Repetibilidade de características forrageiras do capim-elefante

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Shimoya, Aldo
Data de Publicação: 2002
Outros Autores: Pereira, Antônio Vander, Ferreira, Reinaldo de Paula, Cruz, Cosme Damião, Carneiro, Pedro Crescêncio Souza
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/21718
Resumo: O coeficiente de repetibilidade é amplamente usado pelos geneticistas como medida do limite superior da herdabilidade e da eficiência da predição do valor genotípico a partir de sucessivas medições no indivíduo. Pelo seu conhecimento pode-se avaliar se o número de avaliações realizadas é suficiente para se inferir sobre a superioridade genotípica com determinado grau de certeza. Estimou-se o coeficiente de repetibilidade das características forrageiras proteína bruta do colmo e da folha, em 77 acessos do Banco Ativo de Germoplasma de Capim-Elefante da Embrapa. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso com duas repetições. Os cortes foram realizados aos 30, 45, 60 e 75 dias de idade, em 15 perfilhos, tomados ao acaso dentro de cada parcela. Foi realizada análise de variância dos dados obtidos para cada característica, como também estimados os parâmetros genéticos e ambientais. Os coeficientes de repetibilidade foram estimados através dos métodos: análise de variância, componentes principais - matriz de correlação, componentes principais - matriz de covariância e análise estrutural - matriz de correlação. Constatou-se variabilidade genética entre os genótipos para as características avaliadas, possibilitando a identificação de materiais genéticos superiores que podem ser utilizados em programas de melhoramento. Os coeficientes de repetibilidade estimados não apresentaram diferenças discrepantes com relação às características estudadas. Os quatro cortes foram suficientes para obter um coeficiente de determinação de 0,80, para todos os métodos. O acréscimo de três cortes, totalizando sete, torna possível obter predições com uma confiabilidade em torno de 0,90 para as características estudadas, utilizando-se qualquer dos métodos.
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