Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi comparar formas de análise de medidas repetidas para o melhoramento da produção de frutos de pinha (Annona squamosa). Vinte progênies de meias-irmãs foram avaliadas por três anos (2003, 2004 e 2005) em delineamento de blocos ao acaso, com cinco repetições, com cada parcela constituída de quatro plantas. A característica avaliada foi o número de frutos por indivíduo. Os modelos de simetria composta, de simetria composta com variâncias heterogêneas, autorregressivo com variâncias heterogêneas, e antedependência estruturada, foram analisados com o programa ASReml. A estimação dos componentes de variância e a predição dos valores genéticos foram feitas com o procedimento REML/BLUP. A comparação dos modelos foi realizada pelo teste de razão de verossimilhança e pelo critério de Akaike. O modelo antedependência estruturada, para os fatores progênie e parcela, e o modelo multivariado, para o fator resíduo, são as melhores abordagens para a análise dos dados, pois propiciam eficiência e parcimônia em relação ao modelo multivariado completo. Com o modelo antedependência estruturada, é possível a identificação de famílias superiores, em cada colheita, e também de famílias com maior número total de frutos.Termos para indexação: Annona squamosa, Akaike, matriz de variância e covariância, medidas repetidas, REML/BLUP, valores genéticos. Methods of longitudinal data analysis for the genetic improvement of sugar appleAbstract -The objective of this work was to compare the ways of analyzing repeated measures to improve the production of sugar apple (Annona squamosa). Twenty half-sib progenies were evaluated, over three years (2003, 2004 and 2005), in a randomized block design with five replicates, and each plot was constituted of four plants.The evaluated trait was the number of fruit per individual. The models of compound symmetry, autoregressive with heterogeneous variance, the structured ante-dependence, and compound symmetry with heterogeneous variance were analyzed using the ASReml software. The estimation of variance components and the prediction of breeding values were made by the REML/BLUP. The comparison of the models was done by the likelihood ratio test and Akaike's information criterion. The structured ante-dependence model, for the factors progeny and parcel, and the multivariate model, for the residual factor, are the best approaches for data analysis, providing efficiency and parsimony over the full multivariate model. With the structured ante-dependence model, it is possible to identify superior families in each harvest, and also the families with larger total number of fruit.

Research Article Estimates of repeatability coefficients and the number of the optimum measure to select superior genotypes in Annona muricata L.

“…Experimental analysis considering repeated measures in the same genotypes over crop seasons has some particularities since these measurements are correlated and may be covariance heterogeneity between crop seasons (Resende, 2007;Mariguele et al, 2012). Interestingly, this kind of analysis has been used to predict genotypic values in the specific point among crop seasons or for all crop seasons.…”

Repeatability coefficient estimates and optimum number of harvests in graft/rootstock combinations for 'tahiti' acid lime

“…These results showed that the FYP, NFP, and TFD traits collaborated more to express individual phenotypic variation than the LFD. Regarding magnitude, the FYP, NFP, and TFD values of 2 were considered high and the LFD values of 2 were considered low (Resende, 2009), while Mariguele et al (2011) studied models of longitudinal data in Annona squamosa and found results of similar magnitudes (0.099).…”

Bayesian random regression for genetic evaluation of South American leaf blight in rubber trees

“…Assim, os modelos estatísticos utilizados para identificar os clones mais eficientes devem contemplar a natureza longitudinal dos dados e sua relação com fatores genéticos e ambientais. Os modelos de regressão aleatória (MRA) satisfazem tais exigências, e são amplamente utilizados em melhoramento animal (PEIXOTO et al, 2014;PINHEIRO et al, 2013), porém ainda pouco explorados em melhoramento vegetal (MARIGUELE et al, 2011). Diferentemente dos modelos multicaracterísticos que fornecem predições de valores genéticos apenas nas idades observadas, os MRA permitem tal predição em qualquer ponto da trajetória longitudinal observada (RESENDE; REZENDE; FERNANDES, 2001).…”