Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2016-05-04T14:15:29Z No. of bitstreams: 1 PDF - Ruana Chagas da Silva.pdf: 1951311 bytes, checksum: ecb7f6c829485e06a3d3fdd70af43a7a (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2016-07-25T19:31:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Ruana Chagas da Silva.pdf: 1951311 bytes, checksum: ecb7f6c829485e06a3d3fdd70af43a7a (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2016-07-25T19:33:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Ruana Chagas da Silva.pdf: 1951311 bytes, checksum: ecb7f6c829485e06a3d3fdd70af43a7a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T19:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF - Ruana Chagas da Silva.pdf: 1951311 bytes, checksum: ecb7f6c829485e06a3d3fdd70af43a7a (MD5) Previous issue date: 2016-03-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This study aims to evaluate the effects of genotype x environment interaction by checking adaptability and stability, in addition to the grouping of environments through the AMMI methods (Additive Main effects and Multiplicative Interaction Analysis), GGE Biplot (Genotype and genotypes by Environment Interaction). The data were collected from the breeding program at Embrapa Cotton , referring to 16 cotton genotypes in eight locations (enviroment) in the state of Mato Grosso, Brazil. The analysis of individual and joint variance were carried out, then the analysis of adaptability and stability through the AMMI and GGE Biplot methods. Regarding the proportion of the capture of GE interaction in the first two axes, according to the two methodologies, a small superiority was noted of GGE (72.64%) compared to AMMI analysis (68.28%). The A4 and A6 environments were the main contributors to GE interaction, while the A2 and A3 environment the least influenced by GE interaction in both methods. The G4 genotypes (FMT 701) and G9 (LD CV 05) stood out as the most stable, combining broad adaptation and productivity, followed by G12 (Nuopal), G14 (CNPA MT 04 2080, G15 (CNPA MT 04 in 2088) and G16 (CNPA GO 03 -1947). The GGE methodology proved to be easier to interpret as well as less subjective to provide results than AMMI. / O presente estudo foi realizado com o objetivo de avaliar os efeitos da interação genótipo x ambiente, analisar adaptabilidade e estabilidade dos genótipos, além do agrupamento dos ambientes, por meio dos métodos AMMI (Additive Main effects and Multiplicative Interaction Analysis), GGE Biplot (Genotype and Genotypes by Environment Interaction). Foram utilizados dados obtidos junto ao programa de melhoramento genético da Embrapa Algodão, referentes a 16 genótipos de algodão, em oito locais (ambientes) distribuídos no Mato Grosso. Foram realizadas analises de variância individual e conjunta, em seguida, as analises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos AMMI e GGE Biplot. Em relação à proporção da captura da interação GxA nos dois primeiros eixos, pelas duas metodologias, notou-se uma pequena superioridade do GGE (72,64%) em relação à análise AMMI (68,28%). Os ambientes A4 e A6 foram os que mais contribuíram para a interação GxA, enquanto os ambiente A2 e A3 os que menos influenciaram pelos dois métodos. Os genótipos G4 (FMT 701) e G9 (LD CV 05) destacaram-se como mais estáveis, combinando ampla adaptação e produtividade, seguidos por G12 (Nuopal), G14 (CNPA MT 04 2080, G15 (CNPA MT 04 2088) e G16 (CNPA GO 03 -1947). A metodologia GGE mostrou-se ser de mais fácil interpretação e com resultados menos subjetivos do que AMMI.