Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
Hongyu, Kuang |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052015-172304/
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Resumo: |
Interação genótipo × ambiente (GEI) é uma questão extremamente importante no melhoramento genético de plantas e produção. A seleção e recomendação de genótipos superiores são dificultadas devido à ocorrência de GEI e representa um grande desafio para os pesquisadores. Nesse contexto, as análises biplot têm sido cada vez mais utilizadas na análise de dados agronômicos, em que os dados são representados por uma tabela de dupla entradas de médias de GEI. Entretanto, as particularidades existentes no gráfico biplot dificultam sua interpretação, podendo induzir o pesquisador a erros. Existem vários modelos na literatura para análise de DGE (dados de GEI), entre eles, os mais utilizados são os modelos AMMI (Additive Main effects and Multiplicative Interaction) e GGE biplot (Genotype main effects + Genotype environment interaction). O modelo AMMI é um método estatístico para compreender a estrutura de interações entre genótipos e ambientes, que combina a análise de variância e a análise de componentes principais, para ajustar, respectivamente, os efeitos principais (G e E) e os efeitos da GEI. O GGE Biplot agrupa o efeito aditivo de genótipo com o efeito multiplicativo da GEI, e submete estes à análise de componentes principais. Existem dois problemas na utilização destes modelos: i) só pode ser utilizado para analisar dados MET (multi-ambientes), que tenha uma única característica e ii) cujos ambientes são heterogêneos. O presente trabalho tem como objetivos propor novos modelos W-GGE biplot (Weighted Genotype main effects + Genotype environment interaction) e AMMI-ponderado para análise de dados multi-ambientes, além de fazer uma comparação entre os modelos existentes como AMMI e GGE biplot; análise de mega-ambiente; avaliação de genótipos, ambiente de teste dentro de cada mega-ambiente e compreender as causas da GEI. |