Efficiency of among and within family selection in plant breeding through simulation

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Carvalho, Melissa Pisaroglo de
• Orientador(a): Peternelli, Luiz Alexandre
• Banca de defesa: Storck, Lindolfo , Reis, Américo José dos Santos , Ribeiro, Nerinéia Dalfollo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Programa de Pós-Graduação: Doutorado em Genética e Melhoramento
• Departamento: Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Cana-de-açúcar; Modelos mistos; Melhoramento de plantas
• Palavras-chave em Inglês: Sugarcane; Mixed models; Plant breeding
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/1344

Os objetivos desse trabalho foram realizar um estudo aprofundado dos experimentos do programa de melhoramento da cana-de-açúcar da UFV, estimando os componentes de variância e os parâmetros genéticos. Foram selecionadas as 20 melhores famílias e foi realizada a análise de componentes principais. Foram utilizados os dados de cinco experimentos no delineamento de blocos ao acaso com cinco repetições, 22 famílias de irmãos completos e dois controles. As variáveis analisadas foram: número, altura, diâmetro e peso de colmos e BRIX. Com os resultados desse estudo foram geradas as simulações para obter uma comparação entre os métodos BLUPI e BLUPIS. Os dados foram simulados com base em seis cenários genéticos, posteriormente esses dados foram analisados no contexto de modelo linear misto, via modelo individual para estimar o BLUPI e via modelo em nível de parcela para estimar o BLUPIS. Os valores de coincidência entre o número de indivíduos selecionados por famílias foram comparadas através de valores de correlação via ambos os métodos. O método BLUPIS mostrou se eficiente em todos os cenários, sendo que os melhores valores foram obtidos para os cenários com altos valores de variância aditiva e herdabilidade.Altos valores de correlação foram encontrados entre os métodos BLUPI e BLUPIS, principalmente para os cenários com altos valores de variância aditiva e herdabilidade.