Análise de fatores e regressão bissegmentada em estudos de estratificação ambiental e adaptabilidade em milho

Garbuglio, Deoclécio Domingos; Gerage, Antônio Carlos; Araújo, Pedro Mário de; Fonseca, N.; Shioga, Pedro Sentaro

doi:10.1590/s0100-204x2007000200006

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“…Somente pelos parâmetros, o genótipo poderia ser considerado instável e de baixa adaptação, no entanto alcançou a terceira maior média de produtividade dos ensaios (3.820 kg ha -1 ), a segunda média em ambientes I + e produtividade acima da média geral em ambientes I-. Garbuglio et al (2007) atribuem esse fenômeno a uma possível falha no modelo, uma vez que o fato de um genótipo ser pouco responsivo em ambiente I-previne que a reta da equação de regressão não atinja pontos inferiores em ambientes mais pobres. No entanto, se ela apresentar inclinação de β 1 >1, e se a média estiver entre as mais elevadas, o genótipo será promissor e, nesse caso, a metodologia pouco contribui para o entendimento de falta de resposta à melhoria dos ambientes favoráveis.…”

Section: Resultsunclassified

“…Outros modelos, fundamentados em metodologias de regressão bissegmentada, vêm sendo amplamente utilizados tanto para soja como para milho (Prado et al, 2001;Carvalho et al, 2002;Hamawaki & Santos, 2003;Oliveira et al, 2004;Silva & Duarte, 2006;Garbuglio et al, 2007). Nesses modelos, a técnica consiste na formação de subgrupos de ambientes favoráveis e desfavoráveis, onde os índices ambientais (I j ), que os definem, apresentam valores positivos ou negativos, respectivamente .…”

Section: Introductionunclassified

“…As interações de genótipos com ambientes trazem aos melhoristas dificuldades na identificação de genótipos superiores tanto no momento da seleção quanto na recomendação de cultivares (Oliveira et al, 2003;Garbuglio et al, 2007). A presença dessas interações indica que o comportamento relativo dos genótipos nos ambientes de testes depende, fundamentalmente, das condições ambientais a que estão submetidos (Kang, 1998).…”

Section: Introductionunclassified

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Análise de fatores e estratificação ambiental na avaliação da adaptabilidade e estabilidade em soja

Mendonça

Carpentieri-Pípolo

Garbuglio

et al. 2007

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência de diferentes métodos de estratificação ambiental, a representatividade dos locais de avaliação, e a adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja, por meio de ensaios de produtividade de grãos, nos estados do Paraná e Santa Catarina, nos anos agrícolas de 2000 a 2003, em um total de 15 ambientes. Foram utilizados, para estratificação ambiental, o método tradicional de Lin e a análise de fatores aliada ao porcentual de parte simples (PS%) da interação genótipo vs. ambiente (GxA). Na determinação da adaptabilidade e estabilidade dos genótipos, foram utilizados modelos baseados em regressão linear única e bissegmentada. Foram testados 21 genótipos de soja em delineamento de blocos ao acaso com três repetições, na avaliação da produtividade de grãos. O genótipo RB 605 apresenta ampla faixa de adaptação com elevada produtividade média de grãos. De acordo com ambos os métodos, as localidades de Palotina e Brasilândia do Sul podem ser reduzidas a somente um local de ensaio.A análise de fatores associada ao PS% da interação GxA é mais seletiva para estratificação ambiental, em relação ao método tradicional de Lin.Termos para indexação: Glycine max, interação genótipo x ambiente, previsibilidade. Factor analysis and environmental stratification in the assessment of soybean adaptability and stabilityAbstract -The objective of this work was to assess the efficiency of different methods of environmental stratification, the representation level of the evaluation places, and the adaptability and stability of soybean genotypes, through yield trials in the Paraná and Santa Catarina States, Brazil, in the agricultural years of 2000 to 2003, totaling 15 environments. For environmental stratification, the Lin's traditional method and factor analysis, allied to percentage of the simple portion (SP%) of genotype vs. environment interaction (GxE), were utilized. Adaptability and stability of the genotypes were determined by linear and bisegmented regression models. Twenty one soybean genotypes were evaluated on randomized complete blocks design, comprising three replications, and the analyzed variable was grain yield. RB 605 genotype is highly adapted and presents high yield. According to both methods, Palotina and Brasilândia do Sul localities can be reduced to one trial location. The factor analysis allied to SP% of GxE interaction is more selective to environmental stratification in relation to the Lin's traditional method.

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Section: Resultsunclassified

Section: Introductionunclassified

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Análise de fatores e estratificação ambiental na avaliação da adaptabilidade e estabilidade em soja

Mendonça

Carpentieri-Pípolo

Garbuglio

et al. 2007

Pesq. agropec. bras.

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“…Ribeiro and Almeida (2011), comparing environmental stratification by different methods, have concluded that factor analysis is more realistic and informative and that it more efficiently considers the magnitude of the GxE interaction of genotypes in maize. Garbuglio et al (2007), like Murakami and Cruz (2004), observed the efficiency of environmental stratification by factor analysis in studying adaptability on maize. Garbuglio and Ferreira (2015) later proposed a modification to the Murakami and Cruz (2004) method through the use of factor analysis in the matrix of genotypic effects (G) added to the effects of the genotype x environment interaction (GE), both fixed, obtained via the ordinary least squares method in joint analysis, designated as FGGE.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

Factor analysis applied to the G+GE matrix via REML/BLUP for multi-environment data

Peixouto

Nunes

Furtado³

2016

Crop Breed. Appl. Biotechnol.

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-The genotype x environment interaction is frequently observed in many crops and studies on environmental stratification and genotype adaptability have been proposed to understand it. The aim of this study was to carry out factor analysis in data from multi-environment experiments by the mixed model approach (REML/BLUP). Instead of adjusted phenotypic means, a matrix containing the genotypic effects added to the effects of the genotype x environment interaction (G+GE) was used, predicted via REML/BLUP in joint analysis (designated as R-FGGE). In the study, data from 36 common bean lines evaluated in 15 environments were used. By this proposal, 46.7% of the environments were gathered in two groups, one with four and the other with three environments. The R-FGGE has the same characteristics as the previous proposals, that is, ease of identification of mega-environments and genotypes with broad

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“…The commonalities, which represented the proportion of the variance of the standardized characters, had values greater than 0.7 (Table 5). Commonalities greater than 0.64 are generally considered to be reasonable, as they are equivalent to a correlation of ~0.80 between the standardized variable (X j ) and the common portion explaining the variable (Z j ) (Garbuglio et al, 2007). Table 2.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Index selection of tropical maize genotypes for nitrogen use efficiency

et al. 2014

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Nitrogen (N) limitation in maize crops is related to the fact that the efficiency of nitrogen fertilization in maize does not exceed 50%, primarily due to volatilization, denitrification and soil leaching. Therefore, the development of new nitrogen use efficient (NUE) cultivars is necessary. The aim of the present study was to develop indices for the accurate selection of NUE maize genotypes for use in conditions of both high and low N availability. The experiment was conducted in a greenhouse (20°45'14"S; 42º52'53"W) at the Federal University of Viçosa during October 2010. A total of 39 experimental hybrid combinations and 14 maize lines differing in NUE were evaluated under two N availability conditions. We determined the relative importance of the studied characters using principal component analysis, factor analysis and by developing efficient selection indices. We conclude that indirect and early selection of tropical maize genotypes can be performed using the indices I HN = 0.022 SDM + 0. Key words: abiotic stress, NUE, maize improvement.Índices de seleção de genótipos de milho tropical para eficiência no uso de nitrogênio ResumoAs limitações do N no cultivo do milho relacionam-se ao fato de a eficiência da adubação nitrogenada no milho não ultrapassar os 50%, principalmente devido aos processos de perda por volatilização, desnitrificação ou lixiviação no solo. Nesse contexto, torna-se importante o desenvolvimento de cultivares eficientes no uso de N (EUN). Assim, o objetivo foi elaborar índices que permitissem a seleção acurada de genótipos de milho eficientes no uso de nitrogênio para as condições de alta e baixa disponibilidade desse nutriente. O experimento foi conduzido em casa de vegetação na Universidade Federal de Viçosa (20º45'14''S; 42º52'53''W) durante o mês de outubro de 2010. Foram avaliadas 39 combinações híbridas experimentais e 14 linhagens de milho divergentes para a eficiência no uso de N em duas condições de disponibilidade desse nutriente. Foram realizadas a análise de importância relativa dos caracteres estudados, estimada por meio do método dos componentes principais, a análise de fatores e a confecção dos índices de seleção. A seleção indireta e precoce para genótipos de milho tropical pode ser realizada por meio dos índices I AN = 0,022 MPS + 0,35 PASR + 0,35 CR AXI + 0,35 EUN, para ambientes de alta disponibilidade de nitrogênio, e I BN = -0,06 PSAR + 0,35 AS AXI + 0,35 CR AXI + 0,39 MPS, para condições de baixa disponibilidade de nitrogênio.Palavras-chave: estresse abiótico, EUN, melhoramento de milho.

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Análise de fatores e regressão bissegmentada em estudos de estratificação ambiental e adaptabilidade em milho

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Análise de fatores e estratificação ambiental na avaliação da adaptabilidade e estabilidade em soja

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Index selection of tropical maize genotypes for nitrogen use efficiency

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