Resumo:
O objetivo deste trabalho foi comparar a abordagem bayesiana e os métodos frequentistas para estimar as médias e os parâmetros genéticos em experimentos multiambientes de soja. Cinquenta e uma linhagens de soja e quatro testemunhas foram avaliadas em delineamento de blocos ao acaso, em seis ambientes, com três repetições, e a produtividade de grãos foi determinada. As distribuições “half-normal” a priori e uniformes foram utilizadas em combinação com parâmetros obtidos de dados de 18 genótipos coletados em experimentos anteriores e relacionados. Os valores genotípicos de genótipos com alta e baixa produção de grãos, agrupados pela abordagem bayesiana, diferiram das médias obtidas pela inferência frequentista. A soja avaliada pela abordagem bayesiana apresentou valores de parâmetros genéticos de modelos mistos (REML/Blup) próximos daqueles das seguintes variáveis: herdabilidade média (h2mg), acurácia da seleção dos genótipos (Acgen), coeficiente de variação genético (CVgi%) e coeficiente de variação ambiental (CVe%). Portanto, em experimentos multiambientes, a metodologia de modelos mistos e a abordagem bayesiana produzem resultados similares de parâmetros genéticos.
Termos para indexação:
Glycine max; modelagem matemática; distribuição a priori no melhoramento genético