Bestimmung der Zahl multiplikativer Terme in AMMI und GGE Modellen

• Antragsteller: Professor Dr. Hans-Peter Piepho
• Fachliche Zuordnung: Pflanzenzüchtung, Pflanzenpathologie
• Förderung: Förderung von 2014 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 255643789

Mehrortige Feldversuche sind die Basis für die Entwicklung und Verbreitung neuer Nutzpflanzensorten. Eine typische Eigenschaft solcher Versuche ist die Präsenz von Genotyp-Umwelt-Interaktionen. Diese erschweren die Selektion der besten Genotypen. Eine Modellierung und Untersuchung der Interaktionen ist daher von entscheidender Bedeutung für den Erfolg von Zuchtprogrammen. Modelle mit multiplikativen Termen für die Genotyp-Umwelt-Interaktion wie das Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) Modell und das Genotype and Genotype-Environment (GGE) Modell werden häufig für die Analyse von mehrortigen Versuchsserien verwendet. Ihre Popularität gründet auf den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten, wie beispielsweise die Identifikation sogenannter Mega-Umwelten für die Züchtung lokal angepaßter Sorten sowie die Möglichkeit, die Genotyp-Umwelt-Interaktionsmuster in graphischen Abbildungen wie sog. Biplots zu studieren. Ein entscheidendes Problem beim Einsatz dieser Modelle ist die Wahl der Zahl multiplikativer Terme. Werden zu wenige Terme angepasst, besteht die Gefahr, dass Genotyp-Umwelt-Mittelwerte verzerrt geschätzt werden. Ist die Zahl der multiplikativen Terme dagegen zu groß, kann es zu einer Varianzinflation und damit zu einer ineffizienten Schätzung von Mittelwerten kommen. Verschiedene Methoden sind vorgeschlagen worden, um die optimale Anzahl multiplikativer Terme zu bestimmen, wie beispielsweise Signifikanztests oder Kreuzvalidierungsverfahren. Es gibt bis jetzt aber noch einen Konsens darüber, welches dieser Verfahren das beste ist, und jedes der bisher vorgeschlagenen Verfahren hat seine Nachteile. Das Ziel dieses Projektes ist es, neue Methoden für die Bestimmung der Zahl multiplikativer Terme in AMMI und GGE Modellen zu entwickeln und diese empirisch untereinander sowie mit bereits verfügbaren konkurrierenden Verfahren zu vergleichen. Hierfür sollen zum einen empirische Datensätze aus der Pflanzenzüchtung und dem Sortenversuchswesen eingesetzt werden, zum anderen sollen Monte Carlo Simulationen durchgeführt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen