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Programa de Pós Graduação em Genética
e Melhoramento SEMINÁRIO DE TESE Melhor Predição Linear Imparcial
(BLUP) no melhoramento vegetal: seleção entre famílias de meios-irmãos Prelecionista: Vinícius Ribeiro Faria Orientador: Prof. José Marcelo Soriano Viana A predição de variáveis aleatórias e a estimação de componentes de variância e efeitos fixos via metodologia de modelos mistos apresentam grande relevância em diversas áreas do conhecimento, inclusive na área de genética quantitativa. No melhoramento animal essa metodologia já vem sendo amplamente utilizada, entretanto, com o surgimento de novos aparatos computacionais, vem surgindo grande interesse por parte dos melhoristas de espécies vegetais. Para predição dos valores genéticos a metodologia do Melhores Preditores Lineares Não Viciados (BLUP) é a mais difundida e a que apresenta resultados mais satisfatórios. Os componentes de variância e covariância, imprescindíveis na predição do mérito genético dos indivíduos têm sido estimados por métodos distintos, de acordo com a evolução de novas teorias e técnicas computacionais. O método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) tem sido muito utilizado na estimação dos componentes, produzindo estimativas pontuais. O presente trabalho teve como objetivos a estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos via metodologia REML/BLUP, empregando dados obtidos de experimentos com famílias de meios-irmãos, e comparar essa metodologia aos resultados obtidos com análise tradicional. Foram utilizados dados de três ciclos de seleção recorrente da população de milho-pipoca Viçosa, do Programa de Melhoramento do Setor de Genética, do Departamento de Biologia Geral da Universidade Federal de Viçosa. Cada experimento constituiu de um látice simples de 14 x 14. Em cada parcela dos experimentos foi avaliada a produção (PROD) em kg/ha e capacidade de expansão (CE), medida em ml/g. Para cada ciclo de melhoramento foram estimados os componentes de variância e preditos os valores genéticos de acordo com a metodologia REML/BLUP. Para cada ciclo também foi feita análise dos dados por Mínimos Quadrados Ordinários (OLS), com estimação dos componentes de variância e dos valores genéticos. Foram calculados ainda os ganhos de seleção para cada ciclo de acordo com os 20 melhores indivíduos identificados por cada metodologia. Pela análise de variância pode-se verificar que à medida que se avançam os ciclos de melhoramento houve uma redução significativa na variabilidade, principalmente para CE, sendo que no terceiro ciclo de seleção não foi detectada variabilidade também para produção. Essa redução de variabilidade pode ser explicada pela alta intensidade de seleção, tanto que as 20 famílias selecionadas no terceiro ciclo eram originarias de apenas nove famílias do primeiro ciclo de seleção. Quanto aos parâmetros genéticos estimados pelas duas metodologias observou-se que pela metodologia REML é mais eficiente que OLS, pois possibilitou a estimação dos componentes de variância para todos os ciclos de seleção sem apresentar valores negativos para esses componentes. Para os valores genéticos houve boa concordância entre os melhores indivíduos estimados por OLS e preditos por REML. _______________________________ _______________________________ Orientador Estudante |
