Análise de fatores e modelagem de estruturas de (co)variâncias para ensaios multiambientes na seleção de linhagens e progênies de feijoeiro

Abstract

No melhoramento de espécies autógamas, o objetivo final é a obtenção de linhagens com elevada proporção de alelos favoráveis capazes de superar com vantagens aquelas cultivares em uso pelos agricultores. Para alcançar este objetivo, a condução de ensaios de avaliação de progênies e/ou linhagens em múltiplos ambientes faz-se necessária para acomodar os efeitos da interação genótipos por ambientes. Nestes ensaios, é comum a ocorrência de desbalanceamento genético e/ou estatístico de modo que a abordagem de modelos mistos pode ser mais eficiente que a tradicional análise de variância (ANOVA). Os objetivos com este trabalho foram: i) conectar ensaios multiambientes de avaliação de progênies e de linhagens de feijoeiro com desbalanceamento genético e/ou estatístico; ii) escolher o modelo com maior acurácia do valor genotípico tanto de linhagens quanto de progênies de feijoeiro; iii) selecionar linhagens de feijão preto do ciclo C 0 do Programa de Seleção Recorrente de Feijoeiro da UFV (PSRFP-UFV) com potencial para compor futuros ensaios de VCU e iv) selecionar progênies superiores do C 1 , visando tanto a recombinação quanto a extração de linhagens elites. Foram utilizados dois e cinco ensaios de avaliação de progênies e de linhagens, respectivamente, do PSRFP-UFV. Trezentas e oitenta progênies F 3:4 do C 1 do referido programa juntamente com 5 testemunhas foram avaliadas em delineamento de blocos aumentados na safra seca/2019. A geração F 3:5 foi avaliada em delineamento látice 20×20 com três repetições e 20 testemunhas. A seleção das melhores linhagens do C 0 para compor os futuros Ensaios de VCU de Minas Gerais foi baseada em dados de cinco experimentos conduzidos de 2018 a 2020. Todos os experimentos foram conduzidos na Unidade de Ensino, Pesquisa e Extensão de Coimbra, MG. Foram avaliados a produtividade de grãos, arquitetura de plantas e aspecto comercial de grão. Cinco modelos foram testados, os quais variaram quanto às combinações das diferentes estruturas de (co)variâncias adotadas. O modelo não estruturado para produtividade de grãos e o modelo com estrutura de correlação uniforme e variâncias heterogêneas (CORUH) para aspecto comercial de grãos e arquitetura de plantas foram os que apresentaram melhor ajuste ao conjunto de dados e que forneceram estimativas mais acuradas dos valores genotípicos das linhagens do C 0 . Considerando os ensaios de avaliação das progênies do C 1 , o modelo de simetria composta para produtividade de grãos e o modelo CORUH para aspecto comercial de grãos foram os que melhor se ajustaram aos dados. O ganho genético médio predito com a recombinação das progênies selecionadas para produtividade, aspecto comercial de grãos e arquitetura de plantas foi de 2,56, 4,29 e 8,91%, respectivamente. A modelagem assumindo diferentes estruturas de (co)variâncias para os efeitos genéticos e não genéticos é eficiente para conectar ensaios multiambientes que envolvem desbalanceamento estatístico/genético e praticar seleção assertiva dos genótipos. Palavras-chave: FAI-Blup. Seleção Recorrente. Melhoramento de feijão.In the autogamous species breeding, the final objective is to obtain lines with a high proportion of favorable alleles capable of overcoming with advantages those cultivars used by farmers. To achieve this goal, conducting trials to evaluate progenies and/or inbred lines in multiple environments is necessary to accommodate the effects of genotype-by-environment interaction. In these tests, the occurrence of genetic and/or statistical imbalance is common, so the mixed model approach may be more efficient than the traditional analysis of variance (ANOVA). The objectives of this work were: i) to connect multi-environment trials for the evaluation of progenies and inbred lines of common bean with genetic and/or statistical imbalance; ii) choose the model with the highest accuracy of the genotypic value of both inbred lines and progenies of common bean; iii) select black bean inbred lines from the C 0 cycle of the UFV Common Bean Recurrent Selection Program (RSP-UFV) with the potential to compose future cultivation and use value (CUV) trials and iv) select superior C 1 progenies, aiming at both recombination and extraction of elites inbred lines. Two and five trials for the evaluation of progenies and inbred lines, respectively, of the RSP-UFV were carried out. Three hundred and eighty progenies F 3:4 from the C 1 cycle of RSP-UFV and 5 checks were evaluated in an augmented block design at dry season/2019. The F 3:5 generation was evaluated in a 20×20 lattice design with three replications and 20 checks. The selection of the best C 0 inbred lines to compose future CUT in Minas Gerais was based on data from five experiments conducted from 2018 to 2020. All experiments were conducted in the municipality of Coimbra, state of Minas Gerais, Brazil. Grain yield, plant architecture and commercial grain aspect were evaluated. Five models were tested, which varied according to the combinations of the different (co)variance structures adopted. The unstructured model for grain yield and the model with uniform correlation structure and heterogeneous variances (CORUH) for grain commercial aspect and plant architecture showed the best fit to the data set and provided more accurate estimates of C 0 inbred lines genotypic values. Considering the C 1 progenies evaluation tests, the compound symmetry structure for grain yield and the CORUH structure for commercial grain aspect were the ones that best fit the data. The predicted mean genetic gain with the recombination of selected progenies for yield, grain commercial aspect and plant architecture was 2.56, 4.29 and 8.91%, respectively. Modeling assuming different (co)variance structures for genetic and non-genetic effects is efficient to connect multi-environment assays that involve statistical/genetic imbalance and to practice assertive selection of genotypes. Keywords: FAI-Blup. Recurrent Selection. Bean breeding.