1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Genética e Melhoramento de Plantas - Mestrado Profissional (Dissertações)
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dc.creatorFigueiredo, André Gradowski de-
dc.date.accessioned2014-09-08T14:32:39Z-
dc.date.available2014-09-08T14:32:39Z-
dc.date.issued2014-
dc.date.submitted2014-03-24-
dc.identifier.citationFIGUEIREDO, A. G. de. Aplicação de modelos mistos na avaliação de estabilidade e adaptabilidade em milho utilizando dados desbalanceados. 2014. 67 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3617-
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso apresentado à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação Profissional em Genética e Melhoramento de Plantas, área de concentração em Genética e Melhoramento de Plantas, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSREGpt_BR
dc.subjectElipse de confiançapt_BR
dc.subjectMatrizes - Matemáticapt_BR
dc.subjectMatrizes não estruturadas (UN)pt_BR
dc.subjectConfidence ellipsept_BR
dc.subjectUnstructured matrixes (UN)pt_BR
dc.subjectMETpt_BR
dc.titleAplicação de modelos mistos na avaliação de estabilidade e adaptabilidade em milho utilizando dados desbalanceadospt_BR
dc.title.alternativeApplication of mixed models for evaluating stability and adaptability of maize using unbalanced datapt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDBI - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationGenética e Melhoramento de Plantaspt_BR
dc.contributor.advisor1Pinho, Renzo Garcia von-
dc.contributor.referee1Balestre, Márcio-
dc.contributor.referee1Silva, Heyder Diniz-
dc.contributor.referee1Ferraudo, Guilherme-
dc.description.resumoO objetivo desse trabalho foi tratar a abordagem multiambientes (MET) sob a ótica de modelos mistos associados à análise de fatores para avaliação de estabilidade e adaptabilidade em programas de melhoramento que normalmente apresentam desbalanceamento de dados. Além disto, comparar os ambientes de safra e de safrinha através deste estudo de estabilidade e adaptabilidade. Para isso, 28 híbridos foram avaliados em 35 locais distribuídos em quatro épocas/anos (Safra 2010, Safrinha 2011, Safra 2011 e Safrinha 2012). Alguns desses híbridos foram avaliados nas primeiras épocas e não avaliados nas posteriores ou vice-versa; desse modo, o conjunto de dados utilizados nesse trabalho simula a dinâmica de um programa de melhoramento com descarte e inclusão de genótipos ao longo dos anos. Foi observado no biplot de escores e cargas fatoriais que os locais foram mais similares dentro de épocas do que entre épocas, sugerindo que um mesmo local pode se comportar de maneira muito divergente de ano para ano. Esse fato questiona a elaboração de mega-ambientes em dados de apenas um ano. Observou-se empiricamente que modelos fatoriais analíticos têm interpretação direta com a análise GGE biplot, dado que o primeiro escore fatorial apresentou um ajuste perfeito (20.99r) com os E-BLUPs dos genótipos. Dada a pressuposição de normalidade para os escores fatoriais foi possível a construção de elipses de confiança e posterior comparação direta dos genótipos no biplot. Observou-se que é possível realizar análise de estabilidade e adaptabilidade em experimentos desbalanceados com descarte e inclusão de genótipos ao longo dos anos. Essa abordagem permitiu verificar determinadas tendências de um programa de melhoramento, comparando diretamente híbridos desenvolvidos para ambientes de safra e safrinha. A interpretação do biplot é direta e intuitiva e com as mesmas propriedades da análise GGE biplot ou AMMI se for o caso.pt_BR
dc.description.resumoThe objective of this work was to treat the multi-environment approach (MET) under the point of view of mixed models associated with the factor analysis to evaluate the stability and adaptability in breeding programs which would normally present unbalanced data. In addition, compare the environments of the harvest and interim-harvest through this stability and adaptability study. In order to do this, 28 hybrids were evaluated in 35 locations distributed in four periods/years (2010 Harvest, 2011 Interim-harvest, 2011 Harvest and 2012 Interim-harvest). Some of these hybrids were evaluated in the first periods and not evaluated in those subsequent periods or vice-versa; thus, the set of data used in this work simulates the dynamics of a breeding program with discarding and inclusion of genotypes over the years. On the score and factorial loads biplot, it was observed that the locations were more similar inside periods than in between periods, suggesting that a same location may behave in a very divergent manner from year to year. This fact questions the elaboration of mega-environments in data from a single year. It was empirically observed that the analytical factorial models present direct interpretation with the GGE biplot analysis, given that the first factorial score presented a perfect adjustment (r2 = 0.99) with the genotype E-BLUPs. Given the normality presupposition for the factorial scores, it was possible to construct confidence ellipses and posterior direct comparison of genotypes in the biplot. It was observed that it was possible to perform stability and adaptability analysis in unbalanced experiments with discarding and inclusion of genotypes over the years. This approach allowed the verification of certain tendencies of a breeding program, directly comparing hybrids developed for harvest and interim-harvest. The interpretation of the biplot is direct and intuitive, and presents the same properties of the GGE biplot analysis or the AMMI, if that is the case.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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