Estimação de parâmetros genéticos e predição de valor genético aditivo de trigo utilizando modelos mistos

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos e predizer o valor genético de populações e indivíduos oriundos de populações segregantes de trigo, com o uso da metodologia de modelos mistos ("restricted maximum likelihood"/"best linear unbiased prediction", REML/BLUP). Trinta e seis populações segregantes de trigo e quatro controles foram avaliados na geração F 3 , em delineamento de blocos ao acaso, com informações de indivíduo retiradas de dentro das parcelas. Os caracteres avaliados foram: produção de grãos, índice de colheita, número de perfilhos e altura de planta. Observou-se a existência de variabilidade genética entre populações em todos os caracteres avaliados. A herdabilidade média variou de 39,15 a 92,78%, e a acurácia, de 62,57 a 96,32%, na seleção de populações. A herdabilidade individual no sentido restrito foi baixa dentro das populações, em todos os caracteres. A acurácia na seleção individual apresentou magnitude média, quanto ao caráter altura de plantas, e baixa quanto aos demais caracteres. A herdabilidade individual contribui para maior ganho nos caracteres altura de planta e índice de colheita com o uso do BLUP individual, em comparação ao BLUP de populações. As populações segregantes Embrapa22/BRS207, Embrapa22/ VI98053, Embrapa22/IVI01041, BRS254/BRS207, BRS254/VI98053, BRS254/UFVT1Pioneiro e BRS264/ BRS207 destacam-se por apresentar valor genético aditivo elevado em dois ou mais caracteres.Termos para indexação: Triticum aestivum, análise de deviance, dados desbalanceados, estratégias de melhoramento, população segregante, REML/BLUP. Estimation of genetic parameters and prediction of additive genetic value for wheat by mixed modelsAbstract -The objective of this work was to estimate the genetic parameters and to predict the genotypic value of populations and individuals from wheat segregating populations, using the methodology of mixed models (restricted maximum likelihood/best linear unbiased prediction, REML/BLUP). Thirty-six wheat segregating populations and four controls were evaluated in the F 3 generation, in a randomized complete block design, with individual information taken from within the plots. The evaluated traits were: grain yield, harvest index, number of tillers, and plant height. Genetic variability between populations was observed for all evaluated traits. The mean heritability varied from 39.15 to 92.78%, and accuracy varied from 62.57 to 96.32% in the selection of populations. The narrow-sense individual heritability was low within populations for all traits. The accuracy for individual selection had a moderate value for plant height, and low values for the other traits. Individual heritability contributes to a greater gain for the traits plant height and harvest index with the use of individual BLUP, in comparison to population BLUP. The segregating populations Embrapa22/BRS207, Embrapa22/VI98053, Embrapa22/IVI01041, BRS254/BRS207, BRS254/VI98053, BRS254/UFVT1Pioneiro, and BRS264/BRS207 stand out with high additive genetic value, for two or mor...

Selection of corn cultivars for yield, stability, and adaptability in the state of Amazonas, Brazil

“…The unfavorable , in the unfavorable ones (Table 5). The favorable and unfavorable environments presented high accuracy and low value of the coefficient of residual variation; according to Pimentel et al (2014), the higher the selective accuracy in the evaluation of an individual, the more trustworthy is the evaluation and the predicted genetic value for the individual. In addition, the average heritability above 0.70 is an indication of trustworthiness in the selection of the corn genotypes based the predicted genotypic value (Resende, 2007).…”

“…According to Pimentel et al (2014), the genetic gain is predicted from the average genetic value of the populations and from the average genetic value of the selected individuals; the latter represents the sum of the average additive effect of the selected individuals and the average genetic value of the populations, and, for a considerable genetic gain, the genotype with a high average and ample variability should be selected.…”

Reflexo da interação genótipo x ambiente sobre o melhoramento genético de feijão

“…O uso de procedimentos genético estatísticos mais refinados, como a metodologia de modelos lineares mistos, é uma tendência no melhoramento de plantas (PIMENTEL et al, 2014). Essa metodologia fornece parâmetros adicionais relevantes para identificação de constituições genotípicas superiores (RAMALHO & ARAÚJO, 2011;FREITAS et al, 2013).…”

Simultaneous selection for cowpea (Vigna unguiculata L.) genotypes with adaptability and yield stability using mixed models

“…In general, high grain yield has been used as a criterion for genotype recommendation, which can harm or favor genotypes with specific adaptations to particular environments (Cysne and Pitombeira, 2012). Therefore, the use of more refined genetic and statistical procedures, such as mixed models, in plant breeding is increasing, because its success arises from the selection of superior individuals based on genetic merit (Pimentel et al, 2014).…”