Genética e Melhoramento
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Item Modelos Bayesianos probabilísticos no melhoramento do feijoeiro(Universidade Federal de Viçosa, 2024-02-26) Chagas, José Tiago Barroso; Carneiro, José Eustáquio de Souza; http://lattes.cnpq.br/5006416944454998A seleção de progênies avaliadas em diferentes safras, locais e anos é um desafio para os melhoristas em programas de melhoramento de plantas. Isto porque, em geral, condições ambientais diversas podem promover a expressão diferencial dos genes envolvidos no controle dos caracteres de interesse, resultando na interação genótipos x ambientes (G×A). Explorar a interação (G×A) potencializa a seleção das progênies de desempenho mais estáveis ao longo dos ambientes. Tem se mostrado que os modelos bayesianos probabilísticos consideram os efeitos da interação G×A para computar o risco de recomendar um dado candidato à seleção. Assim, o objetivo com este trabalho foi utilizar um índice baseado em modelos bayesianos probabilísticos na seleção de famílias de feijoeiro, visando o melhoramento do feijão carioca. Para isto, 380 famílias de feijoeiro oriundas do terceiro ciclo de seleção recorrente do programa de melhoramento de feijão carioca da UFV foram avaliadas em quatro safras quanto às características produtividade de grãos (PROD), aspecto comercial de grãos (ACG) e arquitetura da planta (ARQ). O índice de seleção Bayesiano multiambientes utilizou a probabilidade da performance superior com a intensidade de seleção de 20% na identificação das famílias superiores. Dez famílias foram selecionadas, apresentando maior probabilidade de estarem dentre os candidatos destaques em todos os ambientes para as características PROD, ACG e ARQ de forma simultânea, quando comparadas às testemunhas de referência BRSMG Zape, BRSMG Madrepérola e BRS Pérola para as características PROD, ACG e ARQ, respectivamente. O índice de seleção se mostrou promissor na seleção de famílias em programa de melhoramento de feijão. Palavras-chave: Interação genótipos x ambientes; Extração de linhagens; Seleção recorrente, Índice de seleção, Phaseolus vulgaris L.Item Avaliação de linhagens de feijoeiro comum em ensaios multi-ambientes usando fator analítico e variáveis ambientais(Universidade Federal de Viçosa, 2024-02-27) Blasques, Gabriel Mazetti; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/8592103962013742O feijão comum é um alimento essencial na dieta humana e desempenha um papel importante na agricultura brasileira. Seu cultivo se estende por todo o território nacional, adaptando-se a diversas condições climáticas. Tal distribuição geográfica e sazonal destaca a necessidade de avaliações em ensaios multi-ambientes (MET) e um entendimento mais profundo da interação genótipos por ambientes (G × A). O objetivo desse estudo foi a seleção de linhagens superiores de feijão comum dos tipos 'Carioca' e 'Preto' em METs através da aplicação de Ferramentas de Seleção do Fator Analítico (FAST). O estudo teve como objetivos específicos: (i) realizar uma análise abrangente envolvendo o conjunto total de dados e, simultaneamente, uma análise específica para cada safra; (ii) comparar os avanços genéticos obtidos por meio de diferentes métodos de seleção; e (iii) identificar as condições ambientais mais influentes na resposta dos genótipos. O conjunto de dados foi composto por 59 linhagens, avaliadas em delineamento de blocos completos casualizados com três repetições. Essas linhagens foram avaliadas em 15 ambientes no estado de São Paulo, considerando a combinação local x ano. Modelos fator analítico com número de fatores variando de 1 a 4 (FA1 a FA4) foram ajustados para a análise do conjunto de dados completo e dos dados referentes a cada safra. Aqueles com menor valor do critério de informação de Akaike, dentre os modelos com mais de 70% de variação explicada (com base na razão média de semivariâncias) foram selecionados. A seleção das linhagens com alto desempenho geral e estabilidade foi realizada via FAST. Além disso, avaliou-se quais das 32 variáveis ambientais explicavam a interação G × A durante o cultivo da cultura. O modelo selecionado para o conjunto de dados completo foi o FA4, e para a análise por safra, o FA3. A abordagem de seleção apontou como superiores, de maneira conjunta para todas as safras, as linhagens L48, L45, L42, L37, L31, L28, L47, L46 e L41. Para a safra das águas, os selecionados foram L23, L24, L30, L43, L45, L25, L09, L22 e L34. Para as safras da seca foram selecionadas as linhagens L23, L24, L25, L21, L19, L48, L09, L47 e L46. Finalmente, nas safras de inverno destacaram-se as linhagens L24, L25, L19, L10, L23, L21, L22, L46 e L39. Quanto às variáveis ambientais mais relevantes para a interação destacaram-se temperatura média e mínima, teor de nitrogênio, eficiência do uso de radiação, densidade aparente, capacidade de troca catiônica, fragmentos grossos de solo, radiação líquida e teor de areia, variando conforme as diferentes safras. Estes resultados promovem um melhor entendimento da interação G × A, auxiliando melhoristas na seleção de linhagens adaptadas e estáveis sob diferentes condições ambientais. Palavras-chave: Phaseolus vulgaris (L.). Interação genótipos por ambientes. Modelos mistos fator analítico.Item Statistical genetics tools for empowered data-driven decisions(Universidade Federal de Viçosa, 2024-03-18) Chaves, Saulo Fabrício da Silva; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7323802421710943The pressure to accelerate results in plant breeding programs is intensifying. Conversely, there is a concerning decline in the genetic diversity of staple crops, making it increasingly difficult to achieve genetic gains. Consequently, efficient resource allocation within breeding programs requires the strategic implementation of statistical genetics tools. This shift necessitates data-driven decision-making, placing professionals proficient in this toolkit at a significant advantage for addressing both traditional and emerging challenges. This thesis serves as a practical demonstration of utilizing statistical genetics in various plant breeding endeavours. Divided into six chapters, each with distinct objectives, the work showcases a range of applications. In Chapter 1, we determined the optimal number of harvests for selection in cacao breeding, considering both recommendation and recombination. Chapter 2 explores the application of covariance structure modelling in two common scenarios of perennial plant breeding: multi-harvest and multi-site data analysis. Chapter 3 demonstrates the use of factor analytic mixed models in maize breeding, including the incorporation of selection tools for streamlined decision-making. Notably, this chapter highlights the advantage of seasonal selection for achieving greater genetic gains compared to a combined approach. In Chapter 4, we evaluated the efficacy of the reciprocal recurrent selection (RRS) scheme within a eucalyptus breeding program. This chapter acknowledges the extended timeframe associated with RRS but also demonstrates its success in enhancing the hybrid population. Additionally, the chapter emphasizes the importance of considering dominance effects during the selection process. Chapter 5 offers a comprehensive tutorial on conducting linear mixed model analyses in perennial plant breeding. The chapter covers various analyses, including individual trials, multi- environment trials, spatial analysis, and competition analysis. Finally, Chapter 6 introduces the R package ProbBreed, which utilizes Bayesian principles and probabilistic concepts to support selection in multi-environment trials. ProbBreed estimates the risk associated with selecting candidates, empowering more informed decision-making. This chapter also introduces a novel multi-location-year model and compares the outcomes of ProbBreed and ASReml-R using simulated data. By showcasing the applications of statistical genetics tools and facilitating knowledge sharing through open-source code and reproducible examples, this thesis emphasizes the versatility and importance of this field in tackling diverse challenges within the dynamic field of plant breeding. Keywords: Data Analysis. Linear Mixed Models. Bayesian models. Genotype-by-Environment interaction. Spatial Analysis. Reciprocal Recurrent SelectionItem Integrating statistical genetics, geographical information systems and envirotyping: a novel approach for predictive breeding and decision-making(Universidade Federal de Viçosa, 2024-02-27) Araújo, Mauricio dos Santos; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/4799904442791081The crossover genotype-by-environments (G × E) interaction is responsible for the variation in genotype performance across different environments. Disregarding the effect of this inter- action means neglecting the specific adaptations of genotypes in the target population of environments. Environmental characterization enables an understanding of the specificities and similarities among different environments. In this context, enviromics has emerged as a new area that integrates information from data analysis, quantitative genetics, geographic information systems (GIS), and principles of ecophysiology. Incorporating environmental features into Statistical Genetics models contributes to enhancing the predictive capability of these models and a better understanding of the cultivation environment. Thus, this study aimed to propose a new predictive breeding method (GIS-FA) that integrates GIS information, factor analytic (FA) models, partial least squares regression (PLS), and enviromics to predict purelines of rice and soybean in untested environments. Two databases were used: one for rice, with 80 purelines cultivated in the years 2009/10 and 2010/11 in 21 environments in eight Brazilian states; and the second composed of 195 soybean purelines evaluated in 49 environments (in years 2019/20, 2020/21, and 2021/22) in the state of Mato Grosso do Sul. The term “environment” refers to the location-year combination. For both datasets, FA models were adjusted, with FA4 being selected based on the average semivariance ratio. A total of 32 environmental features (EF) were collected, including three geographical, 16 climatic, and 13 soil-related features. To make predictions, 50 points were randomly chosen within each municipality in the evaluated states, and, for each point, EFs data were obtained from a historical series (2000-2021). Leveraging the FA model outcomes, we used the PLS method to predict the overall performance and stability of both crops in untested environments. Cross-validation was performed using the leave-one-out method, and subsequently, the GIS-FA method was compared with the GGE-GIS approach, which uses directly the within-environment eBLUPs to perform the prediction. After the spatial prediction, performance and stability parameters were represented in thematic maps. For predicting eBLUEs, GIS-FA was 10% and 1% superior to GIS-GGE in the rice and soybean datasets, respectively. For predicting eBLUPs, GIS-FA was 9% and 5% more effective than GIS-GGE. Three types of maps were created: (i) zones of genotype adaptation; (ii) pairwise comparison between pureline vs. check and pureline vs. pureline; (iii) which-won-where. The GIS-FA approach proved to be efficient in predicting genotypes for untested environments, allowing the evaluation of the G × E interaction throughout the experimental network. Keywords: Environmental features. Factor analytic. Predictive models. Partial Least Squares.Item Validação de marcadores KASP associados a características de interesse em genótipos brasileiros de trigo para seleção assistida por marcadores(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-28) Vieira, Eduardo Filipe Torres; Nardino, Maicon; http://lattes.cnpq.br/7611508429151338O Brasil está expandindo suas fronteiras agrícolas da triticultura para a região do Cerrado, onde pesquisas por programas de melhoramento de instituições públicas e privadas visam a desenvolver cultivares adaptadas às condições de clima tropical. Novas tecnologias vêm auxiliando os métodos tradicionais de melhoramento como a seleção assistida por marcadores (SAM). Os polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) são marcadores abundantes no genoma, além de serem de fácil detecção em larga escala, por esse motivo, são muito utilizados na SAM. O ensaio KASP (Kompetitive Allele Specific PCR) é uma plataforma para genotipagem para detecção de SNPs. O objetivo deste estudo foi validar marcadores KASP em germoplasma com linhagens e cultivares de trigo do Programa Trigo UFV. Foram utilizados 67 cultivares comerciais de trigo brasileiras desenvolvidas por empresas públicas e privadas e 27 linhagens do Banco de Germoplasma do Programa Trigo UFV. As plantas foram semeadas em casa de vegetação e as folhas amostradas no Laboratório de Biotecnologia e Melhoramento Vegetal, no Departamento de Agronomia da UFV. Para genotipagem, foram coletados quatro discos de 6 mm de diâmetro de folhas jovens, com perfuradores, 15 dias após a semeadura na casa de vegetação. Os discos foliares foram colocados em uma placa de 96 poços. As amostras dentro da placa foram secadas em dessecador de vidro com sílica gel por 37 horas. Posteriormente, a placa foi condicionada em saco plástico contendo pacotes de 10 g com sílica gel, devidamente lacrada e empacotada de acordo com as especificações da empresa Intertek. Quinze marcadores selecionados da coleção de marcadores KASP disponíveis para Triticum aestivum L. na Excellence in Breeding (EiB) foram utilizados. Dois marcadores (snpTA00019 e snpTA00665) falharam na amplificação e três marcadores (snpTA00018, snpTA00601 e snpTA00608) foram monomórficos. Os ensaios de fenotipagem conduzidos no campo experimental Professor Diogo Alves de Melo da Universidade Federal de Viçosa. Os materiais foram fenotipados em campo para as seguintes características: altura de planta (AP), massa de 100 grãos (M100G), dias para espigamento (DPE) e produtividade (PROD). Os dados fenotípicos foram submetidos a uma análise de modelos mistos pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) para obtenção dos parâmetros e valores da genotípicos (BLUP). Por fim, foi verificado se há associação entre os marcadores e as características fenotipadas utilizando o teste de Kruskall- Wallis (P < 0.05), teste de Mann-Whitney (Wilcoxon rank-sum test) e foi realizada regressão linear para avaliar o efeito dos marcadores. Os marcadores para fotoperíodo snpTA0003 e snpTA0008 tiveram associação significativa com os dados fenotípicos para dias para espigamento, produção e massa de 100 grãos. O marcador para altura snpTA0002 não apresentou associação, porém quando comparado em conjunto com o marcador para o gene Rht-B1, mostrou associação significativa, denotando a necessidade de usar estes dois marcadores juntos. As associações para tamanho de grão não foram significativas para nenhum marcador. Palavras-chave: Triticum aestivum L.; Single Nucleotide Polymorphisms; Kompetitive Allele Specific PCR.Item Análise sensorial de genótipos de café Arábica resistentes à ferrugem processados por via úmida(Universidade Federal de Viçosa, 2022-08-19) Pereira, Vanessa Vitoriano; Nardino, Maicon; http://lattes.cnpq.br/0988379029784017Dada a modificação de hábitos dos consumidores de café em relação à qualidade exigida e a necessidade de tornar o cultivo mais sustentável, uma alternativa eficaz é o investimento em genótipos que possuam potencial para produção de cafés especiais para agregação de valor ao produto e, que apresentem resistência à fatores bióticos e abióticos. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o perfil sensorial de genótipos de Coffea arabica portadoras de resistência ao fungo Hemileia vastatrix, agente causal da ferrugem do cafeeiro e submetidos ao processamento pós-colheita por via úmida. A implementação dos experimentos ocorreu nos municípios de Araponga, Paula Cândido e Senhora de Oliveira, pertencentes à Zona da Mata Mineira. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com duas repetições, 10 genótipos resistentes à ferrugem e uma testemunha suscetível. As amostras, oriundas das colheitas dos anos de 2016 e 2017, constituídas de frutos no estádio “cereja” foram processadas por via úmida e analisadas por três degustadores profissionais de acordo com a metodologia para avaliação sensorial disponibilizada pela Specialty Coffee Association. Todos os genótipos apresentaram escores totais que correspondem à classificação de cafés especiais, em ambos os anos avaliados, exceto a cultivar referência Catuaí Vermelho IAC 144, que apresentou pontuação total inferior a 80 pontos apenas no segundo ano em Senhora de Oliveira. Cada genótipo apresentou uma expressão diferenciada em relação aos atributos sensoriais de acordo com a localidade e ano de cultivo. Sendo assim, para realizar a recomendação de cultivares, de modo mais assertivo, há de se considerar o trinômio genótipo x local x ano. Palavras-chave: Coffea arabica L.. Hemileia vastatrix Berk. & Br.. Qualidade da bebida. Specialty Coffee Association. Processamento pós-colheita.Item Qualidade comercial, tecnológica e nutricional de cultivares de feijão (Phaseolus vulgaris L.) recomendadas no Brasil(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-24) Steckling, Skarlet De Marco; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; http://lattes.cnpq.br/5510454905521646O feijão tem grande importância nacional e o desenvolvimento de novas cultivares com melhor qualidade tecnológica e nutricional dos grãos, além das características agronômicas, pode representar uma alternativa para solucionar problemas alimentares, sociais e econômicos. Assim, os objetivos com este trabalho foram avaliar a variabilidade genética de 105 cultivares de feijão, recomendadas no Brasil nos últimos 60 anos, quanto a qualidade tecnológica e nutricional de seus grãos, além de determinar o tamanho de amostras para avaliação acurada destes caracteres. Em sementes destas cultivares, multiplicadas em quatro experimentos conduzidos nas safras das águas de 2018, seca e inverno de 2019 e águas de 2020, foram determinadas a concentração dos minerais ferro, zinco e cobre, teor de proteína bruta e quantificado o grau de achatamento, formato e tempo de cozimento dos grãos. Observou-se que há variabilidade genética para a concentração destes minerais (ferro, zinco, cobre e proteína bruta) e para os caracteres que determinam a qualidade tecnológica dos grãos nestas 105 cultivares de feijão. Com acurácia de 0,90, amostras constituídas de 10 grãos são suficientes para quantificar o tamanho e grau de achatamento, e de 7 grãos para determinar o tempo de cozimento. Houve interação cultivares x safras de natureza complexa para o tempo de cozimento, indicando que a determinação deste caráter deve ser realizado nas diferentes safras. A partir do germoplasma de feijão avaliado, é possível desenvolver novas linhagens, tanto do tipo carioca quanto preto, que associem alta concentração dos minerais ferro, zinco e cobre, alto teor de proteína bruta, além de produtivas e com massa de 100 grãos e aspecto de grãos que atendam ao mercado consumidor. Palavras-chave: Concentração de minerais. Análise de repetibilidade. Tempo de cozimento. Melhoramento do feijoeiro.Item Análise de imagens multiespectrais na avaliação e seleção indireta de linhagens de trigo em estágios iniciais de um programa de melhoramento(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-31) Ribeiro, Aloísio Fernando Silva; Peternelli, Luiz Alexandre; http://lattes.cnpq.br/0085733558415453Um programa de melhoramento convencional de trigo enfrenta várias limitações o procedimento de fenotipagem, especialmente nas fases iniciais, onde o elevado número de genótipos torna o processo demorado e custoso, além de muitas vezes utilizar de métodos destrutivos na avaliação dos materiais. Nesse sentido, foi estudado a utilização de índices de vegetação obtidos a partir de imagens multiespectrais como possíveis índices de seleção indireta de genótipos superiores de trigo. 852 genótipos de trigo em F2:3 foram cultivados durante os meses de fevereiro a junho de 2022, com delineamento em blocos aumentados (DBA), com 8 testemunhas e 10 blocos. Imagens do campo experimental foram coletadas a partir de uma câmera multiespectral MicaSense MX acoplado a um drone, em três datas correspondentes ao espigamento, 15 e 30 dias posteriores. As características avaliadas em campo foram altura de planta (ALT, cm), DAM (dias), massa de 100 grãos (M100, g) e produtividade (PDT, kg.ha-1), enquanto as características espectrais foram as informações individuais das bandas (Red, Green, Blue, NIR e RE) e de outros 9 índices vegetativos. Os efeitos genéticos foram estimados e testados pelo método REML/BLUP e LRT, respectivamente. A análise de ROC foi utilizada para quantificar o potencial de classificação de cada índice e definir o ponto de corte (Cutoff) ideal pelo índice Youden, onde a soma da sensibilidade e especificidade é maximizada. O efeito de genótipo foi significativo para todas as características estudas, exceto para M100, com as herdabilidades para ALT, PDT e DAM de 0,53, 0,57 e 0,49, respectivamente. Os índices de vegetação apresentaram herdabilidades entre 0,49 e 0,55, com exceção do MTVI1, com h² = 0,27. Pela análise da curva ROC, os índices que apresentaram maior eficiência na discriminação entre as classes selecionados e não selecionado para PDT foram o MSAVI e MCARI (AUC = 0,76; AUC = 0,73), no momento do espigamento. Quanto as variáveis DAM e ALT, ouve uma associação pouco expressivas com os índices de vegetação, com valores de AUC em geral menores que 0,60. A seleção indireta baseado no Cutoff ideal não foi satisfatória, com eficiência de ganho de seleção (GS) de 12% relativo ao método convencional para MSAVI e 2% para MCARI. Conclui-se que índices vegetativos possuem associação positiva com as variáveis agronômicas medidas a campo. No entanto, uma discriminação simples não se mostrou eficaz, sendo necessário estudar outras modelos de classificação ou predição para se obter informações mais precisas sobre o potencial da classificação indireta baseada em informações espectrais. Palavras-chave: Índices de vegetação. Genética. Curva ROC. Modelos mistos.Item Progresso genético com a seleção recorrente no melhoramento do porte do feijão carioca(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-21) Oliveira, Lawrência Maria Conceição de; Carneiro, José Eustáquio de Souza; http://lattes.cnpq.br/7699876730144645A eficiência da seleção recorrente é verificada por meio do progresso genético, que avalia os ganhos obtidos com os ciclos seletivos. O objetivo com esse trabalho foi estimar o progresso genético do programa de seleção recorrente em curso na Universidade Federal de Viçosa, visando a obtenção de linhagens de feijoeiro de porte ereto do tipo carioca. Para isso, foram realizados experimentos de avaliação de linhagens dos ciclos C0 e C1 (30 linhagens de cada ciclo) e de famílias oriundas dos ciclos C0 e C2 (22 famílias de cada ciclo), nas safras da seca e inverno de 2022, do referido programa, na Unidade de Ensino, Pesquisa e Extensão de Coimbra, em Coimbra, MG. Em ambos os experimentos foram incluídas cinco testemunhas: BRSMG Madrepérola, BRS Pérola, BRSMG Zape, BRS Estilo e BRSMG UAI. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com três repetições e parcelas de duas linhas de dois metros, espaçadas de 0,45m. Foram avaliados a arquitetura de plantas (ARQ), o aspecto comercial de grãos (AG), a altura média do dossel das plantas (AMP, em cm) e a produtividade de grãos (PROD, em kg ha-1). ARQ e AG foram avaliados por meio de escala de notas, variando de 1 a 5, de acordo com Collicchio (1995) e Ramalho et al. (1998), respectivamente. Os dados foram submetidos a análise de variância individual e conjunta e, com base no desempenho médio das linhagens e famílias de cada ciclo, foram estimados o progresso genético (PG%). A estimativa do progresso genético para ARQ e AG seguiu a metodologia proposta por Anjos et al. (2019), na qual o ganho genético é corrigido subtraindo a nota referente ao fenótipo indesejável, para eliminar o viés referente a utilização de escala de notas. O contraste entre médias de linhagens do ciclo C0 vs C1 foi significativo para AG e PROD, na safra da seca, com a média de C0 superior à de C1, o que resultou em ganhos negativos de C0 para C1 com valores de -6,69 e -7,28%, respectivamente, para AG e PROD. Já na safra de inverno o contraste entre médias de linhagens do ciclo C0 vs C1 foi significativo para todos os caracteres avaliados, com a média de C1 superior a de C0, resultando em ganhos positivos de 7,84% para ARQ, 5,37% para AG, 3,32% para AMP e 4,67% para PROD. Considerando as famílias, houve significância do contraste entre média do ciclo C0 vs C2 para ARQ e AMP, na safra da seca e, para ARQ, na safra de inverno, com as médias de C2 superior à de C0, o que resultou em ganhos de 5,52% para a ARQ e de 4,58% para AMP, na safra da seca, e de 7,25% para ARQ no inverno. Desse modo, conclui-se que independente da safra e do tipo de material genético utilizado para avaliar o progresso genético, observou-se ganho genético na melhoria da arquitetura do feijoeiro. Para o aspecto comercial de grãos, produtividade de grãos e altura média do dossel das plantas obteve-se resultados distintos nas diferentes safras e material genético avaliado, havendo ganho para todas elas na avaliação de linhagens em apenas uma safra. Em contrapartida, na avaliação de famílias, obteve-se ganho apenas a altura média do dossel das plantas, também em apenas uma safra. Palavras-chave: Arquitetura de plantas. Feijão-comum. Ganho genético.Item Segmented model as prior information for the application of artificial neural networks to classify soybean genotypes in terms of phenotypic adaptability and stability(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-18) Hashimoto, Thais do Prado; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/3246941148500070Unlike models based on simple linear regressions, segmented models can better as- sess the adaptability and stability of genotypes, which can demonstrate a non-lin- ear pattern of response to environmental variation. Therefore, this work aimed to transpose the concepts of adaptability and stability from the statistical analysis of a segmented model to the strong discriminatory potential of an artificial neural network (ANN) and use it to classify soybean genotypes Glycine max. A total of 9,000 simu- lated soybean genotypes were previously arranged into 18 different classes, which represented the combination of nine adaptability classes by the method of Verma and collaborators (VCM) and two stability classes by the method of Finlay & Wilkinson. There was 90% agreement between the ANN and VCM analyses regarding adapta- bility classification and 20% regarding stability. With the methods presented in this work, it was demonstrated that the potential of using ANNs to evaluate the adaptability of genotypes is strong. These auxiliary parameters were used in an algorithm pro- grammed in the R software using the nnet function of the nnet package to find an ANN configuration whose maximum classification error in the testing phase was 1%. After choosing the ANN model with the smallest error, the set of real soybean genotypes was submitted to it for classification in terms of adaptability and stability. The R codes used in this manuscript are available at https://github.com/licaeufv. An ANN based on a segmented model as the VCM model were powerful to classify soybean genotypes regarding their adaptability and, possibly, can help breeders interpret data from the behavior of any cultivar in face of environmental variations considering adapted ANN models for each situation. In addition, since the stability was introduced in the ANN as a different concept from that used to classify the genotypes by the (VCM) statistical method, such classification needs to be reviewed and further improved. Keywords: Glycine Max. Artificial Intelligence. Genotypes × Environments Interaction. Data Simulation. Bioinformatics. Artificial Neural Network.