Com a finalidade de avaliar o programa de melhoramento da cana-de-açúcar, este trabalho teve como objetivos: determinar o grau da interação famílias x ambientes (FA); comparar métodos de seleção na etapa inicial em termos de resposta esperada à seleção; e propor o método de seleção sequencial modificado. Para isso, foram avaliados 4752 'seedlings' pertencentes a 33 famílias (irmãs germanas e meia irmãs), em dois locais do Estado de São Paulo, Piracicaba e Jaú. Os caracteres estimados foram altura e diâmetro dos colmos, número de perfilhos, Brix % caldo da cana, toneladas de cana por hectare (TCH) e toneladas de Brix por hectare (TBH). Para validar a resposta esperada à seleção sequencial modificada, 40 famílias foram selecionadas por este método e os clones foram multiplicados até a etapa III do programa de melhoramento, a fim de fornecer a resposta realizada à seleção. Os resultados mostraram interação FA significativa para todos os caracteres avaliados. A opção por uma seleção específica implicou em aumentos de ganhos de 4,1% e 5,8% para TBH, para Piracicaba e Jaú, respectivamente, em relação à seleção de famílias generalistas, ou seja, baseada na média dos dois locais. A seleção sequencial modificada, proposta neste trabalho e a seleção combinada através de índices apresentaram pouca vantagem em relação à seleção massal, na condição de seleção direta (sem avaliação visual). Nessas mesmas condições, a seleção sequencial tradicional e a australiana foram inferiores à seleção massal, em termos de progresso esperado, para todos os caracteres. Incluindo a seleção indireta (com avaliação visual) o método sequencial modificado foi sempre superior à seleção massal, para os principais caracteres avaliados (TCH e TBH). Para os métodos australiano e tradicional, houve vantagem apenas quando a correlação genética entre a avaliação visual e o caráter principal foi igual ou inferior a 0,7. Dessa forma, e devido à dificuldade prática de utilizar índices (seleção combinada), concluiu-se que o método proposto de seleção sequencial modificada é perfeitamente viável, sendo, portanto, recomendado. Na comparação entre as respostas estimada e a realizada com a seleção sequencial modificada, houve concordância dos resultados, na condição de correlação genética igual a 0,62. Isso veio reforçar a confiabilidade das estimativas obtidas no trabalho, bem como assegurar as vantagens do método proposto sobre os demais aqui apresentados. Se considerada uma correlação genética entre o critério de avaliação visual e o caráter principal variando entre 0,5 a 0,7, a superioridade do método proposto em relação ao massal é da ordem de 3% a 5%, em termos de ganho esperado para TCH, em um ciclo de seleção. Para alcançar estes mesmos ganhos com a seleção massal, ter-se-ia que aumentar a população inicial entre 36% a 100%. Alternativamente, mantendo os mesmos tamanhos populacionais, o número provável de clones no final do processo seletivo seria aumentado em 85% a 150%, apenas com a substituição do método de seleção massal pelo sequencial modificado na etapa inicial. / Aiming at the evaluation of the sugarcane breeding program, this study had the following objectives: to determine the degree of the family x environments interaction (FE); to compare selection methods in the initial phase, in terms of expected response to selection, and to propose the modified sequential selection method. For this, 4752 seedlings, originated from 33 families (full-sibs and half-sibs), were evaluated in two sites of the State of São Paulo: Piracicaba and Jaú. The traits evaluated were stalk height and diameter, number of stalks, Brix % cane juice, tons of cane per hectare (TCH) and tons of brix per hectare (TBH). To validate the expected response to the modified sequential selection, 40 families were selected by this method and the clones were multiplied until phase III of the breeding program and the realized gains in selection measured. The results showed significant FE interaction for all evaluated traits. The option for a site specific selection would increase gains by 4.1% and 5.8% for TBH in Piracicaba and Jau, respectively, in relation to the generalized family selections, that is, based on the average of the two sites. The proposed modified sequential selection and the combined selection using indices showed little advantage over the mass selection using direct selection (without visual selection). In these conditions, the traditional sequential selection and the Australian one were inferior to the mass selection, in terms of expected progress, for all traits. Allowing for the indirect selection (with visual selection) the modified sequential method was always superior to the mass for the main traits evaluated (TCH and TBH). The Australian method and the Traditional one, were advantageous in relation to the mass selection only when the genetic correlation between visual selection and the main trait was equal or inferior to 0.7. For this reason, and given the practical difficulty of applying indices (combined selection), it was concluded that the proposed method of modified sequential is perfectly viable and was reccommended. Comparing the estimated and realized response of the modified sequential selection, there was correspondence of results, given rG equals to 0.62. This result confirmed the reliance of the estimates obtained in this study, and assured the advantages of the proposed method over those compared. Considering a genetic correlation (rG), between the visual selection criterion and the main character, varying from 0.5 to 0.7, the superiority of the proposed method over the mass one, varies from 3 to 5%, in terms of expected gain, for TCH in one selection cycle. To obtain these same gains with mass selection, one would have to increase the initial population between 36% and 100%. Alternatively, keeping the same population sizes, the likely number in the end of the selection process would be increased in 85% to 150%, just with the substitution of the method of mass selection by the modified sequential one, in the initial phase.

A interação QTL por ambientes (QE) têm sido relatada como uma das principais causas de insucesso da seleção assistida por marcadores moleculares (SAM). Estudos que visam o melhor entendimento da interação QE podem contribuir para o aumento da eficiência dos programas de SAM. O objetivo deste trabalho foi mapear QTL para produção de grãos (PG), prolificidade (PROL), peso de 500 grãos (P500), comprimento (CE) e diâmetro de espiga (DE), profundidade de grão (PROF), número de fileiras (NFil) e de grãos por fileira (NGFil) em uma população de milho tropical, verificar a importância da interação QE para estes caracteres e avaliar a estabilidade dos efeitos genéticos dos QTL mapeados. Uma população de 256 progênies F2:3 obtida do cruzamento entre duas linhagens de grupos heteróticos distintos e contrastantes para diversos caracteres foi avaliada em 13 ambientes. Os ambientes foram alocados em grupo de ambientes utilizando um método de agrupamento e o modelo AMMI, sendo que ambos os métodos levaram a identificação de três grupos de ambientes. O mapeamento de QTL foi realizado considerando um mapa genético com 177 marcadores microssatélites e mapeamento por intervalo composto expandido para múltiplos ambientes (mCIM). As médias de grupo de ambientes para cada caráter foram utilizadas nas análises. Foram mapeados 87 QTL, sendo 9 para PG, 9 para PROL, 14 para P500, 7 para CE, 9 para DE, 14 para PROF, 17 para NFil e 8 para NGFil. A maioria dos QTL mapeados localizou-se em regiões genômicas que ainda não foram reportados QTL, tanto para germoplasma temperado quanto tropical. A interação QTL por grupo de ambientes foi significativa para PG e não significativa para os componentes de produção. Para PG, as metodologias QQE biplot e AMMI foram utilizadas para estudar a interação QE dos efeitos genéticos dos QTL. As estimativas dos efeitos aditivos e de dominância dos QTL foram influenciadas pela interação QTL por grupo de ambientes, sendo que o padrão de interação foi específico para cada efeito genético. A expressiva interação QTL por grupo de ambientes para PG e o padrão específico de interação dos efeitos genéticos dos QTL impõe desafios adicionais à incorporação da SAM nos programas de melhoramento que visam o desenvolvimento de genótipos produtivos e com estabilidade de produção. / QTL by environment (QE) interaction has been reported as one of the main reasons for the unsuccessful of marker-assisted selection (MAS). Studies aimed to a better understanding of QE interaction could contribute to increase the efficiency of MAS programs. The objectives of this study were to map QTL for grain yield (GY), prolificacy (PROL), 500 Kernels weight (W500), ear length (EL), ear diameter (ED), kernel depth (KD), row number per ear (RN) and kernels per row number (KRN) in a tropical maize population, to assess the importance of QE interaction for these traits and to evaluate the stability of the genetic effects of mapped QTL. A population of two-hundred and fifty-six progenies obtained from the cross between two inbred lines, which belong to different heterotic groups and divergent for different traits, was evaluated in 13 environments. The environments were jointed into groups using a cluster method and an AMMI model. Both methods led to the identification of three groups of environments. The QTL mapping was performed considering a genetic map with 177 microsatellites markers and the multiple-environment composite interval mapping analysis (mCIM). The means from each group of environments of each trait were used in the analyses. Eighty seven QTL were mapped: 9 for GY, 9 for PROL, 14 for W500, 7 for EL, 9 for ED, 14 for KD, 17 for RN and 8 for KRN. Most of the mapped QTL was located in genomic regions that have not been reported QTL in both temperate and tropical germplasm. The QTL by group of environments interaction was significant for GY and not significant for yield components. For GY, QQE biplot and AMMI methodologies were used to study the QE interaction of the genetic effects of the QTL. The estimates of additive and dominance effects of QTL were affected by QTL by group of environments interaction and the interaction pattern was specific for each genetic effect. The large QTL by group of environments interaction for GY and the specific interaction pattern of the genetic effects of QTL impose additional challenges for the incorporation of MAS in breeding programs that aim to develop high yielding genotypes with grain yield stability.

É conhecido que a epistasia pode ter um efeito importante na dinâmica das populações e no processo evolutivo das espécies e que está envolvida na manifestação de fenômenos biológicos importantes, tais como sobredominância, depressão por endogamia e heterose. No entanto, a epistasia é considerada como um dos aspectos mais complexos da genética quantitativa, uma vez que há limitada informação sobre os seus efeitos nos caracteres quantitativos. As estimativas dos componentes genéticos da variação, através de métodos que desconsideram a epistasia, podem estar viesadas; assim, interpretações de parâmetros genéticos importantes, como coeficientes de herdabilidade e respostas esperadas com a seleção, podem não ser adequadas. Este estudo foi realizado com os objetivos de: i) verificar a presença da epistasia para produção de grãos e alguns caracteres morfológicos em milho, ii) estimar o efeito da interação da epistasia com o ambiente e iii) estimar os efeitos epistáticos em plantas F2 para os diversos caracteres. Cem progênies F2:3 foram obtidas do cruzamento entre as linhagens L-08-05F e L-38-05D e, em seguida, foram retrocruzadas com as linhagens genitoras e com a sua geração F1 , segundo o delineamento triple testcross. As progênies de retrocruzamentos foram avaliadas em diversos ambientes no município de Piracicaba/SP, nos anos agrícolas 2008/2009 e 2009/2010, através do delineamento -latice, em esquema fatorial, com duas repetições por ambiente. Os caracteres avaliados foram produção de grãos (PG), acamamento e quebramento (ACQ), florescimento masculino (FM), florescimento feminino (FF), intervalo entre florescimentos (IF), altura da planta (AP) e da espiga (AE) e a posição relativa da espiga (PRE). A presença de epistasia foi detectada para todos os caracteres, com exceção do acamamento e quebramento. Para produção de grãos, altura da planta e intervalo entre florescimentos a epistasia do tipo aditiva x dominante e/ou dominante x dominante foi mais importante que a epistasia aditiva x aditiva; entretanto, para florescimento masculino e feminino, altura da espiga e posição relativa da espiga, todos os tipos de epistasia foram importantes. A interação entre a epistasia com ambientes foi significativa apenas para florescimento feminino e intervalo entre florescimentos. Foram identificados efeitos epistáticos não-unidirecionais significativos em plantas F2 para todos os caracteres. Estimativas da variância genética aditiva, de dominância e da interação aditiva com ambientes foram significativas para todos os caracteres. As estimativas da variância aditiva e da interação aditiva com ambientes foram significativamente (P £ 0,05) maiores que as das variâncias de dominância, para a maioria dos caracteres. As magnitudes das estimativas dos coeficientes de herdabilidade variaram de mediano a alto. Os graus médios de dominância variaram de 0,35 para PRE a 0,93 para produção de grãos. Os resultados sugerem que, na população estudada, a epistasia constitui um componente importante da variância genética, de forma que as estimativas da variância aditiva e de dominância estão viesadas e, consequentemente, os graus médios de dominância e coeficientes de herdabilidade também estão viesados. / It is known that epistasis may have important effects in the populations dynamics and in the evolutionary process of the species, and that it is involved in manifestation of important biological phenomena, such as overdominance, inbreeding depression and heterosis. However, epistasis is considered one of the more complex aspects of quantitative genetics since little information are available on its effects on quantitative traits. The estimates of genetic components of variation through methods that ignore epistasis could be biased, so the interpretation of important genetic parameters such as heritability coefficients and expected responser to selection could not be adequate. The objectives of this study were: i) verify whether epistasis is present for grain yield and for some morphological traits, ii) estimate the effect of epistasis by environment interaction and iii) estimate the epistatic effects in F2 plants. One hundred F2:3 progenies were obtained from the cross between the inbreed lines L-08-05F and L- 38-05D and then, they were backcrossed to the parental lines and to the F1 generation, according to the triple testcross. The backcrosses progenies were evaluated in several environments in the city of Piracicaba/SP in the 2008/2009 and 2009/2010 growing seasons, through the -lattice design on a factorial scheme with two replications per environment. The evaluated traits were grain yield (GY), root and stalk lodging (PL), days to anthesis (DA) and days to silk emergence (SE), anthesis-silking interval (ASI), plant height (PH), ear height (EH), and ear placement (EP). The presence of epistasis was verified for all traits, except for root and stalk lodging. For the traits grain yield, plant height and anthesis-silking interval the additive x dominance and/or dominance x dominance epistasis were most important than additive x additive epistasis, however, for days to anthesis, days to silk emergence, ear height and ear placement, all types of epistasis were important. Epistasis by environment interaction was significant only for days to silk emergence and anthesis-silking interval. Significant epistatic effects were identified in F2 plants and they were not unidirectional. Estimates of additive, dominance and the additive by environment variance were significant for all traits. Estimates of additive variance and additive by environment variance were significantly (P £ 0,05) higher than those of dominance variance for most of the traits. The magnitudes of the estimates of the heritability coefficients ranged from intermediate to high. The average level of dominance ranged from 0,35 for EP to 0,93 for GY. The results suggest that in the population under study the epistasis is an important component of the genetic variance, therefore, estimates of additive and dominance variance are biased and, consequently, the average levels of dominance and heritability coefficients are also biased.

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.

Em experimentação agrícola, é freqüente a necessidade de análise conjunta de grupos de experimentos. Em muitos casos, o pesquisador deseja generalizar resultados para condições gerais de regiões e/ou em avaliar o desempenho de vários genótipos (tratamentos) em diversos ambientes (locais e/ou ano). Quando um conjunto de experimentos é planejado para vários locais é necessário considerar o delineamento individual em cada local e a combinação total dos genótipos com os locais (interação genótipo × ambiente). Logo, os dados observados podem ser organizados em uma tabela de dupla entrada. Existem várias metodologias de análise e interpretação para a interação genótipo × ambiente proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI ("additive main effects and multiplicative interaction model"), como o próprio nome diz é um método uni-multivariado, que engloba uma análise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para efeitos multiplicativos (interação genótipo × ambiente), utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação genótipo × ambiente. Araújo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Para superar esses problemas de estimação de autovalores, Muirhead (1987) apresenta três métodos para corrigir autovalores estimados a partir das matrizes de covariâncias amostral e alerta que nem sempre essas correções mantêm a ordem decrescente de valores, assim é sugerido o uso de regressão isotônica para ordenar esses dados, mas propriamente um algoritmo apresentado por Lin e Pearlman (1985). Os resultados indicaram que: A regressão isotônica juntamente com o algoritmo foi necessária e se mostrou muito importante em todos conjuntos de dados; Houve uma redução no número de componentes significativos para serem retidos nos modelos, fazendo com que os modelos AMMI selecionados sejam mais parcimoniosos quando se utiliza qualquer um dos métodos de correção; O método 2 apresentou as menores taxa de correção da soma de quadrados da interação genótipo × ambiente e o método 3 apresentou a maiores taxa de correção; Em relação a medida RMSPDPRESS, os menores valores foram obtidos quando se utilizou o método de correção 2. Já o método de correção 3 apresentou os maiores valores para RMSPDPRESS; O método 2 também se mostrou melhor quando o interesse era verificar o ganho em número de repetições, sendo que este benefício esteve sempre próximo de 3 repetições. Já o método 3 é o que apresenta um menor ganho em número de repetições, em torno de duas repetições. / In agricultural research is common to analyse groups of experiments. In many cases, the researcher intends to generalize results to general conditions of areas and/or evaluate the responses of several genotypes (treatments) in several environments (places and/or years). When a group of experiments is planned for several places it is necessary to consider the of design in each place and the combinations of the genotypes with the places (the interaction of genotype × environment). The observed data can be organized in an array. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype × environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models ("additive main effect and multiplicative interaction models"). As the name says it is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main effects (the effects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative effects for the genotype × environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype × environment interaction. Araújo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. To correct these problems Muirhead (1987) presents three methods to correct the eigenvalues from covariance the matrix and noted that these do not always maintain the order of values. The author suggested the use of isotonic regression to correct the eigenvalues, using an algorithm presented by Lin and Pearlman (1985). The results indicated that: The isotonic regression with the algorithm is necessary and it showed very important in all groups of data; There was a reduction in the number of significant components to be kept in the models and the order that the AMMI model selected is more parsimonious when any of the correction methods is used; The method 2 has the smallest rate of correction to the sum of squares of the genotype × environment interaction and method 3 has the largest correction rate; The measure RMSPDPRESS was smallest when method of correction 2 was used. The method of correction 3 has the largest values for RMSPDPRESS; Method 2 was also better when the interest was to verify the gain in number of replicates, and this benefit was always close to 3 replicates. The method 3 gives the smaller gain in the number of replicates, of around two replicates.

A interação genótipos ambientes (G E) foi definido por Shelbourne (1972) como sendo a variação entre genótipos em resposta a diferentes condições ambientais. Sua magnitude na expressão fenotípica do caráter pode reduzir a correlação entre fenótipo e genótipo, in acionando a variância genética e, por sua vez, parâmetros dependentes desta, como herdabilidade e ganho genético com a seleção. Estudos sobre a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica permitem particularizar os efeitos da interação GE ao nível de genótipo e ambiente, identificando a contribuição relativa de cada um para a interação total. Varias metodologias estatísticas têm sido propostas para a interpretação da interação G E proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI (Additive Main Eects and Multiplicative Interaction Model), que vem ganhando grande aplicabilidade nos últimos anos. O modelo AMMI e um método uni-multivariado, que engloba uma analise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para os efeitos multiplicativos (interação genótipo ambiente), para a qual utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação G E. Araujo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Efron(1979) propôs uma técnica de simulação numérica chamada Bootstrap para avaliar tais incertezas. O método Bootstrap consiste em uma técnica de reamostragem que permite aproximar a distribuição de uma função das observações a partir da distribuição empírica dos dados. Por meio desse método, podem ser estimados o erro-padrão da referida estimativa e os intervalos de confiança, com o intuito de fazer inferência sobre os parâmetros em questão. O objetivo deste trabalho será estudar o efeito da interação G E, avaliar a adaptabilidade e estabilidade de genótipos em diferentes ambientes através do modelo AMMI, com as analises através dos gráficos Biplot, encontrar a distribuição empírica dos autovalores e calcular o intervalo de confiança através o método Bootstrap não-paramétrico. Com o estudo da distribuição empírica dos autovalores poder-se-a validar os testes de hipóteses propostos na literatura para identificar o numero de IPCA (Incremental Principal Component Analysis) para seleção dos modelos AMMI, e propor um teste para seleção dos modelos. / The genotype environment interaction (G E) was dened by Shelbourne (1972) as the variation among genotypes in response to dierent environmental conditions. Its magnitude in phenotypic expression of the character can reduce the correlation between genotype and phenotype, in ating the genetic variance and, in turn, dependent on the parameters, as heritability and genetic gain with selection. Studies on the phenotypic adaptability and stability allow particularize the eects of interaction G E at the level of genotype and environment, identifying the relative contribution of each to the total interaction. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models (Additive Main Eects and Multiplicative Interaction Model), coming gaining great applicability past years. The AMMI model is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main eects (the eects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative eects for the genotype environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype environment interaction. Araujo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. Efron (1979) proposed a numerical resampling technique called Bootstrap for evaluate such uncertainties. The bootstrap method consists of a resampling technique that allows to approximate the distribution of a function of the observations from the empirical distribution of the data. Through this method, can be estimated by the standard error of that estimate and condence intervals, in order to make inferences about the parameters in question. The aim of this work was to study the eect of genotype environment interection (GE), evaluate the adaptability and stability of genotypes in dierent environments through the AMMI model, with the analysis through the Biplot graphs, nd the empirical distribution of eigenvalues and calculate the condence interval using the nonparametric bootstrap, the study of the empirical distribution of eigenvalues serve to validate the hypothesis tests proposed in the literature to identify the number of IPCA (Incremental Principal Component Analysis) for selecting the AMMI model, and propose a test for selection of models.

No estado do Mato Grosso o cultivo do algodão herbáceo ocorre em diferentes condições edafoclimáticas e sob dois sistemas de produção: o sistema empresarial que compreende grandes áreas (entre 100 e 5.000 ha) com uso intensivo de insumos e mecanização, e o sistema familiar caracterizado por pequenas áreas (até 5 ha), menor quantidade de insumos e uso de mão-de-obra familiar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a magnitude da interação entre cultivares e locais, o componente predominante da interação (simples ou complexa) e a estabilidade e adaptabilidade fenotípica para o caráter produção de algodão em caroço, nos dois sistemas de produção, através da metodologia de Eberhart e Russell (1966). Os experimentos foram constituídos por 28 cultivares avaliados no delineamento em blocos ao acaso com quatro repetições, em 19 municípios do Estado do Mato Grosso, em três anos agrícolas: 1998/99, 1999/00 e 2000/01. Verificou-se que a ocorrência predominante da interação foi o complexo. Os cultivares ideais, caracterizados por maior produtividade, estabilidade e adaptabilidade ampla () foram IAC/96-319, CNPA 96/1202, ITA-96, ANTARES, FMT-SATURNO e IPR-94 para o sistema empresarial; e EPAMIG PREC-1, CNPA-7H, IAC 97-86 e IPR-96 para o sistema familiar, em 1998/99, 1999/00 e 2000/01, respectivamente, indicando, também, a ocorrência de interação entre cultivares e sistemas de produção. Conseqüentemente, a avaliação de cultivares do programa de melhoramento do algodoeiro deve adotar critérios específicos para cada sistema de produção, empresarial ou familiar. / In the state of Mato Grosso, cotton is grown under different environmental conditions and two production systems: the high input system in large areas (100 to 5,000 ha), and the low input system in small areas (up to 5 ha), where only the family labor is used. The objective of this research was to evaluate the magnitude of the cultivar by location interaction, the main component of the interaction (simple or complex) and the phenotypic stability and adaptability for the trait cotton seed yield for both systems, based on Eberhart & Russell (1966)’s method. The yield trials were carried out in 19 locations of the Mato Grosso state, across three crop seasons: 1998/99, 1999/00 and 2000/01. Each experiment consisted of 28 cultivars, evaluated in a randomized block design with four replications. Cultivar by location interaction was detected for the three crop seasons, while the complex component explained most of this interaction, since the cultivar performances were not consistent over different locations. The best cultivars, characterized by higher yield, stability and broad adaptability (1=b), were IAC/96-319, CNPA 96/1202, ITA-96, ANTARES, FMT-SATURNO and IPR-94 under the high input system and EPAMIG PREC-1, CNPA-7H, IAC 97-86 and IPR-96 under the low input system, respectively for 1998/99, 1999/00 e 2000/01 crop seasons, indicating the occurrence of cultivar by production system interaction as well. Consequently, the evaluation of cultivars in cotton breeding programs must take into account the two production systems, with specific criteria for each one of them.

Orientador: Ananda Virginia de Aguiar / Abstract: Exotic forest species have been introduced in Brazil in order to promote improvements in socioeconomic development and help to reduce the pressure caused to native forests. With growing demand for these species, research on genetic improvement has increased to find new, more productive germplasm and preferably in less time. Two species were used in the study: slash pine (Pinus elliottii Engelm. var. elliottii) and radiata pine (Pinus radiata D. Don). The first part of the study had the purpose to identify the stability, adaptability, productivity and genetic parameters, in addition to selection gain and genetic divergence in slash pine open pollinated second generation progenies considering phenotypic trait. Two tests were established, one in Ponta Grossa-PR with 24 progenies and one in Ribeirão Branco-SP with 44 progenies, both in Brazil, to identify the most productive genotypes for commercial planting areas in both sites. There was significant variation (p<0.01) among progenies for growth and form traits. The high coefficients of genetic variation for wood volume (14.31% to 16.24% - Ribeirão Branco-SP and 31.78% to 33.77% - Ponta Grossa-PR) and heritability (0.10 to 0.15 – Ribeirão Branco-SP and 0.36 to 0.48 – Ponta Grossa-PR) have shown low environmental influence on phenotypic variation, which is important for the prediction of genetic gain by selecting and confirming genetic potential in both places, especially Ponta Grossa. The effect of genotype x environment interact... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: Espécies exóticas de Pinus foram introduzidas no Brasil para promoverem o crescimento socioeconômico do país e ajudar na redução da pressão causada pelo uso de florestas nativas Com a crescente demanda por essas espécies, pesquisas em melhoramento genético tem aumentado na busca de novos germoplasma mais produtivos em menor tempo. Duas espécies foram utilizadas no presente trabalho: Pinus elliottii Engelm. var. elliottii e Pinus radiata D. Don. A primeira parte do trabalho teve a finalidade de identificar a estabilidade, a adaptabilidade, a produtividade e os parâmetros genéticos, além do ganho de seleção e diversidade genética em progênies de polinização aberta de segunda geração de P. elliottii var. elliottii considerando os caracteres fenotípicos. Foram estabelecidos dois testes, um em Ponta Grossa-PR com 24 progênies e outro em Ribeirão Branco-SP com 44 progênies visando identificar os genótipos mais produtivos para áreas de plantio comercial em ambos locais. Foi observada variação significativa (p<0,01) entre as progênies para os caracteres de crescimento e alguns caracteres de forma. Os altos coeficientes de variação genética para volume de madeira (14,31% a 16,24% - Ribeirão Branco e 31,78% a 33,77% - Ponta Grossa) e herdabilidade (0,10 a 0,15 – Ribeirão Branco e 0,36 a 0,48 – Ponta Grossa) mostraram baixa influência do ambiente na variação fenotípica, o que é importante para a predição do ganho genético mediante a seleção e confirmam potencial genético em ambos os loc... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

A produtividade de grãos em milho é um caráter altamente complexo e muito dependente das condições ambientais. Neste trabalho de pesquisa, buscouse identificar regiões cromossômicas relacionadas à produtividade de grãos em milho por meio de análises de regressão múltipla stepwise, em vários ambientes. Os dados genotípicos advém da genotipagem de linhagens S2 por 163 locos RFLP, enquanto os dados fenotípicos foram obtidos de experimentos com repetições instalados em 11 locais distintos, nos quais foram avaliados os topcrosses das linhagens com quatro testadores diferentes. Foram selecionadas marcas associadas ao caráter nos diferentes ambientes, posteriormente comparadas a fim de verificar a consistência na expressão de genes das regiões detectadas. De maneira geral, observou-se que a maioria delas é ambiente-específica. Após a seleção das marcas, foi aplicado um índice de seleção de linhagens, baseado nos valores bj da regressão múltipla. O índice é composto pelo valor próprio das linhagens em topcrosses e por uma medida da complementaridade genotípica entre linhagens. As melhores linhagens, segundo o índice de seleção, foram agrupadas por testador e verificouse que a coincidência de linhagens entre locais variou de 48,5% a 80,0%. O emprego de marcadores permitiu verificar que a interação genótipo x ambiente foi devida à alta inconsistência na manifestação das regiões cromossômicas responsáveis pela produtividade de grãos em milho ao longo dos locais. Porém, a coincidência entre as linhagens indica que, mesmo na presença de interação, foi possível selecionar linhagens generalistas. / Grain yield in maize is a complex trait, highly dependent on environmental conditions. Identification of consistent chromosomal regions across environments related to this trait is desirable in the context of marker assisted selection. This work was aimed at identifying regions associated with maize grain yield by stepwise multiple regression analysis in several environments. Maize S2 lines were genotyped by 163 RFLP loci and topcrossed to four different testers. These top crosses were evaluated in 11 locations. Grain yield associated markers were identified for each environment and the consistency of expression of associated genes was verified. Most of the chromosome regions were environment specific. After marker identification for each environment, a selection index was applied, which was composed by the performance of a line in topcross and a measure of genetic complementarity. The best lines were grouped by tester across locations and the coincidence of superior lines varied from 48.5% to 80.0%. The use of molecular markers showed that genotype x environment interaction was due to a high expression inconsistency of chromosome regions related to grain yield in maize across environment. Nonetheless, the coincidence between superior lines indicated the possibility to selecting lines with good performance along environments, even in the presence of genotype x environment interaction.

O manejo da cultura de milho (Zea mays L.) tem incorporado os recentes avanços tecnológicos em agricultura, o que tem proporcionado aumentos significativos de rendimento. Procedimentos relativos à redução da severidade de doenças, como a causada por Phaeosphaeria maydis, tornam-se prementes. O fungo é um agente biótico que promove redução de produtividade. Tal fato está relacionado com o estresse da planta, com a severidade da doença e com as condições climáticas, principalmente umidade relativa e temperatura do ar. A ênfase da pesquisa é a de nortear mais detalhadamente as ações de manejo levando em consideração esses fatores, estabelecendo técnicas culturais racionais quando da utilização de genótipos susceptíveis. Por outro lado, mesmo utilizando genótipos tolerantes, um manejo nutricional inadequado da cultura sob condições climáticas favoráveis à doença, pode ser constatada a incidência de P. maydis com maior severidade. Sendo assim, com o objetivo de avaliar cinco diferentes genótipos de milho, sendo quatro tolerantes a P. maydis e um susceptível, foram conduzidos ensaios em quatro épocas de semeadura, as duas primeiras no campus "Luiz de Queiroz" (Local 1) e as duas últimas na Estação Experimental de Anhembi (Local 2), ambos no município de Piracicaba, sob a influência de cinco doses de nitrogênio (0; 60; 120; 180 e 240 kg/ha). De acordo com os resultados obtidos, concluiu-se que: (i) o desempenho do genótipo é dependente da época de Semeadura, e a adubação nitrogenada propicia aumento no rendimento de grãos apenas quando a condição ambiental não é limitante; e (ii) a severidade de P. maydis é dependente da época de semeadura, da dose de nitrogênio e do material genético. O estresse da planta provocado por elevadas temperaturas predispõe a cultura à incidência da doença com maior severidade. / Maize (Zea mays L.) crop management is incorporating the ultimate technological advances in Agriculture, resulting in higher yield. Procedures to reduce diseases severity, as those caused by Phaeosphaeria maydis, are becoming more important. The fungus is a biotic agent that reduces productivity due to plant stress. This is related to disease severity and climatic conditions, mainly air temperature and relative humidity. The research had the emphasis of getting better orientation for management actions, using rational agricultural techniques when susceptible genotypes are used. Under favorable climatic condition for P. maydis, the inadequate crop nutritional management results in higher severity even using tolerant genotypes. Therefore, with the purpose of evaluating five different maize genotypes (four tolerant and one susceptible to P. maydis), the field experiments were carried out in four sowing dates, the first two at "Luiz de Queiroz" campus (Location 1) and the last two at Anhembi Experimental Station (Location 2), both in Piracicaba county, São Paulo State, Brazil, making four environments, all under the influence of five nitrogen doses (0; 60; 120; 180 e 240 kg/ha). According to the results, we concluded: (i) the genotype performance depends on the sowing date, and the nitrogen fertilization increases grain yield only without environmental limitation to plant growth; and (ii) the P. maydis severity depends on the sowing date, nitrogen fertilization dose and genotype susceptibility. The stress caused by high air temperature results in higher severity incidence of P. maydis.