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Título: Repetibilidade da produtividade de linhagens de soja em ambientes do estado do Mato Grosso
Autor(es): Ceron, Rudinei Luiz
Orientador: Ramalho, Magno Antônio Patto
Membro da banca: Ramalho, Magno Antônio Patto
Membro da banca: Morceli Junior, Antônio Airton
Membro da banca: Lambert, Eduardo de Souza
Assunto: Melhoramento genético
Glycine max
Interação genótipo x ambiente
Correlação genotípica
Breeding
Genotype-environment interaction
Correlation
Data de Defesa: 22-Dez-2015
Data de publicação: 30-Mar-2016
Referência: CERON, R. L. Repetibilidade da produtividade de linhagens de soja em ambientes do estado do Mato Grosso. 2016. 47 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.
Resumo: A recomendação de novas cultivares, melhores que as já existentes, para o estado do Mato Grosso, é um enorme desafio. No estado, são cultivados mais de nove milhões de hectares de soja, em amplas condições de clima, solo e manejo. Assim, é esperado que a interação das cultivares com os ambientes, seja expressiva. Para os melhoristas não só é importante quantificar a interação, mas, sobretudo, propor medidas para a sua mitigação. Neste contexto, os objetivos deste trabalho foram: quantificar a interação dos genótipos x ambientes no estado do Mato Grosso e; estimar a repetibilidade do desempenho das progênies nos ambientes dois a dois, como estratégia de seleção, visando o aperfeiçoamento do processo seletivo. Para tanto, foram utilizados dados de uma empresa de sementes, avaliando-se nove linhagens, sendo os experimentos conduzidos nas safras 2010/2011, em 3 locais, 2011/2012, em 12 locais e, 2012/2013, em 11 locais. Foi detetada diferença significativa entre as linhagens, em 76,9% dos experimentos. Nenhuma linhagem apresentou desempenho superior em todos os ambientes. A interação linhagens x locais foi superior à interação locais x anos. As estimativas das correlações do desempenho das linhagens nos ambientes dois a dois, foram negativas ou nulas, evidenciando que a repetibilidade do desempenho das linhagens é muito pequena. Numa condição como essa, a decisão dos melhoristas na recomendação de uma nova cultivar é muito frágil. A segurança só pode ser aumentada se for avaliado maior número de linhagens, no maior número de ambientes possível.
Abstract: The recommendation of new cultivars, better than those existent in the state of Mato Grosso, Brazil, is a considerable challenge. In this state, more than nine million hectares of soybean are cultivated, under a wide range of climate, soil and management conditions. Thus, it is expected that the interactions between cultivar and environment be expressive. For plant breeders, it is not only important to quantify this interaction, but to propose measures for its mitigation. Within this context, this work was conducted with the objectives of: quantifying the genotype x environment interactions and estimate the repeatability of the performance of lines in the environments, in pairs, as selection strategy, aiming at improving the selection process. We used data obtained from a seed company. We evaluated nine lines, conducting the experiments using the 2010/2011 harvest at 3 locations, 2011/2012 harvest at 12 locations and 2012/2013 harvest at 11 location. A significant difference was detected between the lines in 76.9% of the experiments. No line presented superior performance at all locations. The line x location interaction was superior to the location x harvest interaction. The estimated for line performance correlation in the environments, in pairs, was negative or null, demonstrating that line performance repeatability is very low. Under conditions such as those of the experiment, the decision of the plant breeders in recommending a new cultivar is very fragile. Security can only be increased if evaluating a higher number of lines in the highest number of environments possible.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10971
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DBI - Genética e Melhoramento de Plantas - Mestrado Profissional (Dissertações)

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