Uso de modelos multiplicativos no estudo da interação genótipo x ambiente

Abstract

A escolha do método estatístico para o estudo da adaptabilidade e estabilidade é uma tarefa que exige atenção do melhorista. Dentre os métodos mais utilizados, destaca- se o modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI). Entretanto, a análise AMMI possui limitações quando se trata de um conjunto de dados desbalanceado e com heterogeneidade de variâncias. O modelo fator analítico multiplicativo misto (FAMM) é uma alternativa para analisar dados com estas características. O objetivo deste estudo foi aplicar os métodos AMMI e FAMM em um conjunto de dados desbalanceado para avaliar a adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja. As produtividades de 48 genótipos de soja em sete ambientes foram avaliadas, com diferentes números de repetições, replicados no delineamento em blocos casualizados. A classificação dos genótipos quanto aos padrões de adaptabilidade e estabilidade utilizando os modelos AMMI e FAMM em geral não se manteve, indicando que as duas técnicas podem levar a conclusões diferentes no que se refere à recomendação de genótipos. Esta diferença na classificação pode estar associada às condições de desbalanceamento e heterogeneidade de variâncias. O modelo FAMM apresenta a vantagem de predizer valores genotípicos e considerar o uso da informação de parentesco, o que pode tornar mais confiável o estudo dos padrões de adaptabilidade e estabilidade.

The choice of statistical method to study the adaptability and stability is a task that requires attention from the breeder. Among the most used methods, stands out Additive Main Effects And Multiplicative Interaction (AMMI) model. However, AMMI analysis has limitations when it comes to a set of unbalanced data and with heterogeneity of variances. The factor analytic multiplicative mixed (FAMM) model is an alternative to analyze data with these characteristics. The objective of this study was to apply the AMMI and FAMM methods in an unbalanced set of data to evaluate the adaptability and stability of soybean lines. Yields of 48 soybean genotypes in seven environments were evaluated, with different numbers of repeats, replicated in randomized block design. The classification of genotypes regarding the standards of adaptability and stability using the AMMI and FAMM models generally not maintained, indicating that the two techniques can lead to different conclusions as regards the recommendation of genotypes. This difference in classification may be associated with conditions of unbalanced and heterogeneity of variances. The FAMM model has the advantage of predicting genotypic values and consider the use of pedigree information, which may make more reliable the study of adaptability and stability standards.