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Título: Índice de seleção no estudo da adaptabilidade e estabilidade em milho
Título(s) alternativo(s): Selection index in the study of adaptability and stability in maize
Autor : Oliveira, Rogério Lunezzo de
Primeiro orientador: Von Pinho, Renzo Garcia
Primeiro membro da banca: Oliveira, Antônio Carlos de
Nunes, José Airton Rodrigues
Bruzi, Adriano Teodoro
Carvalho, Samuel Pereira de
Área de concentração: Genética e Melhoramento de Plantas
Palavras-chave: GGEbiplot
Ideótipo
Milho
Ideotype
Corn
Data da publicação: 2013
Agência(s) de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: OLIVEIRA, R. L. de. Índice de seleção no estudo da adaptabilidade e estabilidade em milho. 2013. 66 p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
Resumo: Neste trabalho é proposto um método alternativo para avaliar a estabilidade e adaptabilidade de híbridos de milho, utilizando um índice de seleção de distância para o ideótipo (ISDI). Foram utilizados dados de sete variáveis (produtividade de grão - t/ha % de grãos ardidos, % de acamamento, % de quebramento, % de tombamento, nota de Ferrugem Comum e nota de Cercospora), obtidos por meio da avaliação de 25 híbridos de milho em seis locais (ambientes) da Região Sul do Brasil (Vacaria-RS, Abelardo Luz-SC, Candoi-PR, Canoinhas-SC, Castro-PR e Ponta Grossa-PR). Foi realizada a análise de variância multivariada (MANOVA) para se obter a matriz de variâncias e covariâncias residuais entre as variáveis avaliadas. Foi estabelecido também o valor do ideótipo para cada variável e, em seguida, foi estimado o ISDI por meio da Distância Generalizada de Mahalanobis, para cada parcela dos ensaios. Realizou-se a análise de variância conjunta para o ISDI e para a produtividade a fim de verificar a significância da interação genótipos por ambientes (GxA), para cada uma dessas variáveis. Uma vez constatada a significância da interação (GxA) para ambas as variáveis, procedeu-se a análise GGE biplot para cada uma das variáveis, a fim de comparar a acurácia preditiva dos modelos GGE, o agrupamento de ambientes e selecionar os cinco melhores híbridos, avaliando-se no biplot a distância em relação ao “genótipo ideal”. A interação (GxA) foi altamente significativa para as duas variáveis analisadas. O modelo GGE2 (com dois componentes principais) obteve uma acurácia preditiva (PRECORR) de 0,8913 para o ISDI e 0,8709 para a produtividade (t/ha). Os dois primeiros componentes principais do GGEbiplot somados, captaram 92,14% e 87,24% para o ISDI e produtividade. Analisando-se o ISDI foram obtidos dois grupos de ambientes, enquanto que analisando-se a produtividade todos os ambientes ficaram no mesmo grupo. Foram selecionados, por meio da análise GGEbiplot, os híbridos 12, 21, 19, 8 e 22 avaliando o ISDI. Por outro lado a mesma análise, avaliando somente a produtividade, levou à seleção dos híbridos 21, 23, 24, 22 e 25. A avaliação da adaptabilidade e estabilidade do ISDI proporcionou a seleção de híbridos que aliam bons desempenhos na maioria das variáveis avaliadas, sendo mais recomendável utilizá-lo do que analisar cada variável isoladamente. A avaliação da adaptabilidade e estabilidade do ISDI proporcionou a seleção de híbridos que aliam adaptabilidade e estabilidade na maioria das variáveis avaliadas, sendo mais recomendável utilizá-lo do que analisar cada variável isoladamente. A produtividade de grãos não deve ser considerada isoladamente como um índice de seleção, pois nem todos os híbridos mais produtivos foram os melhores nas outras variáveis analisadas.
This study proposes an alternative method to evaluate the stability and adaptability of corn hybrids, using a distance selection index for the ideotype (DSII). It was used data from seven variables (grain productivity - t/ha % of damaged kernels, % of mulching, % of breaking, % of tipping, Common Rust note and Cercospora note), obtained through the evaluation of 25 corn hybrids in six locations (environments) of Southern Brazil (Vacaria-RS, Abelardo Luz-SC, Candoi-PR, Canoinhas-SC, Castro-PR and Ponta Grossa-PR). Multivariate analysis of variance (MANOVA) was taken to obtain the matrix of variances and residual covariances between the assessed variables. I was also established the ideotype value for each variable, and then estimated the DSII through Mahalanobis Generalized Distance for each part of the tests. It was conducted the joint variance analysis for the DSII and the productivity in order to verify the interaction genotypes per environments significance (GxA), for each of these variables. Once confirmed the interaction significance (GxA) for both variables, GGE biplot analysis was carried for each of the variables, in order to compare the GEE models predictive accuracy, the environments grouping and select the five best hybrids, evaluating in the biplot the distance compared to the “ideal genotype”. The interaction (GxA) was highly significant for both analyzed variables. The GGE2 model (with two main components) obtained a predictive accuracy (PRECORR) of 0.8913 for DSII and 0.8709 for the productivity (t/ha). The two first main GGEbiplot components added, captured 92.14 and 87.24 for the DSII and the productivity. Analyzing the DSII it was obtained two environment groups, while analyzing the productivity all environments remained in the same group. It was selected, through the GGEbiplot analysis, the hybrids, 12, 21, 19, 8 and 22 evaluating the DSII. On the other hand, the same analysis, evaluating only the productivity, led to the selection of the following hybrids, that is, 21, 23, 24, 22 and 25. The stability and adaptability evaluation of the DSII allowed the selection of hybrids that combine good performances in most evaluated variables, being more recommended to use it than to analyze each variable separately. The adaptability and stability evaluation of the DSII allowed the selection of hybrids that combine adaptability and stability in most evaluated variables, being more recommended to use it than to analyze each variable separately. Grain productivity may not be considered separately as a selection index, once not all of the most productive hybrids were the best ones in the other analyzed variables.
metadata.teses.dc.description: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas, área de concentração em Genética e Melhoramento de Plantas, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1264
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:DBI - Genética e Melhoramento de Plantas - Doutorado (Teses)

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