Population parameters and selection of kale genotypes using Bayesian inference in a multi-trait linear model
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Data de Publicação: | 2021 |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFVJM |
Texto Completo: | http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2558 https://doi.org/10.4025/actasciagron.v39i1.30856 |
Resumo: | Para selecionar genitores em programas de melhoramento deve-se obter os componentes de vari?ncia para estimar par?metros gen?ticos e predizer valores gen?ticos, os quais podem ser obtidos vantajosamente pela infer?ncia bayesiana. Quando v?rias caracter?sticas s?o avaliadas a infer?ncia bayesiana pode ser utilizada em modelos multicaracter?sticos. Objetivou-se obter estimativas de par?metros gen?ticos, ganhos de sele??o, conhecer as correla??es gen?ticas entre as caracter?sticas, predizer valores gen?ticos e selecionar melhores gen?tipos de couve utilizando a abordagem bayesiana em modelo linear multicaracter?stico. Foram avaliados o di?metro do caule, altura da planta, n?mero de brota??es, n?mero de folhas comercializ?veis e massa fresca de folhas por infer?ncia bayesiana em 22 gen?tipos de couve. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados com tr?s repeti??es e quatro plantas por parcela. Verificou-se a predomin?ncia dos efeitos gen?ticos sobre os ambientais. As maiores estimativas de correla??o foram encontradas entre a mat?ria fresca de folhas e as caracter?sticas di?metro do caule, altura de plantas e n?mero de folhas comercializ?veis. Al?m das testemunhas comerciais, s?o indicados para o cultivo e para integrar programas de melhoramento os gen?tipos UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 e UFVJM 19. As estimativas do ganho de sele??o indicaram o potencial de melhoramento para a popula??o estudada |
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Azevedo, Alcinei MisticoAndrade J?nior, Valter Carvalho deSantos, Albertir Aparecido dosSousa J?nior, Aderbal Soares deOliveira, Altino J?nior MendesFerreira, Marcos Aur?lio MirandaUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG)Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)2021-06-01T18:09:09Z2021-06-01T18:09:09Z2017-Oct/DecAZEVEDO, A. M.; ANDRADE J?NIOR, V. C. de; SANTOS, A. A. dos; SOUSA J?NIOR, A. S. de; OLIVEIRA, A. J. M.; FERREIRA, M. A. M. Population parameters and selection of kale genotypes using Bayesian inference in a multi-trait linear model.?Acta Scientiarum. Agronomy, v. 39, n. 1, p. 25-31, 1 jan. 2017. Dispon?vel em: http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2558. Acesso em: 31 maio 2021.1807-8621http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2558https://doi.org/10.4025/actasciagron.v39i1.30856S1807-86212017000100025-sclPara selecionar genitores em programas de melhoramento deve-se obter os componentes de vari?ncia para estimar par?metros gen?ticos e predizer valores gen?ticos, os quais podem ser obtidos vantajosamente pela infer?ncia bayesiana. Quando v?rias caracter?sticas s?o avaliadas a infer?ncia bayesiana pode ser utilizada em modelos multicaracter?sticos. Objetivou-se obter estimativas de par?metros gen?ticos, ganhos de sele??o, conhecer as correla??es gen?ticas entre as caracter?sticas, predizer valores gen?ticos e selecionar melhores gen?tipos de couve utilizando a abordagem bayesiana em modelo linear multicaracter?stico. Foram avaliados o di?metro do caule, altura da planta, n?mero de brota??es, n?mero de folhas comercializ?veis e massa fresca de folhas por infer?ncia bayesiana em 22 gen?tipos de couve. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados com tr?s repeti??es e quatro plantas por parcela. Verificou-se a predomin?ncia dos efeitos gen?ticos sobre os ambientais. As maiores estimativas de correla??o foram encontradas entre a mat?ria fresca de folhas e as caracter?sticas di?metro do caule, altura de plantas e n?mero de folhas comercializ?veis. Al?m das testemunhas comerciais, s?o indicados para o cultivo e para integrar programas de melhoramento os gen?tipos UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 e UFVJM 19. As estimativas do ganho de sele??o indicaram o potencial de melhoramento para a popula??o estudadaMade available in DSpace on 2021-06-01T18:09:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Variance components must be obtained to estimate genetic parameters and predict breeding values. This information can be obtained through Bayesian inference. When multiple traits are evaluated, Bayesian inference can be used in multi-trait models. The objective of this study was to obtain estimates of genetic parameters, gains with selection, and genetic correlations among traits. Likewise, we aim to predict the genetic values and select the best kale genotypes using the Bayesian approach in a multi-trait linear model. The following traits were evaluated: stem diameter, plant height, number of shoots, number of marketable leaves and fresh weight of leaves using Bayesian inference in 22 kale genotypes. The experiment consisted of a randomized block design with three replications and four plants per plot. Genetic effects predominated over environmental effects. The highest correlation estimates were found between the fresh weight of leaves and stem diameter and between the plant height and number of marketable leaves. The following commercial cultivars and genotypes are recommended for cultivation and to integrate into breeding programs: UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 and UFVJM 19. The estimates of the gain with selection indicate the potential for improvement of the studied population.engEditora da Universidade Estadual de Maring? - EDUEMActa Scientiarum. AgronomySciELOreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMPopulation parameters and selection of kale genotypes using Bayesian inference in a multi-trait linear modelPar?metros populacionais e sele??o de gen?tipos de couve por infer?ncia bayesiana em modelo linear multicaracter?sticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleBrassica oleracea?L.?var.?acephala?DC.Genetic parametersCrop breedingStatistical modelingCorrelationsBrassica oleracea L. var. acephala DC.Par?metros gen?ticosMelhoramento gen?ticoModelagem estat?sticaCorrela??es."Licen?a Creative Commons CC BY"info:eu-repo/semantics/openAccessTEXTS1807-86212017000100025-scl.pdf.txtS1807-86212017000100025-scl.pdf.txtExtracted texttext/plain28232http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/2558/2/S1807-86212017000100025-scl.pdf.txt0bcb8eaef84c66e716df3c1aa31d0c7dMD52ORIGINALS1807-86212017000100025-scl.pdfS1807-86212017000100025-scl.pdfapplication/pdf554984http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/2558/1/S1807-86212017000100025-scl.pdf748a73f6665def75beff80edd827fa29MD511/25582021-06-03 03:00:28.105oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/2558Repositório InstitucionalPUBhttp://acervo.ufvjm.edu.br/oai/requestrepositorio@ufvjm.edu.bropendoar:21452021-06-03T06:00:28Repositório Institucional da UFVJM - Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)false |
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