Ciências Agrárias
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Item Seleção de progênies de feijoeiro usando modelos mistos com diferentes estruturas de covariâncias(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-28) Melo, Vinícius Lopes de; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; http://lattes.cnpq.br/7319645142902924Nos programas de melhoramento de feijoeiro que utilizam como esrtatégia de melhoramento a seleção recorrente são conduzidos ensaios a cada ciclo seletivo com a finalidade de avaliar e selecionar progênies para recombinação e extração de linhagens. Cabe ressaltar que é comum ocorrer desbalanceamento (genético e, ou, estatístico) nos dados de avaliação dessas progênies, bem como o uso de delineamentos distintos quando as progênies são avaliadas em mais de um ambiente. Assim, os objetivos com este trabalho foram: i) conectar ensaios de avaliação de progênies de feijoeiro com delineamentos distintos, desbalanceamento genético e, ou, estatístico, disponíveis de um programa de seleção recorrente, modelando as diferentes estruturas de (co)variâncias entre as safras/anos para os efeitos genéticos, de blocos e residuais; ii) escolher o modelo com maior capacidade preditiva do valor genotípico de progênies de feijoeiro e iii) selecionar as progênies superiores, visando tanto a recombinação quanto a extração de linhagens elites em um programa de seleção recorrente de feijoeiro. Para tal, foram utilizados quatro ensaios de avaliação de progênies de feijoeiro oriundas do programa de melhoramento de feijoeiro da Universidade Federal de Viçosa (UFV) por seleção recorrente. De início, trezentas e oitenta progênies F 2:3 , juntamente com 20 testemunhas, perfazendo 400 tratamentos, foram avaliados em Coimbra, MG nas safras da seca e inverno de 2015. Dentre as 380 progênies avaliadas foram selecionadas as 58 de melhor desempenho, visando a extração de linhagens superiores, que na sequência foram avaliadas também em coimbra, MG na safra da seca e inverno 2017. Assim, foram utilizados dados dos dois primeiros ensaios para a seleção de progênies visando a recombinação e os dados dos quatro ensaios para seleção de progênies visando a extração de linhagens superiores. Nos quatro ensaios, os caracteres avaliados foram a produtividade e o aspecto comercial dos grãos. O modelo que assume estrutura de (co)variâncias do tipo não estruturada para o efeito genético, variância de bloco homogênea e variância residual diagonal heterogênea, foi o que apresentou melhor ajuste aos dados dos dois primeiros ensaios, com destaque para estimativas mais acuradas de herdabilidade. O ganho genético médio predito com a recombinação das progênies selecionadas foi de 2,97% para produtividade de grãos. Considerando os quatro ensaios, visando a seleção de progênies para a extração de linhagens, o modelo com diagonal heterogêneo (DIAGH) para produtividade de grãos e o modelo não- estruturado (US) para aspecto comercial de grãos, apresentaram menores valores de critério de informação de Akaike (AIC), sendo, portanto, os de melhores ajustes aos dados, os quais forneceram estimativas mais acuradas dos valores genotípicos de progênies. A modelagem assumindo diferentes estruturas de (co)variâncias para os efeitos genéticos e não-genéticos mostrou-se promissora em casos que envolvem desbalanceamento estatístico/genético, bem como quando ensaios com diferentes delineamentos experimentais são utilizados na avaliação de progênies de feijoeiro. Palavras-chave: Phaseolus vulgaris. Seleção recorrente. REML/BLUP.Item Using historical phenotypic data and environmental information for genomic prediction in biomass sorghum(Universidade Federal de Viçosa, 2022-02-18) Ribeiro, Pedro César de Oliveira; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; http://lattes.cnpq.br/2451126062702899Energy sorghum is currently considered a promising alternative crop for generating bioenergy, due to its high biomass yield, has high concentrations of fermentable sugars in its stalks and desirable agro-industrial features, such as short growth cycle, high calorific value, and total crop mechanization. Therefore, the breeding programs are interested in developing new hybrids of sweet and biomass sorghum for a wide range of environmental conditions, however, the cost of the field-testing is expensive and time-consuming. The genomic selection (GS) is a powerful tool that allows breeders to predict the performance of new hybrids in yet to observe untested environments. GS models coupled with the use of environmental covariables (ECs) have the potential to enhance selection accuracy in breeding programs. Models of GS with ECs had potential to increase the accuracy of selection of breeding program. Thus, the goals of this study were to use historical data from VCU's energy sorghum tests from the Embrapa Maize and Sorghum breeding program, associated with molecular marker data and one set of environmental covariables for the prediction of untested energy sorghum hybrids and identification. of mega environments for the cultivation of energy sorghum hybrids. Keywords: Sorghum bicolor. Breeding plants. Genomic selection.