Uso dos métodos AMMI e GGE biplot para análises de adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho e estratificação ambiental

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Rogério Lunezzo de
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