At present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F 2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; ) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided the credibility intervals for the estimates of . Therefore, MTME led to greater predicted gains from selection. On this basis, this procedure can be efficiently applied in the genetic selection of segregating soybean progeny.
RESUMONeste estudo objetivou-se comparar a eficiência de três índices de seleção construídos a partir de componentes de variância estimados e valores genotípicos preditos pela metodologia REML/BLUP, em três populações (A, B e C) de primeira geração clonal de cana-de-açúcar. As populações foram avaliadas na área experimental do Centro de Pesquisa e Melhoramento da Cana-de-açúcar -CECA da Universidade Federal de Viçosa, utilizando o delineamento experimental em blocos aumentados. Os caracteres número de colmos por metro (NCM), massa média do colmo (MMC), teor de sólidos solúveis totais (BRIX) e produção de BRIX por hectare (TBH) foram avaliados nos ciclos de cana-planta e de cana-soca nas populações A e B e apenas no ciclo de cana-planta na população C. Os três primeiros caracteres foram utilizados para construir os seguintes índices de seleção: clássico, multiplicativo e com base na soma de postos. As análises genético-estatísticas foram realizadas pelos programas GENES e Selegen -REM/BLUP. O índice multiplicativo foi o que mostrou maior eficiência de seleção, uma vez que, apresentou maior coeficiente de coincidência de genótipos selecionados com a estratégia de seleção para o caráter TBH, maiores ganhos diretos de seleção e maiores ganhos indiretos para TBH. No entanto, a eficiência de seleção de determinado índice deve ser considerada como característica inerente à população estudada.Palavras-chave: valores genotípicos preditos; geração clonal; modelos mistos. ABSTRACTThis study aimed to compare the efficiency of three selection indexes constructed from the estimated variance components and predicted genotypic values by the REML/BLUP procedure, on three first clonal populations in sugarcane. The populations were evaluated at the experimental area of the Sugarcane Research and Breeding Center -CECA of the Federal University of Viçosa, using the augmented block design. The traits number of stems per meter (NSM), average stem mass (ASW), total soluble solids content (BRIX) and production of BRIX per hectare (TBH) were evaluated in the cane plant and sugar cane ratoon-cycle in the A and B populations and the cane plant in the C population. The first three traits were used to construct the following selection indexes: classic index, multiplicative index and the index based on sum of ranks. The genetic-statistics analyses were carried by the GENES and Selegen -REM/BLUP programs. The multiplicative index showed higher selection efficiency as it presented larger coefficient of coincidence of genotypes selected with the selection strategy for TBH, larger direct gains from selection and larger indirect gains for TBH. However, the rate of selection efficiency of a certain index should be considered as an intrinsic characteristic of the studied population.
Visando avaliar a ação gênica predominante em caracteres de importância econômica da cana-de-açúcar e identificar cruzamentos com potencial genético favorável para o desenvolvimento de novos cultivares, avaliaram-se oito genótipos segundo um esquema em dialelo desbalanceado, e também, progênies de 44 cruzamentos no delineamento látice 7 x 7, com três repetições, no Centro de Pesquisa e Melhoramento da Cana-de-Açúcar (CECA), da Universidade Federal de Viçosa. Os caracteres estudados foram: Brix % caldo da cana, número de colmos, massa média de colmo, toneladas de colmos por hectare, toneladas de Brix por hectare e porcentagem de florescimento. Os resultados evidenciaram a importância tanto dos efeitos gênicos aditivos como dos não-aditivos na expressão das características avaliadas. Os genótipos SP82-6108 e IAC86-2210 e as combinações híbridas SP82-6108 x SP88-754, SP82-6108 x SP87-365, SP81-1763 x SP82-6108, IAC86-2210 x SP88-754, IAC86-2210 x SP86-96, IAC86-2210 x SP81-1763, SP88-819 x SP87-365, SP84-2029 x SP87-365 e SP88-754 x SP87-365, mostraram maior potencial para elevar a produtividade de cana-de-açúcar.
Visando quantificar os efeitos diretos e indiretos de componentes de produção sobre as variáveis tonelada de cana por hectare (TCH) e massa média de colmos (MMC) foram realizadas análises de trilha fenotípicas e genotípicas. Dezessete famílias híbridas foram avaliadas no delineamento experimental em blocos casualizados com quatro repetições, no Centro de Pesquisa e Melhoramento da Cana-de-Açúcar (CECA), da Universidade Federal de Viçosa, com o plantio realizado em janeiro de 2000. Foram definidas como componentes de produção as variáveis: altura de colmos (AC), diâmetro de colmos (DC) e número de colmos (NC). As variáveis MMC e NC podem ser utilizadas na seleção indireta de famílias mais produtivas, uma vez que tiveram efeitos diretos positivos e elevados sobre TCH. Apesar de AC e DC estarem altamente correlacionadas com MMC, apenas DC mostrou elevado efeito genético direto sobre MMC, sendo uma variável importante a ser considerada na seleção indireta de famílias com maior massa média de colmos.
No abstract
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