Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology / Produtividade, estabilidade e adaptabilidade da soja por meio de metodologia de modelo misto

ABSTRACT: The genotype × environment (G×E) interaction plays an essential role in phenotypic expression and can lead to difficulties in genetic selection. Thus, the present study aimed to estimate genetic parameters and to compare different selection strategies in the context of mixed models for soybean breeding. For this, data referring to the evaluation of 30 genotypes in 10 environments, regarding the grain yield trait, were used. The variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP). Significant effects of genotypes and G×E interaction were detected by the likelihood ratio test (LRT). Low genotypic correlation was obtained across environments, indicating complex G×E interaction. The selective accuracy was very high, indicating high reliability. Our results showed that the most productive soybean genotypes have high adaptability and stability.

RESUMO: A interação genótipo × ambiente (G × E) desempenha um papel essencial na expressão fenotípica e pode provocar dificuldades na seleção genética. Assim, o presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos e comparar diferentes estratégias de seleção no contexto de modelos mistos para melhoramento da soja. Para isso, foram utilizados dados referentes à avaliação de 30 genótipos em dez ambientes, referentes à característica produtividade de grãos. Os componentes de variância foram estimados pela máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos foram preditos pela melhor previsão imparcial linear (BLUP). Efeitos significativos dos genótipos e interação G × E foram detectados pelo teste da razão de verossimilhança (LRT). Correlação genotípica baixa foi obtida entre os ambientes indicando interação G × E do tipo complexa. A acurácia seletiva foi muito alta, indicando alta confiabilidade. Os resultados mostraram que os genótipos de soja mais produtivos apresentam alta adaptabilidade e estabilidade.

Models for optimizing selection based on adaptability and stability of cotton genotypes / Modelos para otimizar a seleção baseada em adaptabilidade e estabilidade de genótipos de algodão

ABSTRACT: In multi-environment trials (MET), large networks are assessed for results improvement. However, genotype by environment interaction plays an important role in the selection of the most adaptable and stable genotypes in MET framework. In this study, we tested different residual variances and measure the selection gain of cotton genotypes accounting for adaptability and stability, simultaneously. Twelve genotypes of cotton were bred in 10 environments, and fiber length (FL), fiber strength (FS), micronaire (MIC), and fiber yield (FY) were determined. Model selection for different residual variance structures (homogeneous and heterogeneous) was tested using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The variance components were estimated through restricted maximum likelihood and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction. The harmonic mean of relative performance of genetic values (HMRPGV) were applied for simultaneous selection for adaptability, stability, and yield. According to BIC heterogeneous residual variance was the best model fit for FY, whereas homogeneous residual variance was the best model fit for FL, FS, and MIC traits. The selective accuracy was high, indicating reliability of the prediction. The HMRPGV was capable to select for stability, adaptability and yield simultaneously, with remarkable selection gain for each trait.

RESUMO: Em ensaios multi-ambientes, grandes redes experimentais são utilizadas para a avaliação de genótipos, tentando contornar o efeito que a interação genótipo por ambiente desempenha na seleção genotípica. Neste estudo, objetivamos testar diferentes estruturas de variância residual e medir o ganho de seleção de genótipos de algodão, baseados em produtividade, adaptabilidade e estabilidade, simultaneamente. Doze genótipos de algodão foram plantados em 10 ambientes, sendo determinados o comprimento da fibra (CF), a resistência da fibra (RF), a micronaire (MIC) e produtividade de fibras (PF). A seleção do modelo para diferentes estruturas de variância residual (homogênea e heterogênea) foi testada usando o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os componentes de variância foram estimados através de máxima verossimilhança restrita e os valores genotípicos foram preditos através da melhor predição linear não viesada. A média harmônica do desempenho relativo dos valores genéticos (HMRPGV) foram aplicadas para seleção simultânea para adaptabilidade, estabilidade e produtividade. De acordo com o BIC, a estrutura residual heterogênea apresentou o melhor ajuste para a característica PF, enquanto a estrutura residual homogênea apresentou o melhor ajuste para as características CF, RF e MIC. A acurácia seletiva foi alta, indicando confiabilidade da predição. O método HMRPGV foi capaz de selecionar para estabilidade, adaptabilidade e produtividade, simultaneamente, com notável ganho de seleção para cada característica.

Estimates of genetic divergence in cowpea by multivariate analysis in different environments / Estimativa de divergência genética em feijão-caupi por meio de análise multivariada em diferentes ambientes

Cowpea is a legume of great importance in the Brazilian nutrition, mainly in the Northeast region. Despite the low yield of Brazilian cowpea, the species presents a genetic potential to be explored. Thus, this work aimed to characterize the genetic diversity of cowpea genotypes by agronomic traits and select genotypes for possible crosses by multivariate analysis. Four value for cultivation and use tests were carried out with cowpea genotypes in 2005 and 2006, in the municipalities of Aquidauana, Chapadão do Sul, and Dourados, in the state of Mato Grosso do Sul. The experimental design was a complete randomized block with 20 genotypes and four replications. The evaluated traits were value for cultivation, plant lodging, pod length, grain weight of five pods, number of grains per pod, pod weight, severity of powdery mildew, and grain yield. To estimate the genetic diversity among the genotypes, the optimization methods of Tocher and UPGMA were used. The generalized distance of Mahalanobis was used as a dissimilarity measure. The clustering methods revealed genetic variability among the cowpea genotypes evaluated. The methods used formed a different number of groups for each environment. Genotypes TE97-309G-24, MNC99-542F-5, BRS Paraguaçu, BRS Paraguaçu, BR 17-Gurguéia, and CNC x 409-11F-P2 can be used to obtain promising combinations and high genetic variability.

O feijão-caupi é de grande importância na nutrição brasileira, principalmente na região Nordeste. Apesar do baixo rendimento do feijão-caupi no Brasil, esta leguminosa apresenta potencial genético a ser explorado. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi caracterizar a variabilidade genética de caracteres agronômicos e estimar a divergência genética entre genótipos de feijão-caupi por meio de análise multivariada. Quatro ensaios de valor de cultivo e uso com genótipos de feijão-caupi foram conduzidos nos anos de 2005 e 2006, nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados. Os experimentos foram conduzidos em delineamento blocos casualizados, com 20 genótipos e quatro repetições. Os caracteres avaliados foram acamamento de plantas, comprimento de vagem, peso de grãos de cinco vagens, número de grãos por vagem, peso de vagem e produtividade de grãos. Realizou-se análise de variância individual e conjunta. Para estimar a diversidade genética entre os genótipos, foram utilizados o métodos de otimização de Tocher e UPGMA. A distância generalizada de Mahalanobis foi utilizada como medida de dissimilaridade. Foi possível detectar variabilidade genética entre os genótipos de feijão-caupi avaliados por meio dos métodos de agrupamento utilizados. Os métodos utilizados formaram números de grupos distintos para cada ambiente. Os genótipos TE97-309G-24, MNC99-542F-5, BRS Paraguaçu, BRS Paraguaçu, BR 17-Gurguéia e CNC x 409-11F-P2 podem ser usados para obter combinações promissoras e elevada variabilidade genética.