Os objetivos do presente trabalho compreendem o estudo dos efeitos da interação entre genótipos e anos sobre as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos, tais como: variâncias genéticas e fenotípicas, coeficientes de herdabilidade, coeficientes de correlação genética e fenotípica e ganhos esperados com seleção. O material experimental foi constituído de uma amostra aleatória de 89 linhagens de soja, na geração F7, de uma população oriunda do cruzamento entre os genitores BR-80-14853 e PI-123439. A população foi avaliada durante quatro anos agrícolas, em Piracicaba, SP, utilizando-se um delineamento experimental em blocos casualizados. O número de repetições variou de 3 a 6 ao longo dos anos de avaliação e as parcelas foram constituídas por linhas de 2 m de comprimento espaçadas de 0,50 m, contendo 35 plantas no estande ideal. Os experimentos incluíram, além das linhagens, as testemunhas IAC-12, IAC-Foscarin-31 e a IAS-5. Foram avaliados os caracteres número de dias para a maturação, altura das plantas na maturação, acamamento e produção de grãos. Detectou-se a presença de grande variabilidade genética entre linhagens para altura das plantas na maturação, produção de grãos e acamamento, indicando boas perspectivas de ganhos com seleção. A interação entre genótipos e anos foi também altamente significativa, provocando mudanças na classificação das linhagens ao longo dos anos. A magnitude da variância da interação entre linhagens e anos foi menor que a da variância genética entre linhagens para altura das plantas e acamamento, ao contrário dos outros dois caracteres, onde as duas variâncias apresentaram magnitude semelhante, indicando que os caracteres dias para maturação e produção de grãos são mais sujeitos às oscilações decorrentes das interações com anos. Devido a isso, observou-se uma inconsistência para as estimativas dos diversos parâmetros (herdabilidade, correlações genéticas e fenotípicas e ganhos esperados com seleção) entre os diversos anos, principalmente para a produção de grãos e dias para maturação, indicando que para caracteres muito sujeitos às interações entre genótipos e ambientes, as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos obtidas a partir de dados experimentais oriundos de apenas um ano de avaliação podem acarretar erros graves na interpretação dos resultados e tomada de decisão relacionados com a seleção de genótipos superiores. / This paper was carried out in order to study the genotype by year interaction effects on the genetic and phenotypic parameters as: genetic and environmental variances, heritability, genetic and phenotypic correlation and expected response to selection. Experimental material comprised 89 random inbred lines in the F7 generation from a soybean population derived from the cross between the BR-80-14853 and PI-123439 parents. Three to six replications were used over the years and plots comprised a row 2-m long spaced 0.50-m apart with 35 plants after thinning. Two commercial checks were included in the experiments: IAC-12, IAC-Foscarin 31 and IAS-5. The following traits were evaluated: days to maturity, plant height, lodging and grain yield. For plant height, lodging and grain yield a large amount of genetic variability among lines was detected. Genotype by year interaction was highly significant in the analysis of variance, leading to changes in the line ranking over the years. For plant height and lodging, the magnitude of the genotype by year variance was lower than the genetic variance among lines, while for days to maturity and grain yield the magnitude of both variances was similar, indicating that these traits are more influenced by the genotype by year interaction. As a consequence, the estimates of the parameters (heritabilities, genetic and phenotypic correlations and expected responses to selection) were different over the years, mainly for grain yield and days to maturity. These indicates that for this traits, estimates of genetic and phenotypic parameters based on only one year of experimental evaluation can lead to a misinterpretation of the results and consequently to mistaken decisions related with the genotype selection.

Os objetivos do presente trabalho compreendem o estudo dos efeitos da interação entre genótipos e anos sobre as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos, tais como: variâncias genéticas e fenotípicas, coeficientes de herdabilidade, coeficientes de correlação genética e fenotípica e ganhos esperados com seleção. O material experimental foi constituído de uma amostra aleatória de 89 linhagens de soja, na geração F7, de uma população oriunda do cruzamento entre os genitores BR-80-14853 e PI-123439. A população foi avaliada durante quatro anos agrícolas, em Piracicaba, SP, utilizando-se um delineamento experimental em blocos casualizados. O número de repetições variou de 3 a 6 ao longo dos anos de avaliação e as parcelas foram constituídas por linhas de 2 m de comprimento espaçadas de 0,50 m, contendo 35 plantas no estande ideal. Os experimentos incluíram, além das linhagens, as testemunhas IAC-12, IAC-Foscarin-31 e a IAS-5. Foram avaliados os caracteres número de dias para a maturação, altura das plantas na maturação, acamamento e produção de grãos. Detectou-se a presença de grande variabilidade genética entre linhagens para altura das plantas na maturação, produção de grãos e acamamento, indicando boas perspectivas de ganhos com seleção. A interação entre genótipos e anos foi também altamente significativa, provocando mudanças na classificação das linhagens ao longo dos anos. A magnitude da variância da interação entre linhagens e anos foi menor que a da variância genética entre linhagens para altura das plantas e acamamento, ao contrário dos outros dois caracteres, onde as duas variâncias apresentaram magnitude semelhante, indicando que os caracteres dias para maturação e produção de grãos são mais sujeitos às oscilações decorrentes das interações com anos. Devido a isso, observou-se uma inconsistência para as estimativas dos diversos parâmetros (herdabilidade, correlações genéticas e fenotípicas e ganhos esperados com seleção) entre os diversos anos, principalmente para a produção de grãos e dias para maturação, indicando que para caracteres muito sujeitos às interações entre genótipos e ambientes, as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos obtidas a partir de dados experimentais oriundos de apenas um ano de avaliação podem acarretar erros graves na interpretação dos resultados e tomada de decisão relacionados com a seleção de genótipos superiores. / This paper was carried out in order to study the genotype by year interaction effects on the genetic and phenotypic parameters as: genetic and environmental variances, heritability, genetic and phenotypic correlation and expected response to selection. Experimental material comprised 89 random inbred lines in the F7 generation from a soybean population derived from the cross between the BR-80-14853 and PI-123439 parents. Three to six replications were used over the years and plots comprised a row 2-m long spaced 0.50-m apart with 35 plants after thinning. Two commercial checks were included in the experiments: IAC-12, IAC-Foscarin 31 and IAS-5. The following traits were evaluated: days to maturity, plant height, lodging and grain yield. For plant height, lodging and grain yield a large amount of genetic variability among lines was detected. Genotype by year interaction was highly significant in the analysis of variance, leading to changes in the line ranking over the years. For plant height and lodging, the magnitude of the genotype by year variance was lower than the genetic variance among lines, while for days to maturity and grain yield the magnitude of both variances was similar, indicating that these traits are more influenced by the genotype by year interaction. As a consequence, the estimates of the parameters (heritabilities, genetic and phenotypic correlations and expected responses to selection) were different over the years, mainly for grain yield and days to maturity. These indicates that for this traits, estimates of genetic and phenotypic parameters based on only one year of experimental evaluation can lead to a misinterpretation of the results and consequently to mistaken decisions related with the genotype selection.

Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLD estes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência. / In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus, methods that estimate the absent values from available data, known as imputation of data (simple and multiple) are applied, taking into consideration standards and mechanisms of absent data. The goal of this study is to evaluate the efficiency of multiple imputations free of distributions (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007), compared with the Monte Carlo via Markov chain method of multiple imputation (IMMCMC), in the absent units present in trials of genotype interaction (25)environment (7). This data is provisional of random tests in blocks with Eucaluptus grandis cultures (LAVORANTI, 2003), of which random percentages of withdrawals (10%, 20%, 30%) were performed, with posterior imputation of the considered methods. The results obtained for each method show that, the relative efficiency in both percentages were maintained above 90%, being less for environmental (4) when imputed with an IMLD. The general measure of exactness, the measures where higher absent data occurred, was larger when absent values with an IMMCMC was imputed, as for the IMLD method, the varied absent values were lower at 20% for random withdrawals. Among results found, it is of sum importance to take into consideration the fact that the IMMCMC method considers it to be an assumption of normality, as for the IMLD method, it does not consider any restriction on the distribution of data, not on mechanisms and absent standards, which is an advantage on imputations.

Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLD estes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência. / In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus, methods that estimate the absent values from available data, known as imputation of data (simple and multiple) are applied, taking into consideration standards and mechanisms of absent data. The goal of this study is to evaluate the efficiency of multiple imputations free of distributions (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007), compared with the Monte Carlo via Markov chain method of multiple imputation (IMMCMC), in the absent units present in trials of genotype interaction (25)environment (7). This data is provisional of random tests in blocks with Eucaluptus grandis cultures (LAVORANTI, 2003), of which random percentages of withdrawals (10%, 20%, 30%) were performed, with posterior imputation of the considered methods. The results obtained for each method show that, the relative efficiency in both percentages were maintained above 90%, being less for environmental (4) when imputed with an IMLD. The general measure of exactness, the measures where higher absent data occurred, was larger when absent values with an IMMCMC was imputed, as for the IMLD method, the varied absent values were lower at 20% for random withdrawals. Among results found, it is of sum importance to take into consideration the fact that the IMMCMC method considers it to be an assumption of normality, as for the IMLD method, it does not consider any restriction on the distribution of data, not on mechanisms and absent standards, which is an advantage on imputations.