Population parameters and selection of kale genotypes using bayesian inference in a multi-trait linear model

• Autor(a) principal: Alcinei Mistico Azevedo
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Valter Carvalho de Andrade Júnior, Albertir Aparecido Dos Santos, Aderbal Soares de Sousa Júnior, Altino Júnior Mendes Oliveira, Marcos Aurélio Miranda Ferreira
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v39i1.30856; http://hdl.handle.net/1843/40559; https://orcid.org/0000-0001-5196-0851
• topic: Couve; Melhoramento genético; Modelagem gráfica (Estatística)

Para selecionar genitores em programas de melhoramento deve-se obter os componentes de variância para estimar parâmetros genéticos e predizer valores genéticos, os quais podem ser obtidos vantajosamente pela inferência bayesiana. Quando várias características são avaliadas a inferência bayesiana pode ser utilizada em modelos multicaracterísticos. Objetivou-se obter estimativas de parâmetros genéticos, ganhos de seleção, conhecer as correlações genéticas entre as características, predizer valores genéticos e selecionar melhores genótipos de couve utilizando a abordagem bayesiana em modelo linear multicaracterístico. Foram avaliados o diâmetro do caule, altura da planta, número de brotações, número de folhas comercializáveis e massa fresca de folhas por inferência bayesiana em 22 genótipos de couve. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados com três repetições e quatro plantas por parcela. Verificou-se a predominância dos efeitos genéticos sobre os ambientais. As maiores estimativas de correlação foram encontradas entre a matéria fresca de folhas e as características diâmetro do caule, altura de plantas e número de folhas comercializáveis. Além das testemunhas comerciais, são indicados para o cultivo e para integrar programas de melhoramento os genótipos UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 e UFVJM 19. As estimativas do ganho de seleção indicaram o potencial de melhoramento para a população estudada.