Análise multi-informação para adaptabilidade e estabilidade fenotípica em linhagens de feijão

Abstract

O feijoeiro-comum (Phaseolus vulgaris L.) é uma das principais culturas alimentares no Brasil, cultivado sob grande diversidade ambiental e de manejos, o que expõe o germoplasma a uma expressiva interação genótipos × ambientes (G×A). Essa interação dificulta o processo de seleção e recomendação com base apenas em médias gerais de rendimento. Diante desse desafio, este estudo teve como objetivo avaliar a adaptabilidade e a estabilidade de genótipos de feijoeiro quanto à produtividade de grãos utilizando a análise multi-informação como estratégia integrativa pioneira. Foram avaliados 11 genótipos (as linhagens CNFP16459, CNFP16416, CNFP16379, CNFP16404, CNFP16383, CNFP16380, CNFP16384 e as cultivares comerciais BRS Esteio, BRS FP403, IPR Tuiuiú e IPR Uirapuru) em 10 ambientes do território nacional na safra das águas de 2018 (Anápolis - GO, Araucária - PR, Criciúma - SC, Formosa - GO, Holambra - SP, Londrina - PR, Planaltina - DF, Prudentópolis - PR, Rio Verde - GO e Sete Lagoas - MG). Diferenciando-se das abordagens tradicionais de recomendação baseadas na aplicação isolada e sequencial de métodos, este estudo utilizou a análise multi- informação para realizar um procedimento analítico inverso: elegendo previamente os genótipos de maior interesse agronômico para, em seguida, consolidar parâmetros de potencial produtivo, plasticidade, previsibilidade e estabilidade em uma ficha de desempenho única (meta-análise). Para a estruturação dessa análise, integraram-se os resultados de métodos clássicos baseados em decomposição da variância (Plaisted & Peterson, Wricke e Shukla), modelos de regressão (Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell, Tai e regressão bissegmentada), medidas de superioridade e risco (Lin & Binns, Annicchiarico e Centroides). Os resultados revelaram uma interação G×A altamente significativa e de natureza predominantemente complexa (superior a 90% das interações significativas), evidenciando alterações severas no ranqueamento relativo dos genótipos nos locais de cultivo. A estratificação ambiental dividiu os locais de teste entre desfavoráveis (Sete Lagoas, Londrina, Criciúma, Rio Verde e Prudentópolis) e favoráveis (Anápolis, Planaltina, Araucária, Holambra e Formosa). A síntese proporcionada pela análise de multi-informação permitiu estabelecer recomendações altamente seguras e regionalizadas: as linhagens CNFP16459 e CNFP16383 apresentaram ampla adaptabilidade e previsibilidade comportamental, sendo indicadas para recomendação geral; os materiais CNFP16384, CNFP16404 e CNFP16416, dotados de elevado teto produtivo e sensibilidade ambiental positiva, foram recomendados para ambientes favoráveis; as cultivares comerciais BRS FP403 e IPR Tuiuiú destacaram-se pela rusticidade e estabilidade temporal, sendo direcionadas para ambientes desfavoráveis; e os genótipos CNFP16380, CNFP16379, BRS Esteio e IPR Uirapuru foram classificados como materiais de uso secundário devido a limitações associadas à instabilidade ou adaptabilidade restrita. Conclui-se que a análise multi- informação constitui uma metodologia integrativa robusta, capaz de eliminar a subjetividade na interpretação de múltiplos parâmetros estatísticos e viabilizar recomendações de cultivares altamente consistentes e seguras para a cadeia produtiva do feijoeiro. Palavras-chave: Phaseolus vulgaris L.; interação genótipos × ambientes; melhoramento genético; recomendação

Common bean (Phaseolus vulgaris L.) is a staple food crop in Brazil, cultivated across a wide range of environments and management systems, which exposes genotypes to a pronounced genotype × environment (G×E) interaction. This interaction poses a major challenge in breeding programs as it hinders selection based solely on overall mean performance. To address this challenge, this study aimed to evaluate the adaptability and stability of common bean genotypes for grain yield using multi-information analysis as a pioneering, integrative strategy. Eleven genotypes (seven elite lines: CNFP16459, CNFP16416, CNFP16379, CNFP16404, CNFP16383, CNFP16380, and CNFP16384; and four commercial cultivars: BRS Esteio, BRS FP403, IPR Tuiuiú, and IPR Uirapuru) were evaluated in ten environments across Brazil during the 2018 rainy season (Anápolis - GO, Araucária - PR, Criciúma - SC, Formosa - GO, Holambra - SP, Londrina - PR, Planaltina - DF, Prudentópolis - PR, Rio Verde - GO, and Sete Lagoas - MG). Departing from traditional approaches that compare biometric methods sequentially, this study implemented multi-information analysis to perform an inverse analytical flow: first selecting the genotypes of greatest agronomic interest, and then aggregating their parameters of yield potential, invariance, plasticity, predictability, and risk into a unified performance card (meta-analysis). This framework integrated results from classical methods based on variance decomposition (Plaisted & Peterson, Wricke, and Shukla), regression models (Finlay & Wilkinson, Eberhart & Russell, Tai, and segmented regression), superiority and risk measures (Lin & Binns, Annicchiarico, and Centroids). The results revealed a highly significant and predominantly complex G×E interaction (accounting for over 90% of the significant pairs), indicating severe changes in genotype ranking across locations. Environmental stratification classified Sete Lagoas, Londrina, Criciúma, Rio Verde, and Prudentópolis as unfavorable, whereas Anápolis, Planaltina, Araucária, Holambra, and Formosa were classified as favorable. The synthesis provided by the multi-information analysis enabled highly reliable and target-oriented recommendations: the elite lines CNFP16459 and CNFP16383 showed broad adaptability and behavioral predictability, being recommended for general cultivation; the materials CNFP16384, CNFP16404, and CNFP16416, which exhibited high yield potential and positive environmental responsiveness, were recommended for favorable environments; the commercial cultivars BRS FP403 and IPR Tuiuiú stood out for their rusticity and temporal stability, being targeted for unfavorable environments; and the genotypes CNFP16380, CNFP16379, BRS Esteio, and IPR Uirapuru were classified as secondary-use materials due to limitations associated with high instability or restricted adaptability. In conclusion, multi-information analysis represents a robust, integrative methodology that eliminates subjectivity in interpreting multiple statistical parameters, enabling highly consistent and safe cultivar recommendations for the common bean production chain. Keywords: Phaseolus vulgaris L.; genotype × environment interaction; plant breeding; recommendation