USO DO GRÁFICO BIPLOT AMMI

COM REPRESENTAÇÃO DE GENÓTIPO SUPLEMENTAR

PARA RECOMENDAÇÃO DE CULTIVARES EM SOJA

CHAVES, A. A. P.; DUARTE, J. B.

Unidade acadêmica: Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos

Endereço eletrônico: apchaves@ubbi.com.br

Palavras-chave: Interação GxA, estabilidade, adaptabilidade.

INTRODUÇÃO

O modelo de efeitos principais aditivos e de interação multiplicativa (análise AMMI) tem sido amplamente utilizado em estudos de interação de genótipos com ambientes (GxA), nos últimos anos. Esse modelo combina componentes aditivos para descrever os efeitos principais de genótipos e de ambientes, e componentes multiplicativos, para os efeitos da interação GxA (Duarte & Vencovsky, 1999). A análise produz um gráfico de dispersão dos genótipos e dos ambientes, denominado biplot, que permite interpretar a estabilidade fenotípica e a adaptabilidade dos genótipos aos ambientes.

Pacheco et al. (2003) propuseram a representação de um genótipo virtualmente de interesse, no gráfico biplot obtido por análise AMMI. Definiram-no como genótipo suplementar e, em consonância com outros estudos, como sendo aquele que reunisse, na série de ambientes, as mais altas produtividade observadas em cada local. Com isso, é possível avaliar o potencial dos genótipos reais avaliados, segundo suas proximidades ou distanciamentos, no biplot, em relação a esse genótipo de referência, o qual possui características de uma testemunha hipotética ideal.

O objetivo deste trabalho foi, então, fazer uma análise sobre a interpretação de gráficos biplot AMMI, aplicados em estudos dessa natureza, em soja. Isso foi feito comparando-se a interpretação tradicional, que considera como genótipos estáveis aqueles com pontos próximos à origem dos eixos de interação no gráfico biplot, e a abordagem alternativa, que considera os genótipos próximos ao genótipo suplementar como sendo os de maior potencial de recomendação. Com isso, procurou-se sugerir uma melhor maneira de interpretar e utilizar esse tipo de representação gráfica para a seleção de genótipos promissores.

MATERIAL E MÉTODOS

Os dados utilizados neste estudo referem-se a produtividade de grãos de linhagens e cultivares de soja, de ciclo precoce de maturação, avaliadas nos ensaios finais do programa de melhoramento coordenado pelo Convênio Cerrados (Centro Tecnológico para Pesquisas Agropecuárias – CTPA, Agência Rural do Estado de Goiás, e Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa). Os ensaios foram conduzidos, na safra 2002/2003, em sete localidades da região produtora de soja, no Estado de Goiás. O delineamento experimental utilizado em cada ensaio foi o de blocos completos casualizados, com quatro repetições.

O dados foram analisados pelo método

AMMI (Gauch & Zobel, 1996). A avaliação da estabilidade e adaptabilidade fenotípica dos genótipos foi feita através da interpretação de um gráfico de dispersão dos genótipos e dos ambientes avaliados. Esse gráfico, denominado biplot, consiste na representação das linhas (genótipos) e colunas (ambientes) da matriz de interações GxA, num gráfico de componentes principais. Nesse gráfico foi também representado o genótipo suplementar, definido como uma testemunha ideal em termos de adaptabilidade, assumido como sendo um genótipo hipotético com respostas fenotípicas nos ambientes iguais às maiores produtividades médias observadas em cada ambiente.

A posição dessa testemunha no gráfico biplot foi calculada de modo a não exercer influência alguma sobre as coordenadas gráficas dos reais genótipos e ambientes avaliados. Os detalhes matemáticos dessa representação são descritos em Pacheco et al. (2003). Assim, além da interpretação tradicional de um gráfico biplot AMMI, foi considerada, para a indicação de linhagens de alto potencial produtivo e com estabilidade agronômica, uma interpretação alternativa levando-se em conta o posicionamento dos pontos dos genótipos avaliados relativamente a esse genótipo virtual de referência.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

A análise estatística dos dados levou à seleção do modelo AMMI2, isto é, o modelo que desdobra a tradicional soma de quadrados da interação (SQ_GxA) em dois componentes (modelo com dois termos multiplicativos), representados pelos dois eixos IPCA do gráfico biplot (Figura 1). Nessa representação, pôde-se observar um grande distanciamento do genótipo suplementar (Gs) em relação à origem do sistema de coordenadas, a região central do gráfico. Isso demonstra que um genótipo supostamente com as suas características, em termos de interação GxA, não necessariamente é projetado próximo à origem do gráfico (região interpretada tradicionalmente como a de localização de um material promissor estável).

IPCA2 (kg/ha)^1/2

IPCA1 (kg/ha)^1/2

Figura 1. Gráfico biplot AMMI para um grupo de genótipos de soja (identificados de G1 a G28), do ciclo precoce de maturação, avaliados em sete ambientes (A1 a A7) do Estado de Goiás, no ano agrícola 2002/2003.

A maior parte dos genótipos cujos pontos foram projetados próximo à origem do sistema de coordenadas, na Figura 1 (genótipos estáveis segundo a interpretação convencional), não foi constituída por materiais de desempenho agronômico desejável. Por conseguinte, tais genótipos podem não se comportar como genótipos vencedores, ou seja, com as maiores médias de produtividade em cada ambiente; o que, em síntese, é o mais interessante aos melhoristas e aos produtores.

Por outro lado, os genótipos com pontos localizados mais proximamente ao do genótipo suplementar, no gráfico biplot, apresentaram um comportamento distinto. Esses genótipos, que possuem tendência de responderem às variações ambientais similarmente ao genótipo de referência (interagem com os ambientes de cultivo de maneira similar a essa referência genotípica teórica), no presente caso, coincidiram exatamente com os genótipos de maiores médias de produtividade; mostrando, portanto, alto potencial para serem recomendados como cultivares comerciais. O genótipo BRAS99-2254 CE, por exemplo, que foi o que mais se aproximou da projeção do genótipo suplementar, destacou-se como o de maior produtividade média sob todos os ambientes avaliados (3.500 kg/ha), vencendo todos os seus concorrentes em duas localidades e classificando-se em segundo ou terceiro lugar em outros três ambientes.

Tal análise demonstra que a representação de um genótipo suplementar de referência, tal como o proposto por Pacheco et al. (2003), pode ser uma ferramenta adicional bastante útil para uma melhor interpretação de um gráfico biplot AMMI, sobretudo em aplicações voltadas à recomendação de cultivares.

CONCLUSÕES

· Genótipos representados próximos à origem do sistema de coordenadas, num gráfico biplot AMMI, não necessariamente são materiais de elevado potencial para recomendação como cultivares.

· No gráfico biplot, há uma tendência de genótipos altamente produtivos e vencedores se aproximarem do genótipo suplementar (definido como um material hipotético que atinge as produtividades máximas observadas em cada ambiente), haja vista suas similaridades de respostas às variações ambientais, no sentido de interagirem positivamente com os ambientes de cultivo.

· A representação de um genótipo suplementar, com características hipotéticas de um genótipo de interesse (um ideotipo), é uma ferramenta adicional para um melhor aproveitamento das informações num gráfico biplot AMMI.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

DUARTE, J. B.; VENCOVSKY, R. Interação genótipos x ambientes: uma introdução à análise AMMI. Sociedade Brasileira de Genética. Série Monografias, n. 9. Ribeirão Preto, SP. 1999. 60 p.

GAUCH, H.G.; ZOBEL, R.W. AMMI analysis of yield trials. In KANG, M.S.; GAUCH, H.G. (Ed.). Genotype by environment interaction. Boca Raton: CRC Press, 1996. p. 85-122.

PACHECO, R. M.; DUARTE, J. B.; VENCOVSKY, R.; BALDIN, J. P.; OLIVEIRA, A. B. Emprego de tratamentos suplementares no método AMMI aplicado à análise da estabilidade fenotípica de genótipos. In: Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica, 10 / Reunião da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, 48. Lavras, MG. Jul. 2003. p. 432-437.