SlideShare uma empresa Scribd logo
Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade                                   23




                   Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade
                           e estabilidade fenotípica em soja
                                Waldir Camargos Júnior e Silva(1) e João Batista Duarte(1)

(1) Universidade
             Federal de Goiás, Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos, Caixa Postal 131, CEP 74001-970 Goiânia, GO. E-mail:
waldircamargo@bol.com.br, jbduarte@agro.ufg.br

        Resumo – O objetivo deste trabalho foi avaliar os métodos estatísticos de análise da interação de genótipos com
        ambientes (GxA), enfatizando a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica. Utilizaram-se dados de produtividade
        de grãos de soja de sete experimentos em Goiás, testando 28 genótipos, dos quais quatro cultivares comerciais.
        Avaliaram-se os métodos Tradicional, Plaisted & Peterson, Wricke, Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell,
        Verma, Chahal & Murty, Toler, AMMI (additive main effect and multiplicative interaction), Hühn, Annicchiarico
        e Lin & Binns. Avaliou-se a associação entre os métodos pela correlação de Spearman. Observou-se forte
        associação entre os de Plaisted & Peterson e Wricke, cujo uso concomitante foi contra-indicado. A mesma
        conclusão é atribuída aos métodos Annicchiarico e Lin & Binns, também fortemente associados, o que implica
        em classificações fenotípicas muito semelhantes. O uso de um deles, entretanto, é recomendado. Métodos
        baseados, exclusivamente, em coeficientes de regressão, devem ser utilizados em associação com outro, funda-
        mentado na variância da interação GxA, ou em medidas estatísticas como a variância dos desvios da regressão.
        O uso combinado do método de Eberhart & Russell e AMMI é outra indicação, em razão de suas correlações
        significativas com a maioria dos outros métodos e uma associação relativamente fraca entre eles.
        Termos para indexação: Glycine max, interação GxA, adaptação produtiva, estabilidade de rendimento.


       Statistical methods to study phenotypic adaptability and stability in soybean

        Abstract – The objective of this work was to evaluate statistical methods of genotype by environment interaction
        (GE) analysis, emphasizing phenotypic adaptability and stability. Observed data of soybean grain yield were
        used, which were obtained from variety trials carried out in seven environments in Goiás State. Twenty eight
        genotypes were evaluated in each trial, and four of them were commercial varieties. The methods evaluated were
        Traditional, Plaisted & Peterson, Wricke, Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell, Verma, Chahal & Murty, Toler,
        AMMI (additive main effect and multiplicative interaction), Hühn, Annicchiarico and Lin & Binns. In order to
        study the association among the methods, the correlation of Spearman was used. Plaisted & Peterson and
        Wricke methods were always strongly associated, contraindicating their concomitant use. The Annicchiarico
        and Lin & Binns methods also showed high correlation between themselves producing, therefore, very similar
        genotypic classifications. Thus, the simultaneous use of these procedures is not also recommended. The use of
        one of them, however, is counseled. In the case of methods based exclusively on regression coefficients, it
        should be considered their association to other method, based in the variance of the GE interaction, or the
        introduction of statistical measures as the variance of the regression deviations. The joint use of Eberhart &
        Russell method and AMMI analysis is another recommendation, because their significant correlations with
        most of the other methods, and of a low correlation between them.
        Index terms: Glycine max, GE interaction, yield adaptation, yield stability.


                        Introdução                                  como a resposta diferencial dos genótipos à variação do
                                                                    ambiente, dificulta a seleção de genótipos amplamente
   Programas de melhoramento de plantas visam à ob-                 adaptados. Além disso, essa interação pode inflacionar
tenção de genótipos com alta produtividade, estabilidade            as estimativas de variância genética, resultando em
de produção e ampla adaptabilidade aos mais variados                superestimativas dos ganhos genéticos, esperados com
ambientes da região para a qual são recomendados.                   a seleção, e num menor êxito, dos programas de melho-
A interação de genótipos com ambientes (GxA), definida              ramento (Duarte & Vencovsky, 1999).


                                                                             Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
24                                                        W.C.J. e Silva e J.B. Duarte



   Para diminuir o efeito da interação GxA, a condução                    na safra 2002/2003, no Estado de Goiás. Os experimentos
dos experimentos no maior número possível de locais e                     são coordenados pelo Convênio Cerrados, constituído
anos é necessária, para se avaliar a magnitude da                         pelo Centro Tecnológico para Pesquisas Agropecuárias
interação e seu possível impacto sobre a seleção e a                      (CTPA), pela Agência Rural do Estado de Goiás e pela
recomendação de cultivares. A fim de tornar essa re-                      Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa
comendação a mais segura possível, é necessário um                        Agropecuária). Foram avaliados 28 genótipos, dos
estudo detalhado acerca da adaptabilidade e da estabili-                  quais quatro cultivares testemunhas (M-Soy 8001,
dade das cultivares, assim como de seus caracteres                        Nina, Emgopa 316 e M-Soy 6101). Os ensaios foram
importantes economicamente. Vários métodos estatís-                       conduzidos em Anápolis, Chapadão do Céu, Goiatuba,
ticos têm sido propostos e utilizados em aplicações e, a
                                                                          Mineiros, Montividiu e Senador Canedo. Em Senador
cada dia, novos procedimentos vêm sendo apresenta-
                                                                          Canedo foram conduzidos dois ensaios, denominados
dos com o objetivo de se interpretar melhor a interação
                                                                          Senador Canedo I e Senador Canedo II, que
GxA. Estudos dessa natureza são importantes para o
                                                                          corresponderam a diferentes épocas de plantio,
melhoramento de plantas, uma vez que fornecem infor-
mações sobre o comportamento de cada genótipo ante                        8/11/2002 e 25/11/2002, respectivamente.
as variações do ambiente.                                                    Os experimentos foram instalados em delineamento
   As análises de adaptabilidade e estabilidade são, por-                 em blocos completos casualizados, com quatro repeti-
tanto, procedimentos estatísticos que permitem, de al-                    ções. As parcelas foram formadas por quatro fileiras
gum modo, identificar as cultivares de comportamento                      de plantas (5 m), espaçadas em 0,5 m entre as fileiras.
mais estável e que respondem previsivelmente às varia-                    A área útil da parcela foi de 4 m2, tendo sido colhidas as
ções ambientais. Algumas dessas análises permitem,                        duas fileiras centrais, desprezando-se 0,5 m de bordadura
também, dividir os efeitos da interação GxA em efeitos                    nas extremidades. Priorizou-se a análise dos dados de
de genótipos e de ambientes, revelando a contribuição                     produtividade de grãos, expressos em kg ha-1 e ajusta-
relativa de cada um para a interação total (Rocha, 2002).                 dos para 13% de umidade.
Assim, a estimação dos parâmetros de adaptabilidade e                        Inicialmente, foram realizadas análises individuais de
estabilidade fenotípica tem sido uma forma muito difun-                   variância, seguindo-se uma análise conjunta de variância.
dida, entre os melhoristas de plantas, de avaliar novos                   A fim de implementar tais análises, utilizou-se o proce-
genótipos antes de sua recomendação como cultivares.                      dimento GLM do aplicativo SAS (SAS Institute, 2002).
   O objetivo deste trabalho foi avaliar métodos estatís-                 Na análise conjunta avaliou-se, primeiramente, a
ticos de análise da adaptabilidade e estabilidade                         homogeneidade das variâncias residuais dos experimen-
fenotípica, em soja, aplicando-os a dados experimentais                   tos (QMR) que, a princípio, foi verificada por meio do
de produtividade de grãos, obtidos de ensaios conduzi-                    teste da razão entre o maior e o menor quadrado médio
dos no Estado de Goiás, na safra 2002/2003.                               residual dos ensaios. Apesar da relativa homogeneidade
                                                                          observada – razão inferior a sete vezes, conforme
                    Material e Métodos                                    Pimentel-Gomes (1990) –, até mesmo nos números de
                                                                          graus de liberdade dos resíduos (Tabela 1), implementou-
   Os dados foram obtidos em ensaios de avaliação de                      se também, para a análise da homogeneidade das QMR,
linhagens experimentais de soja, de ciclo precoce, conduzidos             o teste de Bartlett (Ramalho et al., 2000). Isso, em

Tabela 1. Latitude, longitude, altitude, produtividade média de grãos ( ) (kg ha-1), variância residual (QMR) e graus de
liberdade do resíduo (GLR), de ensaios de competição de linhagens de soja, de ciclo precoce de maturação, no Estado de Goiás,
na safra 2002/2003.




Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade                                   25



decorrência de certo relacionamento, verificado entre
as médias dos experimentos e seus respectivos QMR.
Diante da heterocedasticidade detectada, procedeu-se,                                                       , com           = log (Yij) e
então, ao ajuste dos graus de liberdade do erro médio e
da interação GxA, conforme o método de Cochran
(1954), citado por Pimentel-Gomes (1990). Após esses
ajustes foram feitas as interpretações relativas às                 Xj =          .
significâncias do teste F (Snedecor) na análise da
variância (ANOVA).                                                     Similarmente ao método anterior, mas com dados não
   A avaliação da adaptabilidade e estabilidade fenotípica          transformados, o método de Eberhart & Russell usa, na
dos genótipos foi feita pelos seguintes métodos:                    avaliação individual dos genótipos, a produtividade média
Tradicional (citado por Oliveira, 1976), Plaisted &                 do genótipo (µi), o seu coeficiente de regressão (βi) e a
Peterson (1959), Finlay & Wilkinson (1963), Wricke                  variância dos desvios dessa regressão ( ). Seus
(1965), Eberhart & Russell (1966), Verma et al. (1978),             respectivos estimadores são dados por:
AMMI (Zobel et al., 1988), Lin & Binns (1988), Hühn
(1990), Toler (1990) e Annicchiarico (1992). Tais análises
foram realizadas com o uso dos programas
computacionais, Genes (Cruz, 1997), Estabilidade (Uni-
versidade Federal de Lavras, 2000) e SAS (SAS
Institute, 2002). As estatísticas adotadas por esses                                  , em que                                   (índice
métodos são descritas a seguir.
   A medida da estabilidade dos genótipos, pelo método
Tradicional, consiste numa estimativa da variação de                ambiental)
ambientes, dentro de cada genótipo. Seu estimador é:

QM(A/Gi) =                            ,

em que Yij é a média do genótipo i (i = 1, 2, ..., g), no              Com o mesmo princípio do método anterior, o método
ambiente j (j = 1, 2, ..., a), e r é o número de repetições         de Verma, Chahal & Murty faz o ajuste de duas regressões
associado ao genótipo.                                              lineares simples, separadamente, avaliando-se a resposta
  No método de Plaisted & Peterson, o estimador do                  de cada genótipo a dois grupos de ambientes: o desfavorável,
parâmetro que descreve a estabilidade é dado por:                   caracterizado por índices ambientais (Ij) negativos, e o
                                                                    favorável, caracterizado por índices ambientais positivos.
                                                                    A fim de se estimar a regressão do segundo grupo de
                      (i ≠ i’),
                                                                    ambientes (favoráveis) e garantir continuidade às duas
                                                                    linhas de regressão, é incluído também nesse grupo o
em que        é o componente da interação GxA, esti-
                                                                    ambiente com o menor índice negativo.
mado por ANOVA, a partir da análise conjunta de todos                  O modelo matemático que descreve a resposta do
os ambientes, e um par de genótipos que envolve o                   genótipo i, no ambiente j, no método de Toler é um mo-
genótipo i.                                                         delo não-linear dado por:
  A estatística de estabilidade do método de Wricke,
denominada ecovalência (ω i), é estimada por:                                                                           ,
                                                                    em que Yij é a média do genótipo i no ambiente j; αi é
                              .                                     o parâmetro que reflete o valor da resposta do genótipo i,
   A estatística que descreve a estabilidade e a adapta-            no ambiente médio (µj = 0, sendo µj a variável indepen-
bilidade de um genótipo, no método de Finlay &                      dente); βli e β2i são os coeficientes da regressão não-
Wilkinson, consiste no coeficiente de regressão linear              linear, que medem a resposta do genótipo i às variações
simples da resposta individual do genótipo, transformada            nos ambientes de qualidade inferior e superior, respecti-
( ), sobre a média ambiental (Xj):                                  vamente; Zj é uma variável marcadora, que assume os


                                                                             Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
26                                                        W.C.J. e Silva e J.B. Duarte



valores Zj = 1, se µj ≤ 0, e Zj = 0, se µj > 0; µj é o                    e S3i é a soma dos desvios absolutos de cada classificação,
parâmetro que mede a qualidade ambiental; δij é o                         em relação à média das classificações. O genótipo com
desvio dessa regressão; é o erro experimental médio.                      máxima estabilidade é aquele que apresentar valores
  Essa análise foi implementada com o auxílio do sistema                  iguais a zero, das três estatísticas (S1, S2 e S3).
computacional Estabilidade (Universidade Federal de                          O método de Annicchiarico baseia-se no chamado
Lavras, 2000).                                                            índice de confiança genotípico, estimado por:
  O modelo descritivo da resposta média de um genótipo i,                                        , considerando-se todos os am-
num ambiente j, na análise AMMI (Zobel et al., 1988), é:
                                                                          bientes, em que      é a média porcentual dos genótipos i;
                                               .                               é o desvio-padrão dos valores Zij, associado ao
                                                                          i-ésimo genótipo; z(1-α) é o percentil da função de distri-
   Com base num modelo tradicional de análise conjunta                    buição normal padrão. O coeficiente de confiança ado-
(média geral – µ; efeito genotípico – gi; efeito de ambiente              tado foi de 75%, isto é, α = 0,25.
– aj; e erro experimental médio – εij), o termo clássico                     A estatística de estabilidade e adaptabilidade Pi, ado-
da interação do genótipo i com o ambiente j, normal-                      tada pelo método de Lin & Binns, é obtida por:
mente denotado por (ga) ij , é modelado como:

                   , em que                          . Os novos                               ,
termos desse modelo resultam da chamada decom-
posição por valores singulares (DVS), da ma-                              em que Mj é a produtividade máxima entre todos os
                                                                          genótipos, no j-ésimo ambiente. O genótipo estável é
triz de interações estimadas: GA (gxa) = [( ) ij],                        aquele que apresentar o menor índice Pi.
com: (ga)ij= Yij - Yi. - Y.j + Y... A partir da DVS                          A associação entre os métodos foi avaliada pela cor-
                                                                          relação linear, aplicada às ordens de classificação
                   , k = 1, 2, ..., p, em que p é o posto da
                                                                          genotípica (correlação de Spearman), obtidas em cada
matriz GA), define-se: λk é o k-ésimo valor singular de                   par de métodos. A ordem de estabilidade e adaptabili-
GA (escalar); γik é o elemento correspondente ao i-ésimo                  dade, de cada método, foi definida conforme o seu con-
genótipo, no vetor γk (vetor singular coluna); αjk é o ele-               ceito de estabilidade e número de parâmetros.
mento correspondente ao j-ésimo ambiente, no vetor                           Nos métodos Tradicional, Plaisted & Peterson, Wricke
(vetor singular linha).                                                   e Lin & Binns, que utilizam um só parâmetro de estabi-
   O ajuste desse modelo foi implementado por meio de                     lidade, atribuiu-se a ordem de número 1 ao genótipo com
rotina computacional do SAS, desenvolvida e descrita                      a menor estimativa do respectivo parâmetro, e assim
por Duarte & Vencovsky (1999). O método produz                            por diante, até a ordem de número g, atribuída ao genótipo
escores de componentes principais de interação para                       com a maior dessas estimativas.
cada genótipo (IPCAi), que refletem a sua contribuição                       No método de Finlay & Wilkinson, também foi desig-
para a interação GxA. Assim, o genótipo com o(s)                          nada uma ordem crescente, a partir do genótipo com a
menor(es) escore(s), em valor absoluto, é o mais estável.                 menor estimativa do parâmetro . O mesmo procedimento
   O método de Hühn utiliza-se de medidas estatísticas                    foi adotado para o método AMMI, considerando-se a
não-paramétricas da estabilidade (S1, S2 e S3), que são                   magnitude dos escores (valor absoluto) do primeiro
estimadas por:                                                            componente principal de interação (IPCA1).
                                                                             Para os métodos Eberhart & Russell (com parâmetros
S 1i =            ; S 2i =              ; S 3i =                , com     βi e ), Verma, Chahal & Murty ( e ), Toler (βli e
                                                                          β2i) e Hühn (S1, S2, S3), inicialmente, atribuíram-se
                                                                          ordenações crescentes às estimativas genotípicas de
                                                                          cada um desses parâmetros. E, em seguida, para cada
           , em que S1i é a média das diferenças absolutas                método e genótipo, calculou-se a média das ordens de
entre as classificações do genótipo i nos ambientes; rij é                seus respectivos parâmetros.
a classificação do genótipo i, no ambiente j; S2i é a                        No método Annicchiarico, de modo inverso, atribuiu-se
variância das classificações do genótipo i nos ambientes;                 a ordem de número 1 ao genótipo com a maior estima-
  é a média das classificações do genótipo i nos ambientes;               tiva do parâmetro Ii (índice de confiança genotípico sob


Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade                                    27



todos os ambientes); e assim por diante, até o g-ésimo                     circunstâncias. A ordenação dos genótipos pelo método
genótipo, aquele com a menor dessas estimativas.                           de Eberhart & Russell, como efetuada aqui, combina
                                                                           dois tipos de estabilidade: estabilidade biológica, pela
                    Resultados e Discussão                                 ordem dos coeficientes de regressão, da menor para a
                                                                           maior estimativa, e estabilidade agronômica, pela ordem
   Os efeitos da interação GxA, basicamente represen-                      das estimativas . Esse fato pode explicar a associa-
tadas, neste caso, por uma interação do tipo genótipos x                   ção geral do método com a maioria dos outros.
locais, apresentaram significância a 1% de probabilida-                       Os métodos de Annicchiarico e de Lin & Binns apre-
de (Tabela 2). Isso indica que o comportamento relativo                    sentaram forte associação entre si (rs = 0,96), o que tam-
dos genótipos foi influenciado distintamente pelas con-                    bém contra-indica seu uso concomitante (Tabela 4). Esse
dições ambientais, marcados, sobretudo, pelas diferenças                   resultado concorda com o obtido por Atroch et al. (2000),
entre locais. Este fato dificulta a recomendação de
                                                                           em arroz de sequeiro. Os dois procedimentos captam
cultivares para a região estudada (Cruz & Castoldi, 1991;
                                                                           informações diferentes dos demais métodos, o que é
Vencovsky & Barriga, 1992), pois não se pode, nessas
circunstâncias, fazer uma recomendação uniforme para                       indicado pelas suas baixas correlações com a maioria
todos os locais, sem prejuízo considerável na produção                     deles. Avaliação semelhante foi implementada por
obtida, relativamente à produção possível.                                 Borges et al. (2000), em feijão, ao comparar os méto-
   As estimativas de adaptabilidade e de estabilidade                      dos de Toler (1990), Annicchiarico (1992) e Lin & Binns
fenotípica dos genótipos, relativas a cada método, são                     (1988). Os autores defendem, também, uma
apresentadas na Tabela 3. Quanto à associação entre                        complementaridade entre os três métodos e recomendam,
os métodos, pôde-se verificar que cerca de 40% das                         assim, o seu uso conjunto. Em contrapartida, Farias
correlações estimadas apresentaram significância esta-                     et al. (1997), ao trabalhar com algodão, encontraram
tística (Tabela 4). Isso sugere, como esperado, um grau                    correlação significativa entre os métodos de Eberhart
de associação entre os métodos estudados, o que, contudo,                  & Russell e de Lin & Binns. Os resultados desse
não garante concordância geral entre eles. Observa-se                      estudo indicam que o uso de um desses métodos em
que os métodos de Plaisted & Peterson e Wricke                             combinação, por exemplo, com o de Eberhart &
mostraram uma correlação perfeita entre si e, con-                         Russell, pode fornecer informações adicionais e
seqüentemente, correlações idênticas com os demais                         complementares sobre a estabilidade fenotípica em
métodos, o que evidencia informações de mesma natu-                        soja.
reza, isto é, redundantes. Essa semelhança decorre do                         A análise AMMI também não se correlacionou com
fato de que ambos usam a decomposição da soma de                           a maior parte dos métodos. A associação mais forte foi
quadrados, da interação GxA, na derivação de seus                          apresentada com os métodos de Plaisted & Peterson e
parâmetros de estabilidade (Cruz & Regazzi, 2001).                         de Wricke, os quais possuem princípio estatístico seme-
   O método de Eberhart & Russell apresentou altas                         lhante, isto é, são baseados na contribuição genotípica
correlações com os métodos em estudo, exceto com os                        para a interação GxA. A análise AMMI representa um
métodos de Annicchiarico e de Lin & Binns. Isso indica                     avanço metodológico, pois permite descartar ruídos na
que o método é capaz de mensurar, razoavelmente, as                        interação GxA estimada por esses métodos. Assim, em
informações de estabilidade e adaptabilidade dos outros                    razão desse aprimoramento, essa análise apresenta-se
métodos, podendo até substituí-los em determinadas                         como um método mais apropriado a esses estudos.



Tabela 2. Análise conjunta de variância da produtividade de grãos (kg ha-1), de 28 genótipos de soja (ciclo precoce) testados
em sete ambientes, no Estado de Goiás, na safra 2002/2003.
Fonte de variação                        GL            Soma de quadrados         Quadrado médio              F                     Pr>F
Blocos/ambientes                         21                7.786.281,30              370.775,30              1,53                 0,0653
Ambientes (A)                             6              264.059.709,30           44.009.951,60            181,15                <0,0001
Genótipos (G)                            27               33.182.829,70            1.228.993,70              5,06                <0,0001
Interação GxA                           114 (1)           58.032.458,00              509.056,65              2,10                <0,0001
Erro médio                              378(1)            91.835.357,20              242.950,68              -                       -
(1)Valores   ajustados pelo método de Cochran (1954), citado por Pimentel-Gomes (1990), em razão de heterocedasticidade.




                                                                                   Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
Tabela 3. Estimativas dos parâmetros de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, obtidas pelos métodos Tradicional (TR), de Plaisted & Peterson (P&P), de Wricke            28
                                                                (W), de Finlay & Wilkinson (F&W), de Eberhart & Russell (E&R), de Verma, Chahal & Murty (VC&M), de Toler (T), análise AMMI (AMMI), de Hünh (H), de
                                                                Annicchiarico (ANN) e de Lin & Binns (L&B), para linhagens de soja (ciclo precoce) avaliadas na safra 2002/2003, em Goiás.




Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
                                                                                                                                                                                                                                             W.C.J. e Silva e J.B. Duarte




                                                                (1)1: MGBR99 38514 MG; 2: MGBR99 3895 MG; 3: MGBR99 39515 MG; 4: MGBR99 4037 MG; 5: MGBR99 4058 MG; 6: MGBR97 2545 MG; 7: GOBR97 13552 GO; 8: GOBR94 0944

                                                                GO; 9: GOBR98 094015 GO; 10: GOBR97 14346 GO; 11: GOBR98 128074 GO; 12: GOBR98 102054 GO; 13: BRAS98 10084 CE; 14: GOBR95 322 HM GO; 15: BR99 11612 MG;
                                                                16: BRAS99 2254 CE; 17: BRAS98 10405 CE; 18: BRAS98 6331 CE; 19: BRAS98 9255 CE; 20: BRAS99 2241 CE; 21: BRAS98 14240 CE; 22: M Soy 8001 (cultivar testemunha);
                                                                23: Nina (cultivar testemunha); 24: Emgopa 316 (cultivar testemunha); 25: M Soy 6101 (cultivar testemunha); 26: MGBR99 39611 MG; 27: GOBR97 14723 GO; 28: BRAS98 10447 CE.
Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade                                   29



Tabela 4. Estimativas do coeficiente de correlação de Spearman, aplicado às ordens de adaptabilidade e estabilidade de cada
par de métodos.




(1) TR:Tradicional (citado por Oliveira, 1976); P&P: Plaisted & Peterson (1959); W: Wricke (1965); F&W: Finlay & Wilkinson (1963);
E&R: Eberhart & Russell (1966); VC&M: Verma et al. (1978); T: Toler (1990); AMMI: método AMMI; H: Hühn (1990); ANN: Annicchiarico
(1992); L&B: Lin & Binns (1988). * e **Significativo a 5 e 1% de probabilidade, respectivamente.


   Uma boa concordância foi verificada, ainda, entre os             gens como as destacadas anteriormente, os resultados
métodos que utilizam regressão, isto é, Finlay & Wilkinson          deste estudo são indicativos de que o desenvolvimento
(1963), Eberhart & Russell (1966), Verma et al. (1978)              horizontal de métodos de estabilidade (criação de novos
e Toler (1990). Esses métodos correlacionaram-se sig-               métodos), em detrimento do desenvolvimento vertical,
nificativamente e mostraram as maiores correlações com              não seja uma prioridade científica atual.
os demais. Isso garante tranqüilidade aos usuários dos
métodos de regressão, já difundidos em estudos dessa                                          Conclusões
natureza; entretanto, indica, também, um certo nível de
informação redundante entre eles. Ademais, a falta de                  1. Os métodos de Plaisted & Peterson e Wricke
associação desses métodos, exceto o de Eberhart &                   apresentam grande concordância entre si, o que
Russell, com os que avaliam a contribuição genotípica               contra-indica seu uso concomitante.
para a interação GxA, reforça a tese de que alguma                     2. Os métodos de Annicchiarico e Lin & Binns mos-
medida nesse sentido, como, por exemplo, a variância                tram forte associação entre si e produzem classifica-
dos desvios da regressão ou os escores AMMI da                      ções genotípicas similares quanto à estabilidade fenotípica;
interação GxA, deva ser utilizada em combinação com                 o uso simultâneo dos dois não é recomendado; entretanto,
coeficientes de regressão.                                          o uso de um deles em combinação com o de Eberhart
   Diante dessas constatações, observa-se, ainda, que o             & Russell pode agregar informação à análise de
método de Eberhart & Russell mostrou uma associação                 estabilidade.
                                                                       3. Métodos de estabilidade que se baseiam, exclusi-
significativa com a análise AMMI, nesse caso, porém,
                                                                    vamente, em coeficientes de regressão, não se associam
de baixa magnitude (rs = 0,52). Se esse fato vier a se
                                                                    àqueles baseados na contribuição genotípica para a
confirmar em outras observações, pode-se inferir que
                                                                    interação GxA; é recomendável associá-los a um outro
esses métodos, de certa forma, se complementam, visto
                                                                    método com esse último princípio, ou introduzir medidas
que o método de Eberhart & Russell, em detrimento da
                                                                    estatísticas dessa natureza.
análise AMMI, informa sobre a responsividade de cada
                                                                       4. A associação relativamente fraca (r s = 0,52)
genótipo ante a melhoria ambiental. Por sua vez, a análise
                                                                    entre os métodos de Eberhart & Russel e AMMI,
AMMI produz uma estimativa da contribuição
                                                                    aliada à complementaridade de suas informações,
genotípica, para a interação GxA, livre de ruídos, que o
                                                                    permite indicar o seu uso combinado em estudos de
método de Eberhart & Russell não descarta. Essa cor-
                                                                    estabilidade e adaptabilidade fenotípica.
relação não considera, na análise de Eberhart & Russell,
o parâmetro média dos genótipos, embora este seja con-
siderado na análise para fins de seleção. A inclusão das
                                                                                              Referências
estimativas desse parâmetro, possivelmente, traria mo-
                                                                    ANNICCHIARICO, P. Cultivar adaptation and recommendation
dificações como, por exemplo, aumento da correlação                 from alfafa trials in Northern Italy. Journal of Genetics and
entre os métodos de Eberhart & Russell e Lin & Binns.               Breeding, v.46, p.269-278, 1992.
   Finalmente, considerando-se a popularidade já                    ATROCH, A.L.; SOARES, A.A.; RAMALHO, M.A.P.
alcançada por alguns métodos, alguns deles com vanta-               Adaptabilidade e estabilidade de linhagens de arroz de sequeiro



                                                                             Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
30                                                         W.C.J. e Silva e J.B. Duarte



testadas no Estado de Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia,              OLIVEIRA, A.C. Comparação de alguns métodos de
v.24, p.541-548, 2000.                                                     determinação de estabilidade de plantas cultivadas. 1976. 64p.
                                                                           Dissertação (Mestrado) - Universidade de Brasília, Brasília.
BORGES, L.C.; FERREIRA, D.F.; ABREU, A.F.B.; RAMALHO,
M.A.P. Emprego de metodologias de avaliação da estabilidade                PIMENTEL-GOMES, F. Curso de estatística experimental.
fenotípica na cultura do feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.). Revista        13.ed. Piracicaba: Nobel, 1990. 468p.
Ceres, v.47, p.89-102, 2000.                                               PLAISTED, R.L.; PETERSON, L.C. A technique for evaluating the
CRUZ, C.D. Programa GENES: aplicativo computacional em                     ability of selections to yield consistently in different locations and
genética e estatística (software). Viçosa: Imprensa Universitária, 1997.   seasons. American Potato Journal, v.36, p.381-385, 1959.
442p.                                                                      RAMALHO, M.A.P.; FERREIRA, D.F.; OLIVEIRA, A.C.
CRUZ, C.D.; CASTOLDI, F.L. Decomposição da interação                       A experimentação em genética e melhoramento de plantas.
genótipos x ambientes em partes simples e complexa. Revista Ceres,         Lavras: Ufla, 2000. 326p.
v.38, p.422-430, 1991.                                                     ROCHA, M.M. Seleção de linhagens experimentais de soja
CRUZ, C.D.; REGAZZI, A.J. Modelos biométricos aplicados ao                 para adaptabilidade e estabilidade fenotípica. 2002. 184p. Tese
melhoramento genético. 2.ed. Viçosa: UFV, 2001. 390p.                      (Doutorado) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz,
                                                                           Piracicaba.
DUARTE, J.B.; VENCOVSKY, R. Interação genótipos x
ambientes: uma introdução à análise “AMMI”. Ribeirão Preto:                SAS INSTITUTE (Cary, Estados Unidos). Software and services:
Sociedade Brasileira de Genética, 1999. 60p. (Monografias, 9).             system for Windows, versão 8.0: software. Cary, 2002.
EBERHART, S.A.; RUSSELL, W.A. Stability parameters for                     TOLER, J.E. Patterns of genotypic performance over
comparing varieties. Crop Science, v.6, p.36-40, 1966.                     environmental arrays. 1990. 154p. Thesis (Ph.D.) - Clemson
                                                                           University, South Carolina, USA.
FARIAS, F.J.C.; RAMALHO, M.A.P.R.; CARVALHO, L.P.;
MOREIRA, J.A.N.; COSTA, J.N. Parâmetros de estabilidade                    UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS. Estabilidade
propostos por Lin & Binns (1988) comparados com o método da                (software): versão 3.0. Lavras: Ufla-DEX, 2000.
regressão. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.32, p.407-414,              VENCOVSKY, R.; BARRIGA, P. Genética biométrica no
1997.                                                                      fitomelhoramento. Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética,
FINLAY, K.W.; WILKINSON, G.N. The analysis of adaptation in a              1992. 496p.
plant breeding programme. Australian Journal of Agricultural               VERMA, M.M.; CHAHAL, G.S.; MURTY, B.R. Limitations of
Research, v.14, p.742-754, 1963.                                           conventional regression analysis: a proposed modification.
HÜHN, M. Nonparametric measures of phenotypic stability. Part I:           Theoretical and Applied Genetics, v.53, p.89-91, 1978.
theory. Euphytica, v.47, p.195-201, 1990.                                  WRICKE, G. Zur Berechnung der Ökovalenz bei Sommerweizen
LIN, C.S.; BINNS, M.R. A superiority measure of cultivar                   und Hafer. Pflanzenzuchtung, v.52, p.127-138, 1965.
performance for cultivar x location data. Canadian Journal of Plant        ZOBEL, R.W.; WRIGHT, M.J.; GAUCH, H.G. Statistical analysis
Science, v.68, p.193-198, 1988.                                            of a yield trial. Agronomy Journal, v.80, p.388-393, 1988.

                                       Recebido em 29 de junho de 2004 e aprovado em 4 de abril de 2005




Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Agricultura
AgriculturaAgricultura
Agricultura
Susana Vazquez
 
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Rogger Wins
 
V53n4a16
V53n4a16V53n4a16
V53n4a16
Rogger Wins
 
Soja artigo insetos
Soja artigo insetosSoja artigo insetos
Soja artigo insetos
Rogger Wins
 
Agronomia 2010
Agronomia 2010Agronomia 2010
Agronomia 2010
Rogger Wins
 
Rt60001
Rt60001Rt60001
Rt60001
Rogger Wins
 
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
Rogger Wins
 
Parecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinoculturaParecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinocultura
Rogger Wins
 
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacaoTensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
Rogger Wins
 
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produoRoteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
Rogger Wins
 
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Rogger Wins
 
Virus como agentes de doencas de plantas em pdf
Virus como agentes de doencas de plantas em pdfVirus como agentes de doencas de plantas em pdf
Virus como agentes de doencas de plantas em pdf
Rogger Wins
 
Química e fertilidade do solo unidades
Química e fertilidade do solo  unidadesQuímica e fertilidade do solo  unidades
Química e fertilidade do solo unidades
Rogger Wins
 
Delineamento experimental básico
Delineamento experimental básicoDelineamento experimental básico
Delineamento experimental básico
Caio Maximino
 
Plan experimentos
Plan experimentosPlan experimentos
Plan experimentos
Rogger Wins
 
Nematoides em pdf
Nematoides em pdfNematoides em pdf
Nematoides em pdf
Rogger Wins
 
Relatório de estágio
Relatório de estágioRelatório de estágio
Relatório de estágio
Rogger Wins
 
Solos do Rio Grande do Sul
Solos do Rio Grande do SulSolos do Rio Grande do Sul
Solos do Rio Grande do Sul
Alessandro Samuel-Rosa
 
Manual de adubacao_2004_versao_internet
Manual de adubacao_2004_versao_internetManual de adubacao_2004_versao_internet
Manual de adubacao_2004_versao_internet
Rogger Wins
 

Destaque (20)

Agricultura
AgriculturaAgricultura
Agricultura
 
V31n4a15
V31n4a15V31n4a15
V31n4a15
 
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008
 
V53n4a16
V53n4a16V53n4a16
V53n4a16
 
Soja artigo insetos
Soja artigo insetosSoja artigo insetos
Soja artigo insetos
 
Agronomia 2010
Agronomia 2010Agronomia 2010
Agronomia 2010
 
Rt60001
Rt60001Rt60001
Rt60001
 
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
Padrao respostas discursivas_agronomia_2010
 
Parecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinoculturaParecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinocultura
 
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacaoTensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
Tensiometro dispositivo-pratico-para-controle-da-irrigacao
 
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produoRoteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
Roteiro de diagnstico_e_avaliao_de_produo
 
Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008Normalizacao monografia bib_iel_122008
Normalizacao monografia bib_iel_122008
 
Virus como agentes de doencas de plantas em pdf
Virus como agentes de doencas de plantas em pdfVirus como agentes de doencas de plantas em pdf
Virus como agentes de doencas de plantas em pdf
 
Química e fertilidade do solo unidades
Química e fertilidade do solo  unidadesQuímica e fertilidade do solo  unidades
Química e fertilidade do solo unidades
 
Delineamento experimental básico
Delineamento experimental básicoDelineamento experimental básico
Delineamento experimental básico
 
Plan experimentos
Plan experimentosPlan experimentos
Plan experimentos
 
Nematoides em pdf
Nematoides em pdfNematoides em pdf
Nematoides em pdf
 
Relatório de estágio
Relatório de estágioRelatório de estágio
Relatório de estágio
 
Solos do Rio Grande do Sul
Solos do Rio Grande do SulSolos do Rio Grande do Sul
Solos do Rio Grande do Sul
 
Manual de adubacao_2004_versao_internet
Manual de adubacao_2004_versao_internetManual de adubacao_2004_versao_internet
Manual de adubacao_2004_versao_internet
 

Semelhante a Variabilidade fenotipica soja

Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
TassiaBertipaglia
 
Corr soja
Corr sojaCorr soja
Corr soja
Renato Soares
 
Comparação do-ganho-genético-artigo
Comparação do-ganho-genético-artigoComparação do-ganho-genético-artigo
Comparação do-ganho-genético-artigo
ANCP Ribeirão Preto
 
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
AcessoMacauba
 
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
AcessoMacauba
 
Variabilidade genética em pennisetum purpureum
Variabilidade genética em pennisetum purpureumVariabilidade genética em pennisetum purpureum
Variabilidade genética em pennisetum purpureum
BIOMIX
 
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em gradeMonitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
vittacura
 
4 microbiota na soja
4 microbiota na soja4 microbiota na soja
4 microbiota na soja
Geancarlo Ribeiro
 
Frederico jose joaquim anakulomba 2015
Frederico jose joaquim anakulomba  2015Frederico jose joaquim anakulomba  2015
Frederico jose joaquim anakulomba 2015
Fred Dom
 
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-PloughSOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
AgriPoint
 
Resumo UC UFSCar Caetana
Resumo UC UFSCar CaetanaResumo UC UFSCar Caetana
Resumo UC UFSCar Caetana
Caetana Coevas
 
Romano 2007 milho
Romano 2007 milhoRomano 2007 milho
Romano 2007 milho
carinapivetta
 
Artigo bioterra v20_n2_08
Artigo bioterra v20_n2_08Artigo bioterra v20_n2_08
Artigo bioterra v20_n2_08
Universidade Federal de Sergipe - UFS
 
Teste rápido de condutividade elétrica e correlação
Teste rápido de condutividade elétrica e correlaçãoTeste rápido de condutividade elétrica e correlação
Teste rápido de condutividade elétrica e correlação
Leandro Almeida
 
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
AcessoMacauba
 
17866
1786617866
17866
vitorvm
 
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
Universidade Federal de Sergipe - UFS
 
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
AcessoMacauba
 
hhjhjhjhj
hhjhjhjhjhhjhjhjhj
hhjhjhjhj
Joyce Almeida
 
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
AcessoMacauba
 

Semelhante a Variabilidade fenotipica soja (20)

Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
Estabilidade e adaptabilidade de touros Tabapuã para característica de desemp...
 
Corr soja
Corr sojaCorr soja
Corr soja
 
Comparação do-ganho-genético-artigo
Comparação do-ganho-genético-artigoComparação do-ganho-genético-artigo
Comparação do-ganho-genético-artigo
 
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
Avaliação de caracteristicas fisiológicas em progênies de macaúba com vistas ...
 
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
Correlação entre características morfológicas e fisiológicas em progênies de ...
 
Variabilidade genética em pennisetum purpureum
Variabilidade genética em pennisetum purpureumVariabilidade genética em pennisetum purpureum
Variabilidade genética em pennisetum purpureum
 
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em gradeMonitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
Monitoramento de fertilidade do solo com a técnica de amostragem em grade
 
4 microbiota na soja
4 microbiota na soja4 microbiota na soja
4 microbiota na soja
 
Frederico jose joaquim anakulomba 2015
Frederico jose joaquim anakulomba  2015Frederico jose joaquim anakulomba  2015
Frederico jose joaquim anakulomba 2015
 
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-PloughSOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
SOLUTION® 3,5 % LA, da Intervet/Schering-Plough
 
Resumo UC UFSCar Caetana
Resumo UC UFSCar CaetanaResumo UC UFSCar Caetana
Resumo UC UFSCar Caetana
 
Romano 2007 milho
Romano 2007 milhoRomano 2007 milho
Romano 2007 milho
 
Artigo bioterra v20_n2_08
Artigo bioterra v20_n2_08Artigo bioterra v20_n2_08
Artigo bioterra v20_n2_08
 
Teste rápido de condutividade elétrica e correlação
Teste rápido de condutividade elétrica e correlaçãoTeste rápido de condutividade elétrica e correlação
Teste rápido de condutividade elétrica e correlação
 
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
Estabilidade da produção de frutos e do teor e qualidade de óleo da macaúba (...
 
17866
1786617866
17866
 
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA ISSN 1519-5228 - Artigo_Bioterra_V24_...
 
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
Avaliação preliminar de progênies de macaúba para a região do alto paranaíba,...
 
hhjhjhjhj
hhjhjhjhjhhjhjhjhj
hhjhjhjhj
 
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
Correlação fenotípica entre descritores agronômicos da macaúba acrocomia acul...
 

Mais de Rogger Wins

Prova n2
Prova n2Prova n2
Prova n2
Rogger Wins
 
Parecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinoculturaParecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinocultura
Rogger Wins
 
Seminário aditivos ftpa pronto
Seminário aditivos ftpa prontoSeminário aditivos ftpa pronto
Seminário aditivos ftpa pronto
Rogger Wins
 
Reprodução das bactérias
Reprodução das bactériasReprodução das bactérias
Reprodução das bactérias
Rogger Wins
 
Referencias bibliograficas
Referencias bibliograficasReferencias bibliograficas
Referencias bibliograficas
Rogger Wins
 
Morfometric
MorfometricMorfometric
Morfometric
Rogger Wins
 
Monografia joao paulo
Monografia joao pauloMonografia joao paulo
Monografia joao paulo
Rogger Wins
 
H. g. wells a máquina do tempo
H. g. wells   a máquina do tempoH. g. wells   a máquina do tempo
H. g. wells a máquina do tempo
Rogger Wins
 
Fungos fitopatogenicos
Fungos fitopatogenicosFungos fitopatogenicos
Fungos fitopatogenicos
Rogger Wins
 
Dissertacao juliana muller freire (1)
Dissertacao juliana muller freire (1)Dissertacao juliana muller freire (1)
Dissertacao juliana muller freire (1)
Rogger Wins
 

Mais de Rogger Wins (12)

Prova n2
Prova n2Prova n2
Prova n2
 
Parecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinoculturaParecer técnico suinocultura
Parecer técnico suinocultura
 
Seminário aditivos ftpa pronto
Seminário aditivos ftpa prontoSeminário aditivos ftpa pronto
Seminário aditivos ftpa pronto
 
Reprodução das bactérias
Reprodução das bactériasReprodução das bactérias
Reprodução das bactérias
 
Referencias bibliograficas
Referencias bibliograficasReferencias bibliograficas
Referencias bibliograficas
 
Morfometric
MorfometricMorfometric
Morfometric
 
Monografia joao paulo
Monografia joao pauloMonografia joao paulo
Monografia joao paulo
 
Livreto1
Livreto1Livreto1
Livreto1
 
H. g. wells a máquina do tempo
H. g. wells   a máquina do tempoH. g. wells   a máquina do tempo
H. g. wells a máquina do tempo
 
Gabarito mp
Gabarito mpGabarito mp
Gabarito mp
 
Fungos fitopatogenicos
Fungos fitopatogenicosFungos fitopatogenicos
Fungos fitopatogenicos
 
Dissertacao juliana muller freire (1)
Dissertacao juliana muller freire (1)Dissertacao juliana muller freire (1)
Dissertacao juliana muller freire (1)
 

Variabilidade fenotipica soja

  • 1. Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade 23 Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade fenotípica em soja Waldir Camargos Júnior e Silva(1) e João Batista Duarte(1) (1) Universidade Federal de Goiás, Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos, Caixa Postal 131, CEP 74001-970 Goiânia, GO. E-mail: waldircamargo@bol.com.br, jbduarte@agro.ufg.br Resumo – O objetivo deste trabalho foi avaliar os métodos estatísticos de análise da interação de genótipos com ambientes (GxA), enfatizando a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica. Utilizaram-se dados de produtividade de grãos de soja de sete experimentos em Goiás, testando 28 genótipos, dos quais quatro cultivares comerciais. Avaliaram-se os métodos Tradicional, Plaisted & Peterson, Wricke, Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell, Verma, Chahal & Murty, Toler, AMMI (additive main effect and multiplicative interaction), Hühn, Annicchiarico e Lin & Binns. Avaliou-se a associação entre os métodos pela correlação de Spearman. Observou-se forte associação entre os de Plaisted & Peterson e Wricke, cujo uso concomitante foi contra-indicado. A mesma conclusão é atribuída aos métodos Annicchiarico e Lin & Binns, também fortemente associados, o que implica em classificações fenotípicas muito semelhantes. O uso de um deles, entretanto, é recomendado. Métodos baseados, exclusivamente, em coeficientes de regressão, devem ser utilizados em associação com outro, funda- mentado na variância da interação GxA, ou em medidas estatísticas como a variância dos desvios da regressão. O uso combinado do método de Eberhart & Russell e AMMI é outra indicação, em razão de suas correlações significativas com a maioria dos outros métodos e uma associação relativamente fraca entre eles. Termos para indexação: Glycine max, interação GxA, adaptação produtiva, estabilidade de rendimento. Statistical methods to study phenotypic adaptability and stability in soybean Abstract – The objective of this work was to evaluate statistical methods of genotype by environment interaction (GE) analysis, emphasizing phenotypic adaptability and stability. Observed data of soybean grain yield were used, which were obtained from variety trials carried out in seven environments in Goiás State. Twenty eight genotypes were evaluated in each trial, and four of them were commercial varieties. The methods evaluated were Traditional, Plaisted & Peterson, Wricke, Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell, Verma, Chahal & Murty, Toler, AMMI (additive main effect and multiplicative interaction), Hühn, Annicchiarico and Lin & Binns. In order to study the association among the methods, the correlation of Spearman was used. Plaisted & Peterson and Wricke methods were always strongly associated, contraindicating their concomitant use. The Annicchiarico and Lin & Binns methods also showed high correlation between themselves producing, therefore, very similar genotypic classifications. Thus, the simultaneous use of these procedures is not also recommended. The use of one of them, however, is counseled. In the case of methods based exclusively on regression coefficients, it should be considered their association to other method, based in the variance of the GE interaction, or the introduction of statistical measures as the variance of the regression deviations. The joint use of Eberhart & Russell method and AMMI analysis is another recommendation, because their significant correlations with most of the other methods, and of a low correlation between them. Index terms: Glycine max, GE interaction, yield adaptation, yield stability. Introdução como a resposta diferencial dos genótipos à variação do ambiente, dificulta a seleção de genótipos amplamente Programas de melhoramento de plantas visam à ob- adaptados. Além disso, essa interação pode inflacionar tenção de genótipos com alta produtividade, estabilidade as estimativas de variância genética, resultando em de produção e ampla adaptabilidade aos mais variados superestimativas dos ganhos genéticos, esperados com ambientes da região para a qual são recomendados. a seleção, e num menor êxito, dos programas de melho- A interação de genótipos com ambientes (GxA), definida ramento (Duarte & Vencovsky, 1999). Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 2. 24 W.C.J. e Silva e J.B. Duarte Para diminuir o efeito da interação GxA, a condução na safra 2002/2003, no Estado de Goiás. Os experimentos dos experimentos no maior número possível de locais e são coordenados pelo Convênio Cerrados, constituído anos é necessária, para se avaliar a magnitude da pelo Centro Tecnológico para Pesquisas Agropecuárias interação e seu possível impacto sobre a seleção e a (CTPA), pela Agência Rural do Estado de Goiás e pela recomendação de cultivares. A fim de tornar essa re- Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa comendação a mais segura possível, é necessário um Agropecuária). Foram avaliados 28 genótipos, dos estudo detalhado acerca da adaptabilidade e da estabili- quais quatro cultivares testemunhas (M-Soy 8001, dade das cultivares, assim como de seus caracteres Nina, Emgopa 316 e M-Soy 6101). Os ensaios foram importantes economicamente. Vários métodos estatís- conduzidos em Anápolis, Chapadão do Céu, Goiatuba, ticos têm sido propostos e utilizados em aplicações e, a Mineiros, Montividiu e Senador Canedo. Em Senador cada dia, novos procedimentos vêm sendo apresenta- Canedo foram conduzidos dois ensaios, denominados dos com o objetivo de se interpretar melhor a interação Senador Canedo I e Senador Canedo II, que GxA. Estudos dessa natureza são importantes para o corresponderam a diferentes épocas de plantio, melhoramento de plantas, uma vez que fornecem infor- mações sobre o comportamento de cada genótipo ante 8/11/2002 e 25/11/2002, respectivamente. as variações do ambiente. Os experimentos foram instalados em delineamento As análises de adaptabilidade e estabilidade são, por- em blocos completos casualizados, com quatro repeti- tanto, procedimentos estatísticos que permitem, de al- ções. As parcelas foram formadas por quatro fileiras gum modo, identificar as cultivares de comportamento de plantas (5 m), espaçadas em 0,5 m entre as fileiras. mais estável e que respondem previsivelmente às varia- A área útil da parcela foi de 4 m2, tendo sido colhidas as ções ambientais. Algumas dessas análises permitem, duas fileiras centrais, desprezando-se 0,5 m de bordadura também, dividir os efeitos da interação GxA em efeitos nas extremidades. Priorizou-se a análise dos dados de de genótipos e de ambientes, revelando a contribuição produtividade de grãos, expressos em kg ha-1 e ajusta- relativa de cada um para a interação total (Rocha, 2002). dos para 13% de umidade. Assim, a estimação dos parâmetros de adaptabilidade e Inicialmente, foram realizadas análises individuais de estabilidade fenotípica tem sido uma forma muito difun- variância, seguindo-se uma análise conjunta de variância. dida, entre os melhoristas de plantas, de avaliar novos A fim de implementar tais análises, utilizou-se o proce- genótipos antes de sua recomendação como cultivares. dimento GLM do aplicativo SAS (SAS Institute, 2002). O objetivo deste trabalho foi avaliar métodos estatís- Na análise conjunta avaliou-se, primeiramente, a ticos de análise da adaptabilidade e estabilidade homogeneidade das variâncias residuais dos experimen- fenotípica, em soja, aplicando-os a dados experimentais tos (QMR) que, a princípio, foi verificada por meio do de produtividade de grãos, obtidos de ensaios conduzi- teste da razão entre o maior e o menor quadrado médio dos no Estado de Goiás, na safra 2002/2003. residual dos ensaios. Apesar da relativa homogeneidade observada – razão inferior a sete vezes, conforme Material e Métodos Pimentel-Gomes (1990) –, até mesmo nos números de graus de liberdade dos resíduos (Tabela 1), implementou- Os dados foram obtidos em ensaios de avaliação de se também, para a análise da homogeneidade das QMR, linhagens experimentais de soja, de ciclo precoce, conduzidos o teste de Bartlett (Ramalho et al., 2000). Isso, em Tabela 1. Latitude, longitude, altitude, produtividade média de grãos ( ) (kg ha-1), variância residual (QMR) e graus de liberdade do resíduo (GLR), de ensaios de competição de linhagens de soja, de ciclo precoce de maturação, no Estado de Goiás, na safra 2002/2003. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 3. Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade 25 decorrência de certo relacionamento, verificado entre as médias dos experimentos e seus respectivos QMR. Diante da heterocedasticidade detectada, procedeu-se, , com = log (Yij) e então, ao ajuste dos graus de liberdade do erro médio e da interação GxA, conforme o método de Cochran (1954), citado por Pimentel-Gomes (1990). Após esses ajustes foram feitas as interpretações relativas às Xj = . significâncias do teste F (Snedecor) na análise da variância (ANOVA). Similarmente ao método anterior, mas com dados não A avaliação da adaptabilidade e estabilidade fenotípica transformados, o método de Eberhart & Russell usa, na dos genótipos foi feita pelos seguintes métodos: avaliação individual dos genótipos, a produtividade média Tradicional (citado por Oliveira, 1976), Plaisted & do genótipo (µi), o seu coeficiente de regressão (βi) e a Peterson (1959), Finlay & Wilkinson (1963), Wricke variância dos desvios dessa regressão ( ). Seus (1965), Eberhart & Russell (1966), Verma et al. (1978), respectivos estimadores são dados por: AMMI (Zobel et al., 1988), Lin & Binns (1988), Hühn (1990), Toler (1990) e Annicchiarico (1992). Tais análises foram realizadas com o uso dos programas computacionais, Genes (Cruz, 1997), Estabilidade (Uni- versidade Federal de Lavras, 2000) e SAS (SAS Institute, 2002). As estatísticas adotadas por esses , em que (índice métodos são descritas a seguir. A medida da estabilidade dos genótipos, pelo método Tradicional, consiste numa estimativa da variação de ambiental) ambientes, dentro de cada genótipo. Seu estimador é: QM(A/Gi) = , em que Yij é a média do genótipo i (i = 1, 2, ..., g), no Com o mesmo princípio do método anterior, o método ambiente j (j = 1, 2, ..., a), e r é o número de repetições de Verma, Chahal & Murty faz o ajuste de duas regressões associado ao genótipo. lineares simples, separadamente, avaliando-se a resposta No método de Plaisted & Peterson, o estimador do de cada genótipo a dois grupos de ambientes: o desfavorável, parâmetro que descreve a estabilidade é dado por: caracterizado por índices ambientais (Ij) negativos, e o favorável, caracterizado por índices ambientais positivos. A fim de se estimar a regressão do segundo grupo de (i ≠ i’), ambientes (favoráveis) e garantir continuidade às duas linhas de regressão, é incluído também nesse grupo o em que é o componente da interação GxA, esti- ambiente com o menor índice negativo. mado por ANOVA, a partir da análise conjunta de todos O modelo matemático que descreve a resposta do os ambientes, e um par de genótipos que envolve o genótipo i, no ambiente j, no método de Toler é um mo- genótipo i. delo não-linear dado por: A estatística de estabilidade do método de Wricke, denominada ecovalência (ω i), é estimada por: , em que Yij é a média do genótipo i no ambiente j; αi é . o parâmetro que reflete o valor da resposta do genótipo i, A estatística que descreve a estabilidade e a adapta- no ambiente médio (µj = 0, sendo µj a variável indepen- bilidade de um genótipo, no método de Finlay & dente); βli e β2i são os coeficientes da regressão não- Wilkinson, consiste no coeficiente de regressão linear linear, que medem a resposta do genótipo i às variações simples da resposta individual do genótipo, transformada nos ambientes de qualidade inferior e superior, respecti- ( ), sobre a média ambiental (Xj): vamente; Zj é uma variável marcadora, que assume os Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 4. 26 W.C.J. e Silva e J.B. Duarte valores Zj = 1, se µj ≤ 0, e Zj = 0, se µj > 0; µj é o e S3i é a soma dos desvios absolutos de cada classificação, parâmetro que mede a qualidade ambiental; δij é o em relação à média das classificações. O genótipo com desvio dessa regressão; é o erro experimental médio. máxima estabilidade é aquele que apresentar valores Essa análise foi implementada com o auxílio do sistema iguais a zero, das três estatísticas (S1, S2 e S3). computacional Estabilidade (Universidade Federal de O método de Annicchiarico baseia-se no chamado Lavras, 2000). índice de confiança genotípico, estimado por: O modelo descritivo da resposta média de um genótipo i, , considerando-se todos os am- num ambiente j, na análise AMMI (Zobel et al., 1988), é: bientes, em que é a média porcentual dos genótipos i; . é o desvio-padrão dos valores Zij, associado ao i-ésimo genótipo; z(1-α) é o percentil da função de distri- Com base num modelo tradicional de análise conjunta buição normal padrão. O coeficiente de confiança ado- (média geral – µ; efeito genotípico – gi; efeito de ambiente tado foi de 75%, isto é, α = 0,25. – aj; e erro experimental médio – εij), o termo clássico A estatística de estabilidade e adaptabilidade Pi, ado- da interação do genótipo i com o ambiente j, normal- tada pelo método de Lin & Binns, é obtida por: mente denotado por (ga) ij , é modelado como: , em que . Os novos , termos desse modelo resultam da chamada decom- posição por valores singulares (DVS), da ma- em que Mj é a produtividade máxima entre todos os genótipos, no j-ésimo ambiente. O genótipo estável é triz de interações estimadas: GA (gxa) = [( ) ij], aquele que apresentar o menor índice Pi. com: (ga)ij= Yij - Yi. - Y.j + Y... A partir da DVS A associação entre os métodos foi avaliada pela cor- relação linear, aplicada às ordens de classificação , k = 1, 2, ..., p, em que p é o posto da genotípica (correlação de Spearman), obtidas em cada matriz GA), define-se: λk é o k-ésimo valor singular de par de métodos. A ordem de estabilidade e adaptabili- GA (escalar); γik é o elemento correspondente ao i-ésimo dade, de cada método, foi definida conforme o seu con- genótipo, no vetor γk (vetor singular coluna); αjk é o ele- ceito de estabilidade e número de parâmetros. mento correspondente ao j-ésimo ambiente, no vetor Nos métodos Tradicional, Plaisted & Peterson, Wricke (vetor singular linha). e Lin & Binns, que utilizam um só parâmetro de estabi- O ajuste desse modelo foi implementado por meio de lidade, atribuiu-se a ordem de número 1 ao genótipo com rotina computacional do SAS, desenvolvida e descrita a menor estimativa do respectivo parâmetro, e assim por Duarte & Vencovsky (1999). O método produz por diante, até a ordem de número g, atribuída ao genótipo escores de componentes principais de interação para com a maior dessas estimativas. cada genótipo (IPCAi), que refletem a sua contribuição No método de Finlay & Wilkinson, também foi desig- para a interação GxA. Assim, o genótipo com o(s) nada uma ordem crescente, a partir do genótipo com a menor(es) escore(s), em valor absoluto, é o mais estável. menor estimativa do parâmetro . O mesmo procedimento O método de Hühn utiliza-se de medidas estatísticas foi adotado para o método AMMI, considerando-se a não-paramétricas da estabilidade (S1, S2 e S3), que são magnitude dos escores (valor absoluto) do primeiro estimadas por: componente principal de interação (IPCA1). Para os métodos Eberhart & Russell (com parâmetros S 1i = ; S 2i = ; S 3i = , com βi e ), Verma, Chahal & Murty ( e ), Toler (βli e β2i) e Hühn (S1, S2, S3), inicialmente, atribuíram-se ordenações crescentes às estimativas genotípicas de cada um desses parâmetros. E, em seguida, para cada , em que S1i é a média das diferenças absolutas método e genótipo, calculou-se a média das ordens de entre as classificações do genótipo i nos ambientes; rij é seus respectivos parâmetros. a classificação do genótipo i, no ambiente j; S2i é a No método Annicchiarico, de modo inverso, atribuiu-se variância das classificações do genótipo i nos ambientes; a ordem de número 1 ao genótipo com a maior estima- é a média das classificações do genótipo i nos ambientes; tiva do parâmetro Ii (índice de confiança genotípico sob Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 5. Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade 27 todos os ambientes); e assim por diante, até o g-ésimo circunstâncias. A ordenação dos genótipos pelo método genótipo, aquele com a menor dessas estimativas. de Eberhart & Russell, como efetuada aqui, combina dois tipos de estabilidade: estabilidade biológica, pela Resultados e Discussão ordem dos coeficientes de regressão, da menor para a maior estimativa, e estabilidade agronômica, pela ordem Os efeitos da interação GxA, basicamente represen- das estimativas . Esse fato pode explicar a associa- tadas, neste caso, por uma interação do tipo genótipos x ção geral do método com a maioria dos outros. locais, apresentaram significância a 1% de probabilida- Os métodos de Annicchiarico e de Lin & Binns apre- de (Tabela 2). Isso indica que o comportamento relativo sentaram forte associação entre si (rs = 0,96), o que tam- dos genótipos foi influenciado distintamente pelas con- bém contra-indica seu uso concomitante (Tabela 4). Esse dições ambientais, marcados, sobretudo, pelas diferenças resultado concorda com o obtido por Atroch et al. (2000), entre locais. Este fato dificulta a recomendação de em arroz de sequeiro. Os dois procedimentos captam cultivares para a região estudada (Cruz & Castoldi, 1991; informações diferentes dos demais métodos, o que é Vencovsky & Barriga, 1992), pois não se pode, nessas circunstâncias, fazer uma recomendação uniforme para indicado pelas suas baixas correlações com a maioria todos os locais, sem prejuízo considerável na produção deles. Avaliação semelhante foi implementada por obtida, relativamente à produção possível. Borges et al. (2000), em feijão, ao comparar os méto- As estimativas de adaptabilidade e de estabilidade dos de Toler (1990), Annicchiarico (1992) e Lin & Binns fenotípica dos genótipos, relativas a cada método, são (1988). Os autores defendem, também, uma apresentadas na Tabela 3. Quanto à associação entre complementaridade entre os três métodos e recomendam, os métodos, pôde-se verificar que cerca de 40% das assim, o seu uso conjunto. Em contrapartida, Farias correlações estimadas apresentaram significância esta- et al. (1997), ao trabalhar com algodão, encontraram tística (Tabela 4). Isso sugere, como esperado, um grau correlação significativa entre os métodos de Eberhart de associação entre os métodos estudados, o que, contudo, & Russell e de Lin & Binns. Os resultados desse não garante concordância geral entre eles. Observa-se estudo indicam que o uso de um desses métodos em que os métodos de Plaisted & Peterson e Wricke combinação, por exemplo, com o de Eberhart & mostraram uma correlação perfeita entre si e, con- Russell, pode fornecer informações adicionais e seqüentemente, correlações idênticas com os demais complementares sobre a estabilidade fenotípica em métodos, o que evidencia informações de mesma natu- soja. reza, isto é, redundantes. Essa semelhança decorre do A análise AMMI também não se correlacionou com fato de que ambos usam a decomposição da soma de a maior parte dos métodos. A associação mais forte foi quadrados, da interação GxA, na derivação de seus apresentada com os métodos de Plaisted & Peterson e parâmetros de estabilidade (Cruz & Regazzi, 2001). de Wricke, os quais possuem princípio estatístico seme- O método de Eberhart & Russell apresentou altas lhante, isto é, são baseados na contribuição genotípica correlações com os métodos em estudo, exceto com os para a interação GxA. A análise AMMI representa um métodos de Annicchiarico e de Lin & Binns. Isso indica avanço metodológico, pois permite descartar ruídos na que o método é capaz de mensurar, razoavelmente, as interação GxA estimada por esses métodos. Assim, em informações de estabilidade e adaptabilidade dos outros razão desse aprimoramento, essa análise apresenta-se métodos, podendo até substituí-los em determinadas como um método mais apropriado a esses estudos. Tabela 2. Análise conjunta de variância da produtividade de grãos (kg ha-1), de 28 genótipos de soja (ciclo precoce) testados em sete ambientes, no Estado de Goiás, na safra 2002/2003. Fonte de variação GL Soma de quadrados Quadrado médio F Pr>F Blocos/ambientes 21 7.786.281,30 370.775,30 1,53 0,0653 Ambientes (A) 6 264.059.709,30 44.009.951,60 181,15 <0,0001 Genótipos (G) 27 33.182.829,70 1.228.993,70 5,06 <0,0001 Interação GxA 114 (1) 58.032.458,00 509.056,65 2,10 <0,0001 Erro médio 378(1) 91.835.357,20 242.950,68 - - (1)Valores ajustados pelo método de Cochran (1954), citado por Pimentel-Gomes (1990), em razão de heterocedasticidade. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 6. Tabela 3. Estimativas dos parâmetros de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, obtidas pelos métodos Tradicional (TR), de Plaisted & Peterson (P&P), de Wricke 28 (W), de Finlay & Wilkinson (F&W), de Eberhart & Russell (E&R), de Verma, Chahal & Murty (VC&M), de Toler (T), análise AMMI (AMMI), de Hünh (H), de Annicchiarico (ANN) e de Lin & Binns (L&B), para linhagens de soja (ciclo precoce) avaliadas na safra 2002/2003, em Goiás. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006 W.C.J. e Silva e J.B. Duarte (1)1: MGBR99 38514 MG; 2: MGBR99 3895 MG; 3: MGBR99 39515 MG; 4: MGBR99 4037 MG; 5: MGBR99 4058 MG; 6: MGBR97 2545 MG; 7: GOBR97 13552 GO; 8: GOBR94 0944 GO; 9: GOBR98 094015 GO; 10: GOBR97 14346 GO; 11: GOBR98 128074 GO; 12: GOBR98 102054 GO; 13: BRAS98 10084 CE; 14: GOBR95 322 HM GO; 15: BR99 11612 MG; 16: BRAS99 2254 CE; 17: BRAS98 10405 CE; 18: BRAS98 6331 CE; 19: BRAS98 9255 CE; 20: BRAS99 2241 CE; 21: BRAS98 14240 CE; 22: M Soy 8001 (cultivar testemunha); 23: Nina (cultivar testemunha); 24: Emgopa 316 (cultivar testemunha); 25: M Soy 6101 (cultivar testemunha); 26: MGBR99 39611 MG; 27: GOBR97 14723 GO; 28: BRAS98 10447 CE.
  • 7. Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade 29 Tabela 4. Estimativas do coeficiente de correlação de Spearman, aplicado às ordens de adaptabilidade e estabilidade de cada par de métodos. (1) TR:Tradicional (citado por Oliveira, 1976); P&P: Plaisted & Peterson (1959); W: Wricke (1965); F&W: Finlay & Wilkinson (1963); E&R: Eberhart & Russell (1966); VC&M: Verma et al. (1978); T: Toler (1990); AMMI: método AMMI; H: Hühn (1990); ANN: Annicchiarico (1992); L&B: Lin & Binns (1988). * e **Significativo a 5 e 1% de probabilidade, respectivamente. Uma boa concordância foi verificada, ainda, entre os gens como as destacadas anteriormente, os resultados métodos que utilizam regressão, isto é, Finlay & Wilkinson deste estudo são indicativos de que o desenvolvimento (1963), Eberhart & Russell (1966), Verma et al. (1978) horizontal de métodos de estabilidade (criação de novos e Toler (1990). Esses métodos correlacionaram-se sig- métodos), em detrimento do desenvolvimento vertical, nificativamente e mostraram as maiores correlações com não seja uma prioridade científica atual. os demais. Isso garante tranqüilidade aos usuários dos métodos de regressão, já difundidos em estudos dessa Conclusões natureza; entretanto, indica, também, um certo nível de informação redundante entre eles. Ademais, a falta de 1. Os métodos de Plaisted & Peterson e Wricke associação desses métodos, exceto o de Eberhart & apresentam grande concordância entre si, o que Russell, com os que avaliam a contribuição genotípica contra-indica seu uso concomitante. para a interação GxA, reforça a tese de que alguma 2. Os métodos de Annicchiarico e Lin & Binns mos- medida nesse sentido, como, por exemplo, a variância tram forte associação entre si e produzem classifica- dos desvios da regressão ou os escores AMMI da ções genotípicas similares quanto à estabilidade fenotípica; interação GxA, deva ser utilizada em combinação com o uso simultâneo dos dois não é recomendado; entretanto, coeficientes de regressão. o uso de um deles em combinação com o de Eberhart Diante dessas constatações, observa-se, ainda, que o & Russell pode agregar informação à análise de método de Eberhart & Russell mostrou uma associação estabilidade. 3. Métodos de estabilidade que se baseiam, exclusi- significativa com a análise AMMI, nesse caso, porém, vamente, em coeficientes de regressão, não se associam de baixa magnitude (rs = 0,52). Se esse fato vier a se àqueles baseados na contribuição genotípica para a confirmar em outras observações, pode-se inferir que interação GxA; é recomendável associá-los a um outro esses métodos, de certa forma, se complementam, visto método com esse último princípio, ou introduzir medidas que o método de Eberhart & Russell, em detrimento da estatísticas dessa natureza. análise AMMI, informa sobre a responsividade de cada 4. A associação relativamente fraca (r s = 0,52) genótipo ante a melhoria ambiental. Por sua vez, a análise entre os métodos de Eberhart & Russel e AMMI, AMMI produz uma estimativa da contribuição aliada à complementaridade de suas informações, genotípica, para a interação GxA, livre de ruídos, que o permite indicar o seu uso combinado em estudos de método de Eberhart & Russell não descarta. Essa cor- estabilidade e adaptabilidade fenotípica. relação não considera, na análise de Eberhart & Russell, o parâmetro média dos genótipos, embora este seja con- siderado na análise para fins de seleção. A inclusão das Referências estimativas desse parâmetro, possivelmente, traria mo- ANNICCHIARICO, P. Cultivar adaptation and recommendation dificações como, por exemplo, aumento da correlação from alfafa trials in Northern Italy. Journal of Genetics and entre os métodos de Eberhart & Russell e Lin & Binns. Breeding, v.46, p.269-278, 1992. Finalmente, considerando-se a popularidade já ATROCH, A.L.; SOARES, A.A.; RAMALHO, M.A.P. alcançada por alguns métodos, alguns deles com vanta- Adaptabilidade e estabilidade de linhagens de arroz de sequeiro Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006
  • 8. 30 W.C.J. e Silva e J.B. Duarte testadas no Estado de Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia, OLIVEIRA, A.C. Comparação de alguns métodos de v.24, p.541-548, 2000. determinação de estabilidade de plantas cultivadas. 1976. 64p. Dissertação (Mestrado) - Universidade de Brasília, Brasília. BORGES, L.C.; FERREIRA, D.F.; ABREU, A.F.B.; RAMALHO, M.A.P. Emprego de metodologias de avaliação da estabilidade PIMENTEL-GOMES, F. Curso de estatística experimental. fenotípica na cultura do feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.). Revista 13.ed. Piracicaba: Nobel, 1990. 468p. Ceres, v.47, p.89-102, 2000. PLAISTED, R.L.; PETERSON, L.C. A technique for evaluating the CRUZ, C.D. Programa GENES: aplicativo computacional em ability of selections to yield consistently in different locations and genética e estatística (software). Viçosa: Imprensa Universitária, 1997. seasons. American Potato Journal, v.36, p.381-385, 1959. 442p. RAMALHO, M.A.P.; FERREIRA, D.F.; OLIVEIRA, A.C. CRUZ, C.D.; CASTOLDI, F.L. Decomposição da interação A experimentação em genética e melhoramento de plantas. genótipos x ambientes em partes simples e complexa. Revista Ceres, Lavras: Ufla, 2000. 326p. v.38, p.422-430, 1991. ROCHA, M.M. Seleção de linhagens experimentais de soja CRUZ, C.D.; REGAZZI, A.J. Modelos biométricos aplicados ao para adaptabilidade e estabilidade fenotípica. 2002. 184p. Tese melhoramento genético. 2.ed. Viçosa: UFV, 2001. 390p. (Doutorado) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba. DUARTE, J.B.; VENCOVSKY, R. Interação genótipos x ambientes: uma introdução à análise “AMMI”. Ribeirão Preto: SAS INSTITUTE (Cary, Estados Unidos). Software and services: Sociedade Brasileira de Genética, 1999. 60p. (Monografias, 9). system for Windows, versão 8.0: software. Cary, 2002. EBERHART, S.A.; RUSSELL, W.A. Stability parameters for TOLER, J.E. Patterns of genotypic performance over comparing varieties. Crop Science, v.6, p.36-40, 1966. environmental arrays. 1990. 154p. Thesis (Ph.D.) - Clemson University, South Carolina, USA. FARIAS, F.J.C.; RAMALHO, M.A.P.R.; CARVALHO, L.P.; MOREIRA, J.A.N.; COSTA, J.N. Parâmetros de estabilidade UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS. Estabilidade propostos por Lin & Binns (1988) comparados com o método da (software): versão 3.0. Lavras: Ufla-DEX, 2000. regressão. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.32, p.407-414, VENCOVSKY, R.; BARRIGA, P. Genética biométrica no 1997. fitomelhoramento. Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, FINLAY, K.W.; WILKINSON, G.N. The analysis of adaptation in a 1992. 496p. plant breeding programme. Australian Journal of Agricultural VERMA, M.M.; CHAHAL, G.S.; MURTY, B.R. Limitations of Research, v.14, p.742-754, 1963. conventional regression analysis: a proposed modification. HÜHN, M. Nonparametric measures of phenotypic stability. Part I: Theoretical and Applied Genetics, v.53, p.89-91, 1978. theory. Euphytica, v.47, p.195-201, 1990. WRICKE, G. Zur Berechnung der Ökovalenz bei Sommerweizen LIN, C.S.; BINNS, M.R. A superiority measure of cultivar und Hafer. Pflanzenzuchtung, v.52, p.127-138, 1965. performance for cultivar x location data. Canadian Journal of Plant ZOBEL, R.W.; WRIGHT, M.J.; GAUCH, H.G. Statistical analysis Science, v.68, p.193-198, 1988. of a yield trial. Agronomy Journal, v.80, p.388-393, 1988. Recebido em 29 de junho de 2004 e aprovado em 4 de abril de 2005 Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.1, p.23-30, jan. 2006