Resumo Hoje, o milho doce é considerado uma hortaliça importante devido ao seu alto teor de açúcar e baixo teor de amido. A análise de agrupamento e a análise de variância mostraram que os híbridos apresentaram variações nos índices de produtividade. Os híbridos GB, DE e GS tiveram desempenho semelhante nos índices. Híbrido SE que apresenta desempenho significativo sobre a zeaxantina. Biplot mostrou que frutose, glicose, sacarose e potássio apresentaram valor de estabilidade em híbridos. Todos os híbridos tiveram o melhor desempenho nos fatores frutose, glicose, sacarose e potássio. O fator biplot correlacionou-se positivamente com os índices de rendimento, incluindo cálcio, ferro, zinco, magnésio, α-caroteno, 9Z-β-caroteno, fósforo e β-caroteno. Por outro lado, há correlação positiva com frutose, glicose, potássio, luteína, sacarose, β-criptoxantina e zeaxantina. Assim, para avaliar ou aumentar a luteína e a zeaxantina, outros parâmetros como o teor de açúcares (frutose, glicose e sacarose) são fatores importantes e atuam em conjunto. A análise fatorial e o biplot mostraram que o híbrido ME apresentou desempenho máximo no primeiro fator de índices de produtividade. Além disso, o segundo fator de índices de produtividade teve um efeito máximo nos híbridos de NO. Os híbridos SE tiveram desempenho máximo em zeaxantina e o híbrido GS teve desempenho máximo em zinco, fósforo e ferro. A matéria seca apresentou estabilidade no híbrido DB.

Abstract Today, sweet corn is considered an important vegetable due to its high sugar content and low starch content. Cluster analysis and variance analysis showed that hybrids had variations in yield indices. GB, DE and GS hybrids had similar performance on indices. SE hybrid that has significant performance on zeaxanthin. Biplot showed that fructose, glucose, sucrose and potassium had stability value on hybrids. All the hybrids had the best performance on fructose, glucose, sucrose and potassium factors. Factor biplot positively correlated with yield indices, including calcium, iron, zinc, magnesium, α-Carotene, 9Z-β-Carotene, phosphorus, and β-carotene. On the other hand, there is a positive correlation with fructose, glucose, potassium, lutein, sucrose, β-Cryptoxanthin, and zeaxanthin. So, to evaluate or increase lutein and zeaxanthin, the other parameters like sugar content (fructose, glucose, and sucrose) are important factors and have an effect together. Factor analysis and biplot showed that ME hybrid had a maximum performance on the first factor of yield indices. Also, the second factor of yield indices had a maxi-mum effect on NO hybrids. SE hybrids had maximum performance in zeaxanthin and GS hybrid had maximum performance in zinc, phosphorus, and iron. The dry matter had stability on DB hybrid.

Abstract Currently, sweet corn is considered an important crop due to its high sugar content and low starch content. Important sugars in sweet corn include sucrose, fructose, glucose, and maltose. The purpose of the present study was to use the yield indices of the eight examined sweet corn hybrids and the correlation of the yield indices together. Concentration is important for consumers in terms of yield indices. The research site was located at the Látókép Experimental Station of the University of Debrecen. The small plot experiment had a strip plot design with four replications. The previous crop was sweet corn; the plant density was 64 thousand/ha. The obtained result indicates that Biplot AMMI based on IPCA1 showed that the DB, NO, GS, and GB hybrids had stability and high performance in terms of yield indices. At the same time, fructose and glucose had stable parameters for the hybrids involved in the study. IPCA1 AMMI biplot showed that the ME hybrid had stability and high performance in terms of iron and zinc as well. IPCA2 AMMI biplot showed that DE, GB, and GS hybrids had stability and the highest performance on yield parameters in the scope of the research. Fructose, glucose, and sucrose had stable parameters on hybrids based on IPCA2. The DB and SE hybrids had desirable performance in Lutein and Zeaxanthin based on the biplot. The DE hybrid had a maximum performance on iron and zinc parameters.

Resumo Atualmente, o milho-doce é considerado uma cultura importante devido ao alto teor de açúcar e baixo teor de amido. Açúcares importantes no milho-doce incluem sacarose, frutose, glicose e maltose. O objetivo do presente estudo foi utilizar os índices de rendimento dos 8 híbridos de milho-doce examinados e a correlação dos índices de rendimento juntos. A concentração é importante para os consumidores com relação aos índices de rendimento. O local da pesquisa foi localizado na Estação Experimental Látókép da Universidade de Debrecen, Hungria. O experimento realizado em pequenas parcelas teve um desenho de parcela de tiras com quatro repetições. A safra anterior era de milho-doce; a densidade de plantas foi de 64 mil/ha. O resultado obtido indica que o Biplot AMMI baseado no IPCA1 mostrou que os híbridos DB, NO, GS e GB apresentaram estabilidade e alto desempenho em termos de índices de produtividade. Ao mesmo tempo, frutose e glicose apresentaram parâmetros estáveis para os híbridos envolvidos no estudo. O biplot IPCA1 AMMI mostrou que o híbrido ME apresentou estabilidade e alto desempenho também quanto ao ferro e zinco. Já o biplot IPCA2 AMMI mostrou que os híbridos DE, GB e GS tiveram estabilidade e o melhor desempenho nos parâmetros de rendimento no escopo da pesquisa. Frutose, glicose e sacarose tiveram parâmetros estáveis em híbridos baseados em IPCA2. Os híbridos DB e SE tiveram desempenho desejável em luteína e zeaxantina com base no biplot. O híbrido DE teve desempenho máximo nos parâmetros de ferro e zinco.

Abstract This study aimed to identify the best genotypes using the genotype × yield × trait (GYT) method. To investigate the relationships was performed between yield × traits in four regions of Karaj, Birjand, Shiraz and Arak in two cropping years in a randomized complete block design (RCBD) with three replications. The average grain yield in four regions and two years of the experiment was calculated as 5966 kg/ha, and GYT was obtained based on the multiplication of grain yield with different traits. Comparing the average effect of genotype × year in different environments showed that KSC703 and KSC707 hybrids are among the most productive hybrids among the studied genotypes in grain yield. By examining the correlation coefficients between yield × traits in the tested areas, Y × TWG with Y × GW, Y × NRE, Y × NGR and Y × EL, Y × ED with Y × NGR, Y × NRE with Y × GW and the combination of Y × GW with Y × GL had a positive and significant correlation in all regions. The correlation diagrams were drawn on the evaluated areas' data and showed the correlation of most compounds except Y × GT with each other. Based on the analysis of the main components, the first three components explained the greatest diversity in the population. They were named the component ear grain profile, grain thickness component and plant height profile component.

Resumo Este estudo teve como objetivo identificar os melhores genótipos usando o método “genótipo × produção × característica (GYT)”. Uma análise foi realizada para investigar as relações entre “rendimento × características”, em quatro regiões de Karaj, Birjand, Shiraz e Arak durante dois anos de cultivo, em um delineamento de blocos completos ao acaso (RCBD) com três repetições. O rendimento médio de grãos em quatro regiões e dois anos de experimento foi calculado em 5966 kg/ha, e o GYT foi obtido a partir da multiplicação do rendimento de grãos com diferentes caracteres. A comparação do efeito médio de “genótipo × ano” em diferentes ambientes mostrou que os híbridos KSC703 e KSC707 estão entre os híbridos mais produtivos entre os genótipos estudados na produtividade de grãos. Examinando os coeficientes de correlação entre rendimento × características nas áreas testadas, Y × TWG com Y × GW, Y × NRE, Y × NGR e Y × EL, Y × ED com Y × NGR, Y × NRE com Y × GW e a combinação de Y × GW com Y × GL apresentaram correlação positiva e significativa em todas as regiões. Os diagramas de correlação foram desenhados nos dados das áreas avaliadas e mostraram a correlação da maioria dos compostos exceto Y × GT entre si. Com base na análise dos componentes principais, os três primeiros componentes explicaram a maior diversidade da população. Eles foram denominados de “componente perfil de grão da espiga”, “componente de espessura de grão” e “componente de perfil de altura da planta”.