Das Montanhas de Minas ao Oceano: Os Caminhos da Ciência para um Futuro Sustentável
20 a 25 de outubro de 2025
Trabalho 20821
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Biológicas e da Saúde |
| Área temática | Dimensões Sociais: ODS2 |
| Setor | Departamento de Biologia Geral |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Estefano Urbanski Filho |
| Orientador | PEDRO CRESCENCIO SOUZA CARNEIRO |
| Outros membros | Mateus Miranda Correia, Pablo Dias Aymara, Quiron de Araujo Gouvea Pena, REBERTH RENATO DA SILVA |
| Título | Uso de covariáveis ambientais nos modelos de análise da interação genótipos por ambientes na seleção de linhagens de feijoeiro |
| Resumo | A avaliação de diferentes genótipos de feijoeiro quanto à produtividade de grãos em múltiplas condições ambientais é uma das etapas essenciais no melhoramento da cultura. No entanto, a variabilidade das condições ambientais introduz um componente adicional conhecido como interação genótipos × ambientes (G×A), que resulta da resposta diferencial dos genótipos em distintos ambientes. Essa interação dificulta a seleção de genótipos superiores, uma vez que o desempenho observado pode variar significativamente em função do ambiente. A base de dados NASAPOWER disponibiliza um conjunto de variáveis climáticas e de solo que podem ser inseridas como covariáveis em modelos de análises de dados, buscando melhorar a predição e acurácia dos valores genotípicos. Assim, o objetivo com este trabalho foi a seleção de linhagens de feijão avaliadas em diferentes ambientes utilizando modelos mistos e covariáveis ambientais, visando a seleção daquelas de maior potencial quanto à produtividade de grãos. Para isto foi avaliado um conjunto de linhagens, oriundas do Programa de Seleção Recorrente de Feijão Preto da UFV (PSRFP-UFV), quanto à produtividade de grãos em seis ensaios de campo, referentes às safras da seca de 2021, seca de 2022, inverno de 2022, seca 2023, águas de 2023 e seca de 2024. A produtividade foi obtida através da pesagem dos grãos da parcela e posterior conversão dos valores para kg/ha. O conjunto de covariáveis ambientais foram obtidos a partir da base de dados NASAPOWER utilizando o pacote envRtype, considerando o local e as respectivos períodos de condução dos experimentos. Foram obtidas 19 variáveis climáticas e 2 de solo. Na análise dos dados um modelo que incorporou a temperatura média (T2M) e densidade do solo na fração terra fina (blod) como covariáveis ambientais, variância residual heterogênea (R) e matriz de co-variâncias genéticas (G) não estruturada apresentou melhor ajuste considerando o AIC (Akaike Information Criterion). Com base no BLUPs foram selecionadas as 10 melhores linhagens considerando a produtividade de grãos. Comparando o ranking das 10 melhores linhagens a partir dos modelos com e sem a incorporação de covariáveis ambientais, observou-se substanciais mudanças na posição relativa das linhagens selecionadas, e algumas linhagens não foram comuns entre as selecionadas pelas duas estratégias. A análise conjunta, combinando covariáveis ambientais e modelagem das matrizes R e G, proporcionou uma análise mais robusta para a seleção de potenciais linhagens. A incorporação de covariáveis ambientais fornecidas pela base de dados NASAPOWER tem potencial para uso em programas de melhoramento que avaliam diferentes genótipos em múltiplas condições ambientais, fornecendo melhores estimativas de valores genotípicos para a seleção. |
| Palavras-chave | feijão comum, seleção de linhagens, Nasa Power |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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