Análise GGE biplot na avaliação de características de cachos em Açaizeiros da região Amazônica

Abstract

ResumoO interesse pelos frutos do açaizeiro em outras regiões do país torna necessárias pesquisas de melhoramento genético para a Euterpe oleracea. A pesquisa teve o objetivo de verificar, pelo gge (efeitos principais dos genótipos e da interação genótipo x ambiente) biplot, aqueles promissores para seleção entre trinta progênies de diferentes plantas matrizes de uma população do município de Anajás e cultivadas em Tomé-Açu, Pará, e também identificar o ambiente que melhor permite a discriminação destes. Foi utilizado o delineamento experimental de blocos casualizados, contendo trinta tratamentos (progênies) e três repetições. Foram avaliadas as seguintes características: peso médio dos cachos (pmc), em gramas; peso total de cachos (ptc), em gramas e; número total de cachos (ntc). Concluiu-se que para fins de seleção baseado no ideótipo, os melhores genótipos em Mundo pmc foram G22 e G19; em ptc foram G10 e G14 e, em ntc foi o genótipo G10; os genótipos com valores médios superiores para as características mostram menor estabilidade, excetuando-se apenas G10 para ptc; os gge biplots permitem visualizar a disposição, o inter-relacionamento com efeitos ambientais e escolher genótipos superiores; na análise gráfica pelo método gge biplot os efeitos dos ambientes (anos) permitem a diferenciação dos genótipos, com destaque ao ambiente A3 para pmc e ptc e, A1 para ntc; para a representatividade de todos os ambientes é o A1 nas características pmc e ptc; enquanto que é o A2 para ntc.Palavras-chave: Euterpe oleracea; interação genótipos x ambientes; estabilidade; adaptabilidade; gge biplot. AbstractThe interest by assai palms fruits in other regions of the country makes necessary genetic improvement for the Euterpe oleracea. The research aimed to verify, by gge (Genotype main effects + Genotype-by-environment interaction) biplot, those promising for selection among 30 families from different mother plants of a population of the municipality of Anajás and cultivated in Tomé-Açu, Pará, and also identify the environment that best allows the discrimination of these. The experimental design was in randomized blocks, with 30 treatments (progenies) and three repetitions, were evaluated the characteristics: average weight of the bunches (pmc), in grams; total number of clusters (ntc) and; total weight of the bunches (ptc). It was concluded that for purposes of selection based on the ideotype, the best genotypes in pmc were G22 and G19; in ptc are G10 and G14, and ntc was the genotype G10; the genotypes with average values for the evaluated characteristics showed less stability, except G10 for ptc; The gge biplots allow you to view the layout, the inter-relationship with environmental effects and choose superior genotypes; in the graphical analysis by gge biplot method the environments effects (years) allow differentiation of genotypes, with emphasis to the environment A3 for pmc and ptc, and A1 For ntc; for the representativity of all environments is the A1 on the characteristics pmc and ptc; while that is the A2 for ntc.

Estimation of adaptability and stability of early strains of ‘Carioca’ and black beans (Phaseolus vulgaris) in Pernambuco State, Brazil

“…Nevertheless, the GGE Biplot methodology is distinguished for being a versatile and flexible analysis allowing the selection of genotypes by means of graphical representations in an easy and efficient way (Badu-Apraku et al, 2012, Yan, 2014. The efficiency of this methodology in selecting genotypes with good adaptability and stability has been validated in different crops (Paramesh et al, 2016, Yokomizo et al, 2017, Oliveira et al, 2018. In view of that, this work intended to evaluate the adaptability and stability of early strains of 'Carioca' and black bean in Pernambuco State, Brazil.…”

Adaptability and stability of corn hybrids for silage via genotype and genotype × environment interaction biplot

“…Studies on the adaptability and stability of different crops based on biplots have proven the efficiency of this analysis to recommend genotypes and group favorable and unfavorable environments (G. O. Silva et al., 2011; K. J. Silva et al., 2021; Santos et al., 2016; Paramesh et al., 2016; Yokomizo et al., 2017; Olivoto et al., 2019; Albuquerque et al., 2022).…”

“…Silva et al, 2011;K. J. Silva et al, 2021;Santos et al, 2016;Paramesh et al, 2016;Yokomizo et al, 2017;Olivoto et al, 2019;Albuquerque et al, 2022).…”

Comportamento Sazonal de Açaizeiros Identificados por Análise Multivariada, Dendrograma e GGE Biplot

“…Então, nesta situação o modelo adotado com dois eixos, evidencia-se como suficiente para caracterizar o comportamento das progênies de açaizeiro e das diferenças entre os meses do ano, permitindo uma precisa distribuição e visualizada do material genético. O valor aqui obtido nos dois eixos se mostrou inferior aos observados também em açaizeiros nas características de produção de frutos (YOKOMIZO et al, 2017;FARIAS NETO et al, 2018), indicando desta forma que efeitos ambientais não estimáveis, que nao recebem a denominação de ruídos, não configuram parcela considerável das variações fornecendo perspectiva confiabilidade no modelo adotado. As variações são responsáveis em causar interferência na precisão dos gráficos GGE Biplots e com isso, impede o adequado reconhecimento das progênies superiores.…”