En los programas de mejoramiento genético enfocados a desarrollar híbridos de maíz (Zea mays L.), conocer la estabilidad del rendimiento de grano de líneas en combinaciones híbridas es transcendental. El objetivo del presente estudio fue evaluar la estabilidad del rendimiento de cruzas simples dialélicas provenientes de líneas de maíz de alta y baja aptitud combinatoria general (ACG). Se emplearon ocho líneas de la raza Chalqueño: cuatro de alta (A) y cuatro de baja (B) ACG, con diferente nivel endogámico. El rendimiento de mazorca por planta de 24 de las 28 cruzas simples posibles se evaluó en dos localidades del Estado de México, de 2011 a 2013; en las evaluaciones de 2012 y 2013 se incluyeron cuatro testigos comerciales. Se empleó el método AMMI y se encontraron diferencias significativas (P ≤ 0.01) entre ambientes, genotipos, interacción genotipo × ambiente y en los efectos del primer componente principal (CP1). La variabilidad total debida a interacción fue explicada por el CP1 (86.62 %) y CP2 (13.38 %). El modelo retuvo 86.69 % de la suma total de cuadrados. Las cruzas A × B expresaron los rendimientos más altos y las cruzas A × A la mayor estabilidad. La cruza A3 × B3 fue estable y con alto rendimiento (108.27 g/planta). La respuesta de las cruzas a un ambiente específico demostró que además de la ACG de las líneas, la adaptación y la adaptabilidad de la cruza juegan un papel importante para el desempeño de su rendimiento. Las mejores cruzas igualaron en rendimiento de grano al mejor testigo.

The objective of this study was to assess the effectiveness of genomic selection (GS) on predicting the general combining ability (GCA) of maize lines and the performance of their single crosses. Eight maize lines developed from the different self‐pollination generations of Chalqueño race, along with their 24 single crosses, were evaluated in the field during the years of 2011, 2012 and 2013. Genomic prediction results using genotyping‐by‐sequencing‐based single nucleotide polymorphisms showed that the GCA classification of the parental lines estimated from the SNP information was consistent with the phenotypic classification of the lines evaluated from the field trial data. The prediction accuracy values estimated from the cross‐validation method ranged from 0.49 to 0.61 in the different prediction models. Yield performance of the unevaluated single crosses was predicted based on their SNP information. The total genetic variance of the yield of the single crosses was most explained by the GCA effects. Compared with phenotyping method, GS is a more effective and efficient approach to predict the GCA of maize lines and their hybrid performance.