Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Faria, Vinícius Ribeiro
Orientador(a): Viana, José Marcelo Soriano lattes
Banca de defesa: Barros, Willian Silva lattes, Miranda, Glauco Vieira lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Genética e Melhoramento
Departamento: Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me
País: BR
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4776
Resumo: The objectives of the present work were to install the REML/BLUP methodology in the recurrent populational improvement, using half-brothers families, to compare this methodology with the traditional analysis of the ordinary least squares and to present the SAS routines for the analyses of mixed models. The model used corresponds to the beeder model used in the animal improvement. The computer analyses were carried out using the computer software SAS® through proc mixed, proc inbreed, proc iml and proc gml procedures. As the theory support, data from three cycles of recurrent selection in the population of Voçosa por-corn, of the Programa de Melhoramento do Setor de Genética (Improvement Program of the Genetic Sector), do Departamento de biologia Gerald a Universidade Federal de Viçosa (Department of General Biology of the Viçosa Federal University) were used. The experiments were designed in single 14 x 14 lattice. In each block of the experiment, the production and the expansion ability (CE) in ml/g were evaluated. For each improvement cycle, the variance components were estimated the genotypic means were predicted, according to the REML/BLUP methodology. For each cycle the analysis by the ordinary Least Squares (OLS) was also made with the estimation of the variance components and of the genotypic means. Besides, the gains due to the selection in each cycle mere calculated. Moreover the ordination of the selected individuals was verified and the confidence intervals for the genetic values predicted and estimated were built. By the variance analysis, it could be verified that as the improvement cycles progressed, there was a sifnificant reduction in the variability for CE, and in the third selection cycle the variability was no more detected. This variability reduction can be explained by the high selection intensity, because the 20 families selected in the third cycle were from only mine plants of the first cycle of selection. Referring the genetic parameters estimated by the two methodologies, it was observed that both with the REML and the OLS methodology the estimate values for the variance components were similar. For the genotypic means, when there was no relationship among the individuals there was an accordance among the best individuals estimated and predicted, but the predicted values presented narrower confidence intervals, indicating that these values are more accurate than the estimated ones. When the relationship information was included, there was a reduction on the coincidence values between the selected ones and those of the Speerman co-relation indicating that the use of the prodictd genotypic means in the selection of superior individuals will provide greater gains due to the selection.
id UFV_ab56742bdaa588cd8ea9c18e8c435c53
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/4776
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str
spelling Faria, Vinícius Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/2005861207961612Silva, Fabyano Fonseca ehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2Cruz, Cosme Damiãohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788274A6Viana, José Marcelo Sorianohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4786170D5Barros, Willian Silvahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4737461Z0Miranda, Glauco Vieirahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782667H62015-03-26T13:42:27Z2013-11-222015-03-26T13:42:27Z2008-07-24FARIA, Vinícius Ribeiro. Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) in plant breeding: selection among half-sib families. 2008. 68 f. Dissertação (Mestrado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2008.http://locus.ufv.br/handle/123456789/4776The objectives of the present work were to install the REML/BLUP methodology in the recurrent populational improvement, using half-brothers families, to compare this methodology with the traditional analysis of the ordinary least squares and to present the SAS routines for the analyses of mixed models. The model used corresponds to the beeder model used in the animal improvement. The computer analyses were carried out using the computer software SAS® through proc mixed, proc inbreed, proc iml and proc gml procedures. As the theory support, data from three cycles of recurrent selection in the population of Voçosa por-corn, of the Programa de Melhoramento do Setor de Genética (Improvement Program of the Genetic Sector), do Departamento de biologia Gerald a Universidade Federal de Viçosa (Department of General Biology of the Viçosa Federal University) were used. The experiments were designed in single 14 x 14 lattice. In each block of the experiment, the production and the expansion ability (CE) in ml/g were evaluated. For each improvement cycle, the variance components were estimated the genotypic means were predicted, according to the REML/BLUP methodology. For each cycle the analysis by the ordinary Least Squares (OLS) was also made with the estimation of the variance components and of the genotypic means. Besides, the gains due to the selection in each cycle mere calculated. Moreover the ordination of the selected individuals was verified and the confidence intervals for the genetic values predicted and estimated were built. By the variance analysis, it could be verified that as the improvement cycles progressed, there was a sifnificant reduction in the variability for CE, and in the third selection cycle the variability was no more detected. This variability reduction can be explained by the high selection intensity, because the 20 families selected in the third cycle were from only mine plants of the first cycle of selection. Referring the genetic parameters estimated by the two methodologies, it was observed that both with the REML and the OLS methodology the estimate values for the variance components were similar. For the genotypic means, when there was no relationship among the individuals there was an accordance among the best individuals estimated and predicted, but the predicted values presented narrower confidence intervals, indicating that these values are more accurate than the estimated ones. When the relationship information was included, there was a reduction on the coincidence values between the selected ones and those of the Speerman co-relation indicating that the use of the prodictd genotypic means in the selection of superior individuals will provide greater gains due to the selection.O presente trabalho teve como objetivos implementar a metodologia REML/BLUP no melhoramento populacional recorrente, empregando famílias de meios-irmãos, comparar essa metodologia com a análise tradicional por mínimos quadrados ordinário e apresentar as rotinas do SAS para as análises de modelos mistos. O modelo empregado corresponde ao modelo de reprodutor utilizado no melhoramento animal. As análises computacionais foram realizadas utilizando o aplicativo computacional SAS® por meio dos seus procedimentos proc mixed, proc inbreed, proc iml e proc glm. Como suporte à teoria, foram utilizados dados de três ciclos de seleção recorrente na população de milho-pipoca Viçosa, do Programa de Melhoramento do Setor de Genética, do Departamento de Biologia Geral da Universidade Federal de Viçosa. Os experimentos foram delineados em látice 14 x 14 simples. Em cada parcela dos experimentos, foram avaliadas a produção e a capacidade de expansão (CE) em ml/g. Para cada ciclo de melhoramento, foram estimados os componentes de variância e preditas as médias genotípicas, de acordo com a metodologia REML/BLUP. Para cada ciclo também foi feita análise por Mínimos Quadrados Ordinário (OLS), com estimação dos componentes de variância e das médias genotípicas. Foram calculados, ainda, os ganhos devidos à seleção em cada ciclo. Também foi verificada a ordenação dos indivíduos selecionados e construídos os intervalos de confiança para os valores genéticos preditos e estimados. Pelas análises de variância, pôde-se verificar que à medida que os ciclos de melhoramento avançaram, houve uma redução significativa na variabilidade para CE, sendo que no terceiro ciclo de seleção não foi detectada variabilidade. Essa redução da variabilidade pode ser explicada pela alta intensidade de seleção, tanto que as 20 famílias selecionadas no terceiro ciclo eram originárias de apenas nove plantas do primeiro ciclo de seleção. Quanto aos parâmetros genéticos estimados pelas duas metodologias, observou-se que, tanto pela metodologia REML quanto pela OLS, os valores estimados para os componentes de variância foram semelhantes. Para as médias genotípicas, quando não existia parentesco entre os indivíduos, houve concordância entre os melhores indivíduos estimados e preditos, porém, os valores preditos apresentaram intervalos de confiança mais estreitos, indicando que esses valores são mais precisos que os estimados. Ao incluir as informações de parentesco, houve uma redução nos valores de coincidência entre os selecionados e os da correlação de Speerman, indicando que o uso das médias genotípicas preditas na seleção dos indivíduos superiores proporcionará maiores ganhos devidos à seleção.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal de ViçosaMestrado em Genética e MelhoramentoUFVBRGenética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; MeBLUPModelo de reprodutorSeleção recorrenteBLUPBeeder modelRecurrent selectionCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVAMelhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãosBest Linear Unbiased Prediction (BLUP) in plant breeding: selection among half-sib familiesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdfapplication/pdf379535https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/1/texto%20completo.pdf5424301d5c25f5d965d852155f33e0d2MD51TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain115032https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/2/texto%20completo.pdf.txt4575c899c8f595316a73fd51f831ddb8MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3693https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/3/texto%20completo.pdf.jpg59dfc70eeade2c794bf7081aa132db09MD53123456789/47762016-04-10 23:03:05.081oai:locus.ufv.br:123456789/4776Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-04-11T02:03:05LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.por.fl_str_mv Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) in plant breeding: selection among half-sib families
title Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
spellingShingle Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
Faria, Vinícius Ribeiro
BLUP
Modelo de reprodutor
Seleção recorrente
BLUP
Beeder model
Recurrent selection
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA
title_short Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
title_full Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
title_fullStr Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
title_full_unstemmed Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
title_sort Melhor Predição Linear Imparcial (BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos
author Faria, Vinícius Ribeiro
author_facet Faria, Vinícius Ribeiro
author_role author
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2005861207961612
dc.contributor.author.fl_str_mv Faria, Vinícius Ribeiro
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Silva, Fabyano Fonseca e
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2
dc.contributor.advisor-co2.fl_str_mv Cruz, Cosme Damião
dc.contributor.advisor-co2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788274A6
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Viana, José Marcelo Soriano
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4786170D5
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Barros, Willian Silva
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4737461Z0
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Miranda, Glauco Vieira
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782667H6
contributor_str_mv Silva, Fabyano Fonseca e
Cruz, Cosme Damião
Viana, José Marcelo Soriano
Barros, Willian Silva
Miranda, Glauco Vieira
dc.subject.por.fl_str_mv BLUP
Modelo de reprodutor
Seleção recorrente
topic BLUP
Modelo de reprodutor
Seleção recorrente
BLUP
Beeder model
Recurrent selection
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA
dc.subject.eng.fl_str_mv BLUP
Beeder model
Recurrent selection
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA
description The objectives of the present work were to install the REML/BLUP methodology in the recurrent populational improvement, using half-brothers families, to compare this methodology with the traditional analysis of the ordinary least squares and to present the SAS routines for the analyses of mixed models. The model used corresponds to the beeder model used in the animal improvement. The computer analyses were carried out using the computer software SAS® through proc mixed, proc inbreed, proc iml and proc gml procedures. As the theory support, data from three cycles of recurrent selection in the population of Voçosa por-corn, of the Programa de Melhoramento do Setor de Genética (Improvement Program of the Genetic Sector), do Departamento de biologia Gerald a Universidade Federal de Viçosa (Department of General Biology of the Viçosa Federal University) were used. The experiments were designed in single 14 x 14 lattice. In each block of the experiment, the production and the expansion ability (CE) in ml/g were evaluated. For each improvement cycle, the variance components were estimated the genotypic means were predicted, according to the REML/BLUP methodology. For each cycle the analysis by the ordinary Least Squares (OLS) was also made with the estimation of the variance components and of the genotypic means. Besides, the gains due to the selection in each cycle mere calculated. Moreover the ordination of the selected individuals was verified and the confidence intervals for the genetic values predicted and estimated were built. By the variance analysis, it could be verified that as the improvement cycles progressed, there was a sifnificant reduction in the variability for CE, and in the third selection cycle the variability was no more detected. This variability reduction can be explained by the high selection intensity, because the 20 families selected in the third cycle were from only mine plants of the first cycle of selection. Referring the genetic parameters estimated by the two methodologies, it was observed that both with the REML and the OLS methodology the estimate values for the variance components were similar. For the genotypic means, when there was no relationship among the individuals there was an accordance among the best individuals estimated and predicted, but the predicted values presented narrower confidence intervals, indicating that these values are more accurate than the estimated ones. When the relationship information was included, there was a reduction on the coincidence values between the selected ones and those of the Speerman co-relation indicating that the use of the prodictd genotypic means in the selection of superior individuals will provide greater gains due to the selection.
publishDate 2008
dc.date.issued.fl_str_mv 2008-07-24
dc.date.available.fl_str_mv 2013-11-22
2015-03-26T13:42:27Z
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-26T13:42:27Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv FARIA, Vinícius Ribeiro. Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) in plant breeding: selection among half-sib families. 2008. 68 f. Dissertação (Mestrado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2008.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://locus.ufv.br/handle/123456789/4776
identifier_str_mv FARIA, Vinícius Ribeiro. Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) in plant breeding: selection among half-sib families. 2008. 68 f. Dissertação (Mestrado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2008.
url http://locus.ufv.br/handle/123456789/4776
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.publisher.program.fl_str_mv Mestrado em Genética e Melhoramento
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFV
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/1/texto%20completo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/2/texto%20completo.pdf.txt
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4776/3/texto%20completo.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 5424301d5c25f5d965d852155f33e0d2
4575c899c8f595316a73fd51f831ddb8
59dfc70eeade2c794bf7081aa132db09
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1794528719969189888