Os métodos biplot e escalonamento multidimensional nos delineamentos experimentais

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Souza, Édila Cristina de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Adaptability; Análise multivariada; Biplot; Correlação genética e ambiental; Escalonamento multidimensional; Estabilidade; Fenótipos; Genética; Interaction G × E; Melão.; Multivariate analysis; Stability
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19042010-142813/

O objetivo deste trabalho foi avaliar os métodos estatísticos de análise da interação de genótipos com ambientes (G × A), enfatizando a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica. As variáveis estudadas foram produção e teor de sólidos solúveis totais (SST) do melão do tipo Gália, testando 9 genótipos em 12 ambientes. O experimento foi conduzido no delineamento aleatorizado em blocos com 3 repetições, realizado no Pólo Agroindustrial Mossoró-Assu no Rio Grande do Norte. O desempenho dos cultivares foi analisado por meio da utilização de análises de variância, metodologias de adaptabilidade e estabilidade. Realizou-se as análises para a produção e o teor de sólidos solúveis, utilizando as metodologias AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) e SREG (Sites Regression), representando graficamente de forma simultânea os genótipos e ambientes através dos gráficos Biplot AMMI, GGEbiplot e Trilinear plot. A análise AMMI possui a vantagem de estudar detalhadamente a estrutura do efeito de interação, além de representar simultaneamente os escores dos efeitos da interação para cada fator. Na análise SREG, incorpora o efeito de genótipo e na maioria dos casos está altamente correlacionado com os escores do primeiro componente principal, possui a vantagem de permitir a avaliação gráfica direta do efeito de genótipo. Propõe-se, também a metodologia MDS (Multidimensional Scalling) para verificar as similaridades e dissimilaridades entre os ambientes, através de uma matriz de distancias, representando geometricamente os dados no espaço bidimensional (Biplot) para cada variável estudada, em que pode-se observar as disparidades entre os ambientes, mostrando que esses apresentam características diferentes