Environmental stratification in the brazilian cerrado on the yield and fiber quality of cotton genotypes

Cotrim, Mayara Fávero; Farias, F. J. C.; Carvalho, Luiz Paulo de; Teodoro, Larissa Pereira Ribeiro; Bhering, Leonardo Lopes; Teodoro, Paulo Eduardo

doi:10.14393/bj-v35n5a2019-42259

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“…Tbio Sinuelo (G27), CD 1550 (G8) and Tbio Toruk (G30) formed polygon of cultivars that present the most productive genotypes. In a study carried out by Cotrim et al (2019), mega-environments are formed according to the proximity of environments, such as characteristics of latitude, altitude, climatic condition, with this, it becomes important to study environmental stratification that help in definition of considerable environments for evaluation, in addition to reduction of places for evaluation of the genotypes by breeding programs.…”

Section: Results and Discusionmentioning

confidence: 99%

Strategic Positioning of the Nutritional Profile of Wheat Grains Based on Genetic Parameters

Carvalho

Kehl²,

Pradebon

et al. 2022

Trop Subtrop Agroecosyst

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Background. Wheat is a staple food crop and easily accessible to the population, so the biofortification of wheat grains is substantial to mitigate malnutrition. Objective. To evidence and select wheat genotypes based on nutritional multi-characters of grains based on genetic parameters. Methodology. Experiments were carried out in the 2019 agricultural season in five wheat areas of the state of Rio Grande do Sul, in two sowing seasons, in the municipalities of Cachoeira do Sul, Cruz Alta, Santo Augusto, São Gabriel and Vacaria. The experimental design was randomized blocks, organized in a factorial scheme with 10 cultivation environments (5 sites by two sowing dates) and 30 genotypes, with three replications. To carry out the selection of genotypes, the WAASB, AMMI, GGE and BLUP methodologies were applied. Results. In terms of lipids and fibers, three mega environments were formed, highlighting the genotypes BRS 327, CD 1550, Ametista, CD 1303 and BRS 331, respectively. For mineral material, there was the formation of two mega environments and the genotypes that stood out were Quartz and Tbio Toruk, while for carbohydrate there was the formation of a mega environment and the genotype that stood out was CD 1550. The Tbio Mestre and LG Prisma genotypes were the ideal genotypes, with high performance in the Cachoeira do Sul environment – Sowing 2nd fortnight. Tbio Iguaçú expressed high levels of lipids in Santo Augusto – Seeding 1st fortnight, São Gabriel – Seeding 2nd fortnight and Vacaria – Seeding 2nd fortnight. ORS 1405 and Tbio Iguaçú expressed high levels of carbohydrates in the Vacaria - Seeding 2nd fortnight environment. Heritabilities without interaction effects were high, which characterizes high genotypic additive variance. Implications. The current results indicate that there is genetic variability, making it possible to select genotypes with greater expression of nutrients in the grains. Conclusion. The TBio Mestre, CD 1440, LG Prisma and Marfim genotypes expressed greater performance and stability of the evaluated traits.

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Section: Results and Discusionmentioning

confidence: 99%

Strategic Positioning of the Nutritional Profile of Wheat Grains Based on Genetic Parameters

Carvalho

Kehl²,

Pradebon

et al. 2022

Trop Subtrop Agroecosyst

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“…Comparación de los análisis de varianzas combinados del rendimiento algodón -semilla (RENDAS), porcentaje de fibra (POFIB) y rendimiento de fibra (RENDIF), en el Caribe seco (CS) y húmedo (CH) colombiano y la comparación entre zonas productoras. reducir o minimizar el efecto de ambientes y de interacción GxA y b) aumentar el número de ensayos por prueba de evaluación por zona en más de cuatro, para reducir los efectos de ambientes y GxA y se permita, en ambos casos, identificar, seleccionar y recomendar los genotipos superiores en cada sub-zona, con base en su valor genotípico real (Cotrim et al 2019;Kang, 2020). Frente a las posiciones anteriores surge una pregunta adicional: ¿Esto es funcional y viable en los países, como Colombia, ubicados en la zona tropical o subtropical, que se caracterizan, precisamente, por una alta variabilidad edafo-climática impredecible?…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Evaluación de fuentes de variación en pruebas multi-ambientes para rendimiento y sus componentes en algodón

Araújo-Vázquez

Camacho²,

Buelvas-Guzmán

et al. 2021

Rev. U.D.C.A Act. & Div. Cient.

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La valoración de las fuentes de variación de los análisis de varianza combinado en las pruebas de evaluación multi-ambientes es de gran importancia en la selección de genotipos para recomendar nuevos cultivares, por su adaptabilidad y estabilidad. El objetivo de esta investigación fue evaluar la significancia estadística y contribución de las fuentes de variación: ambientes, genotipos e interacción genotipo x ambiente para rendimiento de algodón-semilla, porcentaje de fibra y rendimiento de fibra, en las zonas del Caribe seco y húmedo colombiano. Se utilizaron los datos de dos pruebas multi-ambientes por zona, donde se evaluaron 10 genotipos de fibra media diferentes, bajo el diseño de bloques completos al azar, con cuatro repeticiones. Cada prueba estuvo conformada por cuatro ensayos realizados durante las cosechas 2003/2004, 2007/2008 y 2009/2010. Los resultados señalan que, en promedio, el ambiente fue la fuente de variación más importante en significancia (p <0,05 y p <0,01) y variación (>64 %), de los análisis de varianza combinado para rendimiento de algodón-semilla y fibra, con tendencia similar en su comportamiento entre ellas y en las dos zonas del Caribe colombiano. Para el porcentaje de fibra en el Caribe seco, la fuente de variación más importante fue genotipos (74,4 %) y en el Caribe húmedo fue el ambiente (57,2 %). Se sugiere subdividir las dos zonas del Caribe en subzonas más homogéneas ambientalmente o aumentar en más de cuatro el número de ensayos por prueba, para minimizar el efecto del ambiente y la interacción genotipo x ambiente.

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Environmental stratification in the brazilian cerrado on the yield and fiber quality of cotton genotypes

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Evaluación de fuentes de variación en pruebas multi-ambientes para rendimiento y sus componentes en algodón

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