Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de sorgo biomassa pelo método GGE Biplot

João Víctor Santos Guerra; Isabella Cristina Cavallin; Rafael Augusto da Costa Parrella; Abner José de Carvalho; Arley Figueiredo Portugal; José de Ribamar Nazareno dos Anjos; Fernando Lisboa Guedes; Vicente de Paulo Campos Godinho

doi:10.1590/1983-21252025v3812509rc

Autores

João Víctor Santos Guerra Department of Agricultural Sciences, Universidade Estadual de Montes Claros, Janaúba, MG, Brazil https://orcid.org/0000-0002-9719-1602
Isabella Cristina Cavallin Maize and Sorghum Unit, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Sete Lagoas, MG, Brazil https://orcid.org/0009-0001-5097-0844
Rafael Augusto da Costa Parrella Maize and Sorghum Unit, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Sete Lagoas, MG, Brazil https://orcid.org/0000-0001-6599-7487
Abner José de Carvalho Department of Agricultural Sciences, Universidade Estadual de Montes Claros, Janaúba, MG, Brazil https://orcid.org/0000-0002-6644-5307
Arley Figueiredo Portugal Maize and Sorghum Unit, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Sete Lagoas, MG, Brazil https://orcid.org/0000-0001-6056-3233
José de Ribamar Nazareno dos Anjos Cerrados Unit, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Planaltina, DF, Brazil https://orcid.org/0000-0003-0846-1904
Fernando Lisboa Guedes Goats and Sheep Unit, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Sobral, CE, Brazil https://orcid.org/0000-0002-7363-4747
Vicente de Paulo Campos Godinho Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Vilhena, RO, Brazil https://orcid.org/0000-0002-5211-9439

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252025v3812509rc

Palavras-chave:

Sorghum bicolor. Melhoramento de plantas. Mega-ambientes. Forragem.

Resumo

O objetivo do estudo foi avaliar o desempenho agronômico e selecionar genótipos de sorgo biomassa para diferentes regiões do Brasil a partir da análise de adaptabilidade e estabilidade pelo método GGE Biplot. Foram avaliados 25 genótipos, que constituíram os ensaios de valor de cultivo e uso (VCU’s) de sorgo biomassa do Programa de Melhoramento da Embrapa Milho e Sorgo, conduzido em oito locais do Brasil (Sobral-CE, Jaguariúna-SP, Nova Porteirinha-MG, Planaltina-GO, Sete Lagoas-MG, Narandiba-SP, Vilhena-RO e Terra Rica-PR), na safra de 2021/2022. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com três repetições. Foram realizadas as análises de variância conjuntas para as características altura de plantas, florescimento e produtividades de matéria verde e seca. Constada interação (GxA), procedeu-se a análise de adaptabilidade e estabilidade pelo método de GGE Biplot, para todas as características. Com os valores de médias ajustadas, foram obtidos os agrupamentos de médias pelo teste de Scott-Knott (p < 0.05). Os genótipos de sorgo biomassa apresentam maior ciclo, bem como altura e produtividade de biomassa superior a genótipos de sorgo forrageiro. Os híbridos experimentais 202129B014 e 202129B016, bem como o híbrido comercial BRS 716 podem ser recomendados para todos os ambientes, pois apresentam alta adaptabilidade e estabilidade para todos os ambientes para a produção de matéria verde e seca.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

AGUILAR, P. B. et al. Características agronômicas de genótipos de sorgo mutantes BMR e normais utilizados para corte e pastejo. Scientia Agraria Paranaensis, 14: 257-261, 2015.

ALMEIDA, L. G. F. et al. Composition and growth of sorghum biomass genotypes for ethanol production. Biomass & Bioenergy, 122: 343-348, 2019.

AWIO, B. et al. Identification of disease resistant bmr sorghum recombinant inbred lines derived from diverse donor and recurrent parents. Crop Protection, 180: 106630, 2024.

BATISTA, P. S. C. et al. Performance of grain sorghum hybrids under drought stress using GGE biplot analyses. Genetics and Molecular Research, 16: 1-12, 2017.

BECKER, H. C. Correlations among some statistical measures of phenotypic stability. Euphytica, 30: 835-840, 1981.

BEHLING NETO et al. Fermentation characteristics of different purposes sorghum silage. Semina: Ciências Agrárias, 38: 2607-2618, 2017.

BORÉM, A.; MIRANDA, G. V. Melhoramento de plantas. 5. ed. Viçosa, MG: UFV, 2009. 529 p.

CASTRO, F. M. R. et al. Agronomic and Energetic Potential of Biomass Sorghum Genotypes. American Journal of Plant Sciences, 6: 1862-1873, 2015.

DELGADO, I. D. et al. Genotype by environment interaction and adaptability of photoperiod-sensitive biomass sorghum hybrids. Bragantia, 78: 509-521, 2019.

DIAS, K. O. D. G. et al. Estimating genotype × environment interaction for and genetic correlations among drought tolerance traits in maize via factor analytic multiplicative mixed models. Crop Science, 58: 72-83, 2018.

GOMES, L. R. R. et al. Performance agronômica de híbridos de sorgo granífero estimada pelo método GGE biplot. Colloquium Agrariae, 15: 42-56, 2019.

HONGYU, K. et al. Comparação entre os modelos AMMI e GGE Biplot para os dados de ensaios multi-ambientais. Revista Brasileira Biometria, 33:139-155, 2015.

MEKI, M. N. et al. Performance evaluation of biomass sorghum in Hawaii and Texas. Industrial Crops & Products, 103: 257-266, 2017.

MENEZES, C. D. et al. Adaptabilidade e estabilidade de linhagens de sorgo em ambientes com e sem restrição hídrica. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, 14: 101-115, 2015.

PARRELLA, R. A. C. et al. Cultivares. In: BORÉM, A.; PIMENTEL, L.; PARRELLA, R. (Eds.). Sorgo: do plantio à colheita. Viçosa, MG: Editora UFV, 2014. cap. 7, p. 169-187.

PARRELLA, R. A. C. et al. Desenvolvimento de Híbridos de Sorgo Sensíveis ao Fotoperíodo visando Alta Produtividade de Biomassa. 1. ed. Sete Lagoas, MG: Embrapa Milho e Sorgo, 2010. 23 p. (Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 28).

QUEIROZ, F. E. et al. Effect of replacement of forage sorghum silage with biomass sorghum silage in diets for dairy heifers. Semina: Ciências Agrárias, 43: 121-140, 2022.

R CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Available at: <https://www.r-project.org/>. Access on: Nov. 10, 2016.

RAMOS, J. C. P. et al. Effect of replacing forage sorghum silage with biomass sorghum silage in diets for F1 x Zebu lactating cows. Tropical Animal Health and Production, 53: 1-12, 2021.

ROSA, G. F. et al. Verificação da adaptabilidade e estabildiade em milhos pelo método AMMI. Revista Biodiversidade, 16: 68-81, 2017.

ROSA, M. A. B. et al. Characterization of forage, sweet and biomass sorghum for agronomic performance and ensilability. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, 21: 1-22, 2022.

SILVA, C. L. et al. Seleção de genótipos de trigo para rendimento de grãos e qualidade de panificação em ensaios multiambientes. Revista Ceres, 62: 360-371, 2015.

SILVA, K. J. et al. Seleção para a produtividade de grãos, adaptabilidade e estabilidade de sorgo granífero. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, 15: 335-345, 2016.

SILVA, K. J. et al. Identification of mega-environments for grain sorghum in Brazil using GGE biplot methodology. Agronomy Journal, 1: 1-12, 2021.

SOUZA, C. S. F. et al. Resistance of bmr energy sorghum hybrids to sugarcane borer and fall armyworm. Brazilian Journal of Biology, 84: 1-9, 2024.

TAVARES, T. et al. Adaptabilidade e estabilidade da produção de grão em feijão comum (Phaseolus vulgaris). Revista de Ciências Agrárias, 40: 411-418, 2017.

YAN, W. et al. Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE Biplot. Crop Science, 40: 597-605, 2000.

YAN, W. et al. GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data. Crop Science, 47: 641-653, 2007.

YAN, W. GGE Biplot vs. AMMI Graphs for genotypeby-environment data analysis. Journal of the Indian Society of Agricultural Statistics, 65: 181-193, 2011.

YOKOMIZO, G. K. I. et al. Desempenho de progênies de açaizeiro pelo GGE Biplot. Biota Amazônia, 10: 39-45, 2020.