FROM FORESTS TO FIELDS: ADVANCED METHODOLOGIES FOR SELECTION AND RECOMMENDATION OF GENOTYPES ACROSS DIVERSE ENVIRONMENTS
Ensaios multiambientes (MET); Interação genótipo-ambiente (G×E); Modelos mistos fatoriais analíticos (FAMM); Distância genótipo-ideótipo; Sistemas de Informação Geográfica (GIS).
A avaliação e seleção de genótipos em experimentos multiambientes (MET) é desafiador, devido ao grande volume e à complexidade dos dados, especialmente ao considerar a interação genótipo-ambiente (G×E). Para contribuir com esse campo, foram realizados dois estudos que exploram metodologias e aplicações voltadas para a seleção de genótipos em experimentos MET.O primeiro artigo foca na cultura do eucalipto, utilizando modelos mistos fatoriais analíticos (FAMM) para avaliar a estabilidade e a adaptabilidade de clones em diferentes ambientes no Brasil. A pesquisa baseou-se em dados de testes clonais realizados em 11 experimentos distribuídos por regiões distintas, propondo a aplicação da distância genótipo-ideótipo para a seleção de clones de alto desempenho, também é realizado um comparativo com método OP-RMSD. Além disso, é discutido a aplicação de diferentes rotações fatoriais (varimax e SVD) para a interpretação das interações G×E, buscando facilitar a estratificação ambiental e permitir a identificação de clones com ampla adaptabilidade. O segundo capítulo aborda a cultura da batata, com base nos dados do National Chip Processing Trial (NCPT), visando identificar clones altamente produtivos e estáveis em diferentes regiões da Flórida. Este trabalho integrou dados fenotípicos, marcadores moleculares e covariáveis ambientais, analisados por meio de FAMM e de métodos como a distância genótipo-ideótipo e o desempenho geral (OP) combinado com o desvio quadrático médio (RMSD). A aplicação de Sistemas de Informação Geográfica (GIS) permitiu a visualização espacial dos resultados, contribuindo para recomendações práticas voltadas ao mercado de batatas chips. Ambos os estudos destacam a importância de integrar dados genotípicos, fenotípicos e ambientais com ferramentas estatísticas avançadas, oferecendo soluções para superar os desafios impostos pela variabilidade ambiental. Além disso, ressaltam a necessidade de melhorar a produtividade e a estabilidade dos cultivos. A metodologia descrita nos dois capítulos é versátil e adaptável a outros programas de melhoramento, consolidando-se como uma abordagem robusta para atender às demandas regionais e globais da agricultura moderna.