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1.
Semina ciênc. agrar ; 41(3): 767-782, May-June 2020. tab, ilus, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1501777

Resumo

Mitigating the high costs of soybean breeding programs requires constant improvement of all the involved processes. Identifying representative and discriminating test locations, as well as excluding redundant and/or non-representative locations, makes it possible to select genotypes with more accuracy while reducing the costs of the multi-environment trials (MET). Therefore, this study had three objectives: to evaluate the representativeness and discriminating power of test locations; to identify similar test locations for each Edaphoclimatic Region (ECR) and locations that did not contribute to genotype evaluation; and to recommend the best locations for evaluating MET in order to reduce breeding program costs in the soybean macro regions 1 (M1) and 2 (M2). Grain yield (GY) data from Value-for-Cultivation-and-Use (VCU) trials obtained during the 2012-2016 crop seasons were used, totaling 132 environments (location x year) and 43 genotypes. The experiments were arranged in a randomized complete block design with three replications. Representative and discriminant locations were identified by GGL (genotype main effects plus genotype × location interaction) + GGE (genotype main effects plus genotype × environment interaction) analysis, using GGEbiplot software. Representative and discriminant locations were identified for each ECR and can be used as core locations for breeding programs. Similarly, locations that were not representative and discriminant, or that present redundancy in the results, should be excluded from or replaced in MET. The most recommended locations for conducting VCU trials in M1 were Cachoeira do Sul (ECR 101); Ronda Alta, Passo Fundo, Santa Bárbara do Sul, and Ciríaco (ECR 102); and Castro (ECR 103). For M2, the most suitable locations are Rolândia, Marechal Cândido Rondon, Campo Mourão, Santa Terezinha de Itaipu, Palotina, Floresta, and Londrina (ECR 201); Naviraí (ECR 202); and Ponta Porã and Maracajú (ECR 204).


A redução dos elevados custos dos programas de melhoramento de soja requer melhoria constante detodos os processos envolvidos. A identificação de locais de teste representativos e discriminativos, bemcomo a exclusão de locais redundantes e/ou não representativos, possibilita a seleção de genótipos commaior precisão, e ao mesmo tempo reduz os custos dos ensaios multiambientes (MET). Portanto, esteestudo teve três objetivos: avaliar a representatividade e a discriminância dos locais de teste; identificarlocais de teste semelhantes e que não contribuíram para a avaliação genotípica dentro de cada RegiãoEdafoclimática (ECR); e recomendar os melhores locais para a avaliação de MET, a fim de reduzir oscustos do programa de melhoramento genético nas macrorregiões 1 (M1) e 2 (M2) de adaptação da soja.Dados de rendimento de grãos (RG) de ensaios de “Valor de Cultivo e Uso” (VCU) obtidos duranteos anos agrícolas 2012-2016 foram utilizados, totalizando 132 ambientes (local x ano) e 43 genótipos.Os experimentos foram conduzidos em delineamento de blocos completamente casualizados, comtrês repetições. Locais representativos e discriminantes foram identificados pela análise GGL (efeitoprincipal de genótipo + interação genótipo × local) + GGE (efeito principal de genótipo + interaçãogenótipo × ambiente), utilizando o software GGEbiplot. Locais representativos e discriminantes foramidentificados para cada ECR, e podem ser utilizados como locais-chave em programas de melhoramento.Da mesma forma, locais que não foram representativos e discriminantes, ou que apresentam redundânciaforam identificados e devem ser excluídos ou substituídos no MET. Os locais recomendados para acondução de ensaios de VCU na M1 são: Cachoeira do Sul (ECR 101); Ronda Alta, Passo Fundo, SantaBárbara do Sul e Ciríaco (ECR 102); e Castro (ECR 103). Já para M2, os locais recomendados são:Rolândia, Marechal Cândido Rondon, Campo Mourão...


Assuntos
Genótipo , Melhoramento Vegetal/estatística & dados numéricos , Glycine max/crescimento & desenvolvimento
2.
Semina Ci. agr. ; 41(3): 767-782, May-June 2020. tab, ilus, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-746015

Resumo

Mitigating the high costs of soybean breeding programs requires constant improvement of all the involved processes. Identifying representative and discriminating test locations, as well as excluding redundant and/or non-representative locations, makes it possible to select genotypes with more accuracy while reducing the costs of the multi-environment trials (MET). Therefore, this study had three objectives: to evaluate the representativeness and discriminating power of test locations; to identify similar test locations for each Edaphoclimatic Region (ECR) and locations that did not contribute to genotype evaluation; and to recommend the best locations for evaluating MET in order to reduce breeding program costs in the soybean macro regions 1 (M1) and 2 (M2). Grain yield (GY) data from Value-for-Cultivation-and-Use (VCU) trials obtained during the 2012-2016 crop seasons were used, totaling 132 environments (location x year) and 43 genotypes. The experiments were arranged in a randomized complete block design with three replications. Representative and discriminant locations were identified by GGL (genotype main effects plus genotype × location interaction) + GGE (genotype main effects plus genotype × environment interaction) analysis, using GGEbiplot software. Representative and discriminant locations were identified for each ECR and can be used as core locations for breeding programs. Similarly, locations that were not representative and discriminant, or that present redundancy in the results, should be excluded from or replaced in MET. The most recommended locations for conducting VCU trials in M1 were Cachoeira do Sul (ECR 101); Ronda Alta, Passo Fundo, Santa Bárbara do Sul, and Ciríaco (ECR 102); and Castro (ECR 103). For M2, the most suitable locations are Rolândia, Marechal Cândido Rondon, Campo Mourão, Santa Terezinha de Itaipu, Palotina, Floresta, and Londrina (ECR 201); Naviraí (ECR 202); and Ponta Porã and Maracajú (ECR 204).(AU)


A redução dos elevados custos dos programas de melhoramento de soja requer melhoria constante detodos os processos envolvidos. A identificação de locais de teste representativos e discriminativos, bemcomo a exclusão de locais redundantes e/ou não representativos, possibilita a seleção de genótipos commaior precisão, e ao mesmo tempo reduz os custos dos ensaios multiambientes (MET). Portanto, esteestudo teve três objetivos: avaliar a representatividade e a discriminância dos locais de teste; identificarlocais de teste semelhantes e que não contribuíram para a avaliação genotípica dentro de cada RegiãoEdafoclimática (ECR); e recomendar os melhores locais para a avaliação de MET, a fim de reduzir oscustos do programa de melhoramento genético nas macrorregiões 1 (M1) e 2 (M2) de adaptação da soja.Dados de rendimento de grãos (RG) de ensaios de “Valor de Cultivo e Uso” (VCU) obtidos duranteos anos agrícolas 2012-2016 foram utilizados, totalizando 132 ambientes (local x ano) e 43 genótipos.Os experimentos foram conduzidos em delineamento de blocos completamente casualizados, comtrês repetições. Locais representativos e discriminantes foram identificados pela análise GGL (efeitoprincipal de genótipo + interação genótipo × local) + GGE (efeito principal de genótipo + interaçãogenótipo × ambiente), utilizando o software GGEbiplot. Locais representativos e discriminantes foramidentificados para cada ECR, e podem ser utilizados como locais-chave em programas de melhoramento.Da mesma forma, locais que não foram representativos e discriminantes, ou que apresentam redundânciaforam identificados e devem ser excluídos ou substituídos no MET. Os locais recomendados para acondução de ensaios de VCU na M1 são: Cachoeira do Sul (ECR 101); Ronda Alta, Passo Fundo, SantaBárbara do Sul e Ciríaco (ECR 102); e Castro (ECR 103). Já para M2, os locais recomendados são:Rolândia, Marechal Cândido Rondon, Campo Mourão...(AU)


Assuntos
Genótipo , Glycine max/crescimento & desenvolvimento , Melhoramento Vegetal/estatística & dados numéricos
3.
Ciênc. rural (Online) ; 47(4): 01-07, Mar. 2017. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1479933

Resumo

The aim of this study was to evaluate the experimental precision of different methods of statistical analysis for trials with large numbers of soybean genotypes, and their relationship with the number of replicates. Soybean yield data (nine trials; 324 genotypes; 46 cultivars; 278 lines; agricultural harvest of 2014/15) were used. Two of these trials were performed at the same location, side by side, forming a trial with six replicates. Each trial was analyzed by the randomized complete block, triple lattice design, and use of the Papadakis method. The selective accuracy, least significant difference, and Fasoulas differentiation index were estimated, and model assumptions were tested. The resampling method was used to study the influence of the number of replicates, by varying the number of blocks and estimating the precision measurements. The experimental precision indicators of the Papadakis method are more favorable as compared to the randomized complete block design and triple lattice. To obtain selective accuracy above the high experimental precision range in trials with 324 soybean genotypes, two repetitions can be used, and data can be analyzed using the randomized complete block design or Papadakis method.


O objetivo deste estudo foi avaliar a precisão experimental de diferentes métodos de análise estatística para ensaios com grande número de genótipos de soja e sua relação com o número de repetições. Foram usados dados de produtividade de grãos de soja (nove ensaios, 324 genótipos, 46 cultivares, 278 linhagens, safra agrícola de 2014/15). Dois destes ensaios foram realizados no mesmo local, lado a lado, constituindo um ensaio com seis repetições. Cada ensaio foi analisado pelos delineamentos de blocos ao acaso, látice triplo e uso do método de Papadakis. Foram estimados a acurácia seletiva, diferença mínima significativa e índice de diferenciação de Fasoulas, e, ainda foram testados os pressupostos do modelo. O método de reamostragem foi usado para estudar a influência do número de repetições, variando o número de blocos e estimando as medidas de precisão. Os indicadores de precisão experimental do método de Papadakis são mais favoráveis, quando comparados com os delineamentos de blocos ao acaso e látice triplo. Para obter acurácia seletiva acima da faixa de alta precisão experimental em ensaios com 324 genótipos de soja, pode-se usar duas repetições e analisar os dados, usando o delineamento de blocos completos ao acaso ou método de Papadakis.


Assuntos
Genótipo , Interpretação Estatística de Dados , Glycine max/genética , Confiabilidade dos Dados , Técnicas de Genotipagem
4.
Ci. Rural ; 47(4): 01-07, Mar. 2017. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-686887

Resumo

The aim of this study was to evaluate the experimental precision of different methods of statistical analysis for trials with large numbers of soybean genotypes, and their relationship with the number of replicates. Soybean yield data (nine trials; 324 genotypes; 46 cultivars; 278 lines; agricultural harvest of 2014/15) were used. Two of these trials were performed at the same location, side by side, forming a trial with six replicates. Each trial was analyzed by the randomized complete block, triple lattice design, and use of the Papadakis method. The selective accuracy, least significant difference, and Fasoulas differentiation index were estimated, and model assumptions were tested. The resampling method was used to study the influence of the number of replicates, by varying the number of blocks and estimating the precision measurements. The experimental precision indicators of the Papadakis method are more favorable as compared to the randomized complete block design and triple lattice. To obtain selective accuracy above the high experimental precision range in trials with 324 soybean genotypes, two repetitions can be used, and data can be analyzed using the randomized complete block design or Papadakis method.(AU)


O objetivo deste estudo foi avaliar a precisão experimental de diferentes métodos de análise estatística para ensaios com grande número de genótipos de soja e sua relação com o número de repetições. Foram usados dados de produtividade de grãos de soja (nove ensaios, 324 genótipos, 46 cultivares, 278 linhagens, safra agrícola de 2014/15). Dois destes ensaios foram realizados no mesmo local, lado a lado, constituindo um ensaio com seis repetições. Cada ensaio foi analisado pelos delineamentos de blocos ao acaso, látice triplo e uso do método de Papadakis. Foram estimados a acurácia seletiva, diferença mínima significativa e índice de diferenciação de Fasoulas, e, ainda foram testados os pressupostos do modelo. O método de reamostragem foi usado para estudar a influência do número de repetições, variando o número de blocos e estimando as medidas de precisão. Os indicadores de precisão experimental do método de Papadakis são mais favoráveis, quando comparados com os delineamentos de blocos ao acaso e látice triplo. Para obter acurácia seletiva acima da faixa de alta precisão experimental em ensaios com 324 genótipos de soja, pode-se usar duas repetições e analisar os dados, usando o delineamento de blocos completos ao acaso ou método de Papadakis.(AU)


Assuntos
Interpretação Estatística de Dados , Genótipo , Glycine max/genética , Técnicas de Genotipagem , Confiabilidade dos Dados
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