Locus  

Uso de modelos multiplicativos no estudo da interação genótipo x ambiente

Show simple item record

dc.contributor Faria, Vinicius Ribeiro
dc.contributor Silva, Fabyano Fonseca e
dc.contributor.advisor God, Pedro Ivo Vieira Good
dc.creator Oliveira, Ane Gabrielle de
dc.date.accessioned 2016-03-15T16:17:54Z
dc.date.available 2016-03-15T16:17:54Z
dc.date.issued 2015-11-27
dc.identifier.citation OLIVEIRA, Ane Gabrielle de. Uso de modelos multiplicativos no estudo da interação genótipo x ambiente. 2015. 40f. Dissertação (Mestrado em Agronomia - Produção Vegetal) - Universidade Federal de Viçosa, Rio Paranaíba. 2015. pt-BR
dc.identifier.uri http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7358
dc.description.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. pt-BR
dc.description.abstract 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. en
dc.description.sponsorship Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior pt-BR
dc.language.iso por pt-BR
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa pt-BR
dc.rights Acesso Aberto pt-BR
dc.subject AMMI pt-BR
dc.subject FAMM pt-BR
dc.subject Soja pt-BR
dc.title Uso de modelos multiplicativos no estudo da interação genótipo x ambiente pt-BR
dc.title Multiplicative models in the study of genotype x environment interaction en
dc.type Dissertação pt-BR
dc.subject.cnpq Melhoramento Vegetal pt-BR
dc.creator.lattes http://lattes.cnpq.br/6216725106586852 pt-BR
dc.degree.grantor Universidade Federal de Viçosa pt-BR
dc.degree.department Departamento de Agronomia pt-BR
dc.degree.program Mestre em Agronomia pt-BR
dc.degree.local Rio Paranaíba - MG pt-BR
dc.degree.date 2015-11-27
dc.degree.level Mestrado pt-BR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account