Your browser doesn't support javascript.
loading
Key locations for soybean genotype assessment in South Brazil region / Locais-chave para a avaliação de genótipos de soja na região Sul do Brasil
Dalló, Samuel Cristian; Zdziarski, Andrei Daniel; Woyann, Leomar Guilherme; Milioli, Anderson Simionato; Zanella, Rodrigo; Batti, Vinícius de Bitencourt Bez; Benin, Giovani.
Afiliação
  • Dalló, Samuel Cristian; s.af
  • Zdziarski, Andrei Daniel; s.af
  • Woyann, Leomar Guilherme; s.af
  • Milioli, Anderson Simionato; s.af
  • Zanella, Rodrigo; s.af
  • Batti, Vinícius de Bitencourt Bez; s.af
  • Benin, Giovani; Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Pato Branco. BR
Semina ciênc. agrar ; 41(3): 767-782, May-June 2020. tab, ilus, graf
Article em En | VETINDEX | ID: biblio-1501777
Biblioteca responsável: BR68.1
Localização: BR68.1
ABSTRACT
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).
RESUMO
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 sãoRolândia, Marechal Cândido Rondon, Campo Mourão...
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Base de dados: VETINDEX Idioma: En Revista: Semina Ci. agr. / Semina ciênc. agrar Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Base de dados: VETINDEX Idioma: En Revista: Semina Ci. agr. / Semina ciênc. agrar Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article