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