Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Sousa, João Marcos Amario de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Genética e Melhoramento
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://locus.ufv.br/handle/123456789/32753
https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.396
Resumo: A quantificação da interação G x A pelo método dos quadrados mínimos ordinários considera as variâncias residuais ao longo dos ambientes homogêneos, o que pode não ocorrer na maioria dos casos, levando a estimativas viesadas dos componentes de variância. A análise de ensaios multiambientes via modelos mistos permite lidar com desbalanceamento genético e estatístico, e modelar as variâncias-covariâncias residuais ao longo dos ambientes, resultando em estimativas adequadas dos componentes de variância e predição acurada dos valores genotípicos. Com isso, o objetivo do trabalho foi implementar uma estrutura de modelagem das variâncias genéticas e residuais ao longo dos ambientes para uma análise de modelos mistos. Utilizamos dados de produtividade de grãos altura de planta e ciclo de três gerações em diferentes ambientes, conduzidos em condições de sequeiro e irrigado, em duas localidades no Estado de Minas Gerais. Os dados foram submetidos a análise individual para estimação dos componentes de variância via REML. Foi realizada a análise conjunta com base em diferentes modelos de modelagem dos efeitos genéticos e residuais para a predição dos valores genotípicos via REML/BLUP. Cada modelo teve seu ajuste testado pelo critério de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz ou bayesiano (BIC). O modelo mais adequado para estimar os componentes de variância e os valores genéticos foi a estrutura de simetria composta heterogênea (CSH) para o efeito genotípico aliado ao de simetria diagonal (D) para o efeito residual. Palavras-chave: Interação Genótipos por Ambientes. Modelos Mistos. Variâncias- Covariâncias Residuais e Genotípicas.
id UFV_27bfcec4db8aaa1e52bc24d7e934daa1
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/32753
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str
spelling Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropicalModeling genetic and residual (co)variance in the analysis of multienvironment trials of segregating populations of tropical wheatTrigo - Melhoramento genéticoInteração genótipo-ambienteModelos multiníveis (Estatísticas)Análise de variânciaCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALA quantificação da interação G x A pelo método dos quadrados mínimos ordinários considera as variâncias residuais ao longo dos ambientes homogêneos, o que pode não ocorrer na maioria dos casos, levando a estimativas viesadas dos componentes de variância. A análise de ensaios multiambientes via modelos mistos permite lidar com desbalanceamento genético e estatístico, e modelar as variâncias-covariâncias residuais ao longo dos ambientes, resultando em estimativas adequadas dos componentes de variância e predição acurada dos valores genotípicos. Com isso, o objetivo do trabalho foi implementar uma estrutura de modelagem das variâncias genéticas e residuais ao longo dos ambientes para uma análise de modelos mistos. Utilizamos dados de produtividade de grãos altura de planta e ciclo de três gerações em diferentes ambientes, conduzidos em condições de sequeiro e irrigado, em duas localidades no Estado de Minas Gerais. Os dados foram submetidos a análise individual para estimação dos componentes de variância via REML. Foi realizada a análise conjunta com base em diferentes modelos de modelagem dos efeitos genéticos e residuais para a predição dos valores genotípicos via REML/BLUP. Cada modelo teve seu ajuste testado pelo critério de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz ou bayesiano (BIC). O modelo mais adequado para estimar os componentes de variância e os valores genéticos foi a estrutura de simetria composta heterogênea (CSH) para o efeito genotípico aliado ao de simetria diagonal (D) para o efeito residual. Palavras-chave: Interação Genótipos por Ambientes. Modelos Mistos. Variâncias- Covariâncias Residuais e Genotípicas.Analyzing G x E interaction by the ordinary least squares method assumes that residual variances across environments are homogeneous, which is often not the case, leading to biased estimates of variance components. Mixed models enable the handling of genetic and statistical imbalances in multi-environment trials (MET) analyses and allow for modeling residual (co)variances across environments, resulting in appropriate estimates of variance components and accurate prediction of genotypic values - BLUP. Therefore, the objective of this study was to implement a modeling structure for genetic and residual variances across environments for a mixed model analysis. We utilized data on grain yield (PROD), plant height (ALT), and days to heading (ESP) from three generations evaluated in different environments, conducted under rainfed and irrigated conditions, in two locations in the state of Minas Gerais, Brazil. The data underwent individual analysis to estimate variance components via REML. A joint analysis was conducted based on different models for modeling genetic and residual effects to predict genotypic values via REML/BLUP. Each model was assessed using the Akaike information criterion (AIC) and Schwarz or Bayesian information criterion (BIC). The most suitable model for estimating variance components and genetic values was the heterogeneous compound symmetry (CSH) structure for the genotypic effect combined with the diagonal (D) symmetry structure for the residual effect. Keywords: Genotype by Environment Interaction. Mixed Models. Residual and Genotypic Variance-Covariances.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal de ViçosaGenética e MelhoramentoNardino, Maiconhttp://lattes.cnpq.br/4554937501652268Dias, Kaio Olimpio das GraçasSousa, João Marcos Amario de2024-08-30T17:05:36Z2024-02-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSOUSA, João Marcos Amario de. Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical. 2024. 30 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2024.https://locus.ufv.br/handle/123456789/32753https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.396porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFV2024-08-31T06:01:10Zoai:locus.ufv.br:123456789/32753Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452024-08-31T06:01:10LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
Modeling genetic and residual (co)variance in the analysis of multienvironment trials of segregating populations of tropical wheat
title Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
spellingShingle Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
Sousa, João Marcos Amario de
Trigo - Melhoramento genético
Interação genótipo-ambiente
Modelos multiníveis (Estatísticas)
Análise de variância
CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
title_short Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
title_full Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
title_fullStr Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
title_full_unstemmed Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
title_sort Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical
author Sousa, João Marcos Amario de
author_facet Sousa, João Marcos Amario de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Nardino, Maicon
http://lattes.cnpq.br/4554937501652268
Dias, Kaio Olimpio das Graças
dc.contributor.author.fl_str_mv Sousa, João Marcos Amario de
dc.subject.por.fl_str_mv Trigo - Melhoramento genético
Interação genótipo-ambiente
Modelos multiníveis (Estatísticas)
Análise de variância
CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
topic Trigo - Melhoramento genético
Interação genótipo-ambiente
Modelos multiníveis (Estatísticas)
Análise de variância
CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
description A quantificação da interação G x A pelo método dos quadrados mínimos ordinários considera as variâncias residuais ao longo dos ambientes homogêneos, o que pode não ocorrer na maioria dos casos, levando a estimativas viesadas dos componentes de variância. A análise de ensaios multiambientes via modelos mistos permite lidar com desbalanceamento genético e estatístico, e modelar as variâncias-covariâncias residuais ao longo dos ambientes, resultando em estimativas adequadas dos componentes de variância e predição acurada dos valores genotípicos. Com isso, o objetivo do trabalho foi implementar uma estrutura de modelagem das variâncias genéticas e residuais ao longo dos ambientes para uma análise de modelos mistos. Utilizamos dados de produtividade de grãos altura de planta e ciclo de três gerações em diferentes ambientes, conduzidos em condições de sequeiro e irrigado, em duas localidades no Estado de Minas Gerais. Os dados foram submetidos a análise individual para estimação dos componentes de variância via REML. Foi realizada a análise conjunta com base em diferentes modelos de modelagem dos efeitos genéticos e residuais para a predição dos valores genotípicos via REML/BLUP. Cada modelo teve seu ajuste testado pelo critério de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz ou bayesiano (BIC). O modelo mais adequado para estimar os componentes de variância e os valores genéticos foi a estrutura de simetria composta heterogênea (CSH) para o efeito genotípico aliado ao de simetria diagonal (D) para o efeito residual. Palavras-chave: Interação Genótipos por Ambientes. Modelos Mistos. Variâncias- Covariâncias Residuais e Genotípicas.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-08-30T17:05:36Z
2024-02-29
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.uri.fl_str_mv SOUSA, João Marcos Amario de. Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical. 2024. 30 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2024.
https://locus.ufv.br/handle/123456789/32753
https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.396
identifier_str_mv SOUSA, João Marcos Amario de. Modelagem da (co)variância genética e residual na análise de ensaios multiambientes de populações segregantes de trigo tropical. 2024. 30 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2024.
url https://locus.ufv.br/handle/123456789/32753
https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.396
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
Genética e Melhoramento
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
Genética e Melhoramento
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
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1855045632627048448