Banca de DEFESA: LUIZ ANTONIO YANES BERNARDO JÚNIOR

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUIZ ANTONIO YANES BERNARDO JÚNIOR
DATA: 27/09/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Departamento de Biologia - Anfiteatro DBI02
TÍTULO:

MODELO AMMI SOB PERSPECTIVAS BAYESIANA E FUNCIONAL

PALAVRAS-CHAVES:

Interação genótipos por ambientes; estabilidade; adaptabilidade.

 

PÁGINAS: 96
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

No melhoramento de plantas, os ganhos obtidos ao longo dos ciclos de seleção e recombinação vão se tornando cada vez menores. Isto exige o emprego de técnicas cada vez mais sofisticadas, as quais permitem captar diferenças cada vez menores entre os genótipos. Ensaios multiambientais estão entre os experimentos mais comumente conduzidos na área de ciências agrárias. Análises estatísticas efetivas dos dados obtidos nestes ensaios podem auxiliar agrônomos, melhoristas e outros pesquisadores à terem um progresso acelerado. Devido à aplicabilidade do método AMMI e a forma como vem sendo estudado e aplicado, o presente trabalho explorou novas alternativas de estudo da interação genótipos por ambientes através deste modelo. O primeiro trabalho foi conduzido com o objetivo de propor um modelo de predição das capacidades geral e específica de combinação, e suas interações com ambientes, associado ao uso de regiões de credibilidade em biplots obtidas por meio do modelo AMMI-Bayesiano. Em geral, para a análise de dados simulados, as predições obtidas tiveram alta correlação com os valores reais. Para os efeitos de CGC e CEC, as predições mantiveram o padrão de sinais e ranqueamento. Além disso, o modelo foi eficiente em fornecer intervalos de credibilidade que cobriam os valores simulados. Para a análise de dados reais, as estimativas de CGC e CEC para todos os genótipos avaliados não diferiram de zero. Os biplots para as interações CGC x Ambientes e CEC x Ambientes permitiram determinar quais genótipos apresentam efeitos de CGC e CEC estáveis de forma mais precisa. As elipses nos biplots demonstraram a incerteza em torno das estimativas da interação e a importância de se utilizar inferência estatística na análise gráfica. O modelo mostra-se como ferramenta promissora para auxiliar na tomada de decisão do melhorista na seleção e recomendação de genótipos. O segundo trabalho foi conduzido com o objetivo de avaliar o comportamento da PCA de dados funcionais (FPCA) em cenários de desbalanceamento de dados e integrá-la ao método EM-AMMI para realizar a predição genotípica sob uma perspectiva funcional. Através da análise de dados funcionais, é possível captar informações que vão muito além de dados discretos que representam genótipos e ambientes, o que permite captar o padrão de interação e o comportamento dos genótipos ao longo dos ambientes. A integração do método SSVD ao método EM-AMMI para realizar a imputação de dados e lidar com o desbalanceamento pode alterar a perspectiva de estudo da interação genótipos por ambientes. A identificação de padrões de efeitos da interação através do método EM-AMMI Funcional representa uma nova forma de entender a interação, e abre diversas possibilidades para aplicação no melhoramento de plantas.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - RENZO GARCIA VON PINHO (Membro)
Interno - JOSE AIRTON RODRIGUES NUNES (Membro)
Interno - JOAO CANDIDO DE SOUZA (Suplente)
Externo ao Programa - MARCIO BALESTRE - DES (Membro)
Externo à Instituição - MARCELA PEDROSO MENDES - UFG (Suplente)
Externo à Instituição - JOSÉ MARIA VILLELA PÁDUA - UFLA (Membro)
Externo à Instituição - NARJARA FONSECA CANTELMO - UFLA (Membro)