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Previous issue date: 2008-06-13 / This research had the objective of evaluating the effects of different statistical
approaches for the selection and ranking of genotypes, in the context of maize varieties
trials. For that, data from real trials designed in lattice were used, in the Goiás State, Brazil,
in the growing seasons of 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 and 2005/2006, as well as
data from simulated experiments, aiming to cover situations related to that reality. The
study also intended to quantify the effects of the genotype by environment interactions
(GxE) from the real trials, aiming for the environmental stratification for the maize
cultivation in the State, pointing out the cultivar evaluation and recommendation.
Considering those objectives, the study is divided in three scientific articles. In the first one
(Chapter 3), the effects of approaches of fixed model (FF), mixed model with random
effect of blocks (AF), mixed model with random effect of treatments (FA), random model
(AA), and James-Stein s estimator (JS) were evaluated on the selection and ranking of
genotypes tested on the maize varieties trials, coordinated by the Agência Goiana de
Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). The experiments, in number
of 47, were installed in lattice design, with three replications, during the four cited harvest
years. In the second article (Chapter 4), the same approaches were evaluated, in terms of
accuracy, mean predictive deviation and precision of their estimates/predictions,
considering the simulated trials, also in lattice. Forty-eight cases were considered,
corresponding to the combinations of different experimental sizes (15, 54, 105, and 450
treatments), genotypic determination coefficients h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% and
82%), and two probability distributions for the generation of genotypic effects (normal and
uniform). One thousand trials were simulated for each case, reaching the total of 48,000
experiments. The third and last article (Chapter 5) refers to the study of the GxE
interaction, emphasizing the already mentioned environmental stratification, where the
winner genotypes approach in association with the AMMI analysis (additive main effects
and multiplicative interaction model) was adopted. Among the results and conclusions
achieved through this study, it is possible to point out: i) the adoption of statistical
approaches with shrinkage effect on the genotypic means results in the selection of a lower
number of genotypes, especially in those trials whose mean of the check cultivars (baseline
to the genotypic selection) is higher than the experimental grand mean; this fact reduces
the number of genotypes with low yield potential in the next cycles of the selection
program; ii) the use of models with fixed effects of treatments leads to a higher percentage
of selected genotypes, mainly in the experiments whose check varieties mean overcomes
the experimental grand mean; iii) among the shrinkage statistic approaches evaluated, the
AA model must be preferred for the selection of genotypes, due to its capacity for better
predicting the parametric genotypic effects (higher accuracy and lower mean predictive
deviation), no matter if these effects are normally or uniformly distributed; iv) on the other
hand, the FF model shows the worst relative performance, except for the situations where
the variability among the genetic treatments is high (h2 ®1,0); v) considering low values
for h2 (6%), the FA model shows efficiency similar to the AA model; vi) two established environmental strata showed to be consistent throughout the years, even when the tested
genotypes were altered from one harvest season to the other: Ipameri, Inhumas and
Senador Canêdo (stable to four years), and Porangatu and Orizona (stable along three
years); vii) considering the obtained clustering, it is possible to reduce, at least 16%, the
number of test locations currently used, and/or substitute the redundant locations by test
places which better represent the recommended target region, aiming to increase the
evaluation efficiency of the GxE interaction, in the scope of the genetic plant breeding
program; viii) the ALBandeirante variety presents high yield potential and adaptability to
the maize cultivation conditions in the Goiás State. / This research had the objective of evaluating the effects of different statistical
approaches for the selection and ranking of genotypes, in the context of maize varieties
trials. For that, data from real trials designed in lattice were used, in the Goiás State, Brazil,
in the growing seasons of 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 and 2005/2006, as well as
data from simulated experiments, aiming to cover situations related to that reality. The
study also intended to quantify the effects of the genotype by environment interactions
(GxE) from the real trials, aiming for the environmental stratification for the maize
cultivation in the State, pointing out the cultivar evaluation and recommendation.
Considering those objectives, the study is divided in three scientific articles. In the first one
(Chapter 3), the effects of approaches of fixed model (FF), mixed model with random
effect of blocks (AF), mixed model with random effect of treatments (FA), random model
(AA), and James-Stein s estimator (JS) were evaluated on the selection and ranking of
genotypes tested on the maize varieties trials, coordinated by the Agência Goiana de
Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). The experiments, in number
of 47, were installed in lattice design, with three replications, during the four cited harvest
years. In the second article (Chapter 4), the same approaches were evaluated, in terms of
accuracy, mean predictive deviation and precision of their estimates/predictions,
considering the simulated trials, also in lattice. Forty-eight cases were considered,
corresponding to the combinations of different experimental sizes (15, 54, 105, and 450
treatments), genotypic determination coefficients h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% and
82%), and two probability distributions for the generation of genotypic effects (normal and
uniform). One thousand trials were simulated for each case, reaching the total of 48,000
experiments. The third and last article (Chapter 5) refers to the study of the GxE
interaction, emphasizing the already mentioned environmental stratification, where the
winner genotypes approach in association with the AMMI analysis (additive main effects
and multiplicative interaction model) was adopted. Among the results and conclusions
achieved through this study, it is possible to point out: i) the adoption of statistical
approaches with shrinkage effect on the genotypic means results in the selection of a lower
number of genotypes, especially in those trials whose mean of the check cultivars (baseline
to the genotypic selection) is higher than the experimental grand mean; this fact reduces
the number of genotypes with low yield potential in the next cycles of the selection
program; ii) the use of models with fixed effects of treatments leads to a higher percentage
of selected genotypes, mainly in the experiments whose check varieties mean overcomes
the experimental grand mean; iii) among the shrinkage statistic approaches evaluated, the
AA model must be preferred for the selection of genotypes, due to its capacity for better
predicting the parametric genotypic effects (higher accuracy and lower mean predictive
deviation), no matter if these effects are normally or uniformly distributed; iv) on the other
hand, the FF model shows the worst relative performance, except for the situations where
the variability among the genetic treatments is high (h2 ®1,0); v) considering low values
for h2 (6%), the FA model shows efficiency similar to the AA model; vi) two established environmental strata showed to be consistent throughout the years, even when the tested
genotypes were altered from one harvest season to the other: Ipameri, Inhumas and
Senador Canêdo (stable to four years), and Porangatu and Orizona (stable along three
years); vii) considering the obtained clustering, it is possible to reduce, at least 16%, the
number of test locations currently used, and/or substitute the redundant locations by test
places which better represent the recommended target region, aiming to increase the
evaluation efficiency of the GxE interaction, in the scope of the genetic plant breeding
program; viii) the ALBandeirante variety presents high yield potential and adaptability to
the maize cultivation conditions in the Goiás State. / O presente trabalho teve como objetivo avaliar diferentes abordagens estatísticas em relação à seleção e ordenação de genótipos, no contexto de ensaios varietais de milho. Para isso, utilizaram-se dados reais de ensaios delineados em látice, conduzidos no Estado de Goiás, nas safras 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 e 2005/2006, bem como dados de experimentos simulados, nos quais se buscaram cobrir situações similares a essa realidade. O estudo propôs-se, ainda, a quantificar os efeitos da interação de genótipos com
ambientes (GxE), a partir dos ensaios reais, visando-se à estratificação ambiental para a cultura do milho no Estado, com ênfase na avaliação e recomendação de cultivares. A
partir desses objetivos, o trabalho apresenta-se estruturado na forma de três artigos científicos. No primeiro deles (Capítulo 3), avaliaram-se os efeitos das abordagens de modelo fixo (FF), modelo misto com efeito aleatório de blocos (AF), modelo misto com efeito aleatório de tratamentos (FA), modelo aleatório (AA) e do estimador de James-Stein (JS), na seleção e ordenação de genótipos testados na rede dos ensaios de variedades de milho, coordenada pela Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). Os experimentos, em número de 47, foram instalados em látice, com três repetições, tendo sido conduzidos durante os quatro anos agrícolas citados. No segundo artigo (Capítulo 4), as mesmas abordagens foram avaliadas em termos de
acurácia, desvio preditivo médio e precisão de suas estimativas/predições, considerando-se os experimentos simulados, também em látice. Foram considerados 48 casos,
correspondentes às combinações de diferentes tamanhos experimentais (15, 54, 105 e 450 tratamentos), coeficientes de determinação genotípica h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% e 82%) e duas distribuições de probabilidade para a geração dos efeitos genotípicos (normal e uniforme). Foram gerados 1.000 ensaios para cada caso, totalizando 48.000 experimentos. O terceiro e último artigo (Capítulo 5) refere-se ao estudo da interação GxE, com ênfase na referida estratificação ambiental, para o qual se adotou a abordagem de genótipos vencedores, associada à análise AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa). Entre os resultados e conclusões obtidos, destacam-se: i) a
adoção de abordagens estatísticas que promovem shrinkage das médias genotípicas resultam na seleção de menor número de genótipos, especialmente quando à média das cultivares testemunhas (referência para a seleção genotípica), que é superior à média experimental, reduzindo o número de genótipos pouco produtivos nos ciclos seguintes do programa de seleção; ii) o uso de modelos com efeitos fixos de tratamentos leva a um maior percentual de seleção de genótipos, sobretudo nos experimentos cuja média das
testemunhas supera a média experimental; iii) entre as abordagens estatísticas shrinkage avaliadas, o modelo AA deve ser preferido para a seleção de genótipos, em razão de sua melhor capacidade de predição dos efeitos genotípicos paramétricos (maior acurácia e menor desvio preditivo médio), independentemente de esses efeitos terem distribuição
normal ou uniforme; iv) contrariamente, o modelo FF demonstra o pior desempenho relativo, excetuando-se as situações em que a variabilidade entre os tratamentos genéticos é elevada (h2 ®1,0); v) sob baixos valores de h2 (6%), o modelo FA apresenta eficiência similar ao modelo AA; vi) dois estratos ambientais estabelecidos mostraram-se
consistentes, ao longo dos anos, mesmo alterando-se os genótipos testados de uma safra agrícola para a outra: Ipameri, Inhumas e Senador Canêdo, (estável em quatro anos), e Porangatu e Orizona (estável em três anos); vii) com os agrupamentos obtidos é possível reduzir, pelo menos 16%, o número de locais de teste atualmente utilizados e, ou, efetuar a substituição de locais redundantes por outros pontos de teste que melhor representem a região alvo da recomendação, de modo a aumentar a eficiência da avaliação da interação GxE, no âmbito do programa de melhoramento; viii) a variedade ALBandeirante apresenta alto potencial produtivo e grande adaptabilidade às condições de cultivo do milho no Estado de Goiás. / O presente trabalho teve como objetivo avaliar diferentes abordagens estatísticas em relação à seleção e ordenação de genótipos, no contexto de ensaios varietais de milho. Para isso, utilizaram-se dados reais de ensaios delineados em látice, conduzidos no Estado de Goiás, nas safras 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 e 2005/2006, bem como dados de experimentos simulados, nos quais se buscaram cobrir situações similares a essa realidade. O estudo propôs-se, ainda, a quantificar os efeitos da interação de genótipos com
ambientes (GxE), a partir dos ensaios reais, visando-se à estratificação ambiental para a cultura do milho no Estado, com ênfase na avaliação e recomendação de cultivares. A
partir desses objetivos, o trabalho apresenta-se estruturado na forma de três artigos científicos. No primeiro deles (Capítulo 3), avaliaram-se os efeitos das abordagens de modelo fixo (FF), modelo misto com efeito aleatório de blocos (AF), modelo misto com efeito aleatório de tratamentos (FA), modelo aleatório (AA) e do estimador de James-Stein (JS), na seleção e ordenação de genótipos testados na rede dos ensaios de variedades de milho, coordenada pela Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). Os experimentos, em número de 47, foram instalados em látice, com três repetições, tendo sido conduzidos durante os quatro anos agrícolas citados. No segundo artigo (Capítulo 4), as mesmas abordagens foram avaliadas em termos de
acurácia, desvio preditivo médio e precisão de suas estimativas/predições, considerando-se os experimentos simulados, também em látice. Foram considerados 48 casos,
correspondentes às combinações de diferentes tamanhos experimentais (15, 54, 105 e 450 tratamentos), coeficientes de determinação genotípica h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% e 82%) e duas distribuições de probabilidade para a geração dos efeitos genotípicos (normal e uniforme). Foram gerados 1.000 ensaios para cada caso, totalizando 48.000 experimentos. O terceiro e último artigo (Capítulo 5) refere-se ao estudo da interação GxE, com ênfase na referida estratificação ambiental, para o qual se adotou a abordagem de genótipos vencedores, associada à análise AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa). Entre os resultados e conclusões obtidos, destacam-se: i) a
adoção de abordagens estatísticas que promovem shrinkage das médias genotípicas resultam na seleção de menor número de genótipos, especialmente quando à média das cultivares testemunhas (referência para a seleção genotípica), que é superior à média experimental, reduzindo o número de genótipos pouco produtivos nos ciclos seguintes do programa de seleção; ii) o uso de modelos com efeitos fixos de tratamentos leva a um maior percentual de seleção de genótipos, sobretudo nos experimentos cuja média das
testemunhas supera a média experimental; iii) entre as abordagens estatísticas shrinkage avaliadas, o modelo AA deve ser preferido para a seleção de genótipos, em razão de sua melhor capacidade de predição dos efeitos genotípicos paramétricos (maior acurácia e menor desvio preditivo médio), independentemente de esses efeitos terem distribuição
normal ou uniforme; iv) contrariamente, o modelo FF demonstra o pior desempenho relativo, excetuando-se as situações em que a variabilidade entre os tratamentos genéticos é elevada (h2 ®1,0); v) sob baixos valores de h2 (6%), o modelo FA apresenta eficiência similar ao modelo AA; vi) dois estratos ambientais estabelecidos mostraram-se
consistentes, ao longo dos anos, mesmo alterando-se os genótipos testados de uma safra agrícola para a outra: Ipameri, Inhumas e Senador Canêdo, (estável em quatro anos), e Porangatu e Orizona (estável em três anos); vii) com os agrupamentos obtidos é possível reduzir, pelo menos 16%, o número de locais de teste atualmente utilizados e, ou, efetuar a substituição de locais redundantes por outros pontos de teste que melhor representem a região alvo da recomendação, de modo a aumentar a eficiência da avaliação da interação GxE, no âmbito do programa de melhoramento; viii) a variedade ALBandeirante apresenta alto potencial produtivo e grande adaptabilidade às condições de cultivo do milho no Estado de Goiás.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/454 |
| Date | 13 June 2008 |
| Creators | FELIPE, Cristiane Rachel de Paiva |
| Contributors | DUARTE, João Batista |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Doutorado em Agronomia, UFG, BR, Ciências Agrárias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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