Predição genômica do desempenho de híbridos de milho considerando a interação genótipos por ambientes

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Pires, Luiz Paulo Miranda
• Orientador(a): Von Pinho, Renzo Garcia
• Banca de defesa: Balestre, Marcio, Bruzi, Adriano Teodoro, Teodoro, Adriano, Carvalho, Samuel Pereira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronomia/Fitotecnia
• Departamento: Departamento de Agricultura
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: AMMI-Bayesiano; Milho - Melhoramento genético; Parentesco genético; Ensaios multiambientes; AMMI-Bayesian; Corn - Genetic improvement; Genetic kinship; Multi-environment trials
• Área do conhecimento CNPq: Fitotecnia
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/29463

No melhoramento de plantas, especialmente na cultura do milho, o efeito da interação genótipos por ambientes está presente em todas as etapas de avaliação de híbridos, desde as etapas iniciais até as pré-comerciais. Trata-se de uma dificuldade importante na recomendação de cultivares em múltiplos ambientes e também na predição de híbridos, pois este cenário corresponde a um dos principais desafios para os profissionais envolvidos no processo de obtenção de novas cultivares. Em programas de melhoramento de milho, genótipos de diversos backgrounds são naturalmente incorporados a cada ciclo , ao passo que tantos outros são descartados, dificultando ainda mais a realização de predições acuradas como resultado do aumento da complexidade do germoplasma comercial, a lém de perdas substanciais relacionadas à diminuição da herdabilidade por meio do aumento da variância fenotípica pelo componente da interação. Isso afasta circunstancialmente o valor fenotípico do valor genético real dos híbridos em avaliação. Nesse cenár io, vários estudos t êm sido realizados no sentido de aumentar as contribuições da predição genômica no contexto da interação genótipos por ambientes. Predizer com eficiência híbridos no contexto da interação , pode aproximar o que é produzido pela pesquisa com as necessidades de programas de melhoramento comerciais, uma vez que os custos relacionados à genotipagem de materiais de interesse t êm decrescido nos últimos anos, ao passo que os gastos relacionados à fenotipagem são crescentes e limitantes para o crescimento dos programas de melhoramento. Adicionalmente, diversos fatores promovem o desbalanceamento em ensaios multiambientes, não apenas relacionados à perda de parcelas, mas também, perda de ambientes inteiros de avaliação por fatores climáticos, quant idades insuficientes de sementes de determinados híbridos para que os mesmos sejam testados em todos os ambientes, ou mesmo inclusão e exclusão derivadas de critérios dos melhoristas durante as etapas de avaliação dos híbridos. Assim, novas propostas de modelos que sejam eficientes em condições de desbalanceamento e aplicações de processos de predição com informações de marcadores moleculares podem contribuir na redução de gastos financeiros e identificações de genótipos superiores em programas de melhoramento de milho. Com esse estudo procurou-se criar informações acerca da eficiência da incorporação de informações de parentesco genômico para predição de híbridos utilizando modelo GBLUP-AMMI com abordagem bayesiana, além de estudar a interação de genótipos com ambientes e realização de inferência acerca da contribuição dos genótipos para a interação.