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AMMI methodology in soybean: Cluster analysis with bootstrap resampling in genetic divergence and stability

Authors :
Mirian Fernandes Carvalho Araújo
Lúcio Borges de Araújo
José Baldin Pinheiro
Priscila Neves Faria
Carlos Tadeu dos Santos Dias
Marcelo Ângelo Cirillo
Source :
Revista Ceres, Vol 63, Iss 4, Pp 461-468, Revista Ceres v.63 n.4 2016, Revista Ceres, Universidade Federal de Viçosa (UFV), instacron:UFV, Revista Ceres, Volume: 63, Issue: 4, Pages: 461-468, Published: AUG 2016
Publisher :
Universidade Federal De Viçosa

Abstract

This study aimed to propose a clustering methodology with bootstrap resampling using the Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis (AMMI) to contribute to better prediction of phenotypic stability of genotypes and environments. It also aims to analyze the genetic divergence in the assessment of soybean lines, identify genotypes with high-yielding characteristics, with control of chewing and sucking insect pests, and cluster similar genotypes for the traits evaluated. A total of 24 experiments were conducted in randomized blocks, with two replications subdivided in experimental groups with common controls. AMMI with principal component analysis indicated that PC1 and PC2 were significant, explaining 83.9% of the sum of squares of the interaction. The first singular axis of AMMI analysis captured the highest percentage of "pattern" and, with subsequent accumulation of the dimensions of the axes, there was a decrease in the percentage of "pattern" and an increase in "noise". The Euclidean distance between genotype scores was used as the dissimilarity measure and clusters were obtained by the hierarchical method of Ward. Genotypes 97-8011, 97-8029, 97-8050 and IAS-5 had the best performance and are promising for recommendation purposes, with the greatest stability and best performance on grain yield. RESUMO O presente trabalho teve como objetivo propor uma metodologia de agrupamento com reamostragem bootstrap por meio do modelo AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis), contribuindo para melhor predição da estabilidade fenotípica de genótipos e de ambientes. Ao mesmo tempo, analisar a divergência genética na avaliação de linhagens experimentais de soja, identificando genótipos que reúnam características de alta produtividade, com controle de insetos mastigadores e sugadores, reunindo grupos de genótipos similares para os caracteres avaliados. Foram conduzidos 24 experimentos aleatorizados em blocos com duas repetições subdivididas em conjuntos experimentais com testemunhas comuns. A análise AMMI por componentes principais indicou os dois primeiros eixos como significativos, os quais explicaram 83,9% da porção da soma de quadrados da interação. O primeiro eixo singular da análise AMMI capturou a maior porcentagem de "padrão" e, com acumulação subsequente das dimensões dos eixos, houve uma diminuição na porcentagem de "padrão" e um incremento de "ruídos". Utilizou-se a distância euclidiana entre escores de genótipos como medida de dissimilaridade e posteriormente obtidos os agrupamentos por meio do método hierárquico de Ward. Os genótipos 97-8011, 97-8029, 97-8050 e a testemunha IAS-5 se comportaram como os mais promissores para fins de recomendação, pois os resultados indicaram maior estabilidade e melhor performance quanto à produtividade de grãos.

Details

Language :
English
ISSN :
21773491
Volume :
63
Issue :
4
Database :
OpenAIRE
Journal :
Revista Ceres
Accession number :
edsair.doi.dedup.....7868b7e01f5c14ed34e2607605ffe4e2