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capa do ebook INTERAÇÃO GENÓTIPO*AMBIENTE EM FEIJÃO CONSIDERANDO DISTINTAS METODOLOGIAS

INTERAÇÃO GENÓTIPO*AMBIENTE EM FEIJÃO CONSIDERANDO DISTINTAS METODOLOGIAS

O cultivo de feijão (Phaseolus vulgaris L) está presente nas mais variadas condições de ambiente do país e do estado de Santa Catarina. Visando o desenvolvimento de novas cultivares, o melhorista deve realizar avaliações genotípicas em  condições de ambiente heterogêneas, almejando discriminar os genótipos na presença de efeitos de fatores abióticos. Os experimentos foram conduzidos durante a safra (2012/13) e safrinhas de 2013 e 2014, em quatro locais no Estado de Santa Catarina (Chapecó, Águas de Chapecó, Ituporanga e Urussanga). Foram conduzidos 16 genótipos de feijão sob delineamento de blocos ao acaso, com quatros repetições. Após detectada significância da interação genótipo ambiente, foi utilizado o método da regressão linear, apresentado por Eberhart e Russel (1966), com o propósito de classificar genótipos nos parâmetros de adaptabilidade e estabilidade. A aplicação dos modelos mistos (REML/BLUP), permitiu o desmembramento das causas de variação que compõem o valor fenotípico dos genótipos. O método da regressão indicou que 75 % dos genótipos são classificados com adaptabilidade ampla. Os 25 % restantes apresentaram adaptabilidade específica a ambientes favoráveis e desfavoráveis. Já o procedimento REML/BLUP sugeriu que os genótipos apresentam em média, desempenho diferenciado em 50% dos ambientes, contrariando o exposto pelo método da regressão. Além disso, a metodologia indicou um comportamento não linear e particular para cada genótipo, elucidando flutuações de desempenho dos genótipos ao longo dos ambientes. Sendo assim, inferências sobre interação genótipo*ambiente apresentam melhor estimativas quando amparadas por metodologias mais acuradas, que disponibilizem mais informações ao pesquisador, como a metodologia dos modelos mistos.

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INTERAÇÃO GENÓTIPO*AMBIENTE EM FEIJÃO CONSIDERANDO DISTINTAS METODOLOGIAS

  • DOI: 10.22533/at.ed.12021030216

  • Palavras-chave: Adaptabilidade, Estabilidade, regressão linear, REML/BLUP

  • Keywords: AAdaptability, Stability, linear regression, REML/BLUP

  • Abstract:

    The growing of common beans (Phaseolus vulgaris L) is present in the most varied environmental conditions in country and in Santa Catarina state. In order to development of new cultivars, the breeder must carry out genotypic evaluations in heterogeneous environment conditions, for discriminate genotypes in the presence of abiotic factors effects. The objective of this work was to measure the magnitude of genotype*environment interaction using two methodologies, and to evaluate its effects on performance of common bean genotypes. The experiments were carried out during harvest (2012/13) and off-season of 2013 and 2014, in four locations in Santa Catarina State (Chapecó, Águas de Chapecó, Ituporanga, Urussanga). Sixteen common bean genotypes were conducted under randomized block design, with four replications. After the significance of the environment genotype interaction was detected, the linear regression method, presented by Eberhart and Russel (1966), was used in order to classify genotypes in terms of adaptability and stability. The application of mixed models (REML/BLUP), allowed the breakdown of the sources of variation that make up the phenotypic value of the genotypes. The regression method indicated that 75% of the genotypes are classified with wide adaptability. The remaining 25% showed specific adaptability to favorable and unfavorable environments. The REML / BLUP procedure, on the other hand, suggested that genotypes present, on average, differentiated performance in 50% of environments, contrary to what was exposed by the regression method. In addition, the methodology indicated a non-linear and particular behavior for each genotype, elucidating fluctuations in the performance of genotypes across environments. Thus, inferences about genotype*environment interaction present better estimates when supported by more accurate methodologies, which provide more information to the researcher, such as the mixed model methodology.

  • Número de páginas: 14

  • Rita Carolina de Melo
  • Nicole Trevisani
  • Paulo Henrique Cerutti
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