Terça, 21 de maio de 2024.
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Tese
Título A Toler Bayesian model for adaptability and stability evaluation of soybean genotypes
Autor Uhdre, Renan Santos
Unidade Pós-Graduação em Genética e Melhoramento
Área de Concentração Genética e Melhoramento
Orientador Carlos Alberto Scapim
Co-Orientador(es) indisponível
Banca Examinadora Marcos Ventura Faria
Rodrigo Iván Contreras Soto
Hugo Zeni Neto
Adilson Ricken Schuelter
Data de Defesa 29/06/2022
Resumo Os estudos da interação genótipo x ambiente e da adaptabilidade e estabilidade dos genótipos são essenciais em qualquer programa de melhoramento de plantas. Diversas metodologias foram desenvolvidas e atualizadas para obter respostas mais precisas sobre o desempenho dos genótipos diante das variações ambientais, e as abordagens bayesianas ganharam destaque por sua flexibilidade e alto desempenho. Neste contexto, pretende-se aplicar de forma inédita um modelo Bayesiano de regressão não- linear baseado no modelo desenvolvido por Toler (1990) para inferir a estabilidade e adaptabilidade de genótipos de soja. Vinte e cinco cultivares de soja foram avaliadas em 21 ambientes da região Centro-Oeste do Brasil. Foi empregado o delineamento de blocos completes com tratamentos ao acaso, com três repetições. A variável avaliada foi a produtividade de grãos. A metodologia proposta foi implementada utilizando o programa R por meio do pacote BRugs. A metodologia foi capaz de diferenciar cultivares de soja quanto à produtividade nos diferentes ambientes, permitindo explorar o comportamento de resposta de cada genótipo às variações ambientais. As cultivares 6266RSF, NS6990, GD19I435, GD19I439, GD19C443, RC0496 e IA18661 apresentaram boa estabilidade e adaptabilidade geral, sendo as mais recomendadas para avaliações futuras. As demais cultivares apresentaram adaptabilidade específica e alta responsividade a ambientes desfavoráveis.
Palavras-chave Glycine max L. Merril, modelos não lineares, interação genótipo x ambiente, regressão não linear.
Title
Abstract The studies of the genotype x environment interaction and adaptability and stability of genotypes are essential in any plant breeding program. Several methodologies were developed and have been updated to obtain more precise responses on the performance of genotypes before environmental variations, and the Bayesian approaches have gained prominence for their flexibility and high performance. In this context, it is intended to apply an unprecedented extent a non-linear regression Bayesian model based on the model developed by Toler to infer the stability and adaptability of soybean genotypes. Twenty-five soybean cultivars were evaluated in 21 environments of the Midwest region of Brazil. A complete block design was employed, with three replications. The evaluated variable was grain yield. The proposed methodology was implemented by using the R program by means of the BRugs package. The methodology was capable of differentiating soybean cultivars with regard to yield in the different environments, allowing to explore the response behavior of each genotype to environmental variations. Cultivars 6266RSF, NS6990, GD19I435, GD19I439, GD19C443, RC0496 and IA18661 presented good stability and general adaptability, being the most recommended for future evaluations. The other cultivars presented specific adaptability and high responsiveness to unfavorable environments.
Key-words Glycine max, nonlinear models, Genotype x environment interaction, nonlinear regression.
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