Eficiência do índice FAI-BLUP na seleção de genótipos Bourbon
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Lavras
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
|
| Departamento: |
Departamento de Biologia
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufla.br/handle/1/34685 |
Resumo: | O presente trabalho teve como objetivo selecionar genótipos de Coffea arabica com base em multi-caracteres pelo índice de seleção FAI-BLUP e compará-lo ao índice de SmithHazel. Foram utilizados 20 genótipos de cafeeiro, dentre os quais, 17 pertencem ao grupo Bourbon e três cultivares amplamente cultivadas no Estado de Minas Gerais, Mundo Novo IAC 502/9, Catuaí Vermelho IAC 144, Icatú Amarelo IAC 3282. Os experimentos foram instalados no estado de Minas Gerais nos municípios de Campos Altos, Santo Antônio do Amparo, Patrocínio, Lavras e Três Pontas. O delineamento experimental utilizado foi de blocos completos casualizados com três repetições e dez plantas por parcela, instalados em dezembro de 2005, no espaçamento de 3,5m x 0,8m. Foram avaliadas características agronômicas, sensoriais, químicas e físico-químicas. Realizou-se as análises estatísticas individuais e conjuntas para cada característica. Na análise conjunta a matriz de variância e covariância residual foi modelada com diferentes estruturas. Utilizou-se o critério de Schwarz (BIC) para escolha do melhor modelo. Estimou-se os E-BLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) dos valores genotípicos que foram utilizados no índice de seleção FAI-BLUP, todas análises foram feitas no software R utilizando -se do pacote Asreml. A utilização do índice de seleção FAI-BLUP na seleção de genótipos de Coffea arabica demonstrou ser eficiente, podendo ser uma alternativa nos programas de melhoramento de Coffea arabica. |
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2019-06-07T13:41:14Z2019-06-07T13:41:14Z2019-01-072019-02-20BOTEGA, G. P. Eficiência do índice FAI-BLUP na seleção de genótipos Bourbon. 2019. 60 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.https://repositorio.ufla.br/handle/1/34685O presente trabalho teve como objetivo selecionar genótipos de Coffea arabica com base em multi-caracteres pelo índice de seleção FAI-BLUP e compará-lo ao índice de SmithHazel. Foram utilizados 20 genótipos de cafeeiro, dentre os quais, 17 pertencem ao grupo Bourbon e três cultivares amplamente cultivadas no Estado de Minas Gerais, Mundo Novo IAC 502/9, Catuaí Vermelho IAC 144, Icatú Amarelo IAC 3282. Os experimentos foram instalados no estado de Minas Gerais nos municípios de Campos Altos, Santo Antônio do Amparo, Patrocínio, Lavras e Três Pontas. O delineamento experimental utilizado foi de blocos completos casualizados com três repetições e dez plantas por parcela, instalados em dezembro de 2005, no espaçamento de 3,5m x 0,8m. Foram avaliadas características agronômicas, sensoriais, químicas e físico-químicas. Realizou-se as análises estatísticas individuais e conjuntas para cada característica. Na análise conjunta a matriz de variância e covariância residual foi modelada com diferentes estruturas. Utilizou-se o critério de Schwarz (BIC) para escolha do melhor modelo. Estimou-se os E-BLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) dos valores genotípicos que foram utilizados no índice de seleção FAI-BLUP, todas análises foram feitas no software R utilizando -se do pacote Asreml. A utilização do índice de seleção FAI-BLUP na seleção de genótipos de Coffea arabica demonstrou ser eficiente, podendo ser uma alternativa nos programas de melhoramento de Coffea arabica.The present work aimed to select genotypes of Coffea arabica based on multi-characters by the FAI-BLUP selection index and compare it to the Smith-Hazel index. A total of 20 coffee genotypes were used, of which 17 belong to the Bourbon group and three are widely cultivated genotypes in the State of Minas Gerais, Mundo Novo IAC 502/9, Catuaí Vermelho IAC 144, Icatú Amarelo IAC 3282. The experiments were installed in the towns of Campos Altos, Santo Antônio do Amparo, Patrocínio, Lavras and Três Pontas located in the state of Minas Gerais. The experimental design was did in randomized complete blocks with three replications and ten plants per plot, installed in December 2005, by the space 3.5m x 0.8m. The experimental data were taken in the 2007/2008, 2008/2009 and 2009/2010 agricultural years. Agronomics, sensorial, chemical and physico -chemical characteristics were evaluated. The individual and joint statistical analyzes were performed for each characteristic. In the joint analysis, the residual variance and covariance matrix was modeled with different. The Schwarz criterion (BIC) was used to choose the best matrix. We estimated The E-BLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) of the genotypic values that were used in the FAI-BLUP selection, all analyzes were performed in the R software using the Asreml package. The use of the FAIBLUP selection index in the selection of multiple characters in Coffea arabica genotypes has been shown to be efficient and may be an alternative in Coffea arabica breed ing programs.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de PlantasUFLAbrasilDepartamento de BiologiaMelhoramento VegetalCoffea arábicaPlantas - Melhoramento genéticoModelos mistosÍndice de seleçãoPlant breedingMixed modelsSelection indexEficiência do índice FAI-BLUP na seleção de genótipos BourbonEfficiency of the FAI-BLUP index in the selection of Bourbon genotypesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisGonçalves, Flávia Maria AvelarBotelho, César EliasGonçalves, Flavia Maria AvelarFerreira, André DominghettiRezende, Juliana Costa dehttp://lattes.cnpq.br/4402765347730875Botega, Gustavo Pucciinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdfDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdfapplication/pdf916070https://repositorio.ufla.br/bitstreams/6e9ce06e-e169-456e-85ff-cee6811ff563/download68ef9edef67edebee3d2bdb80e45aa46MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/44d50f38-a82d-4a19-a9a4-d17722c9d8c6/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdf.txtDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdf.txtExtracted texttext/plain103840https://repositorio.ufla.br/bitstreams/ba55f9d4-d822-4ec8-93b6-cc071247e9d5/download4c9fefd319f314c7431dd06274695c1dMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Eficiência do índice...pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2706https://repositorio.ufla.br/bitstreams/783b0d19-c8ba-430c-8809-25f94397e8a0/download6152c1980e1745da99c79e94e0c253b1MD54falseAnonymousREAD1/346852025-08-06 11:04:59.734open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/34685https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:04:59Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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 |
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Eficiência do índice FAI-BLUP na seleção de genótipos Bourbon Botega, Gustavo Pucci Melhoramento Vegetal Coffea arábica Plantas - Melhoramento genético Modelos mistos Índice de seleção Plant breeding Mixed models Selection index |
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O presente trabalho teve como objetivo selecionar genótipos de Coffea arabica com base em multi-caracteres pelo índice de seleção FAI-BLUP e compará-lo ao índice de SmithHazel. Foram utilizados 20 genótipos de cafeeiro, dentre os quais, 17 pertencem ao grupo Bourbon e três cultivares amplamente cultivadas no Estado de Minas Gerais, Mundo Novo IAC 502/9, Catuaí Vermelho IAC 144, Icatú Amarelo IAC 3282. Os experimentos foram instalados no estado de Minas Gerais nos municípios de Campos Altos, Santo Antônio do Amparo, Patrocínio, Lavras e Três Pontas. O delineamento experimental utilizado foi de blocos completos casualizados com três repetições e dez plantas por parcela, instalados em dezembro de 2005, no espaçamento de 3,5m x 0,8m. Foram avaliadas características agronômicas, sensoriais, químicas e físico-químicas. Realizou-se as análises estatísticas individuais e conjuntas para cada característica. Na análise conjunta a matriz de variância e covariância residual foi modelada com diferentes estruturas. Utilizou-se o critério de Schwarz (BIC) para escolha do melhor modelo. Estimou-se os E-BLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) dos valores genotípicos que foram utilizados no índice de seleção FAI-BLUP, todas análises foram feitas no software R utilizando -se do pacote Asreml. A utilização do índice de seleção FAI-BLUP na seleção de genótipos de Coffea arabica demonstrou ser eficiente, podendo ser uma alternativa nos programas de melhoramento de Coffea arabica. |
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