Ciências Agrárias
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Item Statistical genetics tools for empowered data-driven decisions(Universidade Federal de Viçosa, 2024-03-18) Chaves, Saulo Fabrício da Silva; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7323802421710943The pressure to accelerate results in plant breeding programs is intensifying. Conversely, there is a concerning decline in the genetic diversity of staple crops, making it increasingly difficult to achieve genetic gains. Consequently, efficient resource allocation within breeding programs requires the strategic implementation of statistical genetics tools. This shift necessitates data-driven decision-making, placing professionals proficient in this toolkit at a significant advantage for addressing both traditional and emerging challenges. This thesis serves as a practical demonstration of utilizing statistical genetics in various plant breeding endeavours. Divided into six chapters, each with distinct objectives, the work showcases a range of applications. In Chapter 1, we determined the optimal number of harvests for selection in cacao breeding, considering both recommendation and recombination. Chapter 2 explores the application of covariance structure modelling in two common scenarios of perennial plant breeding: multi-harvest and multi-site data analysis. Chapter 3 demonstrates the use of factor analytic mixed models in maize breeding, including the incorporation of selection tools for streamlined decision-making. Notably, this chapter highlights the advantage of seasonal selection for achieving greater genetic gains compared to a combined approach. In Chapter 4, we evaluated the efficacy of the reciprocal recurrent selection (RRS) scheme within a eucalyptus breeding program. This chapter acknowledges the extended timeframe associated with RRS but also demonstrates its success in enhancing the hybrid population. Additionally, the chapter emphasizes the importance of considering dominance effects during the selection process. Chapter 5 offers a comprehensive tutorial on conducting linear mixed model analyses in perennial plant breeding. The chapter covers various analyses, including individual trials, multi- environment trials, spatial analysis, and competition analysis. Finally, Chapter 6 introduces the R package ProbBreed, which utilizes Bayesian principles and probabilistic concepts to support selection in multi-environment trials. ProbBreed estimates the risk associated with selecting candidates, empowering more informed decision-making. This chapter also introduces a novel multi-location-year model and compares the outcomes of ProbBreed and ASReml-R using simulated data. By showcasing the applications of statistical genetics tools and facilitating knowledge sharing through open-source code and reproducible examples, this thesis emphasizes the versatility and importance of this field in tackling diverse challenges within the dynamic field of plant breeding. Keywords: Data Analysis. Linear Mixed Models. Bayesian models. Genotype-by-Environment interaction. Spatial Analysis. Reciprocal Recurrent SelectionItem Predicting clonal composites performance and enhancing eucalyptus productivity by accounting for indirect genotypic effects(Universidade Federal de Viçosa, 2023-08-09) Ferreira, Filipe Manoel; Bhering, Leonardo Lopes; http://lattes.cnpq.br/4384041306911512Biotic and abiotic factors have been making it difficult to maintain high rates of realized genetic gain for tree species, especially those cultivated in monocultures. Planting a mixture of genotypes or clonal composites (CC) can be an alternative to increase phytosanitary security and even the productivity of forest plantations. Clones grown in CC may present residual and genetic competition. Competition effects can affect the heritable portion of the total variability and impact the genetic progress of the population under selection. We aim to jointly model the spatial and genetic competition using a linear mixed model at the spatial and genetic level (SCM) to estimate genetic parameters and study the impacts of intergenotypic competition. In addition, we propose a strategy to predict the best combination of clones to compose a CC that has not yet been planted. To the best of our knowledge, no previous study has explored the prediction of CC accounting for competition effects. The main advantage of our methodology consists in modeling the competition at the genetic and residual level to predict the total genotypic value (TGV) of clones and the phenotypic performance of any CC combination. The proposed approach was illustrated in a dataset from clonal trials of eucalyptus in a randomized block design with 24 replications, containing a single tree per plot evaluated for mean annual increment (MAI – m3ha-1ano-1) at ages 3 and 6. The fitted model was efficient in partitioning genetic variation into variations due to direct genotypic effects (DGE) and indirect or competition genotypic effects (IGE). Additionally, we proposed a way to classify clones as aggressive, homeostatic, and sensitive based on the magnitude of the IGE. The SCM was the most suitable according to the Akaike Information Criterion. By accounting for indirect genotypic effects, for MAI, the total heritability decreased from 0.25 to 0.10 for 3 years and from 0.30 to 0.14 for 6 years, compared to a reduced model for IGE. Therefore, heritability was overestimated when IGE was not considered. Based on the TGV, we were able to identify CC with a high expected average performance for MAI, considering the trade-off between DGE and IGE. Therefore, predicting CC by capitalizing on the IGE can provide a strategic advantage in recommending the best combination of clones to be planted. Keywords: Tree Breeding. Quantitative Genetics. Linear Mixed Models. Associative Effects. Competition.Item Application of quantitative genetics tools to breeding program optimization(Universidade Federal de Viçosa, 2023-03-08) Peixoto, Marco Antonio; Bhering, Leonardo Lopes; http://lattes.cnpq.br/1311712184373275Overall, the application of quantitative genetics theory has greatly influenced plant breeding programs over the last few decades. The aim of this study was to use and develop quantitative genetics tools to improve breeding programs. In the first chapter we simulated a hybrid crop breeding program and compared breeding pipelines with two strategies for parental updates, and we compare the gain and costs to implements genomic selection and high-throughput phenotyping into the pipeline. Our results suggest that early parental selection performs better and that high-throughput phenotyping together with genomic selection delivers the highest hybrid gain in the long-term. In the second chapter we evaluated the potential of implementing genomic selection in a sweet corn breeding program through hybrid prediction. We evaluated 506 hybrids in six environments and measured 21 traits. We considered eight statistical models for prediction and three cross-validation schemes CV1, CV0, and CV00. The results indicated RKHS model outperforming GBLUP models, and models with additive plus dominance kernels presented slight improvement for some traits. Therefore, we recommend using the RKHS model as a standard model for sweet corn hybrid prediction, and to implement genomic selection in sweet corn breeding programs to optimize the testcross stage and the candidates that reach the field stage. In the third chapter we describe SMate, a flexible R package for cross prediction and optimization, which represents a tool for breeding programs to balance genetic gains and inbreeding rate levels. The package builds a valid mate plan based on two core aspects: (i) prediction of usefulness for potential cross, and (ii) optimization of the set of crosses. In conclusion, SMate package enables to optimize cross selection in breeding programs targeting long term genetic gains while balancing genetic diversity and inbreeding rate levels. In summary, quantitative genetics tools have been largely applied in breeding programs and has evolved with it. Our study demonstrated potential to contribute to the quantitative genetics field and direct impact in breeding programs. Keywords: Mate allocation. Inbreeding. Genomic hybrid prediction. Stochastic simulation.Item Seleção de clones de eucalipto por meio da curva de crescimento: idade técnica de corte, idade de aceleração máxima e produtividade máxima(Universidade Federal de Viçosa, 2023-02-20) Borges, Marcus Vinicius Vieira; Resende, Marcos Deon Vilela de; http://lattes.cnpq.br/6586076425977958O crescimento de árvores é uma importante característica que fornece suporte para tomadas de decisão em plantios florestais. Com isso, o objetivo deste estudo foi considerar o comportamento da curva de crescimento genotípica na seleção de materiais genéticos de eucalipto. Os dados para condução deste estudo são de um teste clonal pertencente a empresa Eldorado Brasil, onde são testados 154 clones em 20 repetições. As mensurações foram realizadas anualmente dos 2 aos 6 anos. Para captar o crescimento dos genótipos, as variáveis mensuradas foram circunferência a altura do peito e altura total, que posteriormente foram calculadas área basal (AB) e volume de madeira (V) para proceder as análises. Para modelar o crescimento das árvores foram utilizadas as funções Logistica e Chapman-Richards, que são modelos não-lineares capazes de relacionar a variável quantitativa crescimento com a variável discreta idade, de maneira que a função que melhor se ajustar aos dados seja selecionada via Critério de Informação de Akaike para as análises genéticas. O modelo 20 do software Selegen foi utilizado para predizer os valores genotípicos dos parâmetros da função de crescimento e das variáveis de crescimento V e AB. Neste estudo, informações como idade técnica de corte e idade de arranque foram extraídas a partir do comportamento da curva de crescimento genotípica via primeira derivada parcial da curva de incremento médio e terceira diferenciação da expressão do modelo de crescimento. Essas características posteriormente fornecem informações para planejamento silvicultural, período ótimo de corte da floresta, bem como estimar a produtividade no máximo incremento aproveitando o máximo potencial de cada clone. De acordo o AIC, a função que melhor representou os dados foi a de Chapman- Richards, de maneira que as análises preditivas foram utilizando essa expressão. A seleção considerando a predição dos valores genéticos na idade técnica de corte garantiu uma eficiência média superior de 9 e 11% para as variáveis V e AB respectivamente, comparado a idade adotada pela empresa de 6 anos. Isso demonstra que além de selecionar os materiais com melhor desempenho, o planejamento de colheita no momento de máximo incremento potencializa a máxima produção por unidade de tempo da área plantada. Os parâmetros da curva de crescimento genotípica foram agrupados via análise multivariada afim de classificar os materiais por comportamento de crescimento. A seleção considerando a curva de crescimento dos genótipos selecionados garante uma maior eficiência seletiva/produtiva, fornece informações como momento ideal para aplicações de técnicas silviculturais, idade ótima de corte, além de agrupar os materiais conforme o crescimento afim de recomendação para compostos clonais. Palavras-chave: Genética quantitativa. Análise de dados. Melhoramento Florestal.Item Análise dialélica e seleção genética de híbridos de Eucalyptus com potencial de tolerância à seca(Universidade Federal de Viçosa, 2022-09-01) Garuzzo, Marlon dos Santos Pereira Birindiba; Santos, Gleison Augusto dos; http://lattes.cnpq.br/8496632971200456As alterações climáticas globais preveem o aumento de secas em regiões tropicais e subtropicais que podem afetar a produtividade e sobrevivência de plantios de Eucalyptus no Brasil. Nesse contexto, o presente estudo avaliou um teste de progênies de híbridos de irmão completos de Eucalyptus em área de déficit hídrico no munícipio de Buritizeiro – MG aos 2,5 anos. O experimento apresenta condições de déficit hídrico adequadas para selecionar os melhores materiais genéticos em delineamento experimental. Os caracteres avaliados foram Altura total, Diâmetro à altura do peito, Volume, Incremento médio anual volumétrico, Sobrevivência, Área foliar espécifica, Potencial hídrico e Clorofilas dos indivíduos. A seleção dos materiais e a estimativa dos parâmetros genéticos foi realizada pela metodologia de modelos mistos no software de melhoramento genético Selegen REML/BLUP. O objetivo foi selecionar híbridos de Eucalyptus com alta produtividade em IMAvol e sobrevivência para áreas de déficit hídrico, por meio de caracteres de crescimento e da união de variáveis de produtividade e morfofisiológicas. Os parâmetros genéticos avaliados revelam existência de variabilidade genética a ser explorada no programa de melhoramento florestal para as variáveis silviculturais. Os resultados avaliados por meio de análises estatístico-genéticas revelam progênies com valores genéticos positivos para selecionar indivíduos superiores. O resultado da análise dialelica apresenta pela estimativa de capacidade geral de combinação – CGC os genitores AEC2034 - (E. urophylla × (E. camaldulensis × E. grandis) e LR830 - E. longirostrata como os melhores para ótimas combinações, visando maior expressão das características de produtividade e sobrevivência. A estimativa de capacidade específica de combinação – CEC demonstra ótimos valores genotípicos de produtividade para as progênies GG1883×GG4302 - (E. urophylla) × (E. brassiana), GG918×VS62 - (E. camaldulensis) × (E. camaldulensis)), GG1883×GG4304 - (E. urophylla) × (E. urophylla × E. tereticornis), e VM4×CAM – (E. urophylla HE × E. camaldulensis). A classificação das melhores famílias pela relação (IMAvol/w), por meio de um índice aditivo, apresenta 3 progênies desenvolvidas pelo Projeto Tolerância de Eucalyptus à Seca: 24 - GG3389 × GG4302 (E. urophylla HE) × (E. brassiana), 199 - VM4×CAM (E. urophylla HE) × (E. camaldulensis) e 36 GG2759×VS2 (E. urophylla) × (E. camaldulensis). A seleção de potenciais clones pela associação das variáveis de crescimento e morfofisiológicas revela que entre os melhores indíviduos 90% são pertencentes a progênies desenvolvida pelo Projeto Tolerância de Eucalyptus à Seca. Os materiais genéticos selecionados apresentam potencial para clonagem e formação de plantios pilotos, visando atender as empresas do setor florestal brasileiro com genótipos de alta produtividade e sobrevivência para áreas de restrição hídrica. Palavras-chave: Melhoramento florestal. Genética quantitativa. Seca do solo.Item Optimizing a sweet corn breeding program: implementing genomic selection and doubled haploid technology(Universidade Federal de Viçosa, 2022-04-01) Coelho, Igor Ferreira; Bhering, Leonardo Lopes; http://lattes.cnpq.br/9436999633800764Several tools have been adopted to optimize the breeding programs performance, in terms of breeding cycle length and number of field plots. In this way, tools as genomic selection (GS) and doubled haploid technologies (DH) have been adopted because they shorten the breeding cycle, by predicting the best materials without needing for trying in field (GS) or by the generation of lines faster (DH); diminish the number of field plots, by bringing just the most potential materials (GS) or skipping successive cycles of autopollination (DH); and others. Moreover, many models and packages were developed to simulate breeding programs following the advancement of computational efficiency. With reliability of biological process and robust statistical principles. This fact enables the researchers to investigate the breeding methods and strategies, avoiding the need to implement everything in field, which would take long time and have high cost, to choose the most potential strategy(ies) to be adopted in the program. This work adopted the AlphaSimR package with the goal of optimize a sweet corn breeding program, by including the GS and DH tools, through the evaluation of the genetic parameters and general costs. It was observed that the adoption of these technologies inflates the budget of the program and increase the number of field plots. However, these strategies bring higher genetic gains of the programs and reduce the breeding cycle length. As conclusion, the financial/genetic recompense of adopting these technologies is given by the generation of lines/hybrids faster, which is an intangible gain, but it is very important in a long-term commercial breeding program. Keywords: Plant Breeding. Quantitative Genetics. Biometric Analyses. Genotype-by- Environment Interaction. Cost Efficiency.Item Avaliação genética de Corymbia maculata e Corymbia torelliana visando geração de híbridos interespecíficos(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-20) Ferreira, Filipe Manoel; Bhering, Leonardo Lopes; http://lattes.cnpq.br/4384041306911512As espécies do gênero Corymbia, compartilham boas características silviculturais e tecnológicas com os Eucalyptus e despontam como uma alternativa para regiões com condições menos favoráveis para a produção de madeira, como por exemplo seca. Os testes de progênies são uma eficiente maneira de selecionar famílias mais adaptadas à estas situações. Logo, este estudo teve como objetivos: avaliar a variabilidade genética, estimar parâmetros genéticos e realizar a seleção de genótipos de Corymbia torelliana e Corymbia maculata, visando a geração de híbridos interespecíficos em quatro testes de progênies. Foram avaliadas 140 progênies de duas espécies em dois ambientes, sendo sete testemunhas, em delineamento de blocos aumentados. As características avaliadas foram: circunferência altura do peito e altura de planta, aos 29 e 50 meses, além de, nota de kino, espessura de casca e densidade aparente, aos 50 meses. A metodologia de modelos mistos foi usada para estimar os componentes de variância e predizer o valor genético dos indivíduos. De acordo com LRT, para o ambiente 1, circunferência altura do peito aos 29 meses, altura da planta aos 29 meses e densidade aparente aos 50 meses obtiveram efeito do genótipo significativos (p <0,01) para C. maculata. Para C. torelliana, foram circunferência altura do peito e altura da planta nas duas idades e para espessura de casca aos 50 meses. No ambiente 2, para C. maculata, os efeitos significativos foram circunferência altura do peito para as duas idades e altura de planta aos 29 meses enquanto para C. torelliana foram circunferência altura do peito aso 29 meses e altura aos 29 meses. As herdabilidades no sentido restrito entre e dentro foram corrigidas com base na taxa de autofecundação esperada para a população. O coeficiente de variação genético ficou dentro do esperado para espécies arbóreas. Na análise conjunta, para C. maculata e C. torelliana o efeito da interação genótipos x ambientes foi significativo para as medidas realizadas aos 29 meses e para espessura de casca aos 50 meses para C. torelliana. Na seleção de famílias houve ganho com a seleção direta para todas as características variando de 0,36 a 15,11% e na seleção de indivíduos, como base no tamanho efetivo, os ganhos variaram de 0,65 a 31,58%. Por fim, foi possível definir os melhores cruzamentos entre as populações de C. torelliana e C. maculata para cada região e para ambas as regiões simultaneamente. Palavras-chave: Melhoramento. Eucalipto. Genética.Item Melhoramento da arquitetura do feijoeiro visando colheita mecanizada(Universidade Federal de Viçosa, 2021-07-29) Paula, Igor Gonçalves de; Carneiro, José Eustáquio de Souza; http://lattes.cnpq.br/0516011926172951O objetivo com este trabalho foi predizer o potencial de populações segregantes do ciclo C 2 do programa de seleção recorrente da Universidade Federal de Viçosa (UFV) visando o melhoramento do porte de feijão carioca, bem como identificar progênies endogâmicas mais promissoras tanto para recombinação como para extração de linhagens. O material genético utilizado neste trabalho constituiu-se de 20 populações F 2 do ciclo C 2 e progênies F 2:3 e F 2:4 derivadas destas populações. Na geração F 2 , as 20 populações foram avaliadas juntamente com cinco testemunhas na safra das águas de 2018, em delineamento de blocos casualizados, com três repetições e parcelas de quatro linhas de quatro metros. Foram avaliados a produtividade de grãos e o diâmetro do hipocótilo (DH) em nível de planta, utilizando uma das linhas centrais da parcela. O potencial de produção das populações foi avaliado com base na metodologia de Jinks e Pooni (1976). As 40 plantas de maior DH, dentro de cada população foram selecionadas e delas derivadas progênies. As 800 progênies F 2:3 e cinco testemunhas foram avaliadas na safra da seca de 2019, utilizando o delineamento de blocos aumentados. Com base nos dados de arquitetura de plantas (ARQ), produtividade (PROD) e aspecto comercial de grãos (AG), foram selecionadas 11 progênies de maior potencial com base no índice da distância genótipo-ideótipo (DGI). Em seguida, na safra das águas de 2019, as 220 progênies F 2:4 selecionadas foram avaliadas no delineamento em látice triplo, quanto aos mesmos caracteres avaliados em F 2:3 . Foram selecionadas 40 progênies para recombinação, sendo as duas melhores progênies de cada população, com base no índice DGI. Também foram selecionadas as 44 progênies melhores classificadas, independente da população de origem, para extração de linhagens. Seis populações se destacaram, com maior probabilidade de gerar linhagens superiores, segundo a metodologia de Jinks e Pooni. O índice de seleção DGI mostrou-se promissor no processo seletivo. As progênies 169, 130, 93 e 91 se destacaram para a extração de linhagens superiores. Já para a recombinação, os ganhos preditos com as progênies selecionadas foram equilibrados e de grande magnitude para os três caracteres, portanto promissoras para dar continuidade ao programa de seleção recorrente. Palavras-chave: Melhoramento do feijoeiro. Seleção recorrente. Índice genótipo-ideótipo.Item Análise dialélica multi-ambiente no melhoramento de milho(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-14) Coelho, Igor Ferreira; Bhering, Leonardo Lopes; http://lattes.cnpq.br/9436999633800764O sucesso de um cultivar se deve a fatores como elevada produtividade, características agronômicas desejáveis e alta estabilidade, ou seja, alto desempenho em ambientes com características variadas. Mesmo assim, a recomendação de cultivares baseia-se essencialmente na produtividade média (quilogramas por hectares) entre os diferentes ambientes avaliados. Visando a seleção de genótipos superiores para as características de interesse, os cruzamentos dialélicos são muito adotados, em que objetiva-se encontrar os melhores pais, ou seja, genitores com maior número de alelos favoráveis e contrastantes (complementares). A partir dessas análises é possível inferir sobre os efeitos genéticos aditivos e de dominância, possibilitando um maior êxito dos programas de melhoramento caso adotassem os genitores de acordo com a estabilidade da Capacidade Geral e Específica de Combinação. No presente estudo objetivou- se encontrar quais os efeitos genéticos (e suas interações com o ambiente) são responsáveis pela expressão de cada característica avaliada; e, utilizando como base a produtividade de grãos, buscou-se encontrar diferenças nos ranqueamentos de cada ambiente quando observados de maneira individual e conjunta. Além disso, como objetivo primordial do trabalho, almejou-se formar populações-base com alto potencial dos progenitores e que tivessem alta capacidade combinatória para obter alta heterose na formação de futuros híbridos. Portanto, foram utilizados 13 progenitores (oriundos de 12 F2 de híbridos comerciais e uma população de germoplasma da UFG), com a geração de 78 híbridos. Avaliou-se 11 características agronômicas em quatro ambientes distintos no sudoeste goiano, na segunda safra de 2018. Através do teste LRT, investigou-se quais efeitos genéticos estavam presentes em cada característica em cada ambiente, de maneira individual, e posteriormente, se desenvolveu este mesmo teste em uma análise conjunta dos quatro ambientes, com adição das interações dos efeitos genéticos com os locais. Como resultados gerais, focando na produtividade de grãos dos híbridos, encontrou-se os efeitos genético aditivo e da interação do efeito de dominância com locais como os responsáveis pela expressão da característica, justificando o estudo desta característica com a utilização de dialelos em diversos ambientes. Além disso, os progenitores 1, 10 e 12 foram selecionados como potenciais fontes de material genético para futuras linhagens, que apresentaram alta CGC, e tiveram CEC’s elevadas em alguns híbridos entre eles, sendo fontes dos melhores materiais do trabalho.Item Micro- and macro- site variants on genotype by environment interaction in Eucalyptus spp(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-05) Resende, Rafael Tassinari; Resende, Marcos Deon Vilela de; http://lattes.cnpq.br/7248301627149286This thesis is the combination of three scientific papers addressing the same theme: The genotype by environment interaction (GE) between Eucalyptus spp. clones. The publications are also online in the journal Forest Ecology and Management, and can be accessed through the Digital Object Identifier (DOI) (indicated at the beginning of each chapter). The GE interaction is an extremely important aspect of any breeding program. Without it, little effort would be needed to identify the ideal genotypes for certain planting sites. In addition, a small number of cultivars would be fully recommended for the full range of available environments. This work aimed to bring both theoretical and observational features that causes GA, as well as propose an accurate method of recommending genotypes in continuous environments. Therefore, the first chapter demonstrates that competition between identical clones can be triggered by local environmental variants, and those clones with the highest competitive potential tend to be the most stand productives. This study refers to the understanding that natural forest features are also present in monocultures, indicating that competition, when properly managed, either by modeling or silvicultural formations, may contribute to increased forest productivity. The second chapter quantifies in terms of competition; site quality; and environmental heterogeneity, which of these factors lead to greater genetic differentiation, as well as higher yields. This chapter also addresses, in an original way, the interaction between these components within commercial stands and their relationships with forest productivity. Finally, in the third chapter, an elegant way of making genotypic recommendations with a high level of environmental detail is proposed, combining forest genetic improvement with Geographic Information Systems (GIS). Science is in a transition moment, in which countless modern tools are increasingly available. Silviculture and forest management provide scope for such innovations, both in the study of the complex biological interactions present in a growing forest, and in the optimization of resources aiming to increase the yield and quality of the timber products generated.
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