Uso de informações de parentesco e modelos mistos para avaliação e seleção de genótipos de cana-de-açúcar

• Autor(a) principal: Freitas, Edjane Gonçalves de
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-30102013-112348/
• topic: Genealogias; Matriz de variâncias e covariâncias; Melhoramento genético; Pedigree; Plant Breeding; Seleção; Selection; Variance-covariance matrix

Nos programas de melhoramento de cana-de-açúcar todos os anos são instalados experimentos com o objetivo de avaliar genótipos que podem eventualmente ser recomendados para o plantio, ou mesmo como genitores. Este objetivo é atingido com o emprego de experimentos em diferentes locais, durante diferentes colheitas. Além disso, frequentemente há grande desbalanceamento, pois nem todos os genótipos são avaliados em todos os experimentos. O emprego de abordagens tradicionais como análise de variância conjunta (ANAVA) é inviável devido à condição de desbalanceamento e ao fato de as pressuposições não modelarem adequadamente o relacionamento entre as observações. O emprego de modelos misto utilizando a metodologia REML/BLUP é uma alternativa para análise desses experimentos em cana-deaçúcar, permitindo também incorporar a informação de parentesco entre os indivíduos. Nesse contexto, foram analisados 44 experimentos (locais) de cana-de-açúcar do programa de melhoramento da cana-de-açúcar do Instituto Agronômico de Campinas (IAC), com 74 genótipos (clones e variedades) e com até 5 colheitas. O delineamento foi o de blocos ao acaso com 2 a 6 repetições. O caráter analisado foi TPH (Tonelada de pol por hectare). Foram testados 40 modelos, os 20 primeiros foram avaliadas diferentes estrutura de VCOV para locais e colheitas, e os 20 seguintes, além das matrizes de VCOV, foi incorporada a matriz de parentesco genético, A. De acordo com AIC, verificou-se que o Modelo 11, o qual assume as matrizes FA1, AR1 e ID, para locais, colheitas e genótipos, respectivamente, foi o melhor, e portanto, o mais eficiente para seleção de genótipos superiores. Quando comparado ao modelo tradicional (médias dos experimentos), houve mudanças no ranqueamento dos genótipos. Há correlação entre o modelo tradicional e o Modelo 11 (_ = 0, 63, p-valor < 0, 001). A opção de utilizar modelo misto sem ajustar as matrizes de VCOV (Modelo 1) é relativamente melhor do que usar o Modelo Tradicional. Isto foi evidenciado pela correlação mais alta entre os modelos 1 e 11 (_ = 0, 87 com p-valor < 0, 001). Acredita-se que o emprego do Modelo 11 junto com experiência do melhorista poderá aumentar a eficiência de seleção em programas de melhoramento de cana-de-açúcar.