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Título: Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja por RELM/BLUP e GGE Biplot
Título(s) alternativo(s): Adaptability and stability of soybean genotypes by RELM/BLUP and GGE Biplot
Autor : Moura, Rafael de
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1310734704932220
Primeiro orientador: Condé, Aurinelza Batista Teixeira
Primeiro membro da banca: Mencalha, Jussara
Segundo membro da banca: Azevedo, Sebastião
Palavras-chave: Glycinemax (L)
Interação genótipo x ambiente
Multi-ambientes
Glycine max (L)
Genotype x Environment interaction
Multi-environments
Data da publicação: 3-Ago-2023
Referência: MOURA, Rafael. Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja por RELM/BLUP e GGE Biplot. 2023. 39p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.
Resumo: Com a rápida expansão da sojaGlycinemax (L). no Brasil o estudo da interação genótipo x ambiente se tornou cada vez mais imprescindível visto a alta influência quea cultura sofre sobre essa interação, onde em diferentes regiões com o mesmo genótipo observam-se os mais diferentes fenótipos, dificultando os trabalhos dos melhoristas.Notando-se que há mudanças de ranqueamento de genótipos de um ambiente para outro, não fazendo assim uma correlação perfeita entre genótipo e fenótipo. Portantofaz-se necessário a condução de ensaios multi-ambientes no intuito de testar e selecionar os genótipos na região de interesse.Os dados obtidos por essa gama de locais são geralmente desbalanceados e volumosos, fazendo-se necessário o uso de métodos estatísticos precisos. O uso de metodologias como REML/BLUP e GGE Biplotsão altamente utilizadas para fins de classificação de genótipos, seleção,locais de teste e formação de mega ambientes. Portanto,o objetivo desse trabalho foi selecionar genótipos superiores quanto a adaptabilidade, estabilidade e produtividade em diferentes ambientes do cerrado brasileiro, durante os anos agrícolas 2018-2019 e 2019-2020. Em todos os ensaios empregou-se o delineamento em blocos casualizados, com três repetições, avaliando-se principalmente a produtividade de grãos.Foram feitas análises de variância conjuntae a interação genótipo x ambiente se mostrou altamente significativa. Os genótipos mais promissores em relação a produtividade de grãos foram G3, G6 e G4, o ambiente mais discriminativo e representativo foi em Querência – MT 2020, foram também identificados seis mega-ambientes servindo de alocação de locais para futuros testes.Deste modoobserva-se que os métodos REML/BLUP e GGE Biplot são altamente correlacionados para fins de seleção e recomendação.
Abstract: With the rapid expansion of Glycine max (L) soybeans. in Brazil the study of genotype x environment interaction has become increasingly essential given the high influence that culture suffers on this interaction, where in different regions with the same genotype the most different phenotypes are observed, hindering the work of breeders, noting that there are changes in the ranking of genotypes from one environment to another, thus not making a perfect correlation between genotype and phenotype. Therefore, it is necessary to conduct multi-environment tests in order to test and select the genotypes in the region of interest. The data obtained by this range of sites are generally unbalanced and voluminous, making it necessary to use precise statistical methods. The use of methodologies such as REML/BLUP and GGE Biplot are highly used for the purposes of genotype classification, selection, test sites and formation of mega-environments. Therefore, the objective of this work was to select genotypes superior in terms of adaptability, stability and productivity in different environments throughout the Brazilian cerrado during the agricultural years 2018-2019 and 2019-2020. In all assays, a randomized block design was used, with three replications, evaluating mainly the grain yield. Joint analyses of variance were performed, and the genotype x environment interaction was highly significant. The most promising genotypes in relation to grain yield were G3, G6 and G4, the most discriminative and representative environment wasQuerência – MT 2020, and six mega-environments were identified serving as allocation of sites for future tests. Thus, it is observed that the REML/BLUP and GGE Biplot methods are highly correlated for selection and recommendation purposes.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58253
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DAE - Administração - Mestrado (Dissertações)

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