GENOTYPE X ENVIRONMENT EFFECT ON PRODUCTIVE TRAITS OF AÇAÍ PROGENIES

Authors

  • Gilberto Ken Iti Yokomizo Embrapa Amapá
  • João Tomé de Farias Neto Embrapa Amazônia Oriental
  • Kuang Hongyu Universidade Federal do Mato Grosso
  • Francisco de Oliveira Cruz Júnior

DOI:

https://doi.org/10.28998/rca.24.19698

Keywords:

Euterpe oleracea, genetic breeding, genotype x environment interaction, principal component analysis

Abstract

New national and international markets have led to an increase in the consumption of açaí fruit pulp, requiring research to develop new cultivars to meet this growing demand, particularly regarding the seasonality of production. Since a large number of progenies are involved in the research, this makes the interpretation of results difficult, especially in graphical analyses. Therefore, the objective of this study was to combine multivariate analysis with clustering using dendrograms and subsequent GGE Biplot analysis to identify the superior progenies among the 76 and their seasonal behavior throughout the year. The progenies were installed in a randomized complete block design with two replications and five plants per plot at the Embrapa experimental area in the municipality of Mazagão, Amapá. The traits evaluated were: FL – number of flowering bunches per stem; FV – number of green bunches per stem; and TM – bunch size. The conclusions allow us to infer that the combined use of the analyses proves to be important, complementary, and efficient; the best progenies regarding the ideotype are P50, P12, P29, and P30 in order of performance, with no addition of progenies when observing the dendrogram; there is genetic variability due to the evident distinct individual contributions to the GxA interaction and month effects, which are important for genetic improvement; the different behavior of the progenies across months shows that the months from April to July, with rainfall, and the first two months of the dry season, August and September, should be prioritized in the evaluations.

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Author Biographies

João Tomé de Farias Neto, Embrapa Amazônia Oriental

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal Rural da Amazônia (1981), mestrado em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (1986) e doutorado em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (1995). Atualmente é pesquisador do Centro de Pesquisa Agroflorestal da Amazonia Oriental. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Melhoramento Vegetal, atuando principalmente nos seguintes temas: amazônia, espécie frutifera, eespécie frutífera, euterpe oleracea e genética quantitativa. Atualmente, em colaboração com outros especialistas, vem desenvolvendo estudos com a abordagem de arranjos produtivos locais (APL), visando estudos socioeconômicos em apoio a produção e a profissionalização do agronegócio do açaí, em grande expansão em nível, regional, nacional e internacional.

Kuang Hongyu, Universidade Federal do Mato Grosso

Matemático pela UFU, Mestre e Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo. Professor da Universidade Federal de Mato Grosso. Tem experiência na área de Estatística Experimental, com ênfase em Análise Multivariada, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelos AMMI, GGE biplot, Modelos AMMI-ponderado, GGE biplot-ponderado, Distribuição dos Autovalores, Simulação Multivariada, Biplot e Interação Genótipos x Ambientes.

Francisco de Oliveira Cruz Júnior

Doutor em Biodiversidade e Biotecnologia (REDE BIONORTE) e Mestre em Biodiversidade Tropical, pela Universidade Federal do Amapá, com graduação em Engenharia Florestal pela Universidade do Estado do Amapá - UEAP em 2011. Foi bolsista de iniciação científica CNPQ/PIBIC/IEPA-AP, entre 2010 - 2011. Atualmente é Analista de Meio Ambiente/Pesquisador no Instituto de Pesquisa Científicas e Tecnológicas do Amapá (IEPA), atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas Agroflorestais, Manejo Florestal, Silvicultura, Uso e Conservação da Biodiversidade.

References

Abu, N.E.; Uguru, M. I.; Obi, I. U. Genotype by trait relations of yield and yield components in aromatic peppers (Capsicum annuum) based on GT biplot. Journal of Plant Breeding and Crop Science, 2011, 3(14), 382-390.

Aliyu, O. M.; Adeigbe, O. O.; Lawal, O. O. Phenotypic stability analysis of yield components in Cashew (Anacardium occidentale L.) using additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) and GGE biplot analyses. Plant Breeding Biotechnology, 2014, 2(4), 354-369.

Citadin, I.; Scariotto, S.; Sachet, M. R.; Rosa, F. J.; Raseira, M. C. B.; Wagner Júnior, A. Adaptability and stability of fruit set and production of peach trees in a subtropical climate. Scientia Agricola, 2014, 71(2), 133-138.

CLIMATE-DATA.ORG Clima Mazagão. 2025. Disponível em: <https://pt.climate-data.org/america-do-sul/brasil/amapa/mazagao-33758/#climate-graph>. Acesso em: 11 jan 2025.

CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Açaí - Análise Mensal - Março/2020. 2020. Disponível em: <https://www.conab.gov.br/info-agro/analises-do-mercado-agropecuario-e-extrativista/analises-do-mercado/historico-mensal-de-acai>. Acesso em: 22 jan 2025.

Costa, A. F.; Teodoro, P. E.; Bhering, L. L.; Leal, N. R.; Tardin, F. D.; Daher, R. F. Biplot analysis of strawberry genotypes recommended for the State of Espírito Santo. Genetics and Molecular Research, 2016, 15(3), 1-9.

Coutinho, R. V. A exploração do açaí como alternativa para o desenvolvimento econômico da Amazônia Legal: estudo de caso do estado do Pará (1990-2010). 86 p. 2017. (Dissertação do Programa de Pós-Gradução em Desenvolvimento Regional da Amazônia). Universidade Federal de Roraima.

Cruz, C. D.; Carneiro, P. C. S.; Regazzi, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético (3. ed.). Viçosa: Editora UFV. 2014. 668 p.

Dehghani, H.; Feyzian, E.; Jalali, M.; Rezai, A.; Dane, F. Use of GGE biplot methodology for genetic analysis of yield and related traits in melon (Cucumis melo L.). Canadian Journal of Plant Science, 2012, 92(1), 77-85.

Farias Neto, J. T. de; Yokomizo, G. K. I.; Oliveira, M. do S. P. de; Hongyu, K. GGE Biplot para estabilidade e adaptabilidade em progênies de açaizeiro de Anajás, PA. Revista Agro@mbiente On-line, 2018, 12(1), 409-417.

Malosetti, M.; Ribaut, J. -M.; Eeuwijk, F. A. van. The statistical analysis of multi-environment data: modeling genotypeby-environment interaction and its genetic basis. Frontiers in Physiology, 2013, 4, article 44.

Hongyu, K.; Silva, F. L.; Oliveira, A. C. S.; SartI, D. A.; Araujo, L. B.; Dias, C. T. S. Comparação entre os modelos AMMI e GGE Biplot para os dados de ensaios multi-ambientais. Revista Brasileira de Biometria, 2015, 33(2), 139-155.

Hu, Z.; Liu, H.; Yang, J.; Hua, B.; Bahn, M.; Pang, S.; Li, T.; Yang, W.; Wu, H.; Han, X.; Zhang, X. Tradeoff between productivity and stability across above- and below-ground communities. Journal of Integrative Plant Biology, 2024, 66(11), 2321-2324.

Neves, L. T. B. C.; Campos, D. C. S.; Mendes, J. K. S.; Urnhani, C. O.; Araújo, K. G. M. Quality of fruits manually processed of açaí (Euterpe oleracea Mart.) and bacaba (Oenocarpus bacaba Mart.). Revista Brasileira de Fruticultura, 2015, 37(3), 729-738.

Nogueira, A. K. M.; Santana, A. C. Benefícios socioeconômicos da adoção de novas tecnologias no cultivo do açaí no Estado do Pará. Revista Ceres, 2016, 63, 1.

Nogueira, A. K. M.; Santana, S. C.; Garcia, W. S. A dinâmica do mercado de açaí fruto no Estado do Pará: de 1994 a 2009. Revista Ceres, 2013, 60(3), 324-331.

Peprah, B. B.; Agyeman, A.; Parkes, E.; Kwadwo, O.; Issac, A. K.; Emmanuel, O.; Labuschagne, M. T. Stability, agronomic performance and genetic variability of 10 cassava genotypes in Ghana. Journal of Plant Breeding and Crop Science, 2016, 8(9), 157-167.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. 2020. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível em: <http://www.R-project.org/.>. Acesso em: 20 abr 2025.

Ramalho, M. A. P.; Abreu, A. F. B.; Santos, J. B.; Nunes, J. A. R. Aplicações da genética quantitativa no melhoramento de plantas autógamas. 2012, Lavras: UFLA. 305 p.

Silvestre, W. V. D.; Pinheiro, H. A.; Souza, R. O. R. M.; Palheta, L. F. Morphological and physiological responses of açaí seedlings subjected to diferente watering regimes. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 2016, 20(4), 364-371.

WEATHERSPARK Condições meteorológicas médias de Mazagão – Brasil. 2025. Disponível em: <https://pt.weatherspark.com/y/29784/Clima-caracter%C3%ADstico-em-Mazag%C3%A3o-Brasil-durante-o-ano>. Acesso em: 09 abr 2025.

Yan, W. Singular-value partitioning in biplot analysis of multienvironment trial data. Agronomy Journal, 2002, 94(5), 990-996.

Yan, W. GGE Biplot vs. AMMI Graphs for Genotype-by-Environment Data Analysis. Journal of the India Society of Agricultural Statistics, 2011, 65(2), 181-193.

Yan, W.; Hunt, L. A.; Sheng, Q.; Szlavnics, Z. Cultivar evaluation and Mega-environment investigation based on GGE biplot. Crop Science, 2000, 40(3), 597-605.

Yan, W.; Kang, M. S. GGE Biplot Analysis: A Graphical Tool for Breeders, Geneticists, and Agronomists. 2003, CRC Press, Boca Raton, FL, USA, 271p.

Yan, W.; Kang, M. S.; Ma, B.; Woods, S.; Cornelius, P. L. GGE Biplots vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data. Crop Science, 2007, 47, 643-655.

Yan, W.; Tinker, A. biplot analysis of multi environment trial data: principles and applications. Canadian Journal of Plant Science, 2006, 86(3), 623-645.

Yokomizo, G. K.-I.; Farias Neto, J. T. de; Oliveira, M. do S. P. de; Hongyu, H. Análise GGE biplot na avaliação de características de cachos em açaizeiros da região Amazônica. Mundo Amazonico, 2017, 8, 1.

Published

2026-04-24

Issue

Section

Produção Vegetal