Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/542
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Cabral, Pablo Diego-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3129672877649887pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Fernando-
dc.contributor.referee2Teixeira, Marconi-
dc.creatorPrado, Matheus-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3948422616346853pt_BR
dc.date.accessioned2019-08-08T18:47:55Z-
dc.date.available2019-08-08-
dc.date.available2019-08-08T18:47:55Z-
dc.date.issued2019-08-06-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/542-
dc.description.abstractThe objective of this study was to evaluate the genotype x environment (G x A), adaptability and stability interaction of 46 soybean genotypes in eight environments, using the mixed model methodology, and using Selegen REML / BLUP statistical software. The experiments were evaluated during the 2017/18 harvest season in Rio Verde 1-GO, Rio Verde 2-GO, Goiatuba - GO, Rondonópolis - MT, Paraúna - GO, Alto Garças - MT, Jataí - GO and Montividiu - GO . The following traits were evaluated: grain yield (PROD) and one hundred grain mass (MCG). The joint selection for the evaluated characteristic, stability and adaptability was performed by the HMRPGV statistic. The heritability obtained in this study is considered average for yield (0.557) and low for one hundred grain mass (0.247). The low value of genotypic correlation between environments indicates the low predictability of genotype responses. For productivity, the sites of Rio Verde 1-GO (4521.44 kg.ha-1), Paraúna-GO (4397.14 kg.ha-1), Montividiu-GO (4376.43 kg.ha-1), Rondonópolis -MT (4364.89 kg.ha-1) and Rio Verde 2-GO (4046.97 kg.ha-1) obtained the best averages. For mass of one hundred grains the same environments were repeated, however, with different ranking. Genotype 46 was the one that obtained the best yield for productivity. Genotype 35 was the one that obtained the best yield for mass of one hundred grains. However, genotype 31 is the only one among the top 5 genotypes in the genetic gain and stability and adaptability evaluations for the yield and one hundred grain mass variables.pt_BR
dc.description.resumoObjetivou-se avaliar a interação genótipo x ambiente (G x A), adaptabilidade e estabilidade de 46 genótipos de soja em oito ambientes, a partir da metodologia de modelos mistos, e utilizando o software estatístico Selegen REML/BLUP. Os experimentos foram avaliados na época da safra 2017/18 nos municípios de Rio Verde 1-GO, Rio Verde 2-GO, Goiatuba – GO, Rondonópolis – MT, Paraúna – GO, Alto Garças – MT, Jataí – GO e Montividiu – GO. Foram avaliados os caracteres: produtividade de grãos (PROD) e massa de cem grãos (MCG). A seleção conjunta para a característica avaliada, estabilidade e adaptabilidade foi realizada pela estatística HMRPGV. A herdabilidade obtida nesse estudo é considerada média para produtividade (0,557) e baixa para massa de cem grãos (0,247). O baixo valor da correlação genotípica entre os ambientes indica a baixa previsibilidade de respostas dos genótipos. Para produtividade os locais de Rio Verde 1-GO (4521,44 kg.ha-1), Paraúna-GO (4397,14 kg.ha-1), Montividiu-GO (4376,43 kg.ha-1), Rondonópolis-MT (4364,89 kg.ha-1) e Rio Verde 2-GO (4046,97 kg.ha-1) obtiveram as melhores médias. Para massa de cem grãos também se repetiu os mesmos ambientes, porém, com o ranqueamento diferente. O genótipo 46 foi o que obteve melhor rendimento para produtividade. O genótipo 35 foi o que obteve melhor rendimento para massa de cem grãos. Contudo, o genótipo 31 é o único entre os 5 melhores genótipos nas avaliações de ganho genético e estabilidade e adaptabilidade para as variáveis produtividade e massa de cem grãos.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Matheus Leão do Prado (2015102200240447@ifgoiano.edu.br) on 2019-08-08T16:04:03Z No. of bitstreams: 1 TC Matheus.pdf: 1817437 bytes, checksum: bbfa4907dabded8d19407af38644093a (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2019-08-08T18:44:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TC Matheus.pdf: 1817437 bytes, checksum: bbfa4907dabded8d19407af38644093a (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Hevellin Estrela (hevellin.estrela@ifgoiano.edu.br) on 2019-08-08T18:47:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TC Matheus.pdf: 1817437 bytes, checksum: bbfa4907dabded8d19407af38644093a (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-08T18:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TC Matheus.pdf: 1817437 bytes, checksum: bbfa4907dabded8d19407af38644093a (MD5) Previous issue date: 2019-08-06en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Rio Verdept_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectGlycine max, REML/BLUP, interação G x A, MHPRVGpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIASpt_BR
dc.titleADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE FENOTÍPICA DE GENÓTIPOS DE SOJA ESTIMADAS VIA MODELAGEM MISTApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Aparece nas coleções:Bacharelado em Agronomia

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TC Matheus.pdf1,77 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.

Ferramentas do administrador