Ambientômica bivariada para predição de híbridos de milho entre safras de verão e safrinha no Sul do Brasil

Descrição

A interação genótipos × ambientes (G×A) constitui um dos maiores obstáculos ao melhoramento do milho em regiões tropicais e subtropicais, em que janelas de plantio amplas geram ambientes fenologicamente distintos mesmo sob coordenadas geográficas próximas. No Sul do Brasil, a alternância entre a safra de verão e a safrinha impõe ao melhorista o desafio de identificar germoplasma que mantenha desempenho estável e adaptado em ambos os ciclos, sem que a estratégia de seleção em uma safra comprometa os ganhos na outra. A ambientômica oferece um arcabouço metodológico para transformar covariáveis ambientais de fontes públicas, como clima, solo, sensores e satélites, em marcadores ambientômicos sintéticos capazes de caracterizar esses contrastes de forma preditiva. O presente projeto propõe o ajuste de um modelo bivariado de normas de reação via ambientômica, em que safra de verão e safrinha são tratadas como dois traços geneticamente correlacionados, mas ambientalmente distintos, estimando-se conjuntamente as matrizes de variância-covariância genética e residual por máxima verossimilhança restrita (REML). Covariáveis ambientais extraídas de plataformas MODIS, NASA POWER, WorldClim e SoilGrids serão condensadas em marcadores ambientômicos via Random Forest com procedimento de bootstrap, e alimentarão o modelo de regressão aleatória ensemble (REEM). Os produtos esperados incluem coeficientes de norma de reação por genótipo e por safra, zonas de melhoramento delimitadas por clustering de Ward, mapas de recomendação geoespaciais e modelos preditivos validados por validação cruzada leave-one-out e inter-safra.