Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-27T18:23:00Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 294022 bytes, checksum: 9561e70812a4a6423354a4e6a2cd4bd3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-27T18:23:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 294022 bytes, checksum: 9561e70812a4a6423354a4e6a2cd4bd3 (MD5) Previous issue date: 2001-01-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Foram analisados 44.454 registros de peso à desmama, 28.493 registros de peso ao sobreano e 28.399 registros de ganho de peso da desmama ao sobreano. As características de crescimento foram transformadas utilizando as seguintes funções: logaritmo na base dez, raiz quadrada, (observação - média da subclasse do grupo contemporâneo)/desvio-padrão amostral da subclasse e observação/desvio-padrão amostral da subclasse. As transformações por meio das funções de padronização da média e desvio- padrão amostral da subclasse do grupo contemporâneo e a divisão pelo desvio-padrão amostral da subclasse do grupo contemporâneo apresentaram resultados não-significativos (P > 0,05) e as transformações logarítmica e raiz quadrada, significativos bem como (P < 0,05), as características para o teste em de escala Bartlett. original, As resultados estimativas de herdabilidades direta para peso à desmama em escala original e transformadas pelas funções padronização da média e desvio-padrão amostral da subclasse do grupo contemporâneo e a divisão pelo desvio-padrão amostral da subclasse do grupo contemporâneo foram, respectivamente: 0,30, 0,33, e 0,33. As estimativas de herdabilidades materna para peso à desmama em escala original e transformadas foram, respectivamente: 0,04, -0,08 e -0,08. As estimativas de herdabilidades direta para peso ao sobreano em escala original e transformadas pelas funções foram, respectivamente: 0,44, 0,49 e 0,49. As estimativas de herdabilidades direta para ganho de peso em escala original e transformadas pelas funções foram, respectivamente: 0,26, 0,27 e 0,27. As variâncias das subclasses de grupo contemporâneo foram utilizadas para dividir os registros de peso à desmama, peso ao sobreano e ganho de peso de desmama ao sobreano em níveis de baixa, média e alta variabilidade. As médias dos registros de peso à desmama, peso ao sobreano e ganho de peso, bem como os componentes de variância genética, residual e fenotípica, aumentaram com o incremento dos níveis de variabilidade dos grupos contemporâneos. As estimativas de herdabilidades direta para peso à desmama em escala original e transformadas em níveis de baixa, média e alta variabilidade foram, respectivamente, 0,29, 0,29 e 0,29 (escala original); 0,28, 0,26 e 0,26 (padronização); e 0,28, 0,26 e 0,26 (divisão pelo desvio-padrão amostral). As estimativas de herdabilidades materna para peso à desmama em escala original e transformadas em níveis de baixa, média e alta variabilidade foram, respectivamente, respectivamente: 0,03, 0,07 e 0,07 (escala original); 0,07, 0,10 e 0,07 (padronização); e 0,07, 0,10 e 0,07 (divisão pelo desvio- padrão amostral). As estimativas de herdabilidades para peso ao sobreano em escala original e transformada em níveis de baixa, média e alta variabilidade foram, respectivamente: 0,22, 0,35 e 0,41 (escala original); 0,21, 0,32 e 0,38 (padronização); e 0,21, 0,32 e 0,38 (divisão pelo desvio-padrão amostral). As estimativas de herdabilidades para ganho de peso da desmama ao sobreano em escala original e transformadas em níveis de baixa, média e alta variabilidade foram, respectivamente: 0,22, 0,28 e 0,27 (escala original); 0,22, 0,29 e 0,27 (padronização); e 0,22, 0,29 e 0,27 (divisão pelo desvio-padrão amostral). Os componentes de variância genética, em análises de características múltiplas, foram maiores que os obtidos em análises de característica única, e os componentes de variância residual foram menores, resultando em estimativas de herdabilidades maiores. As correlações de Pearson entre os valores genéticos e as correlações de Spearman entre as ordens de classificação dos touros e das vacas, obtidas em análises de característica única, para os registros de peso à desmama, peso ao sobreano e ganho de peso, em escala original e transformadas, foram próximas à unidade, o que evidencia que os animais seriam classificados de maneira similar. As correlações de Pearson entre os valores genéticos e as correlações de Spearman entre as ordens de classificação dos reprodutores, obtidas em análises de características múltiplas, foram próximas à unidade, para os registros peso ao sobreano e ganho de peso, o que indica que os animais seriam classificados de maneira similar entre os diferentes níveis de variabilidade. As correlações de Pearson entre os valores genéticos e as correlações de Spearman entre as ordens de classificação das vacas, obtidas em análises de características múltiplas, foram medianas para os registros peso ao sobreano e ganho de peso, o que indica que os animais seriam classificados de maneira diferente entre os três níveis de variabilidade. / Data of 44,454, 28,493 and 28,399 records weaning weight, overyearling weight and postweaning gain, respectively, were analyzed. The growth traits were transformed using the following functions: base 10 logarithm, square root, standardization, and expressed as a ratio of the phenotypic standard deviation of the contemporary group. The original and transformed scale using the functions base 10 logarithm and square root had a significant effect (P<0.05) to Bartlett’s test, while standardization and expressed as ratio of the phenotypic standard deviation did not have significant effect (P>0.05). The direct heritability estimates for weaning weight in original and transformed scale by standardization and expressed as ratio of the phenotypic standard deviation were, respectively, 0.30; 0.33; 0.33. The matermal heritability estimates for weaning weight in original and transformed scale were, respectively, 0.04; - 0.08; -0.08. The heritability estimates for overyearling weight in original and transformed scale were, respectively, 0.44; 0.49; 0.49. The heritability estimates for postweaning gain in original and transformed scale were, respectively, 0.26; 0.27; 0.27. The variances of the subclasses of contemporary group were used to divide the records of weaning weight, overyearling weight and postweaning gain in three variability levels: low, mediun and high. The averages of records of weaning weight, overyearling weight and postweaning gain, as well as, the components of genetic, residual and phenotypic variances increased with the increase of the variability levels of the contemporary groups. The components of genetic variance, for the multitraits analyses, were larger than the obtained in single traits models, and the components of residual variance were smaller, resulting in heritability estimates larger. The Pearson and Spearman correlations between the genetic values and the rank order of the bulls and cows classification of obtained in single traits analyses, for weaning weight, overyearling weight and postweaning gain, in original and transformed scale, were closed the unit, indicating that the animals would be classified in a similar way. The Pearson and Spearman correlations between the genetic values and the the rank order of the bulls classification, obtained in analyses of multitrait models, were close to the unit too, for overyearling weight and postweaning gain, indicating that the animals would be classified in a similar way among the different variability levels. The Pearson and Spearman correlations between the genetic values and the rank order of the cows classification, obtained in analyses of multitrait models were medium, for overyearling weight and postweaning gain, indicating that the animals would be classified in different way in the three variability levels.

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. / In breeding programs of sugarcane every year experiments are installed to evaluate the performance of genotypes, in order to select superior varieties and genitors. The use of ordinary approaches such as joint analysis of variance (ANOVA) is unfeasible due to unbalancing and assumptions that do not reflect the standard of relationship of the observations. The use of mixed models using the method REML/BLUP is an alternative. It also allows the incorporation of information from kinship between individuals. In this context, we analyzed 44 trials (locations) of sugarcane breeding program of sugarcane (Agronomic Institute Campinas, IAC), with 74 genotypes (varieties and clones), up to 5 harvests. The experimental design was randomized blocks with 2-6 replicates. The character was examined TPH (Tons of pol per hectare). We tested 40 models, the first 20 were evaluated different VCOV structure to locations and harvests, and 20 following addition of matrix VCOV was incorporated genetic relationship matrix, A. Under AIC, it was found that the model 11, which assumes matrices FA1, AR1 and ID for locations, harvests and genotypes, respectively, was the best. There is a moderate correlation between traditional model and model 11 (_ = 0.63, p-value < 0.001), when ranking the genotypes. The option of using mixed model without adjusting matrices VCOV (model 1) is better than using the traditional model. This was suggested by the higher correlation between models 1 and 11 (_ = 0.87 with p-value < 0.001). We believe that the usage of model 11 together with breeders experience can increase the efficiency of selection in sugarcane breeding programs.

Submitted by Valquíria Barbieri (kikibarbi@hotmail.com) on 2018-04-12T17:22:35Z No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Thiago Henrique Lapa Oliveira Souza.pdf: 1606440 bytes, checksum: 145412aa311c87f2f916b4ff86921fda (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2018-04-26T17:57:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Thiago Henrique Lapa Oliveira Souza.pdf: 1606440 bytes, checksum: 145412aa311c87f2f916b4ff86921fda (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-26T17:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Thiago Henrique Lapa Oliveira Souza.pdf: 1606440 bytes, checksum: 145412aa311c87f2f916b4ff86921fda (MD5) Previous issue date: 2014-05-02 / CAPES / O presente trabalho teve como objetivo avaliar se a variação na composição da comunidade de peixes em riachos é mais bem explicada por variáveis ambientais, por filtros espaciais, ou por ambos. Assim como verificar a relação da diversidade beta com a heterogeneidade ambiental e extensão espacial e a correlação da substituição de espécies com distâncias ambientais e espaciais. Espera-se que a variação na composição de espécies de peixes seja mais bem explicada por fatores ambientais dentro de cada sub-bacia (escala local) e que filtros espaciais ganhem maior importância na explicação da variação na comunidade de peixes em escala regional. Considerando a dissimilaridade na composição de espécies, espera-se que riachos mais distantes apresentem maior dissimilaridade na composição de espécies, enquanto que riachos ambientalmente mais similares possuam composição de espécies também mais similares. Em relação à diversidade beta, espera-se que seja maior em microbacias com maior heterogeneidade ambiental e espacial. Para determinação da estrutura espacial, a partir da distância geográfica, variáveis espaciais foram geradas a partir da Análise de Coordenadas Principais de Matrizes de Vizinhanças. Para determinação das variáveis ambientais e filtros espaciais mais importantes, foi utilizada a Análise de Redundância parcial, seguida da técnica de partição de variâncias para estimar as frações de explicação exclusivas de cada conjunto de variáveis, espaciais e ambientais, mais significantes. A diversidade beta, a heterogeneidade ambiental e a extensão espacial foram calculadas por meio da análise de homogeneidade multivariada de dispersão entre grupos. Para verificar a dependência espacial e ambiental da substituição de espécies, o teste de Mantel parcial foi utilizado. Foi estudado um total de 59 riachos e 15.101 indivíduos pertencentes a 93 espécies. Para toda bacia do Alto Rio Paraná, a variação na comunidade de peixes foi explicada por variáveis ambientais (adjR2=0.08) e por filtros espaciais de escala mais ampla (adjR2=0.08). A substituição de espécies foi relacionada à dissimilaridade ambiental e a distância geográfica para maior escala entre todas as sub-bacias, porém essa a relação somente com a distância geográfica foi duas vezes mais importante para toda bacia do Alto rio Paraná. A maioria das sub-bacias e microbacias não apresentaram relação entre a dissimilaridade na composição de espécies com distâncias ambientais e geográficas. Além disso, a diversidade beta não foi relacionada à heterogeneidade ambiental e extensão espacial observada nas microbacias. A diversidade beta apresentou relação negativa e a heterogeneidade ambiental apresentou relação positiva com o efeito da distância geográfica sobre a dissimilaridade biológica entre as microbacias. No entanto, o efeito das distâncias geográfica ou ambiental não foi relacionado à extensão espacial de cada microbacia. Os dados estudados nesse trabalho demonstram a importância de padrões espaciais e ambientais sobre a composição e distribuição da ictiofauna de riachos da bacia hidrográfica do Alto Paraná. No entanto, a substituição de espécies de peixes esteve correlacionada mais com a distância geográfica do que ambiental. A heterogeneidade ambiental e a diversidade beta das microbacias foram importantes na formação de padrões na similaridade de espécies em relação à distância geográfica. / We aimed to evaluate whether variation in stream fish community composition is better explained by environmental factors, spatial factors or by both, over local and regional scales. We also analyzed whether fish beta diversity among basins is related to spatial extent and environmental heterogeneity and how species composition dissimilarity relates to geographic and environmental distances. It is hypothesized that the variation in species composition (raw data approach) would be more related to environmental factors within watersheds (at local scale) and that spatial filters would have increased importance when the analysis are run for the whole basin at scale (at regional scale). Considering the dissimilarity in species composition variation (distance data approach) it’s expected that the species dissimilarity would be higher among distant sites than among closer sites, while sites environmentally similar present similar species composition. For the beta diversity we expected the higher values to be found at microbasins with higher environmental heterogeneity and spatial extent. To obtain the spatial variables we used an eigenfunction analysis, called principal coordinates of neighbour matrices (PCNM) using overland distances. Most relevant spatial and environmental factors to explain fish composition variation were determined by the partial redundancy analyses (pRDA), followed by a variation partition method to estimate the exclusive fractions of each set of variables. Fish beta diversity, environmental heterogeneity and spatial extent values were calculated by the homogeneity of multivariate dispersions analysis between groups (PERMDISP). The partial Mantel's test was used to assess spatial and environmental dependency over species dissimilarity. The partition of variances demonstrated that fish community for the whole High Parana River basin was explained both by environmental factors (adjR2=0.08) and by spatial filters (adjR2=0.08). Stream fish species dissimilarity for the whole High Parana River basin was related to environmental distances, although geographic distances influence was two times more important than the effect caused only by the environment distances. Most sub-basins and microbasins biological distances had no relation to geographical or environmental distances. Also, there were no relation between fish beta diversity and environmental heterogeneity with spatial extent. Beta diversity presented a negative relation to the effect size (Mantel r) of environmental distances over composition dissimilarities, but the spatial extent and environmental heterogeneity had no influence over the effect of geographical or environmental distances over composition dissimilarity. Our study pointed out significant effects of the spatial structure (e.g dispersion, spatial distance and environmental control (e.g. species sorting) on stream fish assemblage distribution in Upper Paraná River basin. However, the geographical distance effect was more important to fish assemblage dissimilarities than the environmental distance only. Microbasins environmental heterogeneity and beta diversity were important to fish species similarity patterns in relation to geographical distance. Tough, fish beta diversity was not related to streams spatial extent and environmental heterogeneity.

The scientific development has the aim of executing experiments with such quality so that obtained results are accepted and recommended. The quality of an experiment can be described through statistics, ascribing it reliance on the obtained data, being the experimental error one of the parameters the evaluations of such quality. Therefore, the present work aimed at verifying the interference of different positions of seedlings on polystyrene trays on the normality and homogeneity of the errors in experiments carried out in different environments of lettuce production. Six experiments were carried out in the Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria in the summer (2006-2007) and fall winter (2007) with the lettuce crop, cultivar Vera two with seedling production in a greenhouse and four with the production of plants, two in a plastic structure and two in the field, the treatments were defined by 12 different positions of the seedlings on the tray of production. The analyzed variables in the seedling production and after their transplant to the environments were the fresh and dry phytomass of leaves and roots (g) and the fresh and dry phytomass of leaves (g), respectively. Presuppositions of errors normality and homogeneity were tested being compared to the averages of each treatment, as well as the conjoint analysis of the experiments. The different positions of the lettuce seedlings on the production trays did not significantly interfere in the experimental error estimative in the carried out experiments in plastic greenhouse and in the field. The central positions of seedlings was contributive in the final media of the lecttuce plants in greenhouse and in the field. In the summer experiments, the recommendations should be carried out individually to each environment, while in the fall winter experiments they can be generalized to both production environments. / O desenvolvimento da ciência é atingido pela execução de experimentos com qualidade, para que os resultados gerados sejam aceitos e recomendados. A qualidade de um experimento pode ser descrita através de estatísticas, sendo o erro experimental um dos parâmetros de avaliação dessa qualidade. Assim, o objetivo desse trabalho foi verificar a interferência de diferentes posições de mudas em bandeja de poliestireno sobre a normalidade e homogeneidade dos erros em experimentos realizados em dois ambientes de produção de alface. Foram conduzidos seis experimentos no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria nas estações verão (2006-2007) e outono-inverno (2007) com a cultura da alface, cultivar Vera, dois com produção de mudas em casa de vegetação e quatro com produção de plantas, sendo dois em estufa plástica e dois a campo. Os tratamentos foram 12 diferentes posições das mudas na bandeja de produção. As variáveis analisadas na produção de mudas e após o transplante aos ambientes foram a fitomassa fresca e seca da parte aérea e raiz (g) e fitomassa fresca e seca da parte aérea (g), respectivamente. Foram testadas as pressuposições da homogeneidade dos tratamentos e normalidade dos erros sendo comparadas as médias de cada tratamento, bem como realizada a análise conjunta dos experimentos. Não houve violação das pressuposições de homogeneidade das variâncias dos tratamentos e normalidade dos erros nos experimentos com diferentes posições de mudas na bandeja de produção, nos diferentes ambientes e épocas de cultivo para a cultura do alface. As diferentes posições das mudas de alface nas bandejas de produção não interferiram na estimativa do erro experimental nos experimentos conduzidos em estufa plástica e em campo. As posições centrais das mudas das repetições contribuíram na produtividade final das plantas de alface em estufa plástica e em campo. Em experimentos com a cultura da alface conduzidos no verão, as recomendações das diferentes posições das plântulas para o cultivo devem ser realizadas individualmente em estufa e em campo, enquanto que no outono-inverno as mesmas podem ser generalizadas para os dois ambientes de produção.

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-07-01T12:40:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-01T12:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) Previous issue date: 2015-09-18 / Anp/prh-28 / O aprimoramento de tecnologias que possam tornar o processo produtivo mais amigável a sociedade e ao meio ambiente é uma busca constante das grandes indústrias, seja por questões mercadológicas, seja por obrigações legais. A indústria do refino de petróleo, pela própria natureza composicional de sua matéria prima principal, produz efluentes com os mais diferentes riscos, os quais necessitam ser eliminados ou reduzidos a níveis aceitáveis. Inserido dentro deste contexto surge à unidade de abatimentos de emissões atmosféricas SNOX®, cujos objetivos visam o tratamento de efluentes e produção de H2SO4 agregando assim valor comercial ao processo, contudo esses mesmos efluentes conferem a possibilidade de sofrer diversos processos corrosivos e que pode acarretar vazamentos de seus gases, os quais são, em sua maioria, nocivos. O presente trabalho teve como objetivos a elaboração de uma simulação em modo estacionário, do processo SNOX® utilizando o software Hysys® a fim de calcular as concentrações dos diversos gases circulantes, e avaliar, de forma probabilística, a dispersão atmosférica (através do modelo SLAB) desses gases devido à presença de incertezas em diversas variáveis. Para a avaliação probabilística foi utilizada técnicas de Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) para: definição das incertezas relevantes e hierarquização destas através de análise de sensibilidade por decomposição de variâncias; cálculo do tamanho ideal das amostras que representarão as incertezas, considerando um intervalo de confiança de 90%; e exibição dos resultados na forma de famílias de curvas de distribuição de probabilidade para obtenção probabilidades de certos efeitos adversos referentes aos gases presentes no processo SNOX®. Os resultados mostraram que, considerando as condições operacionais da unidade e o tipo de consequência abordado (intoxicação por gases): coeficiente de descarga, vazão de descarga, velocidade (intensidade) dos ventos e diâmetro do orifício são as variáveis que possuem relevância e as incertezas associadas a esses resultados se propagam até as concentrações finais obtidas pelo modelo SLAB, fazendo com que sua melhor representação seja na forma de curvas de distribuição de probabilidades cumulativas. / The improvement of technologies which can implement greater eco-socialfriendly production processes are a goal for the major industries, either by marketing issues or legal restrictions. The oil industry, by its compositional nature of its feedstock, produces effluents with several hazards which must be eliminated or reduced to acceptable levels. In this context, the SNOX® unit rises as answer to the reduction of the atmospheric emissions, aiming the effluent treatment and H2SO4 production, which increases the commercial value to the process, notwithstanding the fact of these emissions enable corrosive process that may lead to leakage of gases, which are usually harmful. The current work has as main objectives the development of a simulation at stationary-state of the SNOX® process by using the HYSYS® software in order calculate the concentration of released gases and probabilistically evaluate the atmospheric dispersion of these gases employing SLAB method. The Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) was used for probabilistic estimation for: defining the relevant uncertainties as well its hierarchization through sensibility analysis by variance decomposition; calculation of the ideal size for the samples which will represent the uncertainty with a reliability of 90%; and finally for displaying the results as groups of probability distribution curves to obtain the probability of some adverse effects associated with the gases at the process. The results evidenced that considering the operational conditions and the studied kind of consequences (gas intoxication): discharge coefficient, discharge flow rate, wind velocity (intensity of the wind) and the diameter of the orifice were the variables of relevance and the associated uncertainties of the results propagate to the final concentrations obtained by the SLAB model. Hence the results must be suitably represented by cumulative probability distribution curves.

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. / In breeding programs of sugarcane every year experiments are installed to evaluate the performance of genotypes, in order to select superior varieties and genitors. The use of ordinary approaches such as joint analysis of variance (ANOVA) is unfeasible due to unbalancing and assumptions that do not reflect the standard of relationship of the observations. The use of mixed models using the method REML/BLUP is an alternative. It also allows the incorporation of information from kinship between individuals. In this context, we analyzed 44 trials (locations) of sugarcane breeding program of sugarcane (Agronomic Institute Campinas, IAC), with 74 genotypes (varieties and clones), up to 5 harvests. The experimental design was randomized blocks with 2-6 replicates. The character was examined TPH (Tons of pol per hectare). We tested 40 models, the first 20 were evaluated different VCOV structure to locations and harvests, and 20 following addition of matrix VCOV was incorporated genetic relationship matrix, A. Under AIC, it was found that the model 11, which assumes matrices FA1, AR1 and ID for locations, harvests and genotypes, respectively, was the best. There is a moderate correlation between traditional model and model 11 (_ = 0.63, p-value < 0.001), when ranking the genotypes. The option of using mixed model without adjusting matrices VCOV (model 1) is better than using the traditional model. This was suggested by the higher correlation between models 1 and 11 (_ = 0.87 with p-value < 0.001). We believe that the usage of model 11 together with breeders experience can increase the efficiency of selection in sugarcane breeding programs.

Em estudos longitudinais, repetidas observações de uma mesma variável resposta são coletadas na mesma unidade experimental, em diferentes ocasiões. Como diferentes observações são realizadas na mesma unidade, espera-se que estas sejam correlacionadas, e que exista uma heterogeneidade de variâncias nas diferentes ocasiões. Dados longitudinais multivariados são obtidos quando um conjunto de diferentes variáveis respostas são mensuradas na mesma unidade experimental repetidas vezes ao longo do tempo; nesse caso, além da correlação entre observações realizadas na mesma unidade experimental, deve-se considerar também a correlação entre diferentes variáveis respostas. Uma forma de analisar dados longitudinais bivariados é empregar um modelo misto para cada uma das variáveis respostas e uni-los em um modelo misto bivariado especificando a distribuição conjunta para os efeitos aleatórios. As estimativas dos parâmetros desta distribuição comum podem ser usadas para avaliar a relação entre as diferentes respostas. Para exemplificar a utilização da técnica, foram utilizados dados de armazenamento de leite UAT. Os modelos lineares mistos bivariados foram ajustados por meio do software SAS e a análise gráfica foi realizada por meio do software R. Para seleção dos modelos empregou-se os Critérios de Informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC), e o teste da razão de verossimilhanças para comparação de modelos encaixados. A utilização do modelo linear misto bivariado permitiu modelar a heterogeneidade de variâncias entre ocasiões e a correlação entre diferentes medidas na mesma unidade experimental, bem como a correlação entre as variáveis respostas. / In longitudinal studies, repeated measurements of a response variable are taken in the same experimental unit over time. . Since different observations are measured on the same experimental unit, it is expected that there is correlation among the repeated measurements and heterogeneity of variances in different occasions. Multivariate Longitudinal Data are obtained when we measure a number of different response variables in the same experimental unit repeatedly over time; in this case, we should also observe a correlation between the different response variables. One way to analyze bivariate longitudinal data is to use a mixed model for each of the response variables, and unite them in bivariate mixed models specifying the joint distribution for random effects. Parameter estimates of this common distribution may be used to evaluate the relationship between different responses. As an example of the use of the technique, UHT milk storage data were used. Models were fitted using SAS software and the graphical analysis was done with software R. To model selection, Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) were used, and maximum likelihood ratio test was used to compare nested models. The use of bivariate mixed linear model allowed to model the heteroscedasticity of the occasions, the correlation between the different measurements in the same experimental unit and also the correlation between the different response variables.

The achievement of this research aimed to analyze the (co)variance s structures with better representation of the variation weight s sheep, measured in three ages, in two distinct groups: castrated and intact. 120 weights in 40 male sheep were used with a predominance of genotype Santa Ines, in semi-extensive system, in the period from January to May 2006, in Major Isidoro, inserted in the middle region of the Alagoas s semi-árido. Weights were taken at 150, 180 and 210 days old. The results indicated that the best structures residual variances were the Not Structured (UN) and First Order Factor Analytic (FA (1)). The mean weights between the castrated and intact animals, within each period, no significant differences by Tukey test (P<0.001). / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / Com a realização dessa pesquisa objetivou-se analisar estruturas de (co)variâncias com melhor representação da variação das informações de pesos em ovinos, medido sem três idades, em dois grupos distintos: castrados e inteiros. Foram utilizadas 120 informações de pesagens em 40 ovinos, machos, com predominância de genótipo Santa Inês, em regime semi-extensivo, no período de janeiro a maio de 2006, no município de Major Isidoro, inserido na mesorregião do Sertão Alagoano. As pesagens foram realizadas aos 150, 180 e 210 dias de idade. Os resultados indicaram que as melhores estruturas de (co)variâncias residual foram: Não estruturada (UN) e Fator Analítico de Primeira Ordem (FA(1)). As médias dos pesos entre os animais castrados e inteiros, dentro de cada período, não apresentaram diferenças significativas pelo teste de Tukey (P<0,001).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-30Bitstream added on 2014-06-13T18:54:08Z : No. of bitstreams: 1 sordi_d_me_jabo.pdf: 1556944 bytes, checksum: 276e45c56ee2b5db2a921fe5c600f370 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A variabilidade genética é um dos fatores mais importantes para o melhoramento de plantas, a partir do qual será conduzido todo o processo seletivo. Essa variabilidade pode ser ampliada através da utilização de cruzamentos múltiplos e melhor explorada sob diferentes métodos de condução das populações segregantes. O objetivo do presente trabalho foi detectar variabilidade através de estimativas de parâmetros genéticos em genótipos derivados do avanço de gerações por três diferentes métodos de condução: Single Seed Descent (SSD), Single Pod Descent (SPD) e Genealógico (Pedigree). O experimento foi conduzido em casa de vegetação climatizada e na área experimental do Departamento de Produção Vegetal da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Unesp-Jaboticabal. O delineamento utilizado foi o de blocos aumentados, onde foram avaliados 324 genótipos de soja na geração F7 previamente desenvolvidos no Programa de Melhoramento de Soja da FCAV/UNESP, oriundos de cruzamentos biparentais, quádruplos e óctuplos. Foram obtidas estimativas de variâncias, herdabilidades e ganhos genéticos para os três tipos de cruzamentos nos três métodos. Pela análise de divergência foram agrupados os genótipos mais similares para cada método. Os métodos SSD e SPD foram os mais promissores para aumentos de variabilidade nos três tipos de cruzamentos. O método genealógico promoveu as maiores estimativas de herdabilidade e os maiores ganhos genéticos. Os genótipos de cruzamentos quádruplos foram os que mais se agruparam / Genetic variability is one of the most important factors for plant breeding, which lead the selective process. This variability can be enlarged by multiple crosses and explored under different breeding methods on segregate populations. Thus, the aim of this work was to detect variability using genetic parameters estimates in genotypes obtained by different methods: Single Seed Descent (SSD), Single Pod Descent (SPD) e Pedigree. The experiment was conducted in a greenhouse, under controlled conditions, and in the experimental field of Crop Production Department at Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Unesp-Jaboticabal. Augmented blocks was used as the experimental design. 324 soybean genotypes in generation F7 from FCAV Soybean Breeding Program, derived from 2-way, 4-way and 8-way crosses, were evaluated. Variance, heritability and genetic gains estimates were obtained for the three types of crosses on three methods. By divergence analysis, most similar genotypes were grouped for each method. SSD and SPD methods were the most promising for variability increases. Pedigree method has promoted the higher estimates for heritability and genetic gains. Genotypes from four-way crosses were highly grouped

Em estudos longitudinais, repetidas observações de uma mesma variável resposta são coletadas na mesma unidade experimental, em diferentes ocasiões. Como diferentes observações são realizadas na mesma unidade, espera-se que estas sejam correlacionadas, e que exista uma heterogeneidade de variâncias nas diferentes ocasiões. Dados longitudinais multivariados são obtidos quando um conjunto de diferentes variáveis respostas são mensuradas na mesma unidade experimental repetidas vezes ao longo do tempo; nesse caso, além da correlação entre observações realizadas na mesma unidade experimental, deve-se considerar também a correlação entre diferentes variáveis respostas. Uma forma de analisar dados longitudinais bivariados é empregar um modelo misto para cada uma das variáveis respostas e uni-los em um modelo misto bivariado especificando a distribuição conjunta para os efeitos aleatórios. As estimativas dos parâmetros desta distribuição comum podem ser usadas para avaliar a relação entre as diferentes respostas. Para exemplificar a utilização da técnica, foram utilizados dados de armazenamento de leite UAT. Os modelos lineares mistos bivariados foram ajustados por meio do software SAS e a análise gráfica foi realizada por meio do software R. Para seleção dos modelos empregou-se os Critérios de Informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC), e o teste da razão de verossimilhanças para comparação de modelos encaixados. A utilização do modelo linear misto bivariado permitiu modelar a heterogeneidade de variâncias entre ocasiões e a correlação entre diferentes medidas na mesma unidade experimental, bem como a correlação entre as variáveis respostas. / In longitudinal studies, repeated measurements of a response variable are taken in the same experimental unit over time. . Since different observations are measured on the same experimental unit, it is expected that there is correlation among the repeated measurements and heterogeneity of variances in different occasions. Multivariate Longitudinal Data are obtained when we measure a number of different response variables in the same experimental unit repeatedly over time; in this case, we should also observe a correlation between the different response variables. One way to analyze bivariate longitudinal data is to use a mixed model for each of the response variables, and unite them in bivariate mixed models specifying the joint distribution for random effects. Parameter estimates of this common distribution may be used to evaluate the relationship between different responses. As an example of the use of the technique, UHT milk storage data were used. Models were fitted using SAS software and the graphical analysis was done with software R. To model selection, Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) were used, and maximum likelihood ratio test was used to compare nested models. The use of bivariate mixed linear model allowed to model the heteroscedasticity of the occasions, the correlation between the different measurements in the same experimental unit and also the correlation between the different response variables.