Das Montanhas de Minas ao Oceano: Os Caminhos da Ciência para um Futuro Sustentável
20 a 25 de outubro de 2025
Trabalho 21032
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Dimensões Sociais: ODS2 |
| Setor | Departamento de Biologia Geral |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CAPES, CNPq, FAPEMIG |
| Primeiro autor | Benjamim Maoski Fabri |
| Orientador | KAIO OLIMPIO DAS GRACAS DIAS |
| Outros membros | Gabriel Mazetti Blasques, Ian Barbosa Goncalves, João Marcos Amario de Sousa, MAICON NARDINO |
| Título | Mapeando o futuro do trigo tropical com dados genéticos e sensoriamento remoto |
| Resumo | As cultivares podem responder de forma diferente dependendo do ambiente em que são cultivadas, o que pode levar a mudanças no desempenho individual e até na ordem de classificação entre elas. Essa variação é conhecida como interação genótipo x ambiente (GxA) e representa um dos principais desafios nos programas de melhoramento genético de plantas e animais. A interação cruzada ocorre quando há troca na classificação dos genótipos entre ambientes devido a correlações genéticas baixas ou negativas, o que é especialmente relevante, pois, apesar de complexa, essa interação pode ser vantajosa ao permitir a identificação de genótipos especificamente adaptados a determinadas condições ambientais. Diante disso, é fundamental que os programas de melhoramento utilizem abordagens analíticas capazes de explorar a fundo os padrões de GxA em ensaios conduzidos em múltiplos ambientes (METs). Embora METs sejam fundamentais para capturar essa variação, sua condução em larga escala é limitada por custos, logística e tempo. Nesse contexto, a predição do desempenho genotípico em ambientes não avaliados surge como alternativa estratégica, permitindo recomendações mais precisas e adaptadas às condições específicas de cada local. Uma dessas abordagens é o método GIS-FA, que integra modelos mistos multiplicativos baseados em fator analítico (FA), regressão por mínimos quadrados parciais, ferramentas de geoprocessamento (GIS) e variáveis ambientais para predizer o desempenho de genótipos mesmo em locais onde eles ainda não foram testados. Neste trabalho, propusemos melhorias no método GIS-FA e o aplicamos na recomendação de genótipos de trigo tropical (Triticum aestivum L.) em diferentes regiões do estado de Minas Gerais para os diferentes tipos de manejos. O conjunto de dados analisado envolveu 91 linhagens e 12 cultivares comerciais do Programa de Melhoramento de Trigo da Universidade Federal de Viçosa (UFV), avaliadas ao longo de seis anos, em sete locais, totalizando 25 ambientes. Como parte do processo seletivo natural dos ensaios, nem todos os genótipos foram testados em todos os ambientes, principalmente devido à exclusão daqueles com baixo desempenho. Mais de 42% das correlações genéticas entre pares de ambientes foram negativas, reforçando a presença significativa de interação cruzada. Ainda assim, o modelo proposto apresentou desempenho promissor: a validação cruzada leave-one-out indicou uma acurácia de 30% entre os valores preditos e os observados, considerando 83 variáveis ambientais, sendo 43 meteorológicas, 31 relacionadas ao solo, 7 bandas espectrais e 2 índices de vegetação. Apesar de moderada, essa acurácia reflete os desafios impostos pelas correlações genéticas negativas, mas também demonstra a capacidade do modelo de captar informações relevantes sobre a GxA. Com isso, foi possível reduzir incertezas na recomendação de genótipos, inclusive em regiões onde ainda não há produção, utilizando mapas temáticos como ferramenta de apoio à decisão. |
| Palavras-chave | Triticum aestivum L., Modelos Mistos, Multi-manejos. |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
|---|