Estratégias visando à melhoria da seleção massal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Abreu, Guilherme Barbosa
Orientador(a): Ramalho, Magno Antonio Patto
Banca de defesa: Lima, Paulo César, Guimarães, Lauro José Moreira
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DBI - Departamento de Biologia
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Melhoramento de plantas
Genética quantitativa
Análise espacial
Médias móveis
Plant breeding
Quantitative genetics
Spatial analysis
Moving average
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/4317
Resumo: Genética e Melhoramento de Plantas
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spelling 2014-10-03T20:24:28Z2014-10-03T20:24:28Z2014-10-032010-02-12ABREU, G. B. Estratégias visando à melhoria da seleção massal. 2010. 67 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.https://repositorio.ufla.br/handle/1/4317UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDBI - Departamento de BiologiaUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOMelhoramento de plantasGenética quantitativaAnálise espacialMédias móveisPlant breedingQuantitative geneticsSpatial analysisMoving averageEstratégias visando à melhoria da seleção massalStrategies aiming to improve the mass selectioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRamalho, Magno Antonio PattoLima, Paulo CésarGuimarães, Lauro José MoreiraSouza, João Cândido deAbreu, Guilherme BarbosaGenética e Melhoramento de PlantasThe mass selection is the oldest method of improving and probably the most used in plant breeding over time. Although it is a simple and easy to apply its efficiency is low. The objective of this study was to asses alternatives to extend the genetic progress with mass selection. For this was verified the efficiency of visual selection and evaluated strategies to improve the efficiency of mass selection. There were three steps: first we used a population of maize. In a field trial we verified the efficiency of visual selection made by ten raters, five in total area and five in stratified areas, and checked the coincidence of plants visually selected with the weight of ear after the harvest. Alternatives were also evaluated grid selection with and without adjustment and the use of moving average to correct the phenotypic values. In the second step were used experiments to evaluate hybrids. These experiments were conducted with plots of different sizes. One of them, two rows of three meters with three replications was used. The other one, the plot was one plant with 30 replications. In the latter one of the experiments had the plants spacing of 30 cm and another of 60 cm. In the experiments of a single plant was carried out mass selection and checked the coincidence of the origin of selected plants, the hybrid, with the result of analysis of variance. In the third step was used a computer simulation. For this was generated a population with 2025 individuals, and 1521 involved in the selection. These populations were generated considering different heritability and allelic interaction. The environmental effect was simulated considering errors related or not. It was found that: mass selection, when done visually, even stratifying the area, is not efficient for the trait productivity, so you should obtain the grain weight per plant to make the selection; mass selection is most effective at low density of plants; the stratification of the area only improves efficiency when working with traits of low heritability and when there is correlation of errors in the field; the use of moving average did not increase the efficiency of mass selection.A seleção massal é o método de melhoramento mais antigo e, provavelmente, o mais empregado no melhoramento de plantas, ao longo do tempo. Embora seja um método simples e de fácil aplicação, a sua eficiência é baixa. Este trabalho foi realizado com o objetivo de propor alternativas para ampliar o progresso genético com a seleção massal. Para isso, foi verificada a eficiência da seleção visual e avaliadas estratégias para melhorar a eficiência da seleção massal. O experimento foi conduzido em três etapas: na primeira, foi utilizada uma população de milho. No campo, observou-se a eficiência da seleção visual feita por dez avaliadores, cinco em área total e cinco em área estratificada, sendo verificada a coincidência das plantas selecionadas visualmente com o peso de grãos após a colheita. Também foram avaliados alternativas de seleção massal estratificada com e sem ajuste e o uso das médias móveis para corrigir os valores fenotípicos. Na segunda, foram utilizados experimentos de avaliação de híbridos. Esses experimentos foram conduzidos com parcelas de dimensões diferentes. Em um deles, a parcela possuía duas linhas de 3 m, com 3 repetições, enquanto no outro ensaio a parcela era de uma planta com 30 repetições. Neste último, um dos experimentos tinha o espaçamento entre plantas de 30 cm e outro, de 60 cm. Nos experimentos de uma planta foi efetuada a seleção massal e verificada a coincidência da origem das plantas selecionadas, o híbrido, com o resultado da análise de variância. Na terceira etapa, foi empregada simulação computacional. Para isso foi gerada uma população com 2.025 indivíduos, sendo 1.521 envolvidos na seleção. Essas populações foram geradas considerando diferentes herdabilidades e interações alélicas. O efeito ambiental foi simulado considerando erros correlacionados ou não. Constatou-se que: a seleção, quando efetuada visualmente, mesmo estratificando a área, é de baixa eficiência para o caráter produtividade de grãos e, por isso, deve-se obter o peso de grãos por planta para melhorar a eficácia da seleção; a seleção massal é mais eficiente quando se diminui a densidade de semeadura; a estratificação da área só melhora a eficiência quando se trabalha com caracteres de baixa herdabilidade e quando há correlação dos erros no campo e a utilização do método das médias móveis não aumentou a eficiência da seleção massal.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdfDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdfapplication/pdf375537https://repositorio.ufla.br/bitstreams/97f83959-fa57-4ee8-a0a3-cf114f913cb8/download3717ac8e98b18328d7943e547fb1c6a3MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/488c0f44-7af9-4247-837f-3c7f3aeadf9d/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdf.txtExtracted texttext/plain103448https://repositorio.ufla.br/bitstreams/b9fa4562-16eb-4941-b2bd-a4d2659e182a/downloade8674f396f196e33cfe8caf6d3f88fe8MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Estratégias visando à melhoria da seleção massal.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2493https://repositorio.ufla.br/bitstreams/e82a1a4f-c63c-48bc-94ba-741520d1b7cb/download057e5fc8f82a0313f1d08af264ed78fcMD54falseAnonymousREAD1/43172025-08-06 11:16:14.927open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/4317https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:16:14Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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