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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
02/05/2022 |
Data da última atualização: |
14/06/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
OLIVEIRA, L. A. de; SILVA, C. P. da; SILVA, A. Q. da; MENDES, C. T. E.; NUVUNGA, J. J.; NUNES, J. A. R.; PARRELLA, R. A. da C.; BALESTE, M.; BUENO FILHO, J. S. de S. |
Afiliação: |
LUCIANO ANTONIO DE OLIVEIRA, Universidade Federal da Grande Dourados; CARLOS PEREIRA DA SILVA, Universidade Federal de Lavras; ALESSANDRA QUERINO DA SILVA, Universidade Federal da Grande Dourados; CRISTIAN TIAGO ERAZO MENDES, Universidade Federal de Lavras; JOEL JORGE NUVUNGA, Universidade Eduardo Mondlane; JOSÉ AIRTON RODRIGUES NUNES, Universidade Federal de Lavras; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS; MARCIO BALESTE, Universidade Federal de Lavras; JÚLIO SÍLVIO DE SOUSA BUENO FILHO, Universidade Federal de Lavras. |
Título: |
Bayesian GGE model for heteroscedastic multienvironmental trials. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Crop Science, v. 62, p. 982-996, 2022. |
DOI: |
https://doi.org/10.1002/csc2.20696 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The dissection of genotype×environment interaction (GEI) is a crucial aspect ofthe final stages of plant breeding pipelines and recommendation of cultivars. Linear-bilinear models used to analyze this interaction, such as the additive main effectsand multiplicative interaction (AMMI) and genotype plus GEI (GGE), often assumehomogeneity of the residual variances across environments which affects the esti-mates and therefore, interpretations and conclusions. Our main objective was topropose a GGE model that considers heteroscedasticity across environments usingBayesian inference and to evaluate its implications in the interpretation of real andsimulated data. The GGE model assuming common variance was also fitted for com-parison purposes. The great flexibility of the Bayesian inference is transferred to thebiplots, allowing the construction of credible regions for genotypic and environmen-tal scores. The inference on the stability and adaptability of genotypes might changewhen heteroscedasticity is ignored. When real data are used, different patterns of cor-relations between environments also affect the representativeness and discriminationof the target environment. The modeling of heteroscedasticity allowed the clusteringof environments into subgroups, with similar effects for GEI. The proposed GGEmodel was more adequate and realistic to deal with scenarios of heterogeneous vari-ance in multienvironment trials, which can be useful for exploiting the GEI. |
Palavras-Chave: |
Ensaio de cultivar; Ensaio de rendimento; Estabilidade; Interação meio ambiente; Modelo misto. |
Thesagro: |
Genótipo; Melhoramento Vegetal; Variedade. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/236108/1/Bayesian-GGE-model-for-heteroscedastic.pdf
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Marc: |
LEADER 02417naa a2200325 a 4500 001 2142572 005 2022-06-14 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1002/csc2.20696$2DOI 100 1 $aOLIVEIRA, L. A. de 245 $aBayesian GGE model for heteroscedastic multienvironmental trials.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aThe dissection of genotype×environment interaction (GEI) is a crucial aspect ofthe final stages of plant breeding pipelines and recommendation of cultivars. Linear-bilinear models used to analyze this interaction, such as the additive main effectsand multiplicative interaction (AMMI) and genotype plus GEI (GGE), often assumehomogeneity of the residual variances across environments which affects the esti-mates and therefore, interpretations and conclusions. Our main objective was topropose a GGE model that considers heteroscedasticity across environments usingBayesian inference and to evaluate its implications in the interpretation of real andsimulated data. The GGE model assuming common variance was also fitted for com-parison purposes. The great flexibility of the Bayesian inference is transferred to thebiplots, allowing the construction of credible regions for genotypic and environmen-tal scores. The inference on the stability and adaptability of genotypes might changewhen heteroscedasticity is ignored. When real data are used, different patterns of cor-relations between environments also affect the representativeness and discriminationof the target environment. The modeling of heteroscedasticity allowed the clusteringof environments into subgroups, with similar effects for GEI. The proposed GGEmodel was more adequate and realistic to deal with scenarios of heterogeneous vari-ance in multienvironment trials, which can be useful for exploiting the GEI. 650 $aGenótipo 650 $aMelhoramento Vegetal 650 $aVariedade 653 $aEnsaio de cultivar 653 $aEnsaio de rendimento 653 $aEstabilidade 653 $aInteração meio ambiente 653 $aModelo misto 700 1 $aSILVA, C. P. da 700 1 $aSILVA, A. Q. da 700 1 $aMENDES, C. T. E. 700 1 $aNUVUNGA, J. J. 700 1 $aNUNES, J. A. R. 700 1 $aPARRELLA, R. A. da C. 700 1 $aBALESTE, M. 700 1 $aBUENO FILHO, J. S. de S. 773 $tCrop Science$gv. 62, p. 982-996, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Registros recuperados : 12 | |
3. | | ANDRADE, H. B.; RAMALHO, M. A. P.; BUENO FILHO, J. S. de S.; RESENDE, M. D. V. de; XAVIER, A.; SCOLFORO, J. R. S. Alternativas para atenuar a diferença de estande nos experimentos de avaliação de clones de Eucalyptus urophylla. Revista Árvore, Viçosa MG, v. 30, n. 1, p. 11-18, jan./fev. 2006.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: Nacional - B |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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5. | | MUNIZ, R. S.; TEIXEIRA, W. G.; BUENO FILHO, J. S. de S.; PEREZ, D. V.; BOARI, A. de J.; PINA, A. J. de A. Dinâmica do potencial redox em condições de alagamento em amostras de Latossolo Amarelo, textura média do Nordeste paraense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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6. | | MUNIZ, R. S.; TEIXEIRA, W. G.; BUENO FILHO, J. S. de S.; PEREZ, D. V.; BOARI, A.; PINA, A. J. A. Dinâmica do potencial redox em condições de alagamento em amostras de latossolo amarelo, textura média do nordeste paraense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. [Uberlândia]: SBCS: UFU, ICIAG, 2011.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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7. | | FERREIRA FILHO, D.; BUENO FILHO, J. S. de S.; REGITANO, L. C. de A.; ALENCAR, M. M. de; ALVES, R. R.; BAENA, M. M.; MEIRELLES, S. L. C. Tournaments between markers as a strategy to enhance genomic predictions. Plos One, v. 14, n. 7, e0219448, p. 1-17, 2019.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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8. | | MUNIZ, R. S.; TEIXEIRA, W. G.; BUENO FILHO, J. S. de S.; PEREZ, D. V.; BOARI, A. de J.; PINA, A. J. de A. Marcha de evolução do pH em função de doses de calcário em amostras de um Latossolo Amarelo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 33., 2011, Uberlândia. Solos nos biomas brasileiros: sustentabilidade e mudanças climáticas: anais. Uberlândia: SBCS: UFU: ICIAG, 2011. 1 CD-ROM.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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9. | | OLIVEIRA, L. A. de; SILVA, C. P. da; SILVA, A. Q. da; MENDES, C. T. E.; NUVUNGA, J. J.; NUNES, J. A. R.; PARRELLA, R. A. da C.; BALESTE, M.; BUENO FILHO, J. S. de S. Bayesian GGE model for heteroscedastic multienvironmental trials. Crop Science, v. 62, p. 982-996, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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10. | | GOUVEIA, B. T.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B. do; GOMES, R. da C.; MACHADO, W. K. R.; BUENO FILHO, J. S. de S.; NUNES, J. A. R. Selection strategies for increasing the yield of high nutritional value leaf mass in Urochloa hybrids. Euphytica, v. 216, n. 38, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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11. | | RODRIGUES, M. A.; SILVEIRA, F. A. da; MOREIRA, R. A.; PÁDUA, M. S.; PINTO, J. E. B. P.; PIO, L. A. S.; SANTOS, D. N. dos; BUENO FILHO, J. S. de S.; REIS, L. A. C. Regeneration of pitaya by indirect organogenesis evaluated by scanning electron microscopy and flow cytometry. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02312, 2022. Título em português: Regeneração de pitaya por organogênese indireta avaliada por microscopia eletrônica de varredura e citometria de fluxo.Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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12. | | TEIXEIRA, W. G.; VICTORIA, D. de C.; BARROS, A. H. C.; LUMBRERAS, J. F.; ARAUJO FILHO, J. C. de; SILVA, F. A. M. da; LIMA, E. de P.; BUENO FILHO, J. S. de S.; MONTEIRO, J. E. B. de A. Predição da água disponível no solo em função da granulometria para uso nas análises de risco no Zoneamento Agrícola de Risco Climático. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2021. E-book: il. color. (Embrapa Solos. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 272). E-book no formato ePub.Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos. |
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