Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4399 |
Resumo: | This work was carried out for evaluating stability, adaptability and environmental stratification, through the AMMI and GGE biplot methods by using maize hybrids trials data evaluation and for comparing the efficiency of these methods. Grain yield data originating from final trials of maize hybrids evaluation supplied by the Monsanto company were used and the study was carried out in the states of Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Goiás, Mato Grosso do Sul, Bahia and Distrito Federal . The data was obtained from the evaluation of twenty-three maize hybrids in two agricultural harvests, 2005/2006 and 2006/2007, and eleven sites, which were: Barreiras-BA, Brasília-DF, Chapadão do Sul-MS, Iraí de Minas-MG, José Bonifácio-SP, Passos-MG, Presidente Olegário-MG, Rio Verde-GO, Rolândia-PR, Três Corações-MG, Uberaba-MG. The data were submitted, first, to the individual and joint variance analyses. Following that, to the adaptability, stability and environmental stratification analyses, based on the winning genotypes, through the AMMI and GGE biplot methods. Hybrid 15 was the highest yielding. However, by analyzing the AMMI2 graph, hybrid 10 was the one which presented the best combination between adaptability and stability, and the GGE biplot analysis led to the choice of hybrid 16 as being that one which presented the best combination between adaptability and stability. With the environmental stratification there was the formation of two groups of environments, in the AMMI methods (model AMMI1) and GGE biplot, and three groups in the AMMI2 model. The stratification permitted a reduction of 28% in the number of sites, considering the two methods. The GGE biplot captured a larger portion of the sum of the squares of genotype(G)+ interaction (GxA) when compared to the AMMI1model. Furthermore, the GGE graph was more efficient and of easier interpretation, when compared to the AMMI2 graph. From the obtained results, it is concluded that it is possible to reduce the number of evaluation sites. The grouping obtained by the GGE biplot method was similar to that of the AMMI1 model. The GGE biplot analysis was more efficient than the AMMI analysis. |
id |
UFLA_719cd10a2a1d1a3dd8a06b894ce106da |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/4399 |
network_acronym_str |
UFLA |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFLA |
repository_id_str |
|
spelling |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambientalThe use of AMMI and GGE biplot methods for analysis of adaptability and stability of maize hybrids and environmental stratificationZea maysInteração genótipo-ambienteAnálise de componentes principaisGenotype-environment interactionPrincipal components analysisCNPQ_NÃO_INFORMADOThis work was carried out for evaluating stability, adaptability and environmental stratification, through the AMMI and GGE biplot methods by using maize hybrids trials data evaluation and for comparing the efficiency of these methods. Grain yield data originating from final trials of maize hybrids evaluation supplied by the Monsanto company were used and the study was carried out in the states of Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Goiás, Mato Grosso do Sul, Bahia and Distrito Federal . The data was obtained from the evaluation of twenty-three maize hybrids in two agricultural harvests, 2005/2006 and 2006/2007, and eleven sites, which were: Barreiras-BA, Brasília-DF, Chapadão do Sul-MS, Iraí de Minas-MG, José Bonifácio-SP, Passos-MG, Presidente Olegário-MG, Rio Verde-GO, Rolândia-PR, Três Corações-MG, Uberaba-MG. The data were submitted, first, to the individual and joint variance analyses. Following that, to the adaptability, stability and environmental stratification analyses, based on the winning genotypes, through the AMMI and GGE biplot methods. Hybrid 15 was the highest yielding. However, by analyzing the AMMI2 graph, hybrid 10 was the one which presented the best combination between adaptability and stability, and the GGE biplot analysis led to the choice of hybrid 16 as being that one which presented the best combination between adaptability and stability. With the environmental stratification there was the formation of two groups of environments, in the AMMI methods (model AMMI1) and GGE biplot, and three groups in the AMMI2 model. The stratification permitted a reduction of 28% in the number of sites, considering the two methods. The GGE biplot captured a larger portion of the sum of the squares of genotype(G)+ interaction (GxA) when compared to the AMMI1model. Furthermore, the GGE graph was more efficient and of easier interpretation, when compared to the AMMI2 graph. From the obtained results, it is concluded that it is possible to reduce the number of evaluation sites. The grouping obtained by the GGE biplot method was similar to that of the AMMI1 model. The GGE biplot analysis was more efficient than the AMMI analysis.Este trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar a estabilidade, adaptabilidade e estratificação ambiental, por meio dos métodos AMMI e GGE biplot, utilizando dados de ensaios de avaliação de híbridos de milho, e comparar a eficiência destes métodos. Foram utilizados dados de produtividade de grãos provenientes de ensaios finais de avaliação de híbridos de milho, cedidos pela empresa Monsanto, conduzidos nos estados de Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Goiás, Mato Grosso do Sul, Bahia e Distrito Federal. Os dados foram obtidos a partir da avaliação de vinte e três híbridos de milho em duas safras agrícolas, 2005/2006 e 2006/2007, e onze locais, quais sejam: Barreiras-BA, Brasília-DF, Chapadão do Sul-MS, Iraí de Minas-MG, José Bonifácio-SP, Passos-MG, Presidente Olegário-MG, Rio Verde-GO, Rolândia-PR, Três Corações-MG, Uberaba-MG. Os dados foram submetidos primeiro às análises de variância individual e conjunta, em seguida, às análises de adaptabilidade, estabilidade e estratificação ambiental, com base nos genótipos vencedores, por meio dos métodos AMMI e GGE biplot. O híbrido 15 foi o mais produtivo. Porém, analisando o gráfico AMMI2, o híbrido 10 foi o que apresentou a melhor combinação entre adaptabilidade e estabilidade. A análise do gráfico GGE biplot levou à escolha do híbrido 16 como sendo o que apresentou a melhor combinação entre adaptabilidade e estabilidade. Com a estratificação ambiental houve a formação de dois grupos de ambientes, nos métodos AMMI (modelo AMMI1) e GGE biplot, e três grupos no modelo AMMI2. A estratificação permitiu uma redução de até 28%, no número de locais, considerando os dois métodos. O GGE biplot captou uma porção maior da soma de quadrados de genótipo (G) + interação (GxA), quando comparado ao modelo AMMI1. Além disso, o gráfico do GGE biplot foi mais eficiente e de fácil interpretação, quando comparado ao gráfico AMMI2. Pelos resultados obtidos conclui-se que é possível reduzir o número de locais de avaliação. O agrupamento obtido pelo método GGE biplot foi semelhante ao obtido pelo modelo AMMI1. A análise GGE biplot foi mais eficiente que a análise AMMI.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDBI - Departamento de BiologiaUFLABRASILVon Pinho, Renzo GarciaFerreira, Daniel FurtadoCarvalho, Samuel Pereira deOliveira, Rogério Lunezzo de2014-10-09T20:56:19Z2014-10-09T20:56:19Z2014-10-092009-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, R. L. de. Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental. 2009. 55 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4399info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2015-03-19T19:56:12Zoai:localhost:1/4399Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2015-03-19T19:56:12Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental The use of AMMI and GGE biplot methods for analysis of adaptability and stability of maize hybrids and environmental stratification |
title |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
spellingShingle |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental Oliveira, Rogério Lunezzo de Zea mays Interação genótipo-ambiente Análise de componentes principais Genotype-environment interaction Principal components analysis CNPQ_NÃO_INFORMADO |
title_short |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
title_full |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
title_fullStr |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
title_full_unstemmed |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
title_sort |
Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental |
author |
Oliveira, Rogério Lunezzo de |
author_facet |
Oliveira, Rogério Lunezzo de |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Von Pinho, Renzo Garcia Ferreira, Daniel Furtado Carvalho, Samuel Pereira de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Oliveira, Rogério Lunezzo de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Zea mays Interação genótipo-ambiente Análise de componentes principais Genotype-environment interaction Principal components analysis CNPQ_NÃO_INFORMADO |
topic |
Zea mays Interação genótipo-ambiente Análise de componentes principais Genotype-environment interaction Principal components analysis CNPQ_NÃO_INFORMADO |
description |
This work was carried out for evaluating stability, adaptability and environmental stratification, through the AMMI and GGE biplot methods by using maize hybrids trials data evaluation and for comparing the efficiency of these methods. Grain yield data originating from final trials of maize hybrids evaluation supplied by the Monsanto company were used and the study was carried out in the states of Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Goiás, Mato Grosso do Sul, Bahia and Distrito Federal . The data was obtained from the evaluation of twenty-three maize hybrids in two agricultural harvests, 2005/2006 and 2006/2007, and eleven sites, which were: Barreiras-BA, Brasília-DF, Chapadão do Sul-MS, Iraí de Minas-MG, José Bonifácio-SP, Passos-MG, Presidente Olegário-MG, Rio Verde-GO, Rolândia-PR, Três Corações-MG, Uberaba-MG. The data were submitted, first, to the individual and joint variance analyses. Following that, to the adaptability, stability and environmental stratification analyses, based on the winning genotypes, through the AMMI and GGE biplot methods. Hybrid 15 was the highest yielding. However, by analyzing the AMMI2 graph, hybrid 10 was the one which presented the best combination between adaptability and stability, and the GGE biplot analysis led to the choice of hybrid 16 as being that one which presented the best combination between adaptability and stability. With the environmental stratification there was the formation of two groups of environments, in the AMMI methods (model AMMI1) and GGE biplot, and three groups in the AMMI2 model. The stratification permitted a reduction of 28% in the number of sites, considering the two methods. The GGE biplot captured a larger portion of the sum of the squares of genotype(G)+ interaction (GxA) when compared to the AMMI1model. Furthermore, the GGE graph was more efficient and of easier interpretation, when compared to the AMMI2 graph. From the obtained results, it is concluded that it is possible to reduce the number of evaluation sites. The grouping obtained by the GGE biplot method was similar to that of the AMMI1 model. The GGE biplot analysis was more efficient than the AMMI analysis. |
publishDate |
2009 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2009-02-27 2014-10-09T20:56:19Z 2014-10-09T20:56:19Z 2014-10-09 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
OLIVEIRA, R. L. de. Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental. 2009. 55 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009. http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4399 |
identifier_str_mv |
OLIVEIRA, R. L. de. Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental. 2009. 55 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009. |
url |
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4399 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS DBI - Departamento de Biologia UFLA BRASIL |
publisher.none.fl_str_mv |
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS DBI - Departamento de Biologia UFLA BRASIL |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFLA instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA) instacron:UFLA |
instname_str |
Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
instacron_str |
UFLA |
institution |
UFLA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFLA |
collection |
Repositório Institucional da UFLA |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
repository.mail.fl_str_mv |
nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br |
_version_ |
1815438995594674176 |