Otimização da seleção em programa de melhoramento do feijoeiro comum com ênfase em ensaios sequenciais e multiambientes

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Gonçalves Júnior, Deurimar Herênio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; Genética e Melhoramento
• Palavras-chave em Português: Feijão - Melhoramento genético - Métodos estatísticos; Modelos multiníveis (Estatísticas); Análise fatorial; Análise de variância; CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
• Link de acesso: https://locus.ufv.br/handle/123456789/34173; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2025.275

Neste estudo, abordou-se o melhoramento do feijoeiro comum (Phaseolus vulgaris L.) por meio de análises de dados oriundos de ensaios sequenciais realizados em diferentes gerações e ambientes, enfrentando os desafios decorrentes do desbalanceamento genético e estatístico. No Capítulo I, 400 progênies F4:6 foram avaliadas inicialmente sob delineamento de blocos casualizados completos, e, a partir delas, 95 progênies selecionadas foram submetidas a avaliações em três safras subsequentes (F4:7, F4:8 e F4:9) utilizando um delineamento látice triplo. Foram testados cinco modelos com distintas estruturas de variância-covariância para os efeitos residuais, e a metodologia REML/BLUP foi empregada para estimar os componentes de variâncias genéticos e residuais, permitindo a identificação do modelo que melhor se ajustou aos dados, o qual adotou a estrutura fator analítico de primeira ordem para o efeito de progênie dentro de cada geração, associada a uma variância residual diagonal heterogênea. Esse modelo apresentou um ganho genético médio 68% superior aos demais e incrementou significativamente a herdabilidade, além de modificar a classificação das progênies com base nos valores genotípicos preditos ao longo das safras. No Capítulo II, a investigação foi ampliada para avaliar desempenho e estabilidade de progênies utilizando dados de múltiplas características e ambientes, por meio da aplicação de Factor Analytic Selection Tools (FAST), que integraram dados quantitativos e categóricos para fornecer uma análise multivariada robusta. A aplicação da FAST possibilitou a identificação precisa de genótipos com alto desempenho e estabilidade, demonstrando a eficácia dessa abordagem na seleção de progênies superiores. Em síntese, a integração de modelos mistos com estruturas de variância-covariância ajustadas e as Factor Analytic Selection Tools mostrou-se a estratégia mais eficaz para lidar com a complexidade dos dados desbalanceados em ensaios multiambientes, proporcionando maior acurácia na predição dos valores genotípicos e fundamentando a recomendação de progênies para recombinação ou extração de linhagens. Assim, o presente trabalho contribui significativamente para o aprimoramento dos programas de melhoramento do feijoeiro, ao demonstrar que metodologias estatísticas inovadoras podem potencializar os ganhos genéticos e aumentar a confiabilidade das análises de seleção em ambientes experimentais complexos. Palavras-chave: melhoramento do feijão comum; modelos mistos; análise fator- analítica; ensaios multiambientes; estruturas de variância-covariância