Estratificação ambiental e métodos de seleção no melhoramento de soja

• Autor(a) principal: Evangelista, Jeniffer Santana Pinto Coelho
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28711
• topic: Soja - Melhoramento genético; Interação genótipo-ambiente; Modelos multiníveis (Estatísticas); Genética Quantitativa

O Brasil o maior produtor mundial da cultura soja [Glycinemax (L.) Merrill], onde este apresenta diversas condições edafoclimáticas, que influenciam a expressão gênica dos genótipos, fazendo com que estudos de adaptabilidade e estabilidade possuam grande importância nos programas de melhoramento. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou selecionar genótipos superiores de soja, aplicar e estudar o índice factor analysis and ideotype-design (FAI-BLUP) para fins de seleção,estratificação ambiental e verificar se os agrupamentos ambientais se mantém constante ao longo dos anos.Dados referentes à avaliação de genótipos de soja em 10 locais, em relação à característica produtividade de grãos, foram utilizados. Os componentes de variância foram estimados via máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos foram preditos via melhor preditor linear não viesado (BLUP). Efeitos significativos de genótipos e de interação GE foram detectados pelo teste da razão de verossimilhança. Foi observada interação GE do tipo complexa, em todas as safras. A seleção de genótipos baseada nos métodos média harmônica dos valores genotípicos(MHVG),performance relativa dos valores genotípicos (PRVG) e média harmônica da performance relativa dos valores genotípicos(MHPRVG) se mostrou adequada, pois conduziu a ganhos similares a tradicional seleção indireta via . + . .De modo geral, a estratificação ambiental através dos anos não foi consistente. O índice FAI-BLUP pode ser aplicado de forma útil na seleção de genótipos de soja, pois ganhos com a seleção para todos os ambientes foram obtidos. Palavras-chave: Melhoramento de plantas. Interação genótipos x ambientes. Modelos mistos.