ISOLAMENTO DE UMA FRAO ENRIQUECIDA EM SINAPTOSOMAS DE CREBRO DA ABELHA APIS MELLIFERA UTILIZANDO GRADIENTE DESCONTNUO DE PERCOLL E IDENTIFICAO DE MIOSINAS V E VI Original Article 119 ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE DE GENÓTIPOS DE SOJA, NO ESTADO DO MATO GROSSO STABILITY AND ADAPTABILITY OF SOY GENOTYPES AT STATE OF MATO GROSSO Hélio Bandeira BARROS1; Tuneo SEDIYAMA2; Rita de Cássia TEIXEIRA3; Múcio Silva REIS2 ;Cosme Damião CRUZ2 1. Professor Adjunto, Doutor, Universidade Federal do Tocantins, Campus Universitário de Gurupi, Gurupi, Tocantins, Brasil. barroshb@uft.edu.br; 2. Professor, Doutor, Universidade Federal de Viçosa; 3. Pesquisadora da empresa Bacuri/Soygene. RESUMO: Este trabalho teve o objetivo de avaliar o desempenho, a estabilidade e a adaptabilidade de 29 genótipos de soja [Glycine max (L.) Merrill], em seis ambientes no Estado do Mato Grosso. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com quatro repetições. Os ensaios foram conduzidos no ano agrícola de 2004/05 nos municípios de Rondonópolis, Campo Verde, Nova Brasilândia e Vera. Para avaliação da adaptabilidade e estabilidade, foram utilizados os métodos de Eberhart e Russell (1966) e Centróide. O rendimento médio de grãos variou de 3102 kg.ha-1 (Rondonópolis III) a 3513 kg.ha-1 (Vera), com média geral, em todos os ambientes de 3297 kg.ha-1. Pela metodologia proposta por Eberhart e Russell, as linhagens SL 10, SL 1842, SL 2022, SL 306 e a cultivar padrão Uirapuru apresentaram as maiores médias, ampla adaptabilidade ( 1β =1) e não significativo, ou seja, alta estabilidade. Pela metodologia denominada Centróide, as linhagens SL 10, SL 1842, SL 2022 e SL 703 foram classificadas como as mais adaptadas e estáveis, sendo portanto recomendadas para amplas condições ambientais do Estado do Mato Grosso. 2 diσ PALAVRAS-CHAVE: Glycine ma.; Produtividade. Estabilidade. Adaptabilidade. INTRODUÇÃO Considerando as inúmeras variações ambientais em que a soja é comumente submetida, é esperado que a interação genótipo x ambiente assuma papel fundamental na manifestação fenotípica, devendo, portanto, ser estimada e considerada no programa de melhoramento genético e na indicação de cultivares (PRADO et al., 2001). A avaliação de genótipos visando à identificação e recomendação de materiais superiores em diferentes ambientes é considerada por muitos autores como uma das etapas mais importante, trabalhosa e onerosa (SILVA; DUARTE, 2006; MAIA et al., 2006; ROCHA et al., 2005; NUNES et al., 2002; PRADO et al., 2001; ATROCH et al., 2000 e FARIAS, et al., 1997), isso porque exige a condução de experimentos precisos e em uma grande amplitude de condições ambientais. Entre os métodos utilizados para estudos de adaptabilidade e estabilidade, estão os que se baseiam em análises de regressão nas quais são relacionadas as respostas individuais dos genótipos aos efeitos do ambiente. Este último é estimado utilizando-se o índice ambiental associado tanto à regressão linear simples quanto à regressão linear bissegmentada (CRUZ; REGAZZI, 1997). Como exigências desses métodos, destacam-se: o número mínimo de ambientes para análise (três para os métodos que utilizam regressão linear simples), o maior número de parâmetros que devem ser simultaneamente avaliados para a recomendação e um problema de ordem estatística, a existência de dependência entre o índice ambiental utilizado para classificar os ambientes e a produtividade média da cultivar (CRUZ et al., 1989). Segundo Eberhart e Russell (1966), a cultivar ideal é aquela que tem alta produtividade, coeficiente de regressão igual à unidade e desvio de regressão não significativo. Lin et al. (1986) apresentaram críticas aos métodos que se baseiam no desvio da regressão como parâmetro de estabilidade. Segundo os autores, esse parâmetro serve apenas para indicar o ajuste dos dados à equação obtida, ao invés de avaliar a maior ou menor estabilidade da cultivar. Reiteram que, baixa adaptação representada por elevado ou coeficiente de determinação ( ) pequeno, deve ser interpretado como indicativo de que o uso do modelo de regressão para estimar a estabilidade não é apropriado e que alternativas devam ser investigadas. 2 diσ 2 iR Metodologias baseadas em componentes principais, embora rotineiramente utilizadas em programas de melhoramento em estudos de diversidade genética, são pouco utilizadas em estudos da interação genótipo x ambiente (ROCHA et al. 2005). Neste trabalho, a metodologia baseada nos componentes principais denominada de Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Received: 28/01/08 Accepted: 31/07/08 mailto:barroshb@uft.edu.br Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 120 Centróide, foi utilizada para representar a variação do desempenho dos genótipos nos ambientes, em uma dispersão no plano com poucos eixos, o que permite uma análise simultânea do desempenho de um número elevado de genótipos em virtude da facilidade de interpretação dos resultados. O objetivo deste trabalho foi avaliar, com base no desempenho, na estabilidade e na adaptabilidade, 24 linhagens de soja de ciclo médio e cinco cultivares, em seis ambientes, no Estado do Mato Grosso, através dos métodos de Eberhart e Russell (1966) e Centróide. MATERIAL E MÉTODOS Foram utilizados os dados de produtividade de grãos (kg.ha-1) dos ensaios finais de competição de genótipos de soja de ciclo médio do Programa de Melhoramento Genético do Campo Experimental Bacuri e Sales Agropecuária, conduzidos em Mato Grosso, no ano agrícola 2004/05, nas localidades de Nova Brasilândia, Campo Verde, Vera e Rondonópolis (Tabela 1). Em Rondonópolis foram conduzidos três ensaios, denominados Rondonópolis I, II e III, que corresponderam a diferentes épocas de semeadura. Foram avaliados 29 genótipos, dos quais cinco foram cultivares padrão (Emgopa 315, M-Soy 8411, M-Soy 8914, Uirapuru e Xingu). Os experimentos foram instalados no delineamento em blocos completos casualizados, com quatro repetições. As parcelas foram formadas por quatro fileiras de plantas (5 m), espaçadas em 0,45 m entre as fileiras. A área útil da parcela foi de 3,6 m2, sendo colhidas as duas fileiras centrais, desprezando-se 0,5 m de bordadura nas extremidades. Foram realizadas análises de variância individuais, seguindo-se uma análise de variância conjunta. A fim de implementar tais análises, utilizou-se o aplicativo computacional em genética e estatística - GENES (CRUZ, 2001). Na análise conjunta, avaliou-se primeiramente a homogeneidade das variâncias residuais dos experimentos (QMR), verificada pela razão entre o maior e menor quadrado médio residual dos ensaios. Segundo Pimentel-Gomes (1990) as variâncias são consideradas homogêneas quando a relação entre o maior e o menor QMR é menor que 7,0. Tabela 1. Altitude, latitude, longitude e data de semeadura de ensaios de competição de linhagens de soja, de ciclo médio, no Estado do Mato Grosso Ambiente Altitude (m) Latitude Longitude Data de semeadura Rondonópolis I 227 16°28'15'' S 54°38'08'' W 07/11/2004 Rondonópolis II 227 16°28'15'' S 54°38'08'' W 29/11/2004 Rondonópolis III 227 16°28'15'' S 54°38'08'' W 19/12/2004 Nova Brasilândia 540 14°57'25'' S 54°57'56'' W 04/12/2004 Campo Verde 736 15°32'48'' S 55°10'08'' W 14/12/2004 Vera 383 12°18'21'' S 55º19'01'' W 17/11/2004 A análise de adaptabilidade e estabilidade fenotípica dos genótipos foi feita pelos seguintes métodos: Eberhart e Russell (1966) e Centróide. A metodologia e Eberhart e Russell (1966) usa, na avaliação individual dos genótipos, a produtividade média do genótipo ( iμ ), o seu coeficiente de regressão ( 1β ) e a variância dos desvios dessa regressão ( ). Seus respectivos estimadores são dados por: 2 diσ a Y Y j ij i ∑ = ∑ ∑ = j j j jij i I IY 21̂β , em que ag Y g Y I j ij ij ij j ∑∑∑ −= (índice ambiental) 2 // ˆ 2 22 2 2 − ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − = ∑∑∑ ∑ a IIYaYY j j j jij j j ijij diσ O método centróide, segundo Rocha et al. (2005), baseia-se na comparação de valores da distância cartesiana entre os genótipos e quatro referências ideais (ideótipos), criados com base nos dados experimentais para representar os genótipos de máxima adaptabilidade geral, máxima adaptabilidade específica a ambientes favoráveis ou desfavoráveis e os genótipos de mínima adaptabilidade. O ideótipo de máxima adaptabilidade geral é aquele que apresenta os valores máximos observados para todos os ambientes estudados (ideótipo I). Os ideótipos de máxima adaptabilidade específica são aqueles que apresentam máxima resposta em ambientes Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 121 favoráveis e mínima resposta em ambientes desfavoráveis (ideótipo II) ou máxima resposta em ambientes desfavoráveis e mínima em ambientes favoráveis (ideótipo III). O ideótipo de mínima adaptabilidade é aquele que apresenta os menores valores em todos os ambientes estudados (ideótipo IV). Para utilização desse método, os ambientes foram classificados em favoráveis e desfavoráveis utilizando o índice ambiental como proposto por Finlay e Wilkinson (1963). .. 11 Y ag Y g I i ijj −= ∑ Em que: Yij: média do genótipo i, no ambiente j; : total das observações; a: número de ambientes; g: número de genótipos. ..Y Após a classificação dos ambientes, foram criados pontos referenciais, os ideótipos de resposta diferenciada a ambientes favoráveis e desfavoráveis, visando à classificação dos outros pontos do gráfico considerando os valores de distância cartesiana entre os pontos a cada um dos quatro ideótipos. Uma medida de probabilidade espacial pode ser calculada utilizando o inverso da distância entre um tratamento aos quatro ideótipos: ( ) ∑ = ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ = 4 1 , 1 1 i jid di di P Em que: = probabilidade de apresentar padrão de estabilidade semelhante ao j-ésimo centróide; = distância do i-ésimo ponto ao j- ésimo centróide. ( )jidP , di RESULTADOS E DISCUSSÃO Os coeficientes de variação experimental variaram de 8,91 a 12,71% (Tabela 2), indicando bom controle das causas de variação de ordem sistemática dos ambientes experimentais, para a produtividade de grãos, que é um caráter quantitativo muito influenciado pelo ambiente. Segundo Carvalho et al. (2003) 16% é o limite máximo admitido para o coeficiente de variação para produtividade de grãos em soja. Tabela 2. Produtividade média de grãos ( jY. ), variância residual (QMR) e coeficiente de variação (CV) de ensaios de competição de linhagens de soja, de ciclo médio, no Estado do Mato Grosso Ambiente jY. QMR CV (%) Rondonópolis I 3135,77 78164,9571 8,91 Rondonópolis II 3387,89 102393,1034 9,44 Rondonópolis III 3102,36 138249,1432 11,98 Rondonópolis IV 3515,39 199575,1040 12,71 Campo Verde 3127,90 151869,4605 12,45 Vera 3513,33 107861,7740 9,34 Os efeitos da interação G x A apresentaram significância a 1% de probabilidade pelo teste F (Tabela 3). Todos os pares de ambientes apresentaram interação do tipo complexa (Tabela 4), ou seja, houve inconsistência na superioridade do genótipo frente à variação ambiental, o que dificulta a indicação das cultivares e linhagens (CRUZ; CASTOLDI, 1991; VENCOVSKY; BARRIGA, 1992), pois não se pode, nessas circunstâncias, fazer uma recomendação uniforme para todos os locais, sem prejuízo considerável na produção obtida, relativamente à produção possível. Tabela 3. Análise conjunta de variância da produtividade de grãos (kg.ha-1), de 29 genótipos de soja avaliados em seis ambientes, no Estado do Mato Grosso Fonte de variação GL Soma de quadrados Quadrado médio F Pr>F Blocos/ambientes 18 6621557,4310 367864,1350 - - Ambientes (A) 5 22646763,9310 4529352,7862 12,3125 <0,001 Genótipos (G) 28 29698309,6752 1060653,9169 2,1652 <0,000 Interação GxA 145 68580085,6523 489857,7546 3,7772 <0,000 Erro médio 504 65361537,5689 129685,5904 - - Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 122 Tabela 4. Pares de ambientes, correlação entre ambientes e porcentagem da parte complexa resultante da decomposição da interação entre genótipos e pares de ambiente, segundo metodologia de CRUZ e CASTOLDI (1991), nos ensaios de competição de linhagens de soja, de ciclo médio, no Estado do Mato Grosso Pares de ambientes Correlação Parte complexa da interação Rondonópolis I e Rondonópolis II -0,1886 108,034 1/ Rondonópolis I e Rondonópolis III 0,1595 86,447 Rondonópolis I e Nova Brasilândia 0,0527 92,896 Rondonópolis I e Campo Verde 0,1206 72,066 Rondonópolis I e Vera -0,1206 105,615 Rondonópolis II e Rondonópolis III 0,2878 82,709 Rondonópolis II e Nova Brasilândia -0,0527 101,490 Rondonópolis II e Campo Verde 0,1690 76,137 Rondonópolis II e Vera 0,2149 88,280 Rondonópolis III e Nova Brasilândia 0,4641* 73,183 Rondonópolis III e Campo Verde 0,3806* 69,788 Rondonópolis III e Vera 0,1551 88,729 Nova Brasilândia e Campo Verde 0,1761 82,137 Nova Brasilândia e Vera 0,0138 96,749 Campo Verde e Vera 0,3328 61,940 *: Significativo a 5% de probabilidade, pelo teste t; 1/ Valores maiores que 100% estão associados a correlações negativas. O rendimento médio de grãos variou de 3102 kg.ha-1 (Rondonópolis III) a 3515 kg.ha-1 (Nova Brasilândia), com média geral de 3297 kg.ha- 1 (Tabela 5). A maior produtividade observada foi obtida pela linhagem SL 505 (4174 kg.ha-1) com média em todos os ambientes de 3458 kg.ha-1. A menor produtividade isolada foi obtida pela linhagem SL 212 (1563 kg.ha-1), entretanto, a menor produtividade média em todos os ambientes foi obtida pela linhagem SL 2029 (2879 kg.ha-1). Tabela 5. Médias de produtividade de grãos (kg.ha-1) de genótipos de soja de ciclo médio em seis ambientes, em Mato Grosso* Ambientes Genótipos Ron. I Ron. II Ron. III N. Bras. C. Verde Vera Média SL 3 3885 2742 3371 4009 2951 3060 3336 SL 10 3223 3988 3427 4102 3744 3899 3730 SL 207 3234 3151 3209 3930 4130 3502 3526 SL 211 3303 3416 3214 3218 2509 3358 3170 SL 212 3041 2939 2499 3614 1563 3641 2882 SL 301 3154 2692 2999 3278 3035 3202 3060 SL 306 3051 3454 3173 4101 2945 3379 3351 SL 418 2793 3727 3356 3168 2930 3411 3231 SL 505 2903 3300 3326 4174 3161 3884 3458 SL 510 2967 3083 2936 3728 3900 3848 3410 SL 512 2891 3076 3354 3736 3130 3518 3284 SL 703 3255 3325 3981 4009 3768 3625 3661 SL 1049 3229 3723 3111 2805 3276 3806 3325 SL 1680 3152 3612 3141 3269 3042 4097 3385 SL 1685 3520 3420 3716 3549 3707 3351 3544 SL 1696 2865 3431 2787 3204 3219 3596 3184 SL 1709 2897 3498 2653 3197 3287 3547 3180 SL 1842 3549 3698 3402 3563 3611 3814 3606 SL 1878 2750 3406 3083 3567 3558 3197 3260 SL 1882 3284 3567 2436 3240 3714 3167 3235 SL 2022 3340 3940 3578 3796 3191 3467 3552 SL 2029 3351 3163 2517 3274 2095 2871 2879 Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 123 SL 2227 3059 3236 2506 3700 2434 3395 3055 SL 2385 2605 3841 3533 3651 2355 3284 3211 EMGOPA 315 2812 3196 2961 3147 3460 3820 3233 M-SOY 8411 3342 3232 2738 2816 2913 3607 3108 M-SOY 8914 2892 3716 2939 3538 2841 3189 3186 UIRAPURU 3267 3323 2983 3377 3354 3993 3383 XINGU 3328 3357 3042 3190 2889 3363 3195 Média 3136 3388 3102 3515 3128 3513 3297 * DMS Tukey a 5% de probabilidade entre ambientes = 725,639 kg.ha-1 e entre genótipos = 949,975 kg.ha-1; C.V. (%) = 10,92. As estimativas das médias dos genótipos e parâmetros de adaptabilidade e estabilidade das cultivares e linhagens obtidas pelos métodos de Eberhart e Russell (1966), e Centróide (ROCHA et al. 2005), encontram-se na Tabela 6. As linhagens SL 10, SL 1842, SL 2022, SL 306 e a cultivar padrão Uirapuru apresentaram produtividade média elevada (superior a média geral), coeficientes de regressão estatisticamente igual a 1 ( 1β = 1) e desvio da regressão não significativo ( 2diσ = 0). Portanto, pela metodologia de Eberhart e Russell (1966) foram classificadas como sendo de adaptabilidade geral e alta estabilidade ou previsibilidade (Tabela 6). Tabela 6. Produtividade média (kg.ha-1), estimativas dos coeficientes de regressão ( ), dos desvios da regressão ( ), coeficiente de determinação (R i1̂β 2ˆ diσ 2) e a classificação dos genótipos em um dos quatro grupos caracterizados pelos centróides e a probabilidade associada a sua classificação dos genótipos de soja de ciclo médio, em Mato Grosso 1/Eberhart e Russell (1966) Centróide i1̂β Genótipos Média Grup o P (III) 2ˆ diσ R2 P (I) P (II) P (IV) SL 10 3730 1,433ns 13036,8ns 68,78 I 0,47 4 0,185 0,199 0,142 SL 703 3661 0,116+ 95369,8** 0,51 I 0,42 2 0,161 0,271 0,146 SL 1842 3606 0,472ns -18686,0 ns 44,17 I 0,40 8 0,179 0,256 0,157 SL 2022 3552 0,821ns 32927,4 ns 33,47 I 0,35 9 0,220 0,240 0,181 - 0,559SL 1685 3544 ++ -20278,4 ns 55,7 I 0,34 8 0,155 0,343 0,154 SL 207 3526 0,285ns 177272,0** 1,85 I 0,35 4 0,175 0,304 0,168 SL 505 3458 2,046+ 46310,2* 72,19 I 0,31 1 0,264 0,222 0,203 SL 510 3410 1,103ns 173565,8** 22,38 I 0,31 5 0,210 0,278 0,198 SL 1680 3385 1,497ns 59043,1* 54,46 I 0,28 3 0,262 0,233 0,221 UIRAPURU 3383 1,161ns 39388,1 ns 47,81 I 0,29 6 0,231 0,260 0,213 SL 306 3351 1,695ns 42606,5 ns 65,13 II 0,27 3 0,277 0,224 0,226 SL 3 3336 0,016+ 300636,6** 0,01 III 0,26 2 0,207 0,305 0,226 SL 1049 3325 0,472ns 136233,3** 6,05 III 0,27 3 0,225 0,276 0,227 SL 512 3284 1,055ns 34529,3 ns 44,79 I 0,26 0,236 0,263 0,234 Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 124 6 SL 1878 3260 0,681ns 69978,7* 18,09 III 0,27 1 0,220 0,282 0,227 SL 1882 3235 0,427ns 204951,5** 3,62 III 0,26 2 0,217 0,289 0,232 EMGOPA 315 3233 0,958ns 86735,3** 27,34 III 0,25 9 0,228 0,275 0,238 SL 418 3231 0,858ns 76627,6** 24,77 IV 0,24 5 0,253 0,247 0,255 SL 2385 3211 1,788ns 261307,2** 34,68 II 0,21 8 0,319 0,198 0,265 XINGU 3195 0,563ns -634,6 ns 32,76 IV 0,23 2 0,235 0,265 0,268 M-SOY 8914 3186 1,432ns 35310,9 ns 59,64 II 0,22 9 0,283 0,220 0,268 SL 1696 3184 1,223ns 17438,9 ns 59,42 IV 0,24 1 0,251 0,249 0,259 SL 1709 3180 1,241ns 43887,1 ns 49,63 IV 0,24 2 0,251 0,248 0,258 SL 211 3170 0,796ns 75218,1* 22,34 IV 0,21 6 0,257 0,236 0,292 M-SOY 8411 3108 0,628ns 93125,5** 13,29 IV 0,21 6 0,234 0,259 0,291 SL 301 3060 0,236ns 18926,4 ns 5,01 III 0,20 9 0,208 0,294 0,290 SL 2227 3055 2,264++ 30311,4 ns 79,95 II 0,18 2 0,322 0,181 0,315 SL 212 2882 3,080++ 261563,0** 61,16 IV 0,13 9 0,343 0,141 0,378 SL 2029 2879 1,215ns 196750,2** 23,92 IV 0,15 5 0,244 0,181 0,421 Média geral 3297 + e ++ = significativamente diferente de 1 a 5% e 1% de probabilidade, respectivamente, pelo teste t; * e ** = significativamente diferente de 0 a 5% e 1% de probabilidade, respectivamente, pelo teste F; ns = não-significativo (P>0,05); 1/ Em que: Ideótipo I = Adaptabilidade geral (++), Ideótipo II = Adaptabilidade especifica a ambientes favoráveis (+-), Ideótipo III = Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis (-+), Ideótipo IV = Pouco adaptado (--). As linhagens SL 207, SL 510, SL 1680 apresentaram produtividade média elevada, coeficiente de regressão igual a 1 ( 1β 1β = 1), sendo, portanto, classificadas para amplas condições ambientais. Entretanto, seus desvios da regressão foram significativos ( ≠ 0), o que indica baixa estabilidade ou previsibilidade. 2 diσ A linhagem SL 1685 apresentou elevada produtividade e coeficiente de regressão significativamente menor que 1 ( 1β < 1) e desvio da regressão não significativo, sendo, portanto, classificada como estável e adaptada às condições específicas de ambientes desfavoráveis. Já as linhagens SL 703, SL 3 e SL 505 apresentaram coeficientes de regressão significativos, sendo as linhagens SL 713 e SL 3 específicas à ambientes desfavoráveis ( < 1) e SL 505 específica à ambientes favoráveis ( > 1). Entretanto, apresentaram baixa estabilidade, visto que os desvios da regressão foram significativos, ou seja, 2 diσ ≠ 0 (Tabela 6). O conceito de adaptabilidade e estabilidade utilizado no método centróide diferencia dos demais, uma vez que o genótipo de máxima adaptação específica não é aquele que apresenta bom desempenho nos grupos de ambientes favoráveis ou desfavoráveis, mas sim o genótipo que apresenta valores máximos para determinado grupo de ambientes (favoráveis e desfavoráveis) e mínimo para o outro conjunto (ROCHA et al., 2005). Após a classificação dos ambientes, os ideótipos estimados com base nos dados originais foram acrescidos na análise (Tabela 7). Uma vez estabelecidos os valores médios de cada ideótipo 1β̂ Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 125 utilizou-se a análise de componentes principais envolvendo os 30 genótipos iniciais e quatro outros representativos, que na análise gráfica, representam os quatro centróides em torno dos quais foi avaliada a dispersão dos demais. A obtenção dos autovalores, via metodologia dos componentes principais, partindo dos dados originais incluídos os ideótipos, mostram que apenas dois componentes principais são suficientes para explicar proporções superiores a 65% da variação total (Tabela 8). Uma vez constatada a suficiência de dois autovalores na representação da variação total, a avaliação da posição dos genótipos pode ser feita por meio de gráficos bidimensionais (CARVALHO et al., 2002). Tabela 7. Classificação dos ambientes utilizando o índice ambiental e estabelecimento dos ideótipos, calculados pelo método Centróide, dos genótipos de soja de ciclo médio, em Mato Grosso Ambientes Média Ij Máximo Mínimo Ideótipo I Ideótipo II Ideótipo III Ideótipo IV Rond. I 3136 - 161,33 3885 2605 3885 2605 3885 2605 Rond. II 3388 90,78 3987 2692 3987 3987 2692 2692 Rond. III 3103 - 194,75 3981 2436 3981 2436 3981 2436 N. Brasilândia 3515 218,28 4174 2804 4174 4174 2804 2804 C. Verde 3128 - 169,21 4130 1562 4130 1562 4130 1562 Vera 3513 216,22 4097 2871 4097 4097 2871 2871 Em que: Ideótipo I = Adaptabilidade geral (++); Ideótipo II = Adaptabilidade especifica a ambientes favoráveis (+-); Ideótipo III = Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis (-+); Ideótipo IV = Pouco adaptado (--). Tabela 8. Estimativa dos autovalores obtidos conforme a técnica de componentes principais e fração cumulativa da variância explicada por estes Raiz Raiz (%) % Acumulada 2,257786 37,63 37,63 1,676502 27,94 65,57 0,748141 12,47 78,04 0,541964 9,03 87,07 0,477059 7,95 95,02 0,298547 4,98 100,0 A análise visual do gráfico de componentes principais permite concluir que os genótipos apresentam distribuição heterogênea para a produtividade de grãos e que existem pontos de maior proximidade a todos os quatro centróides, possibilitando uma recomendação de genótipos de adaptabilidade geral ou recomendação de genótipos de adaptabilidade específica a um subgrupo de ambientes. Os seguintes genótipos: 2 (SL 10), 12 (SL 703), 18 (SL 1842) e 21 (SL 2022) foram classificados como sendo de adaptabilidade geral por localizarem-se mais próximos do ideótipo I. Entretanto, a maioria dos pontos (genótipos) foram plotados na região central do gráfico, dificultando a classificação. Neste caso, utilizou-se o inverso do valor da distância entre um ponto aos quatro centróides como estimativa da confiabilidade de agrupamento dos genótipos (ROCHA et al., 2005). Dessa maneira, um ponto eqüidistante aos quatro pontos referenciais apresenta valores de probabilidade de 25% de pertencer a qualquer um dos grupos e, portanto, quanto mais o valor de probabilidade diferir de 25%, maior será a certeza em concluir o agrupamento do genótipo. Segundo Rocha et al. (2005), valores de probabilidade próximos ou superiores a 50% indicam boa confiabilidade no agrupamento. Na Tabela 6 são apresentadas às classificações dos genótipos a um dos quatro grupos e a probabilidade associada a sua classificação, sendo portanto, classificados os genótipos SL 10, SL 703, SL 1842, SL 2022, SL 1685, SL 207, SL 505, SL 510, SL 1680, SL 512 e a cultivar Uirapuru para amplas condições ambientais (grupo I), com destaque para as linhagens SL 10, SL 703 e SL 1842. Observa-se no gráfico de dispersão (Figura 1) e na Tabela 6, uma tendência de aumento na média de produtividade dos genótipos de soja à medida que estes se aproximam do centróide I Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 126 (adaptabilidade geral). De acordo com Rocha et al. (2005), quanto menor for a diferença entre um genótipo qualquer e o ideótipo I, menor será a diferença entre este e o genótipo de máximo desempenho em todos os ambientes, fazendo com que a adaptabilidade geral esteja necessariamente associada ao melhor desempenho. I – Adap. geral; II – Adap. esp. favorável; III – Adap. esp. desfavorável e IV – Pouco adaptado Figura 1. Dispersão gráfica dos escores em relação aos dois primeiros componentes principais obtidos da análise da produtividade de 30 genótipos de soja avaliados em seis ambientes. Os quatro pontos numerados com algarismos romanos representam os centróides. 1 - SL 3; 2 - SL 10; 3 - SL 207; 4 - SL 211; 5 - SL 212; 6 - SL 301; 7 - SL 306; 8 - SL 418; 9 - SL 505; 10 - SL 510; 11 - SL 512; 12 - SL 703; 13 - SL 1049; 14 - SL 1680; 15 - SL 1685; 16 - SL 1696; 17 - SL 1709; 18 - SL 1842; 19 - SL 1878; 20 - SL 1882; 21 - SL 2022; 22 - SL 2029; 23 - SL 2227; 24 - SL 2385; 25 - Emgopa 315; 26 - M-soy 8411; 27 - M-soy 8914; 28 – Uirapuru; 29 - Xingu. Com base nas metodologias de Eberhart e Russell e Centróide as linhagens de soja SL 10, SL 1842 e SL 2022 se destacaram, tendo em vista a produtividade de grãos. Comparando a classificação da estabilidade fenotípica dos genótipos obtida em ambas as metodologias, observa-se que as linhagens mais produtivas foram classificadas para amplas condições ambientais, exceto as linhagens SL 703, SL 1685 que foram classificadas pela metodologia de Eberhart e Russell para condições específicas de ambientes desfavoráveis e a linhagem SL 505 para ambientes favoráveis, discordando da classificação obtida pelo método centróide, que as classificou para amplas condições ambientais. AGRADECIMENTOS Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq pelo apoio financeiro em forma de bolsa (Doutorado) e as Empresas Bacuri/Soygene e Sales Agropecuária pela condução dos ensaios de campo. CONCLUSÕES As metodologias de Eberhart e Russell e Centróide foram coerentes entre si e permitiram identificar, entre os genótipos avaliados, os de maior produtividade, estabilidade e adaptabilidade; Biosci. J., Uberlândia, v. 25, n. 3, p. 119-128, May/June 2009 Adaptabilidade e estabilidade... BARROS, H. B. et al. 127 ABSTRACT: This research aimed at the evaluation of yield performance, stability and adaptability of 29 soybean genotypes [Glycine max (L.) Merr.] at six environments in the state of Mato Grosso. The experiments were laid out as complete randomized block designs with four replicates. The tests were carried out during the 2004/05 growing season at the locations of Rondonópolis, Campo Verde, Nova Brasilândia and Vera. Stability and adaptability were evaluated by the methods developed by Eberhart and Russel (1966) and Centroid method (Rocha et al., 2005). The mean grain yield varied from 3102 kg ha-1 (Rondonópolis III) to 3513 kg ha-1 (Vera) with overall mean in all environments of 3297 kg ha-1. According to the methodologies proposed by Eberhart and Russel. Lines SL 10, SL 1842, SL 2022, SL 306 and the check cultivar “Uirapuru” presented the greatest averages, and therefore a wide adaptability ( 11=β ) and high stability (non-significant ). Lines SL 10, SL 1842, SL 2022 and SL 703 were classified as the most adapted and stable according to the Centroid method and therefore are recommend for a wide range of environmental conditions at the state of Mato Grosso. 2 diσ KEYWORDS: Glycine max Productivity. Stability. Adaptability. REFERÊNCIAS ATROCH, A. L.; SOARES, A. A.; RAMALHO, M. A. P. Adaptabilidade e estabilidade de linhagens de arroz de sequeiro testadas no Estado de Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 24, n. 3, p. 541-548, 2000. CARVALHO, C. G. P.; ARIAS, C. A. A.; TOLEDO, J. F. F.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. S.; OLIVEIRA, M. F.; HIROMOTO, D. M.; TAKEDA, C. Proposta de classificação dos coeficientes de variação em relação à produtividade e altura da planta de soja. 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