Selection of crops is preceded by multi-locational testing in plant
breeding; however, it becomes difficult for breeders to determine which
genotypes should be selected in the presence of genotype by environment
(GEI). Six genotypes of soybean ( Glycine max (L.) Merr.) were
evaluated at ten locations in Nigeria for grain yield and stability.
The analysis of variance revealed significant (P ≤0.05) GEI
effect. Mean grain yield of the soybean genotypes ranged from 1148 kg
ha-1 for genotype M351 to 1584 kg ha-1 for TGx 1448-2E. Ilorin in the
southern guinea savanna of Nigeria was the most variable with high
interaction principal component axes (IPCA); while Bauch in the
northern guinea savanna was identified as more stable location in
evaluating the soybean genotype. Mega-environments and the best
yielding soybean genotypes in each mega-environment were revealed by
the GGE biplot analysis. Furthermore, TGx 1448-2E and TGx 1440-1E, were
established as the most promising, and stable genotypes across the test
locations. Stability model of GGE biplot was superior, effective and
informative in mega-environment analysis compared to AMMI analysis.La sélection des cultures est précédée de tests
multilocaux en amélioration des plantes; cependant, il
apparaît difficile pour les améliorateurs de déterminer
quels types de génotypes sélectionner en présence du
génotype x environnement (GEI). Six génotypes du Soja (
Glycine max (L.) Merr.) étaient évalués dans dix
milieux au Nigeria pour le rendement en grains et la stabilité.
L’analyse de la variance a révélé un effet
significatif (P ≤ 0.05) du GEI. Le rendement moyen en grains des
génotypes du soja variait de 1148 kg ha-1 pour le génotype
M351 à 1584 kg ha-1 pour TGx 1448-2E. Ilorin au sud de la savanne
guinéenne au Nigeria était le plus variable avec une
interaction élevée des axes de la composante principale
(IPCA); pendant que Bauch dans le nord de la savanne guinnéenne
était identifié comme milieu le plus stable dans
l’évaluation du génotype du soja. Les Mega-environments
et le meilleur génotype du soja du point de vue rendement dans
chaque mega-environment étaient révélés par
l’analyse du biplot. En plus, TGx 1448-2E et TGx 1440-1E,
étaient jugés les plus promettants et génotypes stables
à travers le test de milieu. Le modèle de stabilité du
biplot GGE était supérieur, effective et informative dans
l’analyse méga-environmentale en comparaison avec
l’analyse du AMMI