As posições críticas dos estatísticos, que atuam em programas de melhoramento genético, referem-se à falta de uma análise criteriosa da estrutura da interação do genótipo com o ambiente (G x E) como um dos principais problemas para a recomendação de cultivares. Tradicionalmente, a análise dessa estrutura á superficial não detalhando os efeitos da complexidade da interação. Com isso, os ganhos genéticos podem ser diminutos, pela não seleção de genótipos superiores melhores indicados a um ambiente específico. A busca constante por novos métodos e algoritmos, visando eliminar ou minimizar esse problema, tem proporcionado uma inegável evolução científica, com a geração de tecnologias de ponta que envolvem grande capacidade de processamento computacional. Atualmente, a metodologia AMMI (additive main efects and multiplicative interaction analysis) propõe ser mais eficiente que as análises usuais na interpretação e compreensão da interação G x E. Entretanto, os principais pontos negativos dessa metodologia dizem respeito à dificuldade de se interpretar a interação quando há baixa explicação do primeiro componente principal; à dificuldade de se quantificar os escores como baixos, considerando estável os genótipos e/ou ambientes, além de não apresentar o padrão de resposta do genótipo, o que caracteriza os padrões de adaptabilidade. Nesse contexto, essa metodologia apresenta alguns inconvenientes de ordem estatística, fazendo com que suas interpretações sejam vistas com ressalvas. Assim, o objetivo desta tese foi o desenvolvimento de procedimentos estatísticos que minimizem esses problemas, tornando a metodologia AMMI mais precisa e confiável na caracterização da estabilidade e adaptabilidade fenotípica de plantas. Nesse sentido, foi desenvolvido uma metodologia via reamostragem "bootstrap", no modelo AMMI, que possibilitou as análises gráficas e numéricas, das estabilidades e adaptabilidades fenotípicas de 75 progênies de Eucalyptus grandis, procedentes de três localidades australianas, e implantadas em sete testes de procedências e progênies nas regiões Sul e Sudeste do Brasil. Os resultados indicaram comportamentos diferenciados dos genótipos e dos ambientes, sendo a interação G x E significativa ao nível de 1% de probabilidade. As interpretações das estabilidades e adaptabilidades fenotípicas foram melhores compreendidas com a realização da reamostragem "bootstrap". A metodologia "bootstrap" AMMI, eliminou as dúvidas relacionadas à quantificação dos escores como baixos, tornando a metodologia AMMI mais precisa e confiável, na predição da estabilidade fenotípica de genótipos e de ambientes. O coeficiente "bootstrap" de estabilidade (CBE), baseado na distância quadrada de Mahalanobis, sobre o modelo AMMI2, obtidos através da região de predição para o vetor nulo, permitiu classificar os genótipos e ambientes em cinco escalas de estabilidade, e, conjuntamente com as representações gráficas das regiões de confiança para a estabilidade e gráficos de dispersões dos escores bootstrap", em biplot AMMI2, apresentaram melhores qualidades para predições das estabilidades fenotípicas, do que o método tradicional AMMI, com representação gráfica em biplot. / Reliable evaluation of the stability of genotypes and environment is of prime concern to plant breeders, who have Undertaken much research into the development of methods for studying in detail the structure of genotype-environment interaction. The lack of a comprehensive analysis of the structure of the GEI interaction has been a stumbling block to the recommendation of cultivars. Traditionally, the analysis of that structure was superficial and stopped short of detailing the efects of the complexity of the interaction. However, recent advances in computer science have allowed the development of interactive systems of data processing with fast and precise algorithms. Consequently, statistical methods are being developed to study in detail the structure and stability of GEI interaction. At the moment, the Additive Main Efects and Multiplicative Interaction (AMMI) Model promises to be more eficient than the usual analyses in the interpretation and understanding of the GEI interaction. The main drawbacks of the AMMI methodology are the dificulty of interpreting the interaction when there is a poor explanation of the first principal component; the dificulty of determining low scores, which relates to the statistical stability of the genotypes and/or environments; and the lack of presentation of the pattern of response of the genotype, which characterizes the adaptability patterns of the groups formed through significant parameters. Thus care needs to be exercised in the interpretation. The present contribution proposes the use of bootstrap re-sampling in the AMMI Model, and applies it to obtain both a graphical and a numerical analysis of the phenotypic stability and adaptability of 75 progenies of Eucalyptus grandis from Australia that were planted in seven environments in the South and Southeast regions of Brazil. The results show diderential behavior of genotypes and environments, the genotype x environment interaction being significant (p value < 0.01). The interpretation of the phenotypic stability through graphical analysis of the AMMI biplot is better understood with the aid of the bootstrap. The bootstrap coeficient of stability based on the squared Mahalanobis distance of the scores bootstrap, shows that genotypes and environments can be diferentiated in terms of their stabilities. The AMMI bootstrap proposal thus provides better and more precise predictions of phenotypic stability and adaptability of the geno- types than the traditional AMMI analysis, and eliminates the doubts related to the identification of the low scores.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:52:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Paula Pereira Torga.pdf: 781054 bytes, checksum: 44527a523a51d10dd76cb056750adbc4 (MD5) Previous issue date: 2011-04-14 / Genotypes x environments interaction (GxE) have many implications in a plant breeding program. Its importance becomes most obvious and pronounced in the final evaluation phase of lines for recommendation of new cultivars. At this stage, final tests on networking called value of cultivation and use (VCU) trials are carried out, in different locations, seasons and years, which allows a detailed study of GxE. The interaction can be controlled with a detailed study, and it does not negatively affect in the recommendation, providing a most secure selection and recommendation. There are some ways to mitigate the effect of GxE interaction, among them can be cited: i) the identification of cultivars with greater adaptability and phenotypic stability; ii) environmental stratification; and iii) the decomposition of the interaction to verify which factors (locations, season or years) is more expressive. The aim of this work was to study the GxE interaction in details, using VCU trials of common black bean, analyzing adaptability and phenotypic stability, environmental stratification and decomposition of GxE interaction. It makes possible to have most secure decision in the conduction of tests as the selection and recommendation of cultivars with the purpose to guide the common bean breeding program at Embrapa Rice and Beans. Data for grain yield (kg.ha-1) from the VCU trials of black beans, conducted during the years 2003 and 2004, in 69 environments of Central (43 environments) and Central-South regions (26 environments) from Brazil were analyzed in the following States: Distrito Federal, Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Tocantins, Paraná, Santa Catarina, Sao Paulo and Rio Grande do Sul. Complete block design with three replications and plots of four rows with four meters long were used. Each test consisted of 13 genotypes of common black beans: eight elite lines (TB 9409, TB 9713, CNFP 10138, CNFP 7966, CNFP 7972, 7994 CNFP, CNFP 8000, CNFP 9328) and five cultivars (BRS Valente, FT Nobre, Diamante Negro, IPR Uirapuru, FT Soberano). First were done the phenotypic adaptability and stability analysis for region, to identify lines with specific and wide adaptation, using the methodologies of Annicchiarico and AMMI (additive main effects model and multiplicative interaction), with data from 69 trials. The lines with higher specific adaptation in each region were not coincident using the methodologies of Annicchiarico and AMMI. It was not possible identify genotypes with similar patterns of stability specific or broad using methodologies of Annicchiarico and AMMI (MPEA). The methodologies of Annicchiarico and AMMI (MPEAP) presented estimates of broad and specific adaptation very similar. Based on the methods Annicchiarico and AMMI (MPEAP) lines with more specific adaptation were CNFP 8000 and CNFP 7994, respectively, in the Central and Mid-South regions, and CNFP 8000 was more widely adaptated. To check which of the environmental factors (local, season or years) the interaction with common black bean genotypes is more expressive, and identify materials with broad and specific adaptation to sowing seasons, it was performed an analysis of variance with the decomposition of GxE in genotype x year, genotype x season and genotype x location. This analysis was performed by region, using first, 18 trials of Central region and 12 trials of the Central-South region, which allowed a partial isolation of factors and, later, the analysis using eight trials of each region, which allowed a complete isolation of the factors. The results showed that for Central Region was more important to evaluate the genotypes in different seasons and years than at different locations. For Central-South Region were more important evaluations of genotypes in different locations and years than at different seasons. For the Central Region, most genotypes had specific adaptation, but it was possible to identify lines widely adapted. In South-Central region the most genotypes showed widely adapted, but some lines showed strong specific adaptation. The line CNFP 8000 was the most widely adapted when we considered the two sowing season and the two regions. To evaluate the similarity among the locations assessed, it was performed environmental stratification analysis by sowing season for each region separately, using data from 27 trials from Central Region and 24 trials from Central-South Region. We used four different methods: i) traditional, proposed by Lin, complemented by simple fraction analysis of GxE interaction; ii) factor analysis; iii) Pearson correlation estimate; and iv) ecovalence. The results for the Central Region indicated Morrinhos as redundant using all four methodologies and for this reason, it was recommend to remove this local from the network of lines evaluation of Embrapa Rice and Beans. For the Central-South region, it was not detected the presence of similarity between locations and, because of this, all places will remain in the network of lines evaluation. / A interação genótipos x ambientes (GxA) tem inúmeras implicações em um programa de melhoramento de plantas e, na fase de avaliação final das linhagens, para a indicação de novas cultivares, sua importância se torna mais evidente e bastante pronunciada. Nesta fase são conduzidos os ensaios finais em rede, denominados de valor de cultivo e uso (VCU), em diferentes locais, safras e anos, o que permite um estudo detalhado da interação GxA. Com esse detalhamento a interação pode ser controlada, não interferindo negativamente na indicação, proporcionando uma seleção e recomendação mais seguras. Existem algumas maneiras de se atenuar o efeito da interação GxA, entre elas podem-se citar: identificação de cultivares com maior adaptabilidade e estabilidade fenotípica; ii) estratificação de ambientes; e iii) decomposição desta interação, para verificar com qual dos fatores (locais, épocas ou anos) ela é mais expressiva. O objetivo do presente trabalho foi estudar, de forma detalhada, a interação GxA, em ensaios de VCU de feijoeiro-comum com grãos pretos, realizando análises de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, de estratificação ambiental e de decomposição da interação GxA, para orientar o programa de melhoramento do feijoeiro-comum da Embrapa Arroz e Feijão e, possibilitar tomadas de decisão mais seguras, tanto na condução dos ensaios, quanto na seleção e indicação de cultivares. Foram utilizados dados de produtividade de grãos (kg ha-1),provenientes dos ensaios de VCU de feijão preto, conduzidos nos anos de 2003 e 2004, em 69 ambientes das Regiões Central (43 ambientes) e Centro-Sul (26 ambientes) do Brasil, nos seguintes Estados: Distrito Federal, Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Tocantins, Paraná, Santa Catarina, São Paulo e Rio Grande do Sul. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos completos ao acaso, com três repetições e parcelas de quatro linhas com quatro metros de comprimento. Cada ensaio foi constituído por 13 genótipos de feijoeiro-comum com grãos pretos: oito linhagens elite (TB 9409, TB 9713, CNFP 10138, CNFP 7966, CNFP 7972, CNFP 7994, CNFP 8000, CNFP 9328) e cinco cultivares (BRS Valente, FT Nobre, Diamante Negro, IPR Uirapuru, FT Soberano). Primeiramente foram realizadas as análises de adaptabilidade e estabilidade fenotípica por Região, visando identificar linhagens com adaptação específica e ampla, utilizando-se as metodologias de Annicchiarico e AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa), com os dados dos 69 ensaios. As linhagens com maior adaptação específica em cada região não foram coincidentes utilizando-se as metodologias de Annicchiarico e AMMI. Não foi possível identificar genótipos com padrão de estabilidade específica ou ampla similares utilizando as metodologias de Annicchiarico e AMMI (MPEA). As metodologias de Annicchiarico e AMMI (MPEAP) apresentaram estimativas de adaptação específica e ampla muito semelhantes. Com base nos métodos Annicchiarico e AMMI (MPEAP) as linhagens com maior adaptação específica são CNFP 8000 e CNFP 7994, respectivamente, na Região Central e Centro-Sul, e com maior adaptação ampla foi identificada a CNFP 8000. Para verificar com qual dos fatores ambientais (locais, épocas ou anos) a interação de genótipos de feijoeiro-comum do grupo preto, é mais expressiva, e identificar materiais com adaptação ampla e específica às épocas de semeadura, foi realizada uma análise de variância com a decomposição da interação GxA em genótipos x anos, genótipos x épocas e genótipos x locais. Esta análise foi realizada por Região, utilizando-se primeiramente 18 ensaios da Região Central e 12 da Região Centro-Sul, que permitiram o isolamento parcial dos fatores e, posteriormente, com oito ensaios de cada região, que permitiram o isolamento total dos fatores. Os resultados mostraram que, para a Região Central, é mais importante avaliar os genótipos em diferentes épocas em vários anos do que em diferentes locais. Já para a Região Centro-Sul são mais importantes as avaliações dos genótipos em diferentes locais e anos do que em diferentes épocas. Para a Região Central, a maioria dos genótipos apresentou adaptação específica, mas foi possível identificar linhagens de adaptação ampla. Na Região Centro-Sul a maioria dos genótipos apresentou adaptação ampla, mas alguns mostraram forte adaptação específica. A linhagem CNFP 8000 foi a de maior adaptação ampla quando foram consideradas as duas épocas de semeadura e as duas regiões conjuntamente. Para avaliar a existência de similaridade entre os locais, foram realizadas análises de estratificação ambiental por época de semeadura, para cada região, utilizando-se dados de 27 ensaios da Região Central e de 24 da Região Centro-Sul. Foram utilizadas quatro diferentes metodologias: i) tradicional, proposta por Lin, complementada pela análise da fração simples da interação GxA; ii) análise de fatores; iii) estimativa da correlação de Pearson; e iv) ecovalência. Os resultados obtidos para a Região Central indicaram Morrinhos, como redundante, pelas quatro metodologias utilizadas e, devido a isto, recomendou-se a retirada desse local da rede de avaliação de linhagens da Embrapa Arroz e Feijão. Para a Região Centro-Sul não foi detectada a presença de similaridade entre os locais e, devido a isto, todos permanecerão na rede de avaliação de linhagens.