Implicações da interação genótipos por ambientes na seleção e otimização de recursos no melhoramento do tomateiro

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Pinto, Paulo Henrique Crosara
• Orientador(a): Nunes, José Airton Rodrigues
• Banca de defesa: Nunes, José Airton Rodrigues, Oliveira, Gustavo Evangelista, Marcal, Tiago de Souza, Ramalho, Magno Antonio Patto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
• Departamento: Departamento de Biologia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Ensaios multiambientais; Tomateiro - Melhoramento genético; Predição de híbridos não testados; Biplot; Mega-ambientes; Multi-environment trials; Tomato - Genetic improvement; Prediction of untested hybrids; Mega-environments
• Área do conhecimento CNPq: Melhoramento Vegetal
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/48441

Ensaios multiambientais (MET) desempenham papel importante para subsidiar as decisões acerca da seleção e recomendação de híbridos e representam grande parte dos gastos em um programa de melhoramento de tomateiro, o que torna relevante avaliar o impacto da interação genótipos por ambientes (GxE) e a busca pela otimização e aplicação judiciosa de recursos por meio de métodos preditivos. Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi avaliar a interação GxE a partir de MET em tomateiro e proceder à avaliação do inter-relacionamento dos ambientes e a predição do desempenho de híbridos em ambientes não testados para fins de otimização de recursos. Para tal utilizou-se dados de MET realizados nos anos agrícolas de 2017, 2018, 2019 e 2020 nas principais regiões produtoras de tomate do Brasil pela equipe de pesquisa da empresa Syngenta. Foram avaliados 52 híbridos distintos em um total de 39 experimentos quanto aos caracteres produtividade de frutos (kg/planta), classificação de frutos (3A, 2A e 1A) e massa média de fruto (kg). As análises foram realizadas usando a abordagem de modelos mistos, com a predição de híbridos não testados usando a estrutura de covariância genética do tipo simetria composta escolhida usando o critério de informação de Schwarz (BIC) e estudo da representatividade e formação dos mega-ambientes via método GGEBiplot. Houve efeito da interação GxE em todos os caracteres mensurados, sendo essa, de um modo geral, predominantemente simples para a maioria dos caracteres. A acurácia das predições dos híbridos em ambientes não testados foi moderada para produtividade, na qual a correlação genética média entre ambientes foi superior a 0,72. O ambiente Holambra mostrou-se representativo para todos os caracteres em estudo.