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Title: Metodologia de estratificação ambiental e adaptabilidade via análise de fatores associada aos efeitos genotípicos e de interação genótipos por ambientes
Other Titles: Methodology for environmental stratification and adaptability by factor analysis associated with genotypic and genotype by environment interactions effects
???metadata.dc.creator???: Garbuglio, Deoclécio Domingos
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Ferreira, Daniel Furtado
???metadata.dc.contributor.referee1???: Machado, Juarez Campolina
Araújo, Pedro Mário de
Santos, João Bosco dos
Fonseca Júnior, Nelson da Silva
???metadata.dc.description.concentration???: Genética e Melhoramento de Plantas
Keywords: Análise multivariada
Milho
Estabilidade
Adaptabilidade
Multivariate analysis
Maize
Stability
Adaptability
???metadata.dc.date.submitted???: 20-May-2010
Issue Date: 29-Aug-2014
Citation: GARBUGLIO, D. D. Metodologia de estratificação ambiental e adaptabilidade via análise de fatores associada aos efeitos genotípicos e de interação genótipos por ambientes. 2010. 105 p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
???metadata.dc.description.resumo???: O presente estudo foi realizado com o objetivo de propor uma metodologia utilizando a análise de fatores associada aos efeitos genotípicos e de interação genótipos × ambientes (FGGA) buscando realizar, simultaneamente, análises de estratificação ambiental e adaptabilidade de cultivares de milho indicadas para cultivo no estado do Paraná e compará-las às repostas obtidas pelos métodos AMMI e SREG-GGE Biplot. A análise de adaptabilidade baseada na análise de fatores foi realizada graficamente, por meio dos escores em relação aos fatores, separando em quadrantes de adaptabilidade. A análise de estratificação ambiental foi realizada a partir das informações sobre a magnitude das cargas fatoriais finais, obtidas após rotações pelo método varimax. A técnica FGGA é eficiente no processo de estratificação ambiental e análise de adaptabilidade. Acima de 70% de variação captada nos primeiros autovalores, representa parte expressiva da variação contida na soma dos efeitos genotípicos e de interação G×A. As condições climáticas atuaram como um dos fatores preponderantes no agrupamento de ambientes, no entanto, puderam ser detectados pela técnica FGGA. Nos métodos GGE e FGGA, o efeito genotípico atuou como um coeficiente de ajuste das interações G×A ao longo dos ambientes, implicando em altos percentuais de explicação, associados a um menor número de eixos. A estratificação ambiental pelos métodos GGE e FGGA apresentaram respostas similares enquanto, pelo método AMMI, não houve garantia de agrupamento de ambientes. As análises de adaptabilidade apresentaram poucas divergências de reposta pelos três métodos. Os genótipos P30F35, P30F53, P30R50, P30K64 e AS 1570 apresentaram altas produtividades, associadas à adaptabilidade geral. O método FGGA permitiu associar as diferenças de respostas de produtividade entre determinados conjuntos de ambientes e o impacto em localidades pertencentes ao mesmo conjunto ambiental (através de rA), com o auxílio do nível de porção simples atuante da interação G×A.
The objective of the present study was to propose a methodology using factor analysis associated with genotypic and genotype × environment interaction effects (FGGE) and to accomplish, simultaneously, analyses of environmental stratification and adaptability of maize cultivars indicated for planting in Paraná State. The analysis of adaptability based on factor analysis was accomplished graphically through the scores in relation to the factors, separating in adaptability quadrants. The analyses of environmental stratification were accomplished starting from the information on the magnitude of the final factor loadings, obtained after rotations through varimax method. The FGGE technique is efficient in the process of environmental stratification and adaptability analysis. Above 70% of retained variation on first eigenvalues represents expressive part into sum of the genotypic and G×E interaction effects. The climatic conditions were preponderant in grouping of environments, however, could be detected by FGGE technique. In FGGA and GGE methods, the genotypic effect participated as an adjusting coefficient for G×E interactions on environments, resulting in high percentiles of explanations, associated to a lower number of axis. The environmental stratification by FGGA and GGE methods showed similar responses, while by AMMI method there was no warranty of environmental grouping. The adaptability analysis showed low divergences of responses by the three methods. The genotypes P30F35, P30F53, P30R50, P30K64 and AS 1570 showed high yields associated with general adaptability. The FGGA method allowed to associate difference of yield responses in specific regions and the impact in locations belonging to the same environmental group (through rE), with the level of simple portion of G×E interaction.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3351
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
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