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Índice de seleção e análise de fatores na predição de ganhos genéticos em Coffea canephora var. conilon / Selection index and factor analysis for the prediction of genetic gains in Coffea canephora var. conilon.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-02T11:44:56Z
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Previous issue date: 2003-07-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O café é um dos produtos primários de maior valor no mercado mundial. O Brasil é o terceiro maior produtor de Coffea canephora do mundo e acordo com os dados da CONAB (2003), o estado do Espírito Santo é o maior produtor brasileiro com 65,56% da produção total. Neste trabalho, foi realizado o estudo do comportamento de 40 genótipos de Coffea canephora var. conilon em dois locais, Marilândia e Sooretama, no Espírito Santo, tendo como objetivo, a orientação de estratégias no programa de melhoramento para se identificar genótipos superiores, a serem utilizados “per se” ou em programas de hibridação, que reunam simultaneamente uma série de atributos favoráveis. O comportamento “per se” dos 40 genótipos foi avaliado com base na estimação de parâmetros genéticos e ambientais. Verificou-se condição favorável à realização do melhoramento. As estratégias de seleção direta e indireta nas 14 características avaliadas não foram eficazes pois o objetivo de o programa de melhoramento da espécie objetiva obter materiais com caracteres simultâneos, em busca de ganhos racionais. Desta forma, utilizou-se a técnica de análise de fatores, da qual foram obtidas as “supercaracterísticas” PENEIRA (Fator1), BENEF/CICLO (Fator2), QUALIDADE 1(Fator3) e QUALIDADE 2 (Fator4) em Marilândia, e PENEIRA (Fator1), BENEF/CHOCHO (Fator2) e QUALIDADE 1(Fator3) em Sooretama. A utilização da técnica, nos dois locais não mostrou- se eficiente para a seleção simultânea em produção e nas “supercaracterísticas”. Diante dos resultados, trabalhou-se com a teoria de índices de seleção nas características Produção, Ciclo e Umidade e nas “supercaracterísticas,” obtidas pela análise de fatores, resultando em ganhos preditos equilibrados, em todas as características e “supercaracterísticas”. / Coffee is one of the most pricey raw products on the world market. Brazil is worldwide the third greatest producer of Coffea canephora and according to data of CONAB (2003), the nation’s top producer is the State of Espírito Santo with 65,56% of the total output.. In this study, the behavior of 40 Coffea canephora var. conilon genotypes was studied at two production sites, Marilândia and Sooretama, in Espírito Santo. Our objective was to outline strategies of a breeding program that identifies superior genotypes which combine a set of favorable attributes, to be used “per se” or in hybridization programs. Based on the estimation of genetic and environmental parameters, the 40 genotypes were evaluated in relation to the “per se” behavior. Favorable conditions for breeding were found. Direct and indirect selection strategies were not efficient for the 14 evaluated characteristics since this species improvement program aimed to obtain materials with simultaneous characters in search of rational gains. In this sense, “supercharacteristics” were obtained by the factor analysis technique: SIEVE (Factor1), BENEF/CYCLE (Factor2), QUALITY 1(Factor3) and QUALITY 2 (Factor4) in Marilândia; and SIEVE (Factor1), BENEF/CHOCHO (Factor2) and QUALITY 1 (Factor3) in Sooretama. At both sites, the use of the technique turned out to be inefficient for a simultaneous selection of yield and “supercharacteristics”. In view of the results, the selection index theory was used to work with the characteristics Yield, Cycle, and Moisture, and with the “supercharacteristics” obtained by factor analysis. This brought forth well-balanced forecast “supercharacteristics”. gains for all characteristics and / Dissertação importada do Alexandria

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/10483
Date29 July 2003
CreatorsFerreira, Adésio
ContributorsCruz, Cosme Damião, Martins Filho, Sebastião, Cecon, Paulo Roberto
PublisherUniversidade Federal de Viçosa
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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