Comparative Evaluation of AMMI, GGE, GYT, and Bayesian Models for Risk-Based Selection of Forage Sorghum in multi-environmental trials
本研究は、古典的な多変量安定性解析(AMMI、GGE、GYT)をベイズモデリングと統合して多様な環境における30の飼料用ソルガム遺伝子型を評価し、特定の高収量かつ安定した品種(特にG30、G24、G21、およびG25)を特定するとともに、頻度論的手法と確率論的手法を組み合わせることが、気候変動に強い飼料改良におけるリスクに基づいた品種選定のための強固な枠組みを提供することを実証している。