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Programa de Pós Graduação em Genética
e Melhoramento Seminário de Tese PRELECIONISTAS: Mauro Sérgio de Oliveira Leite COMISSÃO ORIENTADORA: Luiz
Alexandre Peternelli Márcio Henrique Pereira Barbosa Paulo Roberto Cecon Cosme Damião Cruz Tamanho
da amostra em experimentos com famílias de cana-de-açúcar e estimação de
parâmetros genéticos e fenotípicos Na tentativa de obter maior
eficiência nos programas de melhoramento da cana-de-açúcar, uma nova etapa
tem sido incorporada às fases iniciais. Essa etapa, chamada seleção de
famílias, consiste em identificar cruzamentos superiores, dentre os vários
cruzamentos testados, que serão utilizados para formar a população base sobre
a qual se fará a seleção individual. Esta metodologia possibilita também o
descarte de progênies inferiores já nas fases iniciais do programa (Barbosa;
Silveira, 2000, citados por Bastos, 2005). Várias pesquisas demonstraram que
a combinação seleção de famílias com seleção massal dentro das famílias
selecionadas, nas etapas iniciais dos programas de melhoramento, proporcionou
maiores ganhos genéticos e maior freqüência de clones superiores (MCRAE et
al., 1993; COX et al., 1996). Para a avaliação das
famílias é preciso coletar dados de plantas individuais, porém o espaço, mão
de obra e tempo necessários para esta avaliação em componentes produtivos,
por exemplo, são tão grandes que uma metodologia consistente para avaliar
progênies em estágios iniciais de seleção seria muito importante (Wu et al.
1978). Referente à cana-de-açúcar, verifica-se na literatura recomendações
bastante variadas sobre qual deveria ser a amostra mínima representativa das
propriedades genéticas das famílias. Nesse caso, as sugestões variam de Qualquer que seja a forma de
avaliar as famílias, ainda figura a questão do número de indivíduos
necessários para representar a performance dessas
famílias avaliadas. Contribuindo para a otimização
dos recursos disponíveis num programa de melhoramento, uma avaliação do
número de indivíduos necessários para representar precisamente e
eficientemente a média, variância e outros parâmetros nas famílias é também
necessária e tem sido pesquisada. O tamanho da amostra em experimentos agrícolas é um
dos principais problemas a ser definido pelos pesquisadores (Stuker; Boff,
1998) e a necessidade de identificação do melhor tamanho de amostra é
evidente nos vários ramos da pesquisa, principalmente nos casos onde a
capacidade de detecção de pequenas diferenças é essencial para o sucesso na
identificação de técnicas mais adequadas. Dado o exposto acima, o presente
estudo teve como objetivos a determinação do número mínimo de plantas que
deve ser amostrado em experimentos de famílias de cana-de-açúcar, para
características de caráter produtivo, que possibilite, sem perda de eficácia,
a estimação de alguns parâmetros utilizados como auxílio na seleção das
famílias; e discutir sobre as variações ocorridas nas estimativas desses
parâmetros nos diversos tamanhos da amostra. Os dados utilizados neste trabalho
foram coletados em julho de 2005 em um experimento montado no delineamento em
blocos cazualizados completos, com seis repetições e 20 parcelas (famílias). Cada
parcela foi composta por dois sulcos de Para a obtenção das amostras foi
utilizada a técnica de reamostragem "bootstrap" (Davison; Hinkley,
1997), obtendo-se a média, o erro padrão e o intervalo de confiança para os
vetores de estimativas dos parâmetros. Utilizou-se também o método de máxima
curvatura modificado (Meir; Lessman, 1971), e a intensidade de amostragem
apresentada por Cochran (1977). Para que todo este processo fosse
automatizado, foram preparados algoritmos no software livre R (R Development Core Team, 2005). É
possível verificar que a estimativa da média geral de cada
características avaliada não sofreu grande alteração com a diminuição no
tamanho da amostra, porém há um aumento na variância das estimativas dos
parâmetros ao longo desta diminuição. Um resultado encontrado em alguns
tamanhos de amostra foi a estimação de componentes
de variância negativos, indicando que a amostra utilizada não foi suficiente.
Em alguns casos isso ocorreu porque, ao se diminuir o tamanho da amostra,
houve um aumento na variação dentro da parcela, que nestes casos foi maior
que a variação entre as parcelas, gerando estimativas negativas. O tamanho da amostra ideal variou
de acordo com a característica a ser avaliada, com o parâmetro estimado e com
o método utilizado. Utilizando reamostragem bootstrap, o tamanho da amostra
que abrange a estimação de todos os parâmetros em todas as características é
16 plantas, mas tamanhos de amostra de até 6 plantas
podem ser utiliizados para a estimação da variância genotípica em brix, por
exemplo. De acordo com os métodos de máxima curvatura
modificado e da intensidade de amostragem, brix é a característica que
exige um menor tamanho de amostra para compor a média da família devido a
pequena variância nas leituras desta característica. Algumas análises ainda
serão realizadas para que se possa concluir qual o tamanho ideal da amostra
para as características avaliadas. Referências Barbosa,
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