron independientemente los genotipos por su genealogía y origen, de una manera efectiva. El PCoA reveló que la agrupación de genotipos basada en datos de marcadores SSR, es más convincente que los datos fenotípicos, sin embargo, se observó que la correlación entre las matrices de distancia fenotípica y genética resultó muy baja r=0.11. Por lo tanto, para estudios de diversidad basados en marcadores moleculares es necesario realizar más pruebas. Los marcadores SSR constituyen herramientas más eficientes para discriminar entre genotipos de B. juncea, que las características cuantitativas.