dc.creator | Olivoto, Tiago | |
dc.date.accessioned | 2021-04-27T00:25:30Z | |
dc.date.available | 2021-04-27T00:25:30Z | |
dc.date.issued | 2019-12-19 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20697 | |
dc.description.abstract | In order to better understand and explore the genotype-environment interaction (GEI) in plant
breeding, the development of new methods for adaptability and stability analysis, as well as the
improvement of existing ones, is necessary. This study introduces the theoretical foundations,
shows the numerical application and the implementation into a statistical software of new indexes
for genotypic stability and multivariate simultaneous selection in plant breeding. The singular value
decomposition of a two-way matrix containing the BLUPs (Best Linear Unbiased Prediction) of the
GEI effects obtained in a linear mixed-effect model (LMM) was used to produce biplots useful in
identifying the patterns of a random structure of GEI. A new quantitative index of genotypic stability
called WAASB, based on the weighted average of the absolute value decomposition scores of the
BLUPs matrix for the effects of IGA obtained in an MLM is proposed. By definition, the lower the
WAASB value, the more stable a given genotype is. It is also introduced the theoretical foundations
of a superiority index that allows weighting between stability (WAASB) and mean performance (Y),
which was conveniently called WAASBY. The WAASBY assumes values in the range of 0−100,
with 100 being assigned to the ideotype, i.e., the genotype that was most stable and that best
performed on average among those considered in the test environments. A multi-trait stability index
(MTSI) is used to extend the WAASB and WAASBY indexes to a multivariate structure, thus
allowing selection for stability or simultaneous selection for stability and mean performance based
on several traits. The application of these indexes is illustrated using real data from multienvironment
trials with white oat (Avena sativa L.) crop. The WAASB allowed the quantification of
genotypic stability and the identification of genotype groups with different patterns for stability and
mean performance. Using the WAASBY index it was possible to identify genotypes that combine
simultaneously high performance and yield stability. In the context of multivariate selection, positive
selection differentials (SD) (1.75% ≤ SD ≤ 17.8%) were observed for trait means that wanted to
increase and negative (SD = −11.7%) for one variable that wanted to reduce. The negative DS
obtained for the WAASB index (−63% ≤ SD ≤ −12%) suggesting that the selected genotypes were
more stable. Reliable stability measures using WAASB can help breeders and agronomists make
the right decisions when selecting or recommending genotypes. Besides, the simultaneous
selection index, WAASBY, will be useful when selection considers different weights for stability and
mean performance. The MTSI has broad applicability in simultaneous selection for stability and
mean performance based on multiple traits since it provides a unique selection process that is
easy-to-handle and considers the correlation structure between traits. The proposed indices were
implemented in the R metan (multi-environment trial analysis) software package. The development
version of metan is available on Github <https://tiagoolivoto.github.io/metan/> and can be installed
directly via console R using devtools::install_github("TiagoOlivoto/metan"). The
package metan presents a collection of functions for verifying, manipulating and summarizing
typical multi-environment trial data, analyzing single-environment trials using both fixed- and mixedeffect
models, computing parametric and non-parametric stability statistics, and implementing multivariate analysis. | eng |
dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | AMMI (Additive Main Effect and Multiplicative Interaction) | eng |
dc.subject | GGE (Genotype plus Genotype vs Environment interaction) | eng |
dc.subject | Interação genótipo-ambiente | por |
dc.subject | Metan | eng |
dc.subject | BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) | eng |
dc.subject | Genotype−environment interaction | eng |
dc.title | Índices de estabilidade genotípica e seleção simultânea multivariada: uma nova abordagem | por |
dc.title.alternative | Genotypic stability indexes and multivariate simultaneous selection: a new approach | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.resumo | Visando uma melhor compreensão e exploração da interação genótipo-ambiente (IGA) no
melhoramento de plantas, tanto o desenvolvimento de novos métodos para análise de
adaptabilidade e estabilidade, quanto o aperfeiçoamento dos já existentes são necessários. Este
estudo introduz as bases teóricas, a aplicação numérica e a implementação em software
estatístico de novos índices de estabilidade genotípica e seleção simultânea multivariada no
melhoramento de plantas. A decomposição por valores singulares de uma matriz de dupla entrada
contendo os BLUPs (Best Linear Unbiased Prediction) dos efeitos da IGA obtidos em um modelo
linear de efeitos mistos (LMM) foi utilizada para confeccionar biplots, úteis na identificação dos
padrões de uma IGA aleatória. Um novo índice quantitativo de estabilidade genotípica chamado
WAASB, baseado na média ponderada dos escores absolutos da decomposição por valor singular
da matriz de BLUPs para os efeitos da IGA obtidos em um LMM é proposto. Por definição, quanto
menor o valor de WAASB, mais estável é um determinado genótipo. Também são introduzidos os
fundamentos teóricos de um índice de superioridade que permite ponderar entre estabilidade
(WAASB) e desempenho médio (Y), que foi convenientemente chamado WAASBY. O WAASBY
assume valores no intervalo 0−100, sendo 100 atribuído ao ideótipo, ou seja, o genótipo mais
estável e com o melhor desempenho médio dentre os considerados nos ambientes de teste. Um
índice de estabilidade multivariada (MTSI, multi-trait stability index) é utilizado para estender os
índices WAASB e WAASBY para uma estrutura multivariada permitindo, assim, a seleção para
estabilidade ou a seleção simultânea para estabilidade e desempenho médio com base em
diversas variáveis analisadas. A aplicação destes índices é ilustrada utilizando dados reais de
ensaios multiambientes com a cultura da aveia-branca (Avena sativa L.). O WAASB permitiu a
quantificação da estabilidade genotípica e a identificação de grupos de genótipos com diferentes
padrões de estabilidade e desempenho médio. Utilizando o índice WAASBY foi possível identificar
genótipos que combinam, simultaneamente, alto desempenho e estabilidade de rendimento. No
contexto da seleção multivariada, diferenciais de seleção (DS) positivos (1,75% ≤ DS ≤ 17,8%)
foram observados para as médias das variáveis que se desejava aumentar e negativo (DS = −11,7%) para uma variável que se desejava reduzir. Os DS negativos obtidos para o índice
WAASB (−63% ≤ DP ≤ −12%) indicam que os genótipos selecionados eram mais estáveis.
Medidas confiáveis de estabilidade usando o WAASB podem ajudar melhoristas e agrônomos a
tomar decisões corretas ao selecionar ou recomendar genótipos. Além disso, o índice de seleção
simultânea, WAASBY, será útil quando a seleção considerar pesos diferentes para estabilidade e
desempenho médio. O MTSI tem ampla aplicabilidade na seleção simultânea para estabilidade e
desempenho médio for baseada em múltiplas características, pois proporciona um processo de
seleção único, de fácil interpretação e que considera a estrutura de correlação entre as variáveis.
Os índices propostos foram implementados no pacote para software R metan (multi-environment
trial analysis). A versão de desenvolvimento do metan está disponível no Github
<https://tiagoolivoto.github.io/metan/> e pode ser instalada diretamente via console R usando
devtools::install_github("TiagoOlivoto/metan"). O metan apresenta uma coleção
de funções para verificar, manipular e resumir dados típicos de ensaios multiambientes, analisar
ensaios em ambientes individuais usando modelos de efeito fixo e misto, calcular estatísticas de
estabilidade paramétricas e não paramétricas, bem como implementar análises multivariadas. | por |
dc.contributor.advisor1 | Lúcio, Alessandro Dal'Col | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0972869223145503 | por |
dc.contributor.referee1 | Silva, José Antonio Gonzalez da | |
dc.contributor.referee2 | Lopes, Sidinei Jose | |
dc.contributor.referee3 | Martin, Thomas Newton | |
dc.contributor.referee4 | Souza, Velci Queiróz de | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2432360896340086 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Agronomia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agronomia | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |