Using factor-analytic models and enviromics to select and predict high-performing and stable maize hybrids (2024)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, JENIFER CAMILA GODOY DOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- DOI: 10.11606/T.11.2024.tde-10122024-114715
- Subjects: HIBRIDAÇÃO VEGETAL; MODELOS (ANÁLISE MULTIVARIADA); INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MILHO; SELEÇÃO GENÉTICA
- Keywords: Covariáveis ambientais
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Um grande desafio em um programa de melhoramento de milho é fornecer informações claras e significativas para a seleção de genótipos na presença de interação genótipos por ambientes (GEI). Como a GEI afeta os fenótipos em diferentes níveis da organização biológica, fatores ambientais, como umidade do solo e temperatura diária, desempenham um papel crucial na formação de características quantitativas. Assim, os modelos mistos lineares do tipo fator-analítico (FA) e a envirômica são abordagens que podem auxiliar os melhoristas na seleção e recomendação de híbridos, na descoberta dos fatores por trás da GEI e na predição de fenótipos em condições de cultivo ainda não vistas. Neste contexto, os objetivos do presente estudo foram (i) aplicar um modelo FA para selecionar híbridos de milho de alto desempenho e estáveis usando ferramentas de seleção analítica fatorial (FAST); (ii) desenvolver um caso especial de modelo FA considerando um intercepto separado para cada híbrido; (iii) comparar ambas as classes de modelos e discutir suas implicações práticas para a seleção de indivíduos no contexto de ensaios em múltiplos ambientes (MET); (iv) empregar um modelo FA robusto, que considera uma matriz de relacionamento aditiva combinada, para prever o desempenho de híbridos em ambientes não avaliados usando diferentes tipos de covariáveis ambientais; (v) analisar a capacidade preditiva do modelo comparando os melhores valores observados e preditos; e (vi) utilizar mapas temáticos paraanalisar o desempenho e a estabilidade desses híbridos em qualquer ambiente não avaliado. Para isso, o estudo se baseou em dados de pedigree, genômicos e de rendimento de grãos de 156 híbridos de milho avaliados em 14 ambientes tropicais, bem como em dados ambientais, incluindo coordenadas geográficas, variáveis climáticas e características do solo, coletados de 14 ambientes testados e 102.412 não testados. Os resultados revelaram que alguns ambientes tropicais apresentaram baixa correlação genética, indicando a presença de GEI complexa. Apesar desse desafio, a abordagem FAST provou ser eficaz na seleção de híbridos que não apenas exibiram altos níveis de desempenho, mas também demonstraram consistência em diferentes ambientes. O caso especial do modelo FA produziu resultados muito semelhantes aos do modelo FA tradicional. Entretanto, os efeitos principais dos híbridos, representados pela interceptação deste modelo, são baseados em médias simples entre ambientes e podem não capturar totalmente as complexidades introduzidas por condições ambientais diferenciais. Em relação às predições dos ambientes não avaliados, os modelos preditivos comprovaram sua eficácia ao prover resultados precisos. Por fim, os mapas temáticos forneceram uma representação visual do desempenho dos híbridos em novos locais e confirmaram que o híbrido com o maior desempenho e estabilidade, conforme identificado pela ferramenta FAST, também teria um bom desempenho e estabilidade em vários ambientes nãotestados. Portanto, este estudo demonstrou que os modelos FA, quando combinados com a envirômica, apresentam grande potencial na recomendação de híbridos e na predição de novos ambientes, abrindo caminho para um futuro mais eficiente e eficaz nos programas de melhoramento de milho
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2024
- Data da defesa: 26.09.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SANTOS, Jenifer Camila Godoy dos. Using factor-analytic models and enviromics to select and predict high-performing and stable maize hybrids. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-10122024-114715/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Santos, J. C. G. dos. (2024). Using factor-analytic models and enviromics to select and predict high-performing and stable maize hybrids (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-10122024-114715/ -
NLM
Santos JCG dos. Using factor-analytic models and enviromics to select and predict high-performing and stable maize hybrids [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-10122024-114715/ -
Vancouver
Santos JCG dos. Using factor-analytic models and enviromics to select and predict high-performing and stable maize hybrids [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-10122024-114715/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2024.tde-10122024-114715 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
