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Efeito do delineamento experimental na estimaÃÃo da variabilidade e seleÃÃo de genÃtipos extraprecoces de feijÃo-caupi / Effect of experimental design in pet variability and genotypes selection extraprecoces bean-cowpea

AntÃnio Moreira Barroso Neto 18 February 2016 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / The precocity has come to be one of the new goals of improving cowpea, because it is an important feature, as is the possibility of carrying out up to three crops a year. The objective was to select individual materials cowpea, from F3 progeny: 6, to obtain extraprecoces lines, and determine the efficiency of selection. The experiments were conducted in the irrigated perimeter Baixo AcaraÃ, in the municipality of Marco, CE; located at a latitude of 3Â04'60 '' S, longitude 40Â04'51''W to 52 meters. Were evaluated 15 progenies in F3: 6 in two selection cycles in consecutive years. For both selection cycles, the traits were: number of days to flowering (NDF), number of days to maturity (NDM), plant height (ALT), pod length (CPV), number of seeds per pod (NGV), number of grains per plant (NGP), weight of 100 grains (M100G) and total weight (MTOT). The data for the characteristics were analyzed according to the procedures established for a mixed model, by using the likelihood ratio test (LRT), with the REML/BLUP ethodology. Was performed,analysis deviance to determine the genetic variability among progenies. There were significant differences among the progenies, showing that there is variability between them. It was found that all the characters presented heritability of high magnitude and high accuracy, for all traits showing the stability of the material and the accuracy of selection. It is noticed that all 62 subjects had higher behavior witnesses BRS Tumucumaque and always green, as the NDF and NDM, these results show that all these materials can compose basis for future breeding programs. Individuals who had distinguished himself as the precocity (NDF and NDM) were 12, 15, 16, 19, 21, 30, 33, 37 and 52, with days to flowering and maturity below witnesses. / A precocidade tem passado a ser um dos novos objetivos do melhoramento do feijÃo-caupi, por ser uma importante caracterÃstica, pois representa a possibilidade da realizaÃÃo de atà trÃs cultivos por ano. Objetivou-se selecionar materiais individuais de feijÃo-caupi, a partir de progÃnies F3:6, para obtenÃÃo de linhagens extraprecoces, e determinar a eficiÃncia da seleÃÃo. Os experimentos foram realizados, no perÃmetro irrigado do Baixo AcaraÃ, localizado no municÃpio de Marco, CE; situado a uma latitude de 3Â04â60ââ S, longitude 40Â04â51ââW a 52 metros de altitude. Foram avaliadas 15 progÃnies em F3:6, em dois ciclos de seleÃÃo, em anos consecutivos. Para ambos os ciclos de seleÃÃo, os caracteres avaliados foram os seguintes: nÃmero de dias para o florescimento (NDF), nÃmero de dias para a maturaÃÃo (NDM), altura de planta (ALT), comprimento de vagem (CPV), nÃmero de grÃos por vagem (NGV), nÃmero de grÃos por planta (NGP), massa de 100 grÃos (M100G) e massa total (MTOT). Os dados obtidos para as caracterÃsticas avaliadas foram analisados de acordo com os procedimentos estabelecidos para um modelo misto, sendo utilizado o teste da razÃo de verossimilhanÃa (LRT), com a metodologia REML/BLUP. Foi realizada anÃlise de deviance para a determinaÃÃo da variabilidade genÃtica entre as progÃnies avaliadas. Houve diferenÃa significativa entre as progÃnies, mostrando que hà variabilidade entre as mesmas. Verificou-se que todos os caracteres apresentaram herdabilidade de alta magnitude e elevada acurÃcia, para todos os caracteres, mostrando a estabilidade dos materiais e a precisÃo da seleÃÃo. Percebe-se que todos os 62 indivÃduos apresentaram comportamento superior as testemunhas BRS Tumucumaque e Sempre verde, quanto ao NDF e NDM, estes resultados mostram que todos estes materiais podem compor base para futuros programas de melhoramento. Os indivÃduos que se destacara quanto a precocidade (NDF e NDM) foram 12, 15, 16, 19, 21, 30, 33, 37 e 52, com dias para o florescimento e maturaÃÃo abaixo das testemunhas.
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MÉTODOS DE PREDIÇÃO E ESTIMAÇÃO DE VALOR GENOTÍPICO E ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL PARA AVALIAÇÃO E RECOMENDAÇÃO DE CULTIVARES / Breeding value prediction and estimation methods and environmental stratification for cultivar evaluation and recommendation.

FELIPE, Cristiane Rachel de Paiva 13 June 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2014-07-29T14:52:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese cristiane.pdf: 805152 bytes, checksum: 17b10ac06483864b2875c174a70c8625 (MD5) Previous issue date: 2008-06-13 / This research had the objective of evaluating the effects of different statistical approaches for the selection and ranking of genotypes, in the context of maize varieties trials. For that, data from real trials designed in lattice were used, in the Goiás State, Brazil, in the growing seasons of 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 and 2005/2006, as well as data from simulated experiments, aiming to cover situations related to that reality. The study also intended to quantify the effects of the genotype by environment interactions (GxE) from the real trials, aiming for the environmental stratification for the maize cultivation in the State, pointing out the cultivar evaluation and recommendation. Considering those objectives, the study is divided in three scientific articles. In the first one (Chapter 3), the effects of approaches of fixed model (FF), mixed model with random effect of blocks (AF), mixed model with random effect of treatments (FA), random model (AA), and James-Stein s estimator (JS) were evaluated on the selection and ranking of genotypes tested on the maize varieties trials, coordinated by the Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). The experiments, in number of 47, were installed in lattice design, with three replications, during the four cited harvest years. In the second article (Chapter 4), the same approaches were evaluated, in terms of accuracy, mean predictive deviation and precision of their estimates/predictions, considering the simulated trials, also in lattice. Forty-eight cases were considered, corresponding to the combinations of different experimental sizes (15, 54, 105, and 450 treatments), genotypic determination coefficients h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% and 82%), and two probability distributions for the generation of genotypic effects (normal and uniform). One thousand trials were simulated for each case, reaching the total of 48,000 experiments. The third and last article (Chapter 5) refers to the study of the GxE interaction, emphasizing the already mentioned environmental stratification, where the winner genotypes approach in association with the AMMI analysis (additive main effects and multiplicative interaction model) was adopted. Among the results and conclusions achieved through this study, it is possible to point out: i) the adoption of statistical approaches with shrinkage effect on the genotypic means results in the selection of a lower number of genotypes, especially in those trials whose mean of the check cultivars (baseline to the genotypic selection) is higher than the experimental grand mean; this fact reduces the number of genotypes with low yield potential in the next cycles of the selection program; ii) the use of models with fixed effects of treatments leads to a higher percentage of selected genotypes, mainly in the experiments whose check varieties mean overcomes the experimental grand mean; iii) among the shrinkage statistic approaches evaluated, the AA model must be preferred for the selection of genotypes, due to its capacity for better predicting the parametric genotypic effects (higher accuracy and lower mean predictive deviation), no matter if these effects are normally or uniformly distributed; iv) on the other hand, the FF model shows the worst relative performance, except for the situations where the variability among the genetic treatments is high (h2 ®1,0); v) considering low values for h2 (6%), the FA model shows efficiency similar to the AA model; vi) two established environmental strata showed to be consistent throughout the years, even when the tested genotypes were altered from one harvest season to the other: Ipameri, Inhumas and Senador Canêdo (stable to four years), and Porangatu and Orizona (stable along three years); vii) considering the obtained clustering, it is possible to reduce, at least 16%, the number of test locations currently used, and/or substitute the redundant locations by test places which better represent the recommended target region, aiming to increase the evaluation efficiency of the GxE interaction, in the scope of the genetic plant breeding program; viii) the ALBandeirante variety presents high yield potential and adaptability to the maize cultivation conditions in the Goiás State. / This research had the objective of evaluating the effects of different statistical approaches for the selection and ranking of genotypes, in the context of maize varieties trials. For that, data from real trials designed in lattice were used, in the Goiás State, Brazil, in the growing seasons of 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 and 2005/2006, as well as data from simulated experiments, aiming to cover situations related to that reality. The study also intended to quantify the effects of the genotype by environment interactions (GxE) from the real trials, aiming for the environmental stratification for the maize cultivation in the State, pointing out the cultivar evaluation and recommendation. Considering those objectives, the study is divided in three scientific articles. In the first one (Chapter 3), the effects of approaches of fixed model (FF), mixed model with random effect of blocks (AF), mixed model with random effect of treatments (FA), random model (AA), and James-Stein s estimator (JS) were evaluated on the selection and ranking of genotypes tested on the maize varieties trials, coordinated by the Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). The experiments, in number of 47, were installed in lattice design, with three replications, during the four cited harvest years. In the second article (Chapter 4), the same approaches were evaluated, in terms of accuracy, mean predictive deviation and precision of their estimates/predictions, considering the simulated trials, also in lattice. Forty-eight cases were considered, corresponding to the combinations of different experimental sizes (15, 54, 105, and 450 treatments), genotypic determination coefficients h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% and 82%), and two probability distributions for the generation of genotypic effects (normal and uniform). One thousand trials were simulated for each case, reaching the total of 48,000 experiments. The third and last article (Chapter 5) refers to the study of the GxE interaction, emphasizing the already mentioned environmental stratification, where the winner genotypes approach in association with the AMMI analysis (additive main effects and multiplicative interaction model) was adopted. Among the results and conclusions achieved through this study, it is possible to point out: i) the adoption of statistical approaches with shrinkage effect on the genotypic means results in the selection of a lower number of genotypes, especially in those trials whose mean of the check cultivars (baseline to the genotypic selection) is higher than the experimental grand mean; this fact reduces the number of genotypes with low yield potential in the next cycles of the selection program; ii) the use of models with fixed effects of treatments leads to a higher percentage of selected genotypes, mainly in the experiments whose check varieties mean overcomes the experimental grand mean; iii) among the shrinkage statistic approaches evaluated, the AA model must be preferred for the selection of genotypes, due to its capacity for better predicting the parametric genotypic effects (higher accuracy and lower mean predictive deviation), no matter if these effects are normally or uniformly distributed; iv) on the other hand, the FF model shows the worst relative performance, except for the situations where the variability among the genetic treatments is high (h2 ®1,0); v) considering low values for h2 (6%), the FA model shows efficiency similar to the AA model; vi) two established environmental strata showed to be consistent throughout the years, even when the tested genotypes were altered from one harvest season to the other: Ipameri, Inhumas and Senador Canêdo (stable to four years), and Porangatu and Orizona (stable along three years); vii) considering the obtained clustering, it is possible to reduce, at least 16%, the number of test locations currently used, and/or substitute the redundant locations by test places which better represent the recommended target region, aiming to increase the evaluation efficiency of the GxE interaction, in the scope of the genetic plant breeding program; viii) the ALBandeirante variety presents high yield potential and adaptability to the maize cultivation conditions in the Goiás State. / O presente trabalho teve como objetivo avaliar diferentes abordagens estatísticas em relação à seleção e ordenação de genótipos, no contexto de ensaios varietais de milho. Para isso, utilizaram-se dados reais de ensaios delineados em látice, conduzidos no Estado de Goiás, nas safras 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 e 2005/2006, bem como dados de experimentos simulados, nos quais se buscaram cobrir situações similares a essa realidade. O estudo propôs-se, ainda, a quantificar os efeitos da interação de genótipos com ambientes (GxE), a partir dos ensaios reais, visando-se à estratificação ambiental para a cultura do milho no Estado, com ênfase na avaliação e recomendação de cultivares. A partir desses objetivos, o trabalho apresenta-se estruturado na forma de três artigos científicos. No primeiro deles (Capítulo 3), avaliaram-se os efeitos das abordagens de modelo fixo (FF), modelo misto com efeito aleatório de blocos (AF), modelo misto com efeito aleatório de tratamentos (FA), modelo aleatório (AA) e do estimador de James-Stein (JS), na seleção e ordenação de genótipos testados na rede dos ensaios de variedades de milho, coordenada pela Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). Os experimentos, em número de 47, foram instalados em látice, com três repetições, tendo sido conduzidos durante os quatro anos agrícolas citados. No segundo artigo (Capítulo 4), as mesmas abordagens foram avaliadas em termos de acurácia, desvio preditivo médio e precisão de suas estimativas/predições, considerando-se os experimentos simulados, também em látice. Foram considerados 48 casos, correspondentes às combinações de diferentes tamanhos experimentais (15, 54, 105 e 450 tratamentos), coeficientes de determinação genotípica h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% e 82%) e duas distribuições de probabilidade para a geração dos efeitos genotípicos (normal e uniforme). Foram gerados 1.000 ensaios para cada caso, totalizando 48.000 experimentos. O terceiro e último artigo (Capítulo 5) refere-se ao estudo da interação GxE, com ênfase na referida estratificação ambiental, para o qual se adotou a abordagem de genótipos vencedores, associada à análise AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa). Entre os resultados e conclusões obtidos, destacam-se: i) a adoção de abordagens estatísticas que promovem shrinkage das médias genotípicas resultam na seleção de menor número de genótipos, especialmente quando à média das cultivares testemunhas (referência para a seleção genotípica), que é superior à média experimental, reduzindo o número de genótipos pouco produtivos nos ciclos seguintes do programa de seleção; ii) o uso de modelos com efeitos fixos de tratamentos leva a um maior percentual de seleção de genótipos, sobretudo nos experimentos cuja média das testemunhas supera a média experimental; iii) entre as abordagens estatísticas shrinkage avaliadas, o modelo AA deve ser preferido para a seleção de genótipos, em razão de sua melhor capacidade de predição dos efeitos genotípicos paramétricos (maior acurácia e menor desvio preditivo médio), independentemente de esses efeitos terem distribuição normal ou uniforme; iv) contrariamente, o modelo FF demonstra o pior desempenho relativo, excetuando-se as situações em que a variabilidade entre os tratamentos genéticos é elevada (h2 ®1,0); v) sob baixos valores de h2 (6%), o modelo FA apresenta eficiência similar ao modelo AA; vi) dois estratos ambientais estabelecidos mostraram-se consistentes, ao longo dos anos, mesmo alterando-se os genótipos testados de uma safra agrícola para a outra: Ipameri, Inhumas e Senador Canêdo, (estável em quatro anos), e Porangatu e Orizona (estável em três anos); vii) com os agrupamentos obtidos é possível reduzir, pelo menos 16%, o número de locais de teste atualmente utilizados e, ou, efetuar a substituição de locais redundantes por outros pontos de teste que melhor representem a região alvo da recomendação, de modo a aumentar a eficiência da avaliação da interação GxE, no âmbito do programa de melhoramento; viii) a variedade ALBandeirante apresenta alto potencial produtivo e grande adaptabilidade às condições de cultivo do milho no Estado de Goiás. / O presente trabalho teve como objetivo avaliar diferentes abordagens estatísticas em relação à seleção e ordenação de genótipos, no contexto de ensaios varietais de milho. Para isso, utilizaram-se dados reais de ensaios delineados em látice, conduzidos no Estado de Goiás, nas safras 2002/2003, 2003/2004, 2004/2005 e 2005/2006, bem como dados de experimentos simulados, nos quais se buscaram cobrir situações similares a essa realidade. O estudo propôs-se, ainda, a quantificar os efeitos da interação de genótipos com ambientes (GxE), a partir dos ensaios reais, visando-se à estratificação ambiental para a cultura do milho no Estado, com ênfase na avaliação e recomendação de cultivares. A partir desses objetivos, o trabalho apresenta-se estruturado na forma de três artigos científicos. No primeiro deles (Capítulo 3), avaliaram-se os efeitos das abordagens de modelo fixo (FF), modelo misto com efeito aleatório de blocos (AF), modelo misto com efeito aleatório de tratamentos (FA), modelo aleatório (AA) e do estimador de James-Stein (JS), na seleção e ordenação de genótipos testados na rede dos ensaios de variedades de milho, coordenada pela Agência Goiana de Desenvolvimento Rural e Fundiário (AgenciaRural Goiás). Os experimentos, em número de 47, foram instalados em látice, com três repetições, tendo sido conduzidos durante os quatro anos agrícolas citados. No segundo artigo (Capítulo 4), as mesmas abordagens foram avaliadas em termos de acurácia, desvio preditivo médio e precisão de suas estimativas/predições, considerando-se os experimentos simulados, também em látice. Foram considerados 48 casos, correspondentes às combinações de diferentes tamanhos experimentais (15, 54, 105 e 450 tratamentos), coeficientes de determinação genotípica h2' (6%, 15%, 25%, 48%, 63% e 82%) e duas distribuições de probabilidade para a geração dos efeitos genotípicos (normal e uniforme). Foram gerados 1.000 ensaios para cada caso, totalizando 48.000 experimentos. O terceiro e último artigo (Capítulo 5) refere-se ao estudo da interação GxE, com ênfase na referida estratificação ambiental, para o qual se adotou a abordagem de genótipos vencedores, associada à análise AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa). Entre os resultados e conclusões obtidos, destacam-se: i) a adoção de abordagens estatísticas que promovem shrinkage das médias genotípicas resultam na seleção de menor número de genótipos, especialmente quando à média das cultivares testemunhas (referência para a seleção genotípica), que é superior à média experimental, reduzindo o número de genótipos pouco produtivos nos ciclos seguintes do programa de seleção; ii) o uso de modelos com efeitos fixos de tratamentos leva a um maior percentual de seleção de genótipos, sobretudo nos experimentos cuja média das testemunhas supera a média experimental; iii) entre as abordagens estatísticas shrinkage avaliadas, o modelo AA deve ser preferido para a seleção de genótipos, em razão de sua melhor capacidade de predição dos efeitos genotípicos paramétricos (maior acurácia e menor desvio preditivo médio), independentemente de esses efeitos terem distribuição normal ou uniforme; iv) contrariamente, o modelo FF demonstra o pior desempenho relativo, excetuando-se as situações em que a variabilidade entre os tratamentos genéticos é elevada (h2 ®1,0); v) sob baixos valores de h2 (6%), o modelo FA apresenta eficiência similar ao modelo AA; vi) dois estratos ambientais estabelecidos mostraram-se consistentes, ao longo dos anos, mesmo alterando-se os genótipos testados de uma safra agrícola para a outra: Ipameri, Inhumas e Senador Canêdo, (estável em quatro anos), e Porangatu e Orizona (estável em três anos); vii) com os agrupamentos obtidos é possível reduzir, pelo menos 16%, o número de locais de teste atualmente utilizados e, ou, efetuar a substituição de locais redundantes por outros pontos de teste que melhor representem a região alvo da recomendação, de modo a aumentar a eficiência da avaliação da interação GxE, no âmbito do programa de melhoramento; viii) a variedade ALBandeirante apresenta alto potencial produtivo e grande adaptabilidade às condições de cultivo do milho no Estado de Goiás.

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