Interacção entre genótipo e ambiente (GEI) e entre quantitative trait locus (QTL) e ambiente (QEI) são fenómenos usuais em ensaios multi-localização, e representam grandes desafios para agronomistas e geneticistas que pretendem seleccionar melhores genótipos. O modelo de efeitos principais aditivos e interacção multiplicativa (AMMI) é um dos modelos estatísticos mais usados para analisar dados de ensaios multi-localização. Neste artigo introduzimos uma generalização do modelo AMMI que permite ter em consideração a heterogeneidade da variância do erro (error variance) ao longo dos ambientes, o modelo AMMI pesados, ou WAMMI. No caso do estudos da QEI, a análise preliminar usando o modelo WAMMI permite obter os valores preditos que servem de ponto de partida para realizar os QTL scans para cada ambiente. Esta estratégia de obter os QTL scans é comparada com os QTL scans dos dados originais, com os QTL scans dos valores preditos pelo modelo AMMI, e com os modelos lineares mistos para mapeamento de QTLs. Estas comparações são ilustradas com conjuntos de dados simulados e observados.

keywords: Estatística genética; Modelo de efeitos principais aditivos e interacção multiplicativa; Análise de componentes principais; Análise de valores singulares pesada; Detecção de QTLs.