Estratificação de ambientes visando otimização da rede de ensaios de híbridos de milho para primeira e segunda safras

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dc.contributor.advisor-co1Morais Júnior, Odilon Peixoto de
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5190558264625516eng
dc.contributor.advisor1Melo, Patrícia Guimarães Santos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1508679345970114eng
dc.contributor.referee1Duarte, João Batista
dc.contributor.referee2Silva Filho, João Luís da
dc.contributor.referee3Coelho, Alexandre Siqueira Guedes
dc.contributor.referee4Santos, Rodrigo Sampaio dos
dc.contributor.referee5Melo, Patrícia Guimarães Santos
dc.creatorLepre, André Luiz
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4632291802774249eng
dc.date.accessioned2019-09-19T13:47:44Z
dc.date.issued2019-07-11
dc.description.abstractThe environmental stratification process consists of subdividing heterogeneous regions into more uniform sub-regions with similar ecological characteristics, so that the genotype by environment interactions (GE) it is predominantly of single nature. Environmental stratification procedures can be used to verify whether information generated at the testing locations used for breeding is complementary or redundant. This study was carried out with the objective of stratifying environments used to select corn hybrids in the final stage of breeding in the Central region of Brazil, to optimize the multi environment yield trials, in the first and second growing seasons. Yield data were obtained of 99 and 125 corn hybrids, tested across four years, in 55 and 49 locations, in the first (normal season) and in the second (“safrinha”) seasons, respectively. All yield trials were conducted in a randomized complete block design with two replicates. The yield data were submitted to individual and joint analyzes of the experiments, within each year. The components of variance were estimated and were tested through the Likelihood Test Ratio. The effect of GE interaction it was significant in all evaluated years, except for “safrinha” 2013. For the stratification process, two univariate approaches were used; intraclass correlation and prediction model based on reaction norm; and two multivariate approaches, GGE biplot and Factor Analysis. The most efficient method for eliminating redundant locations it was one chosen for the final stratification. Genetic correlation between pairs of location it was estimated by the univariate approaches. These correlations were used in cluster analysis, applying a SAHN algorithm (Sequential, Agglomerative, Hierarquic, Nonoverlapping clustering), associated with complete linkage method, which established the environmental stratification for the both planting seasons. In the multivariate approaches the environmental stratification were established according to the “who-won-where” approach and the factor loading established within each factor, for GGE Biplot and Factor Analysis, respectively. The verification of the established environmental stratification allowed to identify pairs of locations that were grouped in the same environmental strata, indifferent years of tests, which means redundancy. To optimize the target population of environments, the GGE Biplot method it was chosen which eliminated 12,5% of yield test locations in the both seasons.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2019-09-19T13:43:07Z No. of bitstreams: 2 Tese - André Luiz Lepre - 2019.pdf: 2325636 bytes, checksum: 8c8090921e5379f18bd2446288806798 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoO processo de estratificação ambiental consiste na subdivisão de regiões heterogêneas em sub-regiões mais uniformes, com características ecológicas semelhantes, de modo que a interação genótipos com ambientes (GA) seja predominantemente simples. Procedimentos de estratificação ambiental podem ser utilizados para verificar se informações geradas nos locais detestes utilizados para o melhoramento genético são complementares ou redundantes. Este estudo foi realizado com o objetivo de estratificar ambientes utilizados para selecionar híbridos de milho em fase final de melhoramento, na região Central do Brasil, visando otimizar a rede de ensaios, na primeira e segunda safras. Dados de produtividade de grãos foram obtidos de 99 e 125 híbridos de milho, testados ao longo de quatro anos, em 55 e 49 locais, na primeira safra (safra de verão) e na segunda safra (“safrinha”), respectivamente. Todos os ensaios foram conduzidos no delineamento de blocos completos casualizados, com duas repetições. Os dados de produtividade foram submetidos a análises individuais e conjuntas dos experimentos. Foram estimados componentes de variância, os quais foram testados por meio do teste da razão de verossimilhança (Likelihood Test Ratio). Verificou-se o efeito significativo da interação GA em todos os anos, exceto para a safrinha de 2013. Para o processo de estratificação, foram utilizadas duas abordagens univariadas, sendo correlação intraclasse e modelo de predição baseado em norma de reação; e duas abordagens multivariadas, GGE biplot e Análise de Fatores (AF). O método mais eficiente na eliminação de locais redundantes foi o escolhido para a estratificação final. Com as abordagens univariadas obteve-se correlações genéticas entre pares de locais. Essas foram utilizadas em análise de agrupamento, aplicando um algoritmo SAHN (“Sequencial, Agglomerative, Hierarquic, Nonoverlapping clustering”), associado ao método de ligação completa, que estabeleceu os estratos ambientais, nas duas épocas de plantio. Nas abordagens multivariadas os estratos ambientais foram estabelecidos conforme a abordagem “quem-venceu-onde” e as cargas fatoriais estabelecidas dentro de cada fator, para os métodos GGE Biplot e AF, respectivamente. A verificação dos estratos ambientais estabelecidos permitiu identificar pares de locais que foram agrupados nos mesmos estratos ambientais, em diferentes anos de testes, o que significa redundância. Para otimizar a rede de ensaios, escolheu-se o método GGE Biplot, que permitiu eliminar 12,5% dos locais utilizados para avaliação de genótipos de milho, tanto na safra verão quanto na safrinha.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationLEPRE, André Luiz. Estratificação de ambientes visando otimização da rede de ensaios de híbridos de milho para primeira e segunda safras. 2019. 114 f. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/10027
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentEscola de Agronomia - EA (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas (EA)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectZea mayspor
dc.subjectEstratificação de ambientespor
dc.subjectMelhoramento de plantaspor
dc.subjectMilho safrinhapor
dc.subjectNorma de reaçãopor
dc.subjectEnvironment stratificationeng
dc.subjectPlant breedingeng
dc.subjectSafrinha seasoneng
dc.subjectReaction normeng
dc.subjectZea mayseng
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIAeng
dc.titleEstratificação de ambientes visando otimização da rede de ensaios de híbridos de milho para primeira e segunda safraseng
dc.title.alternativeEnvironmental stratification to optimize corn multi-environment yield trials in the first and second seasonspor
dc.typeTeseeng

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