000			04879nab a2200349 i 4500
003			BR-BrBNA
005			20240520133936.0
008			240520b2022 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng |
040			_aBR-BrBNA _beng
072			_aF30 _b0336
100			_aKehl, Kassiana
100			_aCarvalho, Ivan Ricardo
100			_aSacon, Deivid
100			_aRizzardi, Mauro Antonio
100			_aLangaro, Nadia Canali
100			_aLoro, Murilo Vieira
100			_aMoura, Natã Balssan
100			_aLautenchleger, Francine
245			_aStrategic positioning of soybean based on the agronomic ideotype and on fixed and mixed multivariate models
500			_aPublicação on-line; 16 ref.; 4 tables; 4 illus.; Summaries (En, Pt)
520			_a Abstract – The objective of this work was to decompose the variations of the genotype × environment interaction through fixed multivariate models, as well as to understand the genetic variations through mixed models, for the estimation and prediction of the genetic value of soybean (Glycine max) genotypes in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Tests were carried out during the 2016/2017, 2017/2018, and 2018/2019 crop seasons in different municipalities in six regions of the state, using the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) and genotype main effects + genotype-byenvironment interaction (GGE) models. The genotypes were also evaluated using an index that allows weighting between mean performance and stability (WAASBY) and by the restricted maximum likelihood (REML) and the best linear unbiased prediction (BLUP) models. The used experimental design was randomized complete blocks (18 environments x 12 genotypes), with three replicates. The best performing genotypes in favorable environments are: 'BMX Valente RR', 'BMX Alvo RR', 'NS 5959 IPRO', 'DM 5958RSF IPRO', and 'BMX Ativa RR'. The favorable environments are the 2017/2018 season in the municipality of Bagé and the 2016/2017 season in the municipalities of São Luiz Gonzaga and Cachoeira do Sul, where higher grain yields were obtained. The genotypes that show excellent performance in unfavorable environments are cultivars BMX Ativa RR, DM 5958RSF IPRO, NS 5959 IPRO, and TMG 7262 RR. The 2016/2017 season is considered unfavorable in the municipalities of São Luiz Gonzaga and Cachoeira do Sul. The AMMI, GGE, and WAASBY or BLUP models for genotype selection must be used simultaneously. Index terms: Glycine max, breeding, genotype x environment interaction, selection.
520			_a Resumo – O objetivo deste trabalho foi decompor as variações da interação genótipo × ambiente por meio de modelos multivariados fixos, bem como entender as variações genéticas por meio de modelos mistos, para estimativa e predição do valor genético de genótipos de soja (Glycine max), no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Foram realizados testes durante as safras de 2016/2017, 2017/2018 e 2018/2019, em diferentes municípios, em seis regiões do estado, com uso dos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI) e de efeitos principais dos genótipos + interação genótipo-ambiente (GGE). Os genótipos também foram avaliados pelo índice que permite ponderar entre estabilidade e desempenho médio (WAASBY) e pelos modelos de máxima verossimilhança restrita (REML) e de melhor predição linear não viciada (BLUP). O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso (18 ambientes x 12 genótipos), com três repetições. Os genótipos com melhor desempenho em ambientes favoráveis são: 'BMX Valente RR', 'BMX Alvo RR', 'NS 5959 IPRO', 'DM 5958RSF IPRO' e 'BMX Ativa RR'. Os ambientes favoráveis são a safra de 2017/2018 no município de Bagé e de 2016/2017 nos municípios de São Luiz Gonzaga e Cachoeira do Sul, onde obteve-se maior produtividade de grãos. Os genótipos que apresentam excelente desempenho em ambientes desfavoráveis são as cultivares BMX Ativa RR, DM 5958RSF IPRO, NS 5959 IPRO e TMG 7262 RR. A safra de 2016/2017 é considerada desfavorável nos municípios de São Luiz Gonzaga e Cachoeira do Sul. Os modelos de seleção de genótipos AMMI, GGE e WAASBY ou BLUP devem ser usados simultaneamente. Termos para indexação: Glycine max, melhoramento, interação genótipo x ambiente, seleção.
650			_aSOJA
650			_aSELEÇÃO
650			_aINTERAÇÃO GENÉTICA
650			_aVARIAÇÃO GENÉTICA
650			_aMELHORAMENTO VEGETAL
773	0		_0920 _925802 _dBrasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- _o2023-436358 _tPesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) _x0100-204X _gv. 57 p. 1-11; (2022) _wBR2024001060
856			_uhttps://www.scielo.br/j/pab/a/Vd9Hvt7DrwsdWPGCXgXN9vy/?format=pdf&lang=en
942			_cAnalítica
999			_c299678 _d299678