Redes de similaridade para a classificação de genótipos de arroz quanto a sua adaptabilidade e estabilidade

O objetivo deste trabalho foi avaliar o método gráfico de rede de similaridade na classificação de genótipos de arroz (Orzya sativa) irrigado quanto a sua adaptabilidade e estabilidade. Duas medidas estatísticas foram utilizadas para representar a proximidade de comportamento (baseada na correlação de Pearson) ou de valores (baseada na distância de Gower) entre pares de genótipos ou entre genótipo e ambiente. Foram avaliados dados de produtividade de 18 genótipos de arroz irrigado em três locais de Minas Gerais, nas safras de 2012/2013, 2013/2014, 2014/2015 e 2015/2016, em delineamento em blocos ao acaso. Os genótipos foram previamente avaliados quanto à adaptabilidade e à estabilidade pelos métodos de Eberhart & Russell e centroide. As representações gráficas fornecidas pelas redes de similaridade facilitaram o reconhecimento do padrão de interação genótipo x ambiente, o que permitiu superar as dificuldades de interpretação devido à discordância entre os resultados obtidos com os métodos de Eberhart & Russell e centroide. As redes de similaridade facilitam os estudos de interação genótipo x ambiente.

Termos para indexação:
Orzya sativa; arroz irrigado; interação genótipo x ambiente; análises gráficas; similaridade

Autoria

Gabi Nunes Silva ^**Corresponding author: gabi.silva@unir.br

Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento Acadêmico de Matemática e Estatística, Rua Rio Amazonas, no 351, Jardim dos Migrantes, CEP 76900-726 Ji-Paraná, RO, Brazil. E-mail: gabi.silva@unir.brFundação Universidade Federal de RondôniaBrazilJi-Paraná, RO, Brazil Fundação Universidade Federal de Rondônia, Departamento Acadêmico de Matemática e Estatística, Rua Rio Amazonas, no 351, Jardim dos Migrantes, CEP 76900-726 Ji-Paraná, RO, Brazil. E-mail: gabi.silva@unir.br

http://orcid.org/0000-0003-4161-9267

Antônio Carlos da Silva Júnior

Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: antonio.silva.c.junior@gmail.com, cdcruz@ufv.brUniversidade Federal de ViçosaBrazilViçosa, MG, Brazil Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: antonio.silva.c.junior@gmail.com, cdcruz@ufv.br

http://orcid.org/0000-0002-4200-6182

Isabela de Castro Sant’Anna

Instituto Agronômico de Campinas, Avenida Barão de Itapura, no 1.481, Botafogo, CEP 13020-902 Campinas, SP, Brazil. E-mail: isabelacsantanna@gmail.comInstituto Agronômico de CampinasBrazilCampinas, SP, Brazil Instituto Agronômico de Campinas, Avenida Barão de Itapura, no 1.481, Botafogo, CEP 13020-902 Campinas, SP, Brazil. E-mail: isabelacsantanna@gmail.com

http://orcid.org/0000-0002-6944-5361

Cosme Damião Cruz

http://orcid.org/0000-0003-3513-3391

Moysés Nascimento

Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: moysesnascim@ufv.brUniversidade Federal de ViçosaBrazilViçosa, MG, Brazil Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: moysesnascim@ufv.br

http://orcid.org/0000-0001-5886-9540

Plínio César Soares

Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais, Vila Gianetti, Casa 46 e 47, Campus UFV, CEP 36571-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: plinio@epamig.ufv.brEmpresa de Pesquisa Agropecuária de Minas GeraisBrazilViçosa, MG, Brazil Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais, Vila Gianetti, Casa 46 e 47, Campus UFV, CEP 36571-000 Viçosa, MG, Brazil. E-mail: plinio@epamig.ufv.br

http://orcid.org/0000-0002-3237-220X

*Corresponding author: gabi.silva@unir.br

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Figuras | Tabelas | Fórmulas

Figuras (2)
Tabelas (3)
Fórmulas (1)

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Figure 1.
Similarity network based on Pearson’s correlation matrix and considering the genotypic and environmental classes obtained by the Eberhart & Russell (A) and centroid (B) methods. G_i, genotypes, i = 1, ..., 18; and E_j, environments, j = 1, ..., 12. The names of the genotypes are shown in Table 1.

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Figure 2.
Similarity network based on Gower’s similarity matrix and considering the genotypic and environmental classes obtained by the Eberhart & Russell (A) and centroid (B) methods. G_i, genotypes, i = 1, ..., 18; and E_j, environments, j = 1, ..., 12. The names of the genotypes are shown in Table 1.

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Table 1.
Identification of the 18 flood-irrigated rice (Orzya sativa) genotypes evaluated regarding their value for cultivation and use (VCU) from 2012/2013 to 2015/2016.

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Table 2.
Summary of the joint analysis of variance of flood-irrigated rice (Orzya sativa) lines and cultivars evaluated for grain yield in 12 environments.

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Table 3.
Estimates of the adaptability and stability parameters, spatial probabilities [P(I) to P (IV)], and phenotypic adaptability classification of flood-irrigated rice (Orzya sativa) genotypes according the Eberhart & Russell and centroid methods.

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Figure 1. Similarity network based on Pearson’s correlation matrix and considering the genotypic and environmental classes obtained by the Eberhart & Russell (A) and centroid (B) methods. G_i, genotypes, i = 1, ..., 18; and E_j, environments, j = 1, ..., 12. The names of the genotypes are shown in Table 1.

Figure 2. Similarity network based on Gower’s similarity matrix and considering the genotypic and environmental classes obtained by the Eberhart & Russell (A) and centroid (B) methods. G_i, genotypes, i = 1, ..., 18; and E_j, environments, j = 1, ..., 12. The names of the genotypes are shown in Table 1.

Table 1. Identification of the 18 flood-irrigated rice (Orzya sativa) genotypes evaluated regarding their value for cultivation and use (VCU) from 2012/2013 to 2015/2016.

Identification	Genotype	Identification	Genotype	Identification	Genotype
G1	BRA 031001	G7	'BRSMG Seleta'	G13	BRA 02708
G2	BRA 041099	G8	'BRS Ourominas'	G14	BRA 031006
G3	BRA 02691	G9	CNAI 9091	G15	BRA 01330
G4	'BRSMG Rubelita'	G10	BRA 041230	G16	BRA 041236
G5	MGI 0607-1	G11	'BRSMG Predileta'	G17	BRA 031018
G6	BRA 02706	G12	MGI 0717-18	G18	'Rio Grande'

Table 2. Summary of the joint analysis of variance of flood-irrigated rice (Orzya sativa) lines and cultivars evaluated for grain yield in 12 environments.

Source of variation	DF	Grain yield (kg ha^-1)	F-test
Blocks/environments	24	3,214,399.0	-
Genotypes (G)	17	1,954,786.0	1.28^ns
Environments (E)	11	128,702,466.0	40.04**
GxE	148	1,516,798.0	1.69**
Error	317	894,726.0	-
Mean	4,925	-	-
CV (%)	19.21	-	-

**Significant by the F-test, at 1% probability. ^nsNonsignificant.

Table 3. Estimates of the adaptability and stability parameters, spatial probabilities [P(I) to P (IV)], and phenotypic adaptability classification of flood-irrigated rice (Orzya sativa) genotypes according the Eberhart & Russell and centroid methods.

Genotype (identification)	Eberhart & Russell⁽¹⁾				Centroid
Genotype (identification)	^β_0i	^β_1i	R² (%)	Class	P(I)	P(II)	P(III)	P(IV)	Class
BRA 02691 (G3)	5.302⁽²⁾	1.095^ns	80.43	I	0.3311	0.205	0.2747	0.1892	I
MGI 0717-18 (G12)	5.298⁽²⁾	0.7644*	77.24	III	0.3187	0.1598	0.3574	0.1641	III
'BRS Ourominas' (G8)	5.228⁽²⁾	0.9852^ns	93.51	I	0.3143	0.2591	0.2248	0.2018	I
MGI 0607-1 (G5)	5.13⁽²⁾	1.0079^ns	91.63	I	0.282	0.2428	0.2522	0.223	I
BRA 02708 (G13)	5.027⁽²⁾	0.9297^ns	78.69	I	0.2544	0.239	0.2617	0.245	III
BRA 041230 (G10)	5.008⁽²⁾	1.0757^ns	93.51	I	0.235	0.2977	0.2123	0.2551	II
BRA 031006 (G14)	4.987⁽²⁾	0.7595*	76.31	III	0.2584	0.2362	0.2645	0.2409	III
BRA 031018 (G17)	4.98⁽²⁾	0.8902^ns	82.23	I	0.2538	0.2187	0.288	0.2395	III
BRA 031001 (G1)	4.976⁽²⁾	0.9921^ns	88.31	I	0.2442	0.2551	0.2449	0.2559	IV
BRA 01330 (G15)	4.965⁽²⁾	0.9416^ns	93.08	I	0.2461	0.2775	0.2264	0.2501	II
'BRSMG Seleta' (G7)	4.909	1.0259^ns	84.82	V	0.2375	0.27	0.2313	0.2611	II
BRA 041099 (G2)	4.834	1.0305^ns	90.49	V	0.2125	0.31	0.2008	0.2768	II
'Rio Grande' (G18)	4.831	1.1862*	93.39	V	0.2176	0.3313	0.1925	0.2586	II
CNAI 9091 (G9)	4.799	0.9822^ns	84.82	V	0.2261	0.2667	0.2315	0.2757	IV
BRA 041236 (G16)	4.631	0.8235*	92.78	V	0.2067	0.2219	0.2678	0.3035	IV
'BRSMG Rubelita' (G4)	4.618	1.2391*	87.75	V	0.1531	0.3671	0.15	0.3299	II
'BRSMG Predileta' (G11)	4.562	1.1368^ns	89.91	V	0.1803	0.2821	0.1937	0.344	IV
BRA 02706 (G6)	4.56	1.1338^ns	89.35	V	0.1875	0.2603	0.2116	0.3406	IV

⁽¹⁾
^β_0i, average yield of genotype i; ^β_1i, regression coefficient; and R², coefficient of determination. ⁽²⁾Values above the general average. * and **Significant by the t-test, at 5 and 1% probability, respectively. ^nsNonsignificant.

S_{ij} = \frac{\sum_{k = 1}^{p} w_{ijk} s_{ijk}}{\sum_{k = 1}^{p} w_{ijk}},

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[1] *Corresponding author: gabi.silva@unir.br