Modelos mistos na avaliação do potencial genético de populações e progênies de feijoeiro

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Paula, Ramon Gonçalves de
Orientador(a): Carneiro, Pedro Crescêncio Souza
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
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9451
Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar a metodologia de modelos mistos na predição do potencial genético de populações segregantes e na seleção de progênies visando ao melhoramento do feijão-preto. A partir de cruzamentos em esquema de dialelo parcial 5 x 7, 35 populações foram obtidas e avançadas em bulk até a geração F2. Na geração F3, essas populações foram avaliadas na safra de inverno de 2014, utilizando o delineamento de blocos casualizados. A partir de dados de plantas individuais quanto à produção de grãos (PG) e ao diâmetro do hipocótilo (DH), foram utilizadas as metodologias de Jinks e Pooni e a baseada em modelos mistos, para a predição do potencial dessas populações na extração de linhagens superiores. Vinte dessas populações constituíram a base (C0) para um programa de seleção recorrente. De cada uma dessas populações foram selecionadas 19 plantas com maiores valores de DH, dando origem a 380 progênies de feijão-preto. Essas progênies foram avaliadas por duas gerações, F3:4 (seca 2015) e F3:5 (inverno 2015), quanto a arquitetura de plantas (ARQ), severidade de mancha-angular (MA), produtividade de grãos (PROD) e aspecto comercial de grãos (AG). Para predição do valor genético das progênies, foi utilizado o índice de seleção com efeito de progenitor, população, progênie e geração (ISPPPG). Com base nos valores genéticos preditos e no índice de seleção aditivo, foram selecionadas, independentemente da população de origem, as 40 progênies com o maior potencial para a extração de linhagens superiores. Também foi selecionada a melhor progênie de cada uma das 20 populações, as quais serão recombinadas para dar origem ao ciclo um (C1) do Programa de Seleção Recorrente. Considerando a avaliação das populações F3, observou-se a presença de variabilidade genética entre elas para as características DH e PG. A acurácia seletiva em nível de média de populações foi de 88,19% para DH e 84,36% para PG, enquanto a acurácia na seleção individual de plantas apresentou valores inferiores a 26%. A eficiência com a seleção pelo BLUP (Melhor Predição Linear Não Viesada) entre e dentro de populações foi de apenas 1% para essas duas características. A metodologia de Jinks e Pooni e a baseada em modelos mistos foram equivalentes na predição do potencial das populações segregantes. Considerando as características PROD, ARQ, MA e AG, avaliadas nas progênies, observou-se efeito significativo de progênie, de população (exceto para AG) e de progênie x geração (exceto para ARQ). Obtiveram-se acurácias acima de 85% para todas as características, com o uso do ISPPPG na predição do valor genético das progênies. Com o índice de seleção aditivo foi obtida predição de ganhos desejados simultâneos para as quatro características. O uso de modelos mistos mostrou-se promissor no melhoramento do feijoeiro.
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spelling Carneiro, José Eustáquio de SouzaResende, Marcos Deon Vilela deCruz, Cosme DamiãoPaula, Ramon Gonçalves dehttp://lattes.cnpq.br/3981111135994069Carneiro, Pedro Crescêncio Souza2017-02-08T16:38:24Z2017-02-08T16:38:24Z2016-07-18PAULA, Ramon Gonçalves de. Modelos mistos na avaliação do potencial genético de populações e progênies de feijoeiro. 2016. 46f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2016.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9451O objetivo deste trabalho foi utilizar a metodologia de modelos mistos na predição do potencial genético de populações segregantes e na seleção de progênies visando ao melhoramento do feijão-preto. A partir de cruzamentos em esquema de dialelo parcial 5 x 7, 35 populações foram obtidas e avançadas em bulk até a geração F2. Na geração F3, essas populações foram avaliadas na safra de inverno de 2014, utilizando o delineamento de blocos casualizados. A partir de dados de plantas individuais quanto à produção de grãos (PG) e ao diâmetro do hipocótilo (DH), foram utilizadas as metodologias de Jinks e Pooni e a baseada em modelos mistos, para a predição do potencial dessas populações na extração de linhagens superiores. Vinte dessas populações constituíram a base (C0) para um programa de seleção recorrente. De cada uma dessas populações foram selecionadas 19 plantas com maiores valores de DH, dando origem a 380 progênies de feijão-preto. Essas progênies foram avaliadas por duas gerações, F3:4 (seca 2015) e F3:5 (inverno 2015), quanto a arquitetura de plantas (ARQ), severidade de mancha-angular (MA), produtividade de grãos (PROD) e aspecto comercial de grãos (AG). Para predição do valor genético das progênies, foi utilizado o índice de seleção com efeito de progenitor, população, progênie e geração (ISPPPG). Com base nos valores genéticos preditos e no índice de seleção aditivo, foram selecionadas, independentemente da população de origem, as 40 progênies com o maior potencial para a extração de linhagens superiores. Também foi selecionada a melhor progênie de cada uma das 20 populações, as quais serão recombinadas para dar origem ao ciclo um (C1) do Programa de Seleção Recorrente. Considerando a avaliação das populações F3, observou-se a presença de variabilidade genética entre elas para as características DH e PG. A acurácia seletiva em nível de média de populações foi de 88,19% para DH e 84,36% para PG, enquanto a acurácia na seleção individual de plantas apresentou valores inferiores a 26%. A eficiência com a seleção pelo BLUP (Melhor Predição Linear Não Viesada) entre e dentro de populações foi de apenas 1% para essas duas características. A metodologia de Jinks e Pooni e a baseada em modelos mistos foram equivalentes na predição do potencial das populações segregantes. Considerando as características PROD, ARQ, MA e AG, avaliadas nas progênies, observou-se efeito significativo de progênie, de população (exceto para AG) e de progênie x geração (exceto para ARQ). Obtiveram-se acurácias acima de 85% para todas as características, com o uso do ISPPPG na predição do valor genético das progênies. Com o índice de seleção aditivo foi obtida predição de ganhos desejados simultâneos para as quatro características. O uso de modelos mistos mostrou-se promissor no melhoramento do feijoeiro.This work aims the use of mixed models methodology in predicting the potential of segregating populations and selection of progenies at black bean breeding program. From crosses in partial diallel scheme (5 x 7), 35 population were obtained and advanced in bulk to F3 generation, which were evaluated in 2014 winter season, in a randomized block design. From data of individual plants for grain production (GP) and hypocotyl diameter (HD), I used the methodologies of Jinks and Pooni and the mixed models to predict the potential from those populations in order to extract superior lines. Twenty population composed the base (C0) of a recurrent selection program. From each of these populations, nineteen plants with higher HD values were selected to give rise to 380 black coat seeds progenies. These progenies were evaluated for two generations F3:4 (drought 2015) and F3:5 (winter 2015) regarding plant architecture (ARQ), angular-leaf-spot severity (ALS), grain yield (GY) and commercial aspect (GA). I used the selection index with parents, populations, progenies and generations effects (SIPPPG) to predict the genetic value of the progenies. Based on genetic values predicted and through the additive index, I selected 40 progenies with the greatest potential for superior lines extraction, regardless the source population. I also selected the best progeny of each of the 20 population, which will be combined to give rise the cycle one (C1) of the Recurrent Selection Program. There was genetic variability among F3 population regarding GP and HD. The average level selective accuracy of population was 88.19% to HD and 84.36% to GP, while the individual selective accuracy presented values lower than 26%. The efficiency with the BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) selection among and within populations was only 1% for both characteristics. The methodology of Jinks e Pooni and the methodology based on mixed models were similar in predict the potential of segregating population. Considering GY, ARQ, ALS and GA, there was significant progeny effect, population effect (except for GA) and progeny x generation effect (except for ARQ). Accuracies above 85% were obtained for all characteristics using the SIPPPG in predicting the progenies genetic values. I got simultaneous desired predicted gains for the four characteristics. The use of mixed models shows promise in bean breeding programs.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisporUniversidade Federal de ViçosaFeijão preto - Melhoramento genéticoFeijão preto - SeleçãoBLUPValor genéticoGenética QuantitativaModelos mistos na avaliação do potencial genético de populações e progênies de feijoeiroMixed models in evaluating the genetic potential of population and progeny of common beaninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Biologia GeralMestre em Genética e MelhoramentoViçosa - MG2016-07-18Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf619572https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9451/1/texto%20completo.pdfc1d04820225a12c3d12c15ec4d7c4d11MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9451/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3651https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9451/3/texto%20completo.pdf.jpg0b90826fe336260c3d602cca24d49a84MD53123456789/94512017-02-08 22:00:22.685oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452017-02-09T01:00:22LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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