A produtividade de grãos em milho é um caráter altamente complexo e muito dependente das condições ambientais. Neste trabalho de pesquisa, buscouse identificar regiões cromossômicas relacionadas à produtividade de grãos em milho por meio de análises de regressão múltipla stepwise, em vários ambientes. Os dados genotípicos advém da genotipagem de linhagens S2 por 163 locos RFLP, enquanto os dados fenotípicos foram obtidos de experimentos com repetições instalados em 11 locais distintos, nos quais foram avaliados os topcrosses das linhagens com quatro testadores diferentes. Foram selecionadas marcas associadas ao caráter nos diferentes ambientes, posteriormente comparadas a fim de verificar a consistência na expressão de genes das regiões detectadas. De maneira geral, observou-se que a maioria delas é ambiente-específica. Após a seleção das marcas, foi aplicado um índice de seleção de linhagens, baseado nos valores bj da regressão múltipla. O índice é composto pelo valor próprio das linhagens em topcrosses e por uma medida da complementaridade genotípica entre linhagens. As melhores linhagens, segundo o índice de seleção, foram agrupadas por testador e verificouse que a coincidência de linhagens entre locais variou de 48,5% a 80,0%. O emprego de marcadores permitiu verificar que a interação genótipo x ambiente foi devida à alta inconsistência na manifestação das regiões cromossômicas responsáveis pela produtividade de grãos em milho ao longo dos locais. Porém, a coincidência entre as linhagens indica que, mesmo na presença de interação, foi possível selecionar linhagens generalistas.

Grain yield in maize is a complex trait, highly dependent on environmental conditions. Identification of consistent chromosomal regions across environments related to this trait is desirable in the context of marker assisted selection. This work was aimed at identifying regions associated with maize grain yield by stepwise multiple regression analysis in several environments. Maize S2 lines were genotyped by 163 RFLP loci and topcrossed to four different testers. These top crosses were evaluated in 11 locations. Grain yield associated markers were identified for each environment and the consistency of expression of associated genes was verified. Most of the chromosome regions were environment specific. After marker identification for each environment, a selection index was applied, which was composed by the performance of a line in topcross and a measure of genetic complementarity. The best lines were grouped by tester across locations and the coincidence of superior lines varied from 48.5% to 80.0%. The use of molecular markers showed that genotype x environment interaction was due to a high expression inconsistency of chromosome regions related to grain yield in maize across environment. Nonetheless, the coincidence between superior lines indicated the possibility to selecting lines with good performance along environments, even in the presence of genotype x environment interaction.