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http://bdm.ufmt.br/handle/1/4288
Tipo documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de trigo pelos métodos AMMI e GGE biplot |
Autor(es): | Rezende, Arthur Cardoso |
Orientador(a): | Hongyu, Kuang |
Membro da Banca: | Hongyu, Kuang |
Membro da Banca: | Almeida, Elianara Martins de |
Membro da Banca: | Oliveira Junior, Gilmar Jorge de |
Resumo : | Os modelos utilizados para avaliar o efeito de interação entre genótipo e ambiente foram o AMMI e o GGE biplot. A análise AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) é útil para avaliação da interação entre os genótipos e os ambientes e para recomendação de genótipos com desempenho superior. Já o método GGE biplot é útil para a identificação de mega-ambientese para a indicação de genótipos com adaptabilidade específica e a diferença entre esses dois métodos está na etapa inicial, na qual o modelo AMMI separa os efeito aditivo (G) dos efeitos multiplicativos (GE) enquanto o método GGE biplot não os separa. Os dados são provenientes do CIMMYT (International Maize and Wheat Improvement Center) e são relativos a uma linhagem recombinante endogâmica, sendo o cruzamento de duas variedades de trigo: SYN-D e Weebill 1. Os ambientes são caracterizados como seca (estresse hídrico), calor (estresse térmico) e as duas condições conjuntamente, seca + calor (estresse hídrico e térmico), em dois períodos diferentes. Com esses dados, a partir dos métodos AMMI e GGE biplot, foi possível explorar a interação entre genótipo e ambiente, avaliar a adaptabilidade e estabilidade dos genótipos, identificar relações entre os genótipos e os ambientes e indicar genótipos superiores. O modelo GGE biplot também possibilitou o delineamento de mega-ambientes. Os dois modelos apresentaram resultados semelhantes na avaliação dos genótipos. |
Resumo em lingua estrangeira: | The models used to evaluate the interaction effect between genotype and environment were the AMMI and the GGE biplot. AMMI analysis (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) is useful for evaluating the interaction between genotypes and environments and for recommending genotypes with superior performance. The GGE biplot method is useful for the identification of mega-environments for the indication of genotypes with specific adaptability and the difference between these two methods is in the initial stage, in which the AMMI model separates the additive effects (G) from the multiplicative effects (GE) while the GGE biplot method does not separate them. The data are from the CIMMYT (International Maize and Wheat Improvement Center) and are related to an inbred recombinant line, being the crossing of two wheat varieties: SYN-D and Weebill 1. The environments are characterized as drought (water stress), heat (heat stress) and the two conditions together, drought + heat (water and heat stress), in two different periods. With these data, using the AMMI and GGE biplot methods, it was possible to explore the interaction between genotype and environment, assess the adaptability and stability of genotypes, identify relationships between genotypes and environments, and indicate superior genotypes. The GGE biplot model also made it possible to delineate mega-environments. The two models showed similar results in the evaluation of genotypes. |
Palavra-chave: | Interação GxE Melhoramento genético Produtividade Multi-ambientes Trigo |
Palavra-chave em lingua estrangeira: | GxE interaction Genetic improvement Yield Multi-environments Wheat |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal de Mato Grosso |
Sigla da instituição: | UFMT CUC - Cuiabá |
Departamento: | Instituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) |
Programa: | Estatística - CUC |
Referência: | REZENDE, Arthur Cardoso. Avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de trigo pelos métodos AMMI e GGE biplot. 2021. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística ) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Cuiabá, 2021. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://bdm.ufmt.br/handle/1/4288 |
Data defesa documento: | 4-Oct-2021 |
Aparece na(s) coleção(ções): | Estatística |
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