Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objectives of this study were to evaluate the genetic progress of oat (Avena sativa L.), wheat (Triticum aestivum L.), and sunflower (Helianthus annuus L.) in trials organized and performed by the yield trials network of oat, wheat, and sunflower in the state of Rio Grande do Sul (RS), to evaluate the genetic progress in trials performed with and without fungicide use in oat for grain yield and hectoliter weight; to study the genetic progress in trials performed in homogeneous growing regions of wheat for grain yield; and to study the genetic progress in sunflower for grain yield, oil content, and oil yield. For oat, 89 trials belonging to the yield trials network were used with trials divided into with and without fungicide use and the trials were performed in nine municipalities in the RS during the period of 2007 to 2014. For wheat, 137 cultivar trials belonging to the state wheat cultivars trials (EECT) were used, with trials divided into two homogeneous growing regions. Trials were performed in 23 municipalities in the RS during the period of 2002 to 2013. For sunflower, 58 cultivars trials belonging to the sunflower genotypes assessment trials network were used and the trials were performed in 19 municipalities in the RS during the period of 2005 to 2014. The methodology proposed by Vencovsky et al. (1988) was utilized for the study of genetic progress and the balance of genetic progress was determined by the method of generalized least squares. The annual genetic progress for oat grain yield was 1.02% with fungicide use and 4.02% without fungicide use during the period of eight years in RS. Regarding the hectoliter weight, the annual genetic progress was 0.08% for trials with fungicide use and 0.71% for trials without fungicide use. Performing network yield trials with and without fungicide use in the aerial part is feasible to evaluate the efficiency of oat breeding programs in the introduction of disease resistance genes in released cultivars. Annual genetic progress for wheat grain yield during the period of 12 years in the state of RS was 2.86%, oscillating between homogeneous growing regions. The difference of annual genetic progress in region 1 (1.82%) in relation to region 2 (4.38%) justifies the study of genetic progress by homogeneous growing regions. Annual genetic progress of sunflower during the period of ten years (2005-2014) for grain yield was 8.58%, for oil content was -0.38%, and for oil yield was 7.13%. The sunflower breeding programs in the state of Rio Grande do Sul were efficient for the traits grain yield and oil yield and presented no efficiency for oil content. / Os objetivos deste estudo foram: avaliar o progresso genético das culturas de aveia branca (Avena sativa L.), de trigo (Triticum aestivum L.) e de girassol (Helianthus annuus L.), em ensaios organizados pelas redes de ensaios de aveia branca, trigo e girassol no Estado do Rio Grande do Sul (RS); estudar o progresso genético em ensaios conduzidos com e sem o uso de fungicidas na cultura de aveia branca para a produtividade de grãos e peso hectolítrico; estudar o progresso genético em ensaios conduzidos em regiões homogêneas de cultivo de trigo para produtividade de grãos; estudar o progresso genético na cultura de girassol para produtividade de grãos, teor de óleo e produtividade de óleo. Para a cultura de aveia branca foram utilizados 89 ensaios pertencentes a rede de competição de cultivares, com ensaios divididos com e sem o uso de fungicida, ensaios conduzidos em nove municípios do RS durante o período de 2007 a 2014. Para a cultura de trigo foram utilizados 137 ensaios de cultivares pertencentes ao ensaio estadual de cultivares de trigo (EECT), com ensaios divididos em duas regiões homogêneas de cultivo, estes ensaios foram conduzidos em vinte e três municípios do RS, no período de 2002 a 2013. Para a cultura de girassol foram utilizados 58 ensaios de cultivares pertencentes à rede de ensaio de avaliação de genótipos de girassol, os ensaios foram conduzidos em 19 municípios do RS, no período de 2005 a 2014. Para o estudo do progresso genético foi utilizada a metodologia proposta por Vencovsky et al. (1988) e determinado o balanço do progresso genético pelo método dos quadrados mínimos generalizados. O progresso genético anual para a produtividade de grãos de aveia branca, no período de oito anos no RS foi de 1,02% com a utilização de fungicida, e de 4,02% sem a utilização de fungicida. Com relação ao peso hectolítrico, o progresso anual foi de 0,08% para ensaios com fungicida e 0,71% sem aplicação de fungicida. A condução da rede de ensaios, com e sem o uso de fungicida na parte aérea é viável para avaliar a eficiência dos programas de melhoramento, na introdução de genes de resistência a patógenos nas cultivares lançadas. O progresso genético anual para a produtividade de grãos de trigo, no período de 12 anos, no estado do Rio Grande do Sul foi de 2,86%, oscilando entre as regiões homogêneas de cultivo. A diferença de progresso genético anual da região 1 (1,82%) em relação a região 2 (4,38%), justifica o estudo do progresso genético por regiões homogêneas de cultivo. O progresso genético anual de girassol no período de 10 anos (2005-2014), para a produtividade de grãos foi de 8,58%, para teor de óleo foi de -0,38% e para produtividade de óleo foi de 7,13%. Os programas de melhoramento genético da cultura de girassol no estado do Rio Grande do Sul foram eficientes para as variáveis produtividade de grãos e produtividade de óleo e não apresentaram eficiência para o teor de óleo.

O objetivo deste trabalho foi analisar a estrutura genética populacional e os efeitos do programa de melhoramento genético em um rebanho Nelore comercial, que visa a venda de reprodutores avaliados geneticamente. O banco de dados era composto pelos registros de produção de 417.552 animais, nascidos entre 1984 e 2007, e o de pedigree de 483.748 animais. Com o intuito de estudar a estrutura populacional, foram utilizados os softwares ENDOG v. 4.6 e POPREPORT para se calcular o coeficiente de endogamia (F), o coeficiente médio de parentesco individual (AR), numero efetivo de ancestrais e de fundadores, numero de ancestrais que contribuem com 50% da variabilidade genética da população e intervalo de gerações. O coeficiente de endogamia calculado para a população em estudo foi igual a 0,12% e o AR a 0,18%. Os números efetivos de ancestrais (fa) e de fundadores (fe) foram iguais a 64 e 147, respectivamente. Para a população estudada, 70 indivíduos explicam sua variabilidade genética. O intervalo de geração calculado para os quatro passos gaméticos pai-filho, pai-filha, mãe-filho, mãe-filha foram de 9,26, 7,30, 9,29 e 5,83 anos, respectivamente, quando se considera somente as progênies que se tornaram reprodutores no programa de melhoramento, e de 7,45, 7,40, 6,02, 5,93 anos, respectivamente, quando se considera todas as progênies nascidas. O progresso genético esperado para as características peso a desmama (PD), ganho de peso da desmama ao sobreano (GP345), perímetro escrotal (PE) e musculatura era de 1,10 kg/ano, 1,05 kg/ano, 0,28 cm/ano e 0,04 un/ano, respectivamente. Entretanto, o progresso genético observado para as mesmas características foram iguais a 0,51 kg/ano, 1,03 kg/ano, 0,11 cm/ano e 0,03 un/ano, respectivamente. / The objective of the present research was to analyze the population genetic structure and the effects of breeding program in a Nellore commercial herd, aimed at the sale of breeders genetically evaluated. The database was composed by production records by 417552 animals, born between 1984 and 2007, and the pedigree records by 483748. For describe the population structure, to ENDOG v. 4.6 and POPREPORT were used to calculate inbreeding coefficient (F), average relatedness coefficients (AR), effective number of ancestors and founders, number of ancestors that contribute with 50% of genetic variability of population and generation intervals. The inbreeding coefficient calculated to the population in study is 0.12% and AR is 0.18%. The effective number of ancestors (fa) and founders (fe) was 64 and 147, respectively. For the population in study, 70 individuals explain 50% of genetic variability. The generation\'s intervals for the four paths genetic, sire-son, siredaughter, dam-son, dam-daughter, was 9,26, 7,30, 9,29 e 5,83 years, respectively, when considered only progenies kept reproduction, and was 7,45, 7,40, 6,02, 5,93 years, respectively, when all born progenies are considered. The genetic progress waited to the characteristics weaning weight (WW), weight gain from weaning to 18 months (WG345), scrotal circumference (CE) and muscle were 1.10 kg.year-1, 1.05 kg.year-1, 0.28 cm.year-1 and 0.04 unit.year-1, respectively. However, the genetic progress observed to the same characteristics was 0.51 kg.year-1, 1.03 kg.year-1, 0.11 cm.year-1 and 0.03 unit.year-1, respectively.

O objetivo deste trabalho foi analisar a estrutura genética populacional e os efeitos do programa de melhoramento genético em um rebanho Nelore comercial, que visa a venda de reprodutores avaliados geneticamente. O banco de dados era composto pelos registros de produção de 417.552 animais, nascidos entre 1984 e 2007, e o de pedigree de 483.748 animais. Com o intuito de estudar a estrutura populacional, foram utilizados os softwares ENDOG v. 4.6 e POPREPORT para se calcular o coeficiente de endogamia (F), o coeficiente médio de parentesco individual (AR), numero efetivo de ancestrais e de fundadores, numero de ancestrais que contribuem com 50% da variabilidade genética da população e intervalo de gerações. O coeficiente de endogamia calculado para a população em estudo foi igual a 0,12% e o AR a 0,18%. Os números efetivos de ancestrais (fa) e de fundadores (fe) foram iguais a 64 e 147, respectivamente. Para a população estudada, 70 indivíduos explicam sua variabilidade genética. O intervalo de geração calculado para os quatro passos gaméticos pai-filho, pai-filha, mãe-filho, mãe-filha foram de 9,26, 7,30, 9,29 e 5,83 anos, respectivamente, quando se considera somente as progênies que se tornaram reprodutores no programa de melhoramento, e de 7,45, 7,40, 6,02, 5,93 anos, respectivamente, quando se considera todas as progênies nascidas. O progresso genético esperado para as características peso a desmama (PD), ganho de peso da desmama ao sobreano (GP345), perímetro escrotal (PE) e musculatura era de 1,10 kg/ano, 1,05 kg/ano, 0,28 cm/ano e 0,04 un/ano, respectivamente. Entretanto, o progresso genético observado para as mesmas características foram iguais a 0,51 kg/ano, 1,03 kg/ano, 0,11 cm/ano e 0,03 un/ano, respectivamente. / The objective of the present research was to analyze the population genetic structure and the effects of breeding program in a Nellore commercial herd, aimed at the sale of breeders genetically evaluated. The database was composed by production records by 417552 animals, born between 1984 and 2007, and the pedigree records by 483748. For describe the population structure, to ENDOG v. 4.6 and POPREPORT were used to calculate inbreeding coefficient (F), average relatedness coefficients (AR), effective number of ancestors and founders, number of ancestors that contribute with 50% of genetic variability of population and generation intervals. The inbreeding coefficient calculated to the population in study is 0.12% and AR is 0.18%. The effective number of ancestors (fa) and founders (fe) was 64 and 147, respectively. For the population in study, 70 individuals explain 50% of genetic variability. The generation\'s intervals for the four paths genetic, sire-son, siredaughter, dam-son, dam-daughter, was 9,26, 7,30, 9,29 e 5,83 years, respectively, when considered only progenies kept reproduction, and was 7,45, 7,40, 6,02, 5,93 years, respectively, when all born progenies are considered. The genetic progress waited to the characteristics weaning weight (WW), weight gain from weaning to 18 months (WG345), scrotal circumference (CE) and muscle were 1.10 kg.year-1, 1.05 kg.year-1, 0.28 cm.year-1 and 0.04 unit.year-1, respectively. However, the genetic progress observed to the same characteristics was 0.51 kg.year-1, 1.03 kg.year-1, 0.11 cm.year-1 and 0.03 unit.year-1, respectively.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This study aimed in the Article 01, to compare the magnitude of the coefficients of heritability and genetic correlations estimated by two different methodologies, and to estimate the genetic and phenotypic trends for the characteristics of height at the withers (AC24) and weight at 24 months of age (P24). In Article 02 the objective was to identify among the various mathematical functions mentioned in the literature, which of them best describes the growth curve for the Brasileiro de Hipismo equine breed Brazilian Equestrian (BH) and for animals without definite breed (SRD) for a population of horses belonging to the Brazilian Army. The estimation of variance components to estimate genetic parameters and predict breeding values, was performed by the Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood Method (REML) and by Bayesian Inference Method (BIM). The average heritability estimates obtained by BIM for AC24 (0.54) and P24 (0.41) presented higher values than those obtained by REML (0.37 and 0.52, respectively). The regression of average additive genetic merit on the year of birth, showed that the average breeding values for AC24 presented a slight downward trend over the years, with virtually no genetic tendency, the average breeding values for P24 animals showed oscillatory behavior, with negative genetic trend of -0.38 kg. The genetic correlation between traits, high and positive, suggest that selection for AC24 will increase P24 at the same age. Estimated genetic trends indicate that the selection, which aims to reduce P24 and increase AC24 in this population, has been relatively successful in reducing the P24, however, it is not being efficient to increase AC24. In Article 02 the values obtained for Absolute Mean Deviation were low, ranging from 0.01 to 0.18 for the BH breed animals and from 0.02 to 0.17 for SRD horses, revealing the occurrence of small variations, being lower for the Brody (1924) and Bianchini Sobrinho and higher for the Papajcsik & Bodero (1988) model. The values obtained for the Residual Mean Square were low, ranging from 0.002 to 0.089 for BH breed animals and from 0.002 to 0.042 for SRD animals. Nonlinear models of Brody (1924) and Bianchini Sobrinho were the ones that provided the best fit for the wither height characteristic for BH breed and for SRD animals in a Brazilian Army population. / Este trabalho teve por objetivo no Artigo 01, comparar a magnitude coeficientes de herdabilidade e de correlação genética estimados pelo Método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e por Inferência Bayesiana (IB), além de estimar as tendências genéticas e fenotípicas para as características de altura na cernelha (AC24) e peso aos 24 meses de idade (P24); no Artigo 02 o objetivo foi identificar entre as diversas funções matemáticas citadas na literatura, as que melhor descrevem a curva de crescimento de equinos da raça Brasileiro de Hipismo (BH) e de animais sem raça definida (SRD) para uma população de equinos do Exército Brasileiro. As estimativas de herdabilidade médias obtidas por IB para AC24 (0,54) e P24 (0,41) foram superiores àquelas obtidas por análise bicaracterística pelo REML (0,37 e 0,52, respectivamente). A partir da regressão do mérito genético aditivo sobre o ano de nascimento, observou-se que a média dos valores genéticos dos animais para AC24 apresentou tendência genética praticamente nula, a média dos valores genéticos dos animais para P24 apresentou tendência genética negativa de -0,38 kg. A correlação genética entre as características, alta e positiva, sugere que a seleção para AC24 deve promover aumento do P24 a esta mesma idade. As tendências genéticas obtidas para as características avaliadas, próximas de zero, indicam que a seleção realizada vem promovendo pequena redução no P24; porém não está promovendo aumento para AC24 a esta mesma idade, nesta população. Nos dez modelos avaliados no Artigo 02 os valores obtidos para o Desvio Médio Absoluto foram baixos, variando de 0,01 a 0,18 para animais da raça BH e de 0,02 a 0,17 para animais SRD, revelando a ocorrência de pequenas variações, sendo as menores para os modelos Brody (1924) e Bianchini Sobrinho e as maiores para o modelo Papajcsik & Bodero (1988). Os valores obtidos para o Quadrado Médio do Resíduo foram baixos, variando de 0,002 a 0,089 para animais da raça BH e 0,002 a 0,042 para animais SRD. Os modelos não lineares de Brody (1924) e Bianchini foram os que forneceram melhor ajuste para a característica altura na cernelha, para a raça BH e para animais SRD do Exército Brasileiro.

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In the first chapter, the efficiency of the genotypic recurrent selection (RS) used in the Embrapa’s rice breeding program was evaluated, in order to obtain genetic gains and maintain the population genetic variability. Ten yield trials of S1:3 progenies were used in the analyses. The evaluated traits were grain yield, plant height and days-to-flowering. Variance and covariance components were obtained using Bayesian approach. Using single nucleotide polymorphisms (SNP) markers, the population diversity and genetic structure also were estimated. Adjusted means of progenies in each cycle were computed and, genetic progress was estimated by generalized linear regression using frequentist approach. The magnitudes of effective population size and genetic variance indicated maintenance of genetic variability over selection cycles. The genetic progress achieved for grain yield was 760 kg ha-1 per cycle (1.95% per year), and for days-to-flowering, it was -6.3 days per cycle (-1.28% per year). It was concluded that the genetic progress already achieved and the genetic variability available in the population demonstrate the efficiency of RS in the improvement of rice populations. In the second chapter, in the context of genomic selection, the relative efficiency of GRS on RS was assessed, as well as the accuracy of different models of genomic prediction, in order to propose a GRS scheme for population breeding of self-pollinating species such as rice. In this study, the genetic material was the S1:3 progenies yield trial of the third selection cycle. From a group of 196 progenies that were phenotyped for eight traits with different heritabilities and genetic architectures, a group of 174 progenies was genotyped for SNP markers. Ten predictive models were fitted to the data set. The proposed GRS scheme, when compared to the RS method, showed higher efficiency, especially in genetic gain per unit of time. From the predictive models assessed, HBLUP (hybrid best linear unbiased prediction, using hybrid relationship matrix based in pedigree and SNP markers) and RForest (random forest) have greater potential for genomic prediction in irrigated rice, given the high accuracy of their predictions for a number of traits. The HBLUP model was notoriously superior for more complex traits, such as grain yield, while RForest stood out for less complex traits. The high extent of linkage disequilibrium in the population suggests that the marker density employed (approximately one SNP per 60 kb) is enough for the practice of genomic selection in populations with similar genetic structure. In the third chapter, the objective was to extend a class of HBLUP models based on reaction norm, in context of multi-environmental trials with genotype x environment interaction, for accommodation of hybrid genetic relationship and information of the assessed environments. The accuracy of alternative models for multi-environmental predictions was evaluated, as well as the relative importance of structures of additive and multiplicative components, using genetic relationship information and environmental covariates. This strategy allowed to evaluate the influence of different approaches to group the genetic-environmental information on the accuracy of models for prediction of breeding value of progenies for agronomic traits. The data consisted of the same ten trial of S1:3 progenies, carried out during three recurrent selection cycles. Six predictive HBLUP models of reaction norm were considered, using genetic and environmental covariates, as well as interactions between these effects. Genomic information was derived from SNP markers obtained for the 174 progenies of the third selection cycle. The 401 environmental covariates, the genetic information (hybrid genetic relationship) and the interactions among these effects explained an important portion of the phenotypic variance, allowing an increase in the predictive accuracy of models. The use of genetic information and environmental covariates only from the respective selection cycle is enough for accurate predictions of unphenotyped progenies, even in non-sampled environments. This is the first study to take into account simultaneously hybrid genetic relationship, stemming from pedigree information plus SNP markers, and environmental covariates in multi-environmental models based on reaction norm for breeding value prediction in target environments of a recurrent selection program. / A obtenção de ganhos genéticos para caracteres quantitativos associada à manutenção da variabilidade genética são fatores importantes em programas de seleção recorrente. Com os avanços no campo da estatística genômica, estratégias de seleção potencialmente mais rápidas para alcance de ganhos genéticos estão sendo desenvolvidas, como a seleção genômica. Partindo-se de uma população subtropical de arroz irrigado (CNA12S), conduzida durante três ciclos de seleção recorrente, este estudo teve como objetivo geral avaliar o potencial de emprego do esquema de seleção recorrente genômica (GRS) em programas de melhoramento genético de arroz. Três estudos específicos foram desenvolvidos. No primeiro deles, avaliou-se a eficiência do esquema de seleção recorrente genotípica (RS) utilizado no programa de melhoramento de arroz da Embrapa, na obtenção de ganhos genéticos e manutenção da variabilidade genética populacional. O material experimental utilizado constituiu-se de dez ensaios de rendimento de progênies S1:3 associadas a cada ciclo de seleção. Os caracteres avaliados foram produtividade de grãos, altura de planta e número de dias até o florescimento. Componentes de variância e covariância foram obtidos via abordagem Bayesiana e, com uso de marcadores SNP (single nucleotide polymorphisms) associados às progênies, também a diversidade e a estrutura genética populacional. Médias ajustadas de progênies em cada ciclo foram computadas e, por regressão linear generalizada, estimou-se o progresso genético, via abordagem frequentista. As magnitudes do tamanho efetivo populacional e da variância genética indicaram manutenção da variabilidade genética ao longo dos ciclos de seleção. O progresso genético alcançado para produtividade de grãos foi de 760 kg ha-1 por ciclo (1,95 % ao ano) e para dias para florescimento, -6,3 dias por ciclo (-1,28 % ao ano). Concluiu-se que, o progresso genético já alcançado e a variabilidade genética disponível na população demonstram a eficiência de RS no melhoramento de populações de arroz. Num segundo estudo, no contexto de seleção genômica, avaliou-se a eficiência relativa de GRS sobre o esquema de RS; além da acurácia de diferentes modelos de predição genômica, buscando-se propor um esquema de GRS para melhoramento populacional de espécies autógamas como o arroz. Nesse estudo, o material genético foi composto por um ensaio de rendimento de progênies S1:3 do terceiro ciclo de seleção. Do grupo de 196 progênies fenotipadas para oito caracteres, com herdabilidades e arquiteturas genéticas diferentes, um grupo de 174 progênies foi genotipado para marcadores SNP. Dez modelos preditivos foram ajustados ao conjunto de dados. O esquema de GRS, quando comparado ao de RS, apresentou maior eficiência, sobretudo em ganho genético por unidade de tempo. Dos modelos preditivos avaliados, HBLUP (hybrid best linear unbiased prediction, com uso de matriz híbrida de parentesco baseada em pedigree e marcadores SNP) e RForest (random forest) apresentaram maior potencial para predição genômica, haja vista a elevada acurácia de suas predições para maior número de caracteres. O modelo HBLUP foi notoriamente superior para caracteres mais complexos, como produtividade de grãos, enquanto RForest destacou-se para caracteres menos complexos. A alta extensão do desequilíbrio de ligação na população sugere que a densidade de marcadores empregada (aproximadamente um SNP por 60 kb) é suficiente para a prática de predição genômica em populações com estrutura genética similar. No terceiro estudo buscou-se estender uma classe de modelos preditivos HBLUP baseados em norma de reação (contexto de ensaios multiambientais com interação genótipos × ambientes), para acomodar informações de parentesco e de covariáveis associadas aos ambientes de avaliação. Assim, avaliouse a acurácia preditiva de modelos alternativos para predições multiambientais, bem como a importância relativa de estruturas de componentes aditivos e multiplicativos; além da influência de diferentes abordagens de agrupamento de informações genético-ambientais sobre a acurácia dos modelos. O material genético constituiu-se nos mesmos dez ensaios de rendimento de progênies S1:3, conduzidos durante três ciclos de seleção recorrente. Foi considerada uma sequência de seis modelos preditivos de norma de reação, do tipo HBLUP, com uso de covariáveis genéticas e ambientais, além de interações entre esses efeitos. A informação genômica foi proveniente de marcadores SNP obtidos por genotipagem de 173 progênies do terceiro ciclo de seleção. As covariáveis ambientais (num total de 401), informações genéticas (parentesco híbrido) e as interações entre esses efeitos explicaram importante porção da variância fenotípica, o que possibilitou aumento da acurácia preditiva dos modelos. O emprego de informações genéticas e de covariáveis ambientais apenas do respectivo ciclo de seleção mostrou-se suficiente para predições acuradas do desempenho de progênies não fenotipadas, mesmo em ambientes não amostrados. Este estudo é pioneiro em considerar conjuntamente parentesco híbrido, oriundo de informações de pedigree mais marcadores SNP, e covariáveis ambientais em modelos multiambientais baseados em norma de reação, para predição de valor genético em ambientes-alvo de programas de seleção recorrente.