AMMI Bayesiano aplicado em ensaios multi-ambientes de soja tipo alimento

RESUMO

A interação genótipo-ambiente (GA) é um complicador para a seleção de novos genótipos. A abordagem Bayesiana é uma ferramenta que pode aumentar a eficiência das metodologias de adaptabilidade e estabilidade. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar os parâmetros lineares e bi-lineares da análise AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) pela abordagem Bayesiana na seleção de genótipos de soja tipo alimento em ensaios multi-ambientes. A produtividade de grãos de cinco linhagens livres das enzimas lipoxigenases e destinadas ao consumo humano do Programa de Melhoramento de Soja da Universidade Estadual de Londrina e duas cultivares comerciais (BRS 257 e BMX Potência RR) foram avaliadas em quatro municípios do Estado do Paraná, nas safras 2014/15, 2015/16 e 2016/17. Das linhagens avaliadas, apenas a UEL 110 e UEL 122 tiveram efeitos genotípicos a posteriori positivos, superiores a 95% de confiabilidade a cultivar comercial BRS 257. Somente as linhagens UEL 115 e UEL 123 não contribuíram significativamente para a interação GA. As linhagens UEL 110 e UEL 122 foram adaptáveis ao maior número de ambientes de interação GA significativas e, portanto, são promissoras para o desenvolvimento de novas cultivares de soja tipo alimento. A utilização da AMMI1 (CP1 vs efeitos genotípicos) mostrou resultados para a estabilidade semelhantes ao AMMI2 (CP1 vs CP2), o que possibilitou uma seleção direta pelo biplot para produtividade e estabilidade.

Palavras-chave:
Glycine max; Inferência Bayesiana; Genótipo - ambiente; Alimento funcional; Produtividade de grãos