RESUMO: O objetivo deste estudo foi aplicar técnicas multivariadas (análise discriminante canônica e contrastes multivariados) indicando as inferências mais vantajosas na avaliação de linhas puras de feijão. O estudo foi conduzido na área experimental do Instituto de Melhoramento e Genética Molecular em Lages, SC. O experimento foi composto por 24 linhas puras de feijão provenientes do ensaio catarinense de cultivares. Os caracteres mensurados foram: estatura da planta, números de legumes e grãos por planta e diâmetro do caule. Foi usado o delineamento experimental em blocos casualizados, com quatro repetições. Os dados foram submetidos à análise de variância multivariada, análise discriminante canônica, contrastes multivariados e univariados. A primeira função linear discriminante canônica captou 81% da variação total contida nos dados. O teste de Scott-Knott formou dois grupos de linhas puras na média dos escores da primeira função linear discriminante canônica. Considera-se que testar as hipóteses com os escores canônicos pode causar perda de informações valiosas obtidas pelos dados originais. Os contrastes multivariados evidenciaram diferenças dentro do grupo formado pelo teste de Scott-Knott. A análise discriminante canônica e os contrastes multivariados são técnicas excelentes para serem combinadas na avaliação multivariada, sendo efetuadas para explorar e testar hipóteses, respectivamente.

ABSTRACT: The objective of this study was to apply multivariate techniques, canonical discriminant analysis, and multivariate contrasts, indicating the most favorable inferences in the evaluation of pure lines of beans. The study was conducted at the experimental field of the Institute for Breeding and Molecular Genetics, in Lages, SC, Brazil. The experiment was composed of 24 pure lines of beans from the Santa Catarina test of cultivars. Plant height, numbers of pods and grains per plant, and stem diameter were the variables measured. The complete randomized block design was used with four replications. The data were subjected to multivariate analysis of variance, canonical discriminant analysis, multivariate contrasts and univariate contrasts. The first canonical discriminant function has captured 81% of the total variation in the data. The Scott-Knott test showed two groups of inbred lines at the average -of scores of the first canonical discriminant function. It was considered that testing hypotheses with the canonical scores may result in loss of information obtained from the original data. Multivariate contrasts indicated differences within the group formed by the Scott-Knott test. The canonical discriminant analysis and multivariate contrasts are excellent techniques to be combined in the multivariate assessment, being used to explore and test hypotheses, respectively.

RESUMO: O objetivo foi avaliar os componentes da variância fenotípica e estimar a influência da interação genótipo*ambiente no rendimento de grãos em feijão. Os componentes da variância fenotípica foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita e do melhor preditor linear não viesado (REML/BLUP), juntamente com o espaço de inferência específico. As avaliações foram realizadas nas safras agrícolas de 2006/07 a 2011/12 no município de Lages/SC. Durante o período, 104 genótipos foram avaliados. Os dados são desbalanceados, sendo que 13 genótipos permaneceram nos ensaios em todos os anos. Observando os resultados, foi possível visualizar que a grande variação (59,0%) no comportamento dos genótipos ao longo dos anos é atribuída principalmente à variância do ambiente (σ2a=436.245). Houve diferença significativa entre genótipos para todos os ambientes. Porém, a diferença entre eles foi constante, ou seja, os genótipos não responderam de modo diferenciado frente aos ambientes. A interação genótipo*ambiente (σ2ga=1.368) responde preponderantemente por uma ínfima alteração (0,2%) na variação fenotípica, não discriminando de genótipos de feijão quanto ao rendimento de grãos em Lages/SC. Este fato favorece programas de melhoramento vegetal, onde a interação genótipo*ambiente poderia dificultar a distinção, seleção e recomendação de constituições genotípicas superiores. Nessa situação, processos de recomendação de cultivares (ensaio de valor de cultivo e uso - VCU) que mantenham os mesmos genótipos dispensam avaliações sucessivas, pois o ranqueamento é paralelo no decorrer dos anos.

ABSTRACT: The objective of this research was to evaluate the phenotypic variance components and estimate the influence of interaction genotype*environment in grain yield of beans. The variance components were estimated by the method restricted maximum likelihood and best linear unbiased prediction (REML / BLUP), along with the specific space of inference. Data were collected during the crop seasons 2006/07 to 2011/12 in Lages, SC - Brazil. During this period, 104 genotypes were evaluated. The data are unbalanced and 13 genotypes remained presents in all the assays years. Observing the results it was possible to see that the large variation (59.0%) in the performance of genotypes over the years is primarily attributable to the variance of the environment (σ2a=436245). There were significant differences among genotypes for all environments, but the difference between them were constant, ie, the genotypes did not respond differently in environments. Genotype*environment responds primarily by very small changes (0.2%) in the phenotypic variation (σ2ga=1368), with no parameters to discriminate the grain yield of genotypes in Lages, SC - Brazil. This fact makes easier the selection in plant breeding programs, where interaction genotype*environment could hinder distinction and selection of superior genotypic constitutions. In this situation, the processes of recommendation from improved lines (assay value for cultivation and use - VCU) that maintain the same genotypes dispense successive evaluations, since the ranking is parallel over the years.

RESUMO O objetivo do trabalho foi caracterizar a variabilidade genética em populações de fisális e selecionar genitores promissores mediante caracteres relacionados ao fruto. Para tanto, o delineamento utilizado foi de blocos casualizados, composto por seis populações, com amostragem de cinco plantas da unidade experimental. Os caracteres avaliados foram massa do fruto, massa da cápsula, massa de mil sementes e diâmetros do fruto. Os dados foram submetidos a análise de variância com a especificação do erro entre e dentro (p<0,05). Para estimar a dissimilaridade genética foi utilizada a distância generalizada de Mahalanobis e com a técnica de contrastes multivariados foi possível testar as diferenças entre as populações e estimar a contribuição das variáveis para a dissimilaridade. As populações de fisális são diferentes para o conjunto de caracteres avaliados. A relação do erro entre sobre dentro indica a não necessidade de amostragens dentro da unidade experimental. A maior magnitude de dissimilaridade foi entre Lages e Vacaria. Os caracteres responsáveis pela diferença foram massa da cápsula, massa do fruto e diâmetro equatorial do fruto. Os contrastes multivariados apontaram diferença entre a população de Vacaria com as populações de Caçador, Lages e Peru, selecionadas para as hibridizações.

ABSTRACT The objective of this study was to characterize the genetic variability in fisális populations and select promising parents based on fruit traits. The experimental design consisted of randomized blocks, with six populations. Five plants per treatment were sampled. The evaluated traits were fruit weight, capsule weight, 1000- seed weight and fruit diameter. The data were subjected to multivariate analysis of variance with error specification between and within (p <0.05). Mahalanobis’ distance was used as a measure of genetic dissimilarity. Significant differences for the assessed traits were detected between fisális populations. The ratio error among by within indicated no need for sampling within the experimental unit. Dissimilarity was greatest between Lages and Vacaria. The most discriminating traits were capsule weight, fruit weight and fruit diameter. The multivariate contrasts indicated differences between the populations of Vacaria and from Caçador, Lages and Peru, selected for hybridizations.

O objetivo deste trabalho foi evidenciar a contribuição da análise da heterogeneidade das linhas de regressão para a recomendação de novas cultivares, pela metodologia de Eberhart & Russell. Um experimento com dez genótipos de arroz, avaliados em oito ambientes, foi utilizado para ilustração da metodologia. Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso com três repetições. A soma dos quadrados da interação genótipo x ambiente (GxA) foi decomposta para avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão e dos desvios acumulados da linearidade. A heterogeneidade das linhas de regressão foi analisada com o uso do teste t sobre os coeficientes de regressão linear dos genótipos. Os dois componentes ortogonais da interação GxA foram significativos. A análise da heterogeneidade das linhas de regressão permitiu detectar incoerências na adaptabilidade dos genótipos, o que diminui as chances de recomendações equivocadas de cultivares. Os genótipos foram classificados de acordo com a eficiência da metodologia de Eberhart & Russell em explicar a natureza do desempenho genotípico diante das mudanças nos ambientes. A avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão contribui para a recomendação mais efetiva de novas cultivares com a metodologia de Eberhart & Russell.

The objective of this work was to show the contribution of the analysis of the heterogeneity of regression lines to the recommendation of new cultivars by the Eberhart & Russell method. An experiment with ten rice genotypes, evaluated in eight environments, was used to illustrate the methodology. A randomized complete block design, with three replicates, was used. The sum of squares of genotype x environment (GxA) interaction was decomposed to evaluate the heterogeneity of regression lines and the accumulated deviations from linearity. The heterogeneity of regression lines was analyzed using the t-test on the linear regression coefficients of the genotypes. The two orthogonal components of GxA interaction were significant. The heterogeneity analysis of regression lines made it possible to detect inconsistencies in genotype adaptability, which reduced the chances of misleading recommendations of cultivars. Genotypes were ranked according to the efficiency of the Eberhart & Russell methodology to explain the nature of genotypic performance over changing environments. The evaluation of the heterogeneity of regression lines contributes to more effective recommendations of new cultivars with the use of the Eberhart & Russell methodology.