PROJEÇÃO GGE BIPLOT NA RECOMENDAÇÃO DE CULTIVARES DE FEIJÃO-CAUPI PARA PRODUÇÃO DE GRÃOS VERDES

Palavras-chave: Vigna unguiculata. Interação genótipos x ambientes. Produtividade de grãos. Ensaios de valor de cultivo e uso (VCUs).

Resumo

Genótipos podem responder aos ambientes de forma diferente; por isso, o estudo de adaptabilidade e estabilidade produtiva é importante para auxiliar melhorista na identificação e recomendação de cultivares. Assim, o objetivo deste trabalho foi inferir acerca da adaptabilidade e estabilidade produtiva de genótipos de feijão-caupi visando subsidiar a recomendação de cultivares para a produção de grãos verdes no estado do Ceará. Para isto, foram conduzidos cinco ensaios de valor de cultivo e uso (VCU) em localidades distintas pertencentes à duas regiões climáticas do estado do Ceará: Tropical quente semiárido brando (Acaraú, Pentecoste e Crato) e Tropical quente semiárido (Mauriti e Madalena). Foram avaliados 20 genótipos de feijão-caupi, sendo 12 linhagens elite e oito cultivares, em delineamento de blocos casualizados, com quatro repetições. Foram realizadas análises de variância e em seguida análises de adaptabilidade e estabilidade da produtividade de grãos verdes por meio da técnica multivariada GGE biplot. Os efeitos de genótipos, ambientes e interação G×E foram significativos, evidenciando respostas diferenciadas dos genótipos nas diferentes localidades. No aprofundamento das análises de adaptabilidade e estabilidade, os resultados do método GGE biplot revelaram que os dois primeiros componentes principais explicaram 72,17% da variação total, permitindo projeções bidimensionais fidedignas. A cidade de Crato foi indicada como local ideal para teste e as linhagens MNC05-847B-123 e MNC00-595F-27 se mostraram produtivas, adaptadas e estáveis, devendo serem recomendadas para produção de grãos verdes no estado do Ceará.

 

 

Referências

ADEWALE, B. D. et al. Genotypic variability and stability of some grain yield components of Cowpea. African Journal of Agricultural Research, 5: 874-880, 2010.

BARROS, L. M. A. et al. Bayesian approach increases accuracy when selecting cowpea genotypes with high adaptability and phenotypic stability. Genetics and Molecular Research, 15: 1-11, 2016.

BLANCHE, S. B.; MYERS, G. O. Identifying discriminating locations for cultivar selection in Louisiana. Crop Science, 46: 946-949, 2006.

CARVALHO, L. C. B. et al. Evolution of methodology for the study of adaptability and stability in cultivated species. African Journal of Agricultural Research, 11: 990-1000, 2016.

CENTRAIS DE ABASTECIMENTO DO CEARÁ - CEASA. Histórico de ofertas de produtos em 2016. Disponível em: < http://www.ceasa-ce.com.br/index.php/historicoofertas>. Acesso em: 10 jul. 2018.

CRUZ, C. D.; CARNEIRO, P. C.; REGAZZI, A. D. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. 3. ed. Viçosa, MG: UFV, 2014. 668 p.

FREIRE FILHO, F. R. et al. A cultura: Aspectos socioeconômico. In: DoVALE, J. C.; BERTINI, C.; BORÉM, A. (Eds.). Feijão-caupi: do plantio à colheita. 1. ed. Viçosa, MG: UFV, 2017. v. 1 cap. 1, p. 9-34.

MUTHONI, J.; SHIMELIS, H.; MELIS, R. Genotype x Environment interaction and stability of potato tuber yield and bacterial wilt resistance in Kenya. American Journal of Potato Research, 92: 367-378, 2015.

OLIVEIRA, D. S. V. et al. Adaptability and stability of the zinc density in cowpea genotypes through GGE-Biplot method. Revista Ciência Agronômica, 48: 783-791, 2017

PIMENTEL, A. B. J. et al. Estimação de parâmetros genéticos e predição de valor genético aditivo de trigo utilizando modelos mistos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 49: 882-890, 2014.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Áustria. 2016.

RESENDE, D. M.; DUARTE, J. B. Precisão e controle de qualidade em experimentos de avaliação de cultivares. Pesquisa Agropecuária Tropical, 37: 182-194, 2007.

ROCHA, M. M. et al. Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de feijão-caupi quanto à produção de grãos frescos, em Teresina-PI. Revista Científica Rural, 14: 40-55, 2012.

ROCHA, M. M. O feijão-caupi para consumo na forma de grãos frescos. 2009. Agrosoft Brasil. Disponível em: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/574539. Acesso em: 10 jul. 2018.

SANTOS, A. et al. Selection of cowpea genotypes for Mato Grosso do Sul via GGE biplot and linear regression. Bioscienc Journal, 33: 631-638, 2017a.

SANTOS, A. et al. GGE Biplot projection in discriminating the efciency of popcorn lines to use nitrogen. Ciência e Agrotecnologia, 41: 22-31, 2017b.

SANTOS, J. A. S. et al. Agronomic performance and genetic dissimilarity among cowpea (Vigna unguiculata (L.) Walp) genotypes. Global Advanced Research Journal of Agricultural Science, 3: 271-277, 2014.

SILVA, R. R.; BENIN, G. Análises Biplot: conceitos, interpretações e aplicações. Ciência Rural, 42: 1404-1412, 2012.

SOUSA, J. L. M. et al. Potencial de genótipos de feijão-caupi para o mercado de vagens e grãos verdes. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 50: 392-398, 2015.

SOUSA, M. B. et al. Genotype by environment interaction in cowpea lines using gge biplot method. Revista Caatinga, 31: 64-71, 2018.

YAN, W.; HOLLAND, J. B. A heritability-adjusted GGE biplot for test environment evaluation. Euphytica, 171: 355-369, 2010.

YAN, W. GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-envirom data analysis. Journal of the Indian Society of Agricultural Statistics, 65: 181-193, 2011.

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-enviromenment data. Crop Science, 47: 641-653, 2007.

YAN, W.; TINKER, N. Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications. Canadian Journal of Plant Science, 86: 623-645, 2006.

Publicado
2020-05-22
Seção
Agronomia