Modelagem de tendências espaciais na seleção de linhagens de tomateiro resistentes à Phytophthora infestans (Mont.) de Bary

Abstract

Este trabalho teve o objetivo de ajustar modelos estatísticos com resíduos espacialmente dependentes e independentes para predição dos valores genotípicos, identificando o modelo de melhor ajuste para selecionar as linhagens de tomateiro mais resistentes à Phytophthora infestans. Para isso, 71 linhagens de introgressão de Solanum pennellii foram avaliadas quanto a essa característica em campo, com inoculação artificial, em ensaio com testemunhas intercalares. As testemunhas utilizadas foram as seguintes: a cultivar M82 e o acesso LA 716, parentais das linhagens de introgressão; a cultivar Santa Clara, padrão de suscetibilidade; e as cultivares NC 25P e NC 1 CEL BR, resistentes à P. infestans. As plantas receberam notas, a cada três dias, de acordo com a severidade da doença, que posteriormente foram utilizadas para a obtenção da área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD). Foram ajustados 25 modelos para análise, sendo o mais adequado selecionado pelos critérios de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz (BIC). Criou-se os intervalos de confiança com nível de confiança de 95% (IC(μ) 0.95 ) para os parâmetros ajustados nos modelos. Foram estimadas a herdabilidade e a acurácia dos modelos, além dos valores genéticos de cada linhagem via melhor preditor linear não viesado (BLUP). As análises estatísticas foram realizadas no software ASReml e Programa Genes. O modelo mais adequado foi um dos modelos espaciais, que difere do modelo tradicional por apresentar dois tipos de erro: o resíduo aleatório “nugget” e o erro correlacionado. As estimativas de herdabilidade e acurácia deste modelo foram menores em relação ao modelo tradicional. Os parâmetros espaciais ajustados tiveram sua significância comprovada pelo IC. O ranqueamento das linhagens selecionadas pelo modelo mais adequado e pelo tradicional teve ordenamento diferente em ambos, levando a seleção de diferentes linhagens por cada modelo. As linhagens que tiveram os menores valores genéticos preditos do modelo selecionado devem continuar no programa de melhoramento do tomateiro para obtenção de cultivares resistentes à P. infestans. Palavras-chave: Melhoramento. Requeima. Solanum lycopersicum. Análise espacial.This work aimed to adjust statistical models with spatially dependent and independent residues to predict genotypic values, identifying the fittest model to select tomato lines resistant to Phytophthora infestans. For this, 71 introgression lines (IL’s) of Solanum pennellii were assessed for P. infestans resistance in the field. Plants were inoculated artificially. Genotype treatments were arranged according to an intercalary control experimental scheme. The parental lines (M82 and the accession LA 716), the susceptible fresh market tomato cultivar Santa Clara, and the resistant tomato cultivars NC 25P and NC 1 CEL BR were used as control. Tomato plants were scored for P. infestans resistance, every three days, according to a disease severity scale. Disease severity scores were later used to obtain the area under the disease progress curve (AUDPC). Twenty-five models were adjusted for analysis, and the most suitable was selected by the Akaike (AIC) and Schwarz (BIC) information criteria. Confidence intervals were created with a 95% confidence level (CI (μ) 0.95 ) for the parameters adjusted in the models. Were estimated heritability and accuracy of the models, beyond genetic values of each IL using the best linear unbiased predictor (BLUP). Statistical analyzes were performed using the ASReml software and the Genes Program. The most suitable model was one of the spatial models, which differs from the traditional model for having two types of error: the random residue “nugget” and the correlated error. Heritability and accuracy estimates for this model were lower compared to the traditional model. Adjusted spatial parameters had their significance confirmed by the CI. Genotype ranking obtained by the traditional model differed from the genotype ranking obtained by the selected spatial model, leading to selection of different IL’s on each model. IL’s showing the lowest predicted genetic values on the selected model must continue in the tomato breeding program to obtain cultivars resistant to P. infestans. Keywords: Tomato breeding. Late blight. Solanum lycopersicum. Spatial analysis.