VERIFICAÇÃO DA ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE EM MILHOS PELO MÉTODO AMMI

Autores

  • Gabriela Ferreira Rosa gabrielarosa5@hotmail.com
  • Damallys de Assis Oliveira damallys@gmail.com
  • Fabiane de Lima Silva fabianezte@yahoo.com.br
  • Neuber José Segri professor.neuber@gmail.com
  • Kuang Hongyu prof.kuang@gmail.com

Resumo

Este trabalho tem o objetivo de avaliar os efeitos da interação genótipo por ambiente (G × E) sobre caracteres de desenvolvimento plantação de milho e altura da planta, com base na análise AMMI (Additive Maineffects and Multiplicative Interaction), possibilitando a diferenciação do comportamento entre os diferentes genótipos de avaliações e com a finalidade de identificar genótipos com ótimos desempenhos em diferentes ambientes. Foram analisados dados do CIMMYT (International Maize and Wheat Improvement Center), que referem a dados de milhos, compostos por 20 genótipos avaliados em 8 ambientes. A interação G × E é uma questão extremamente importante no melhoramento genético de plantas e produção. A seleção e recomendação de genótipos superiores são dificultadas devido à constante ocorrência de interação, que representa um grande desafio para os pesquisadores. Com isso, existem vários modelos na literatura para análise de dados multi-ambientais, o modelo AMMI é um dos mais utilizados que combina a análise de variância e a análise de componentes principais, para ajustar, respectivamente, os efeitos principais de genótipo e ambiente e os efeitos da interação. Utilizado do modelo AMMI para as variáveis de produção e altura, os genótipos G4 e o G19 foram os mais recomendados respectivamente nesse conjunto de dados.

Biografia do Autor

Gabriela Ferreira Rosa

Graduandos em Estatística da Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Cuiabá

Damallys de Assis Oliveira

Graduandos em Estatística da Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Cuiabá

Fabiane de Lima Silva

Profa. Dra. Adjunto do Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicas - Universidade Federal do Recôncavo da Bahia

Neuber José Segri

Prof. Dr. Adjunto do Departamento de Estatística. Universidade Federal de Mato Grosso, Av. Fernando Corrêa da Costa, nº 2367, Bairro Boa Esperança. CEP: 78060-900, Cuiabá, MT, Brasi

Kuang Hongyu

Prof. Dr. Adjunto do Departamento de Estatística. Universidade Federal de Mato Grosso, Av. Fernando Corrêa da Costa, nº 2367, Bairro Boa Esperança. CEP: 78060-900, Cuiabá, MT, Brasi

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Publicado

2017-12-28