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Consultar: Programa de Pós-Graduação em Agronomia

Título [PT]: Inferência bayesiana e modelos mistos na cultura de milho : aplicações em dialelos, adaptabilidade e estabilidade e ganhos por seleção
Autor(es): Marcos de Araujo Rodovalho
Palavras-chave [PT]:

Milho. Melhoramento genético. Genética quantitativa. Teoria Bayesiana. Agricultura. Brasil.

Corn. Genetical enhancement. Quantitative genetics. Bayesian theory. Agriculture. Brazil.

Carlos Alberto Scapim [Orientador] - UEM Ronald Barth Pinto - UEM Marcos Ventura Faria - UNICENTRO Carlos Antônio Lopes de Oliveira - UEM Freddy Mora Poblete -UdeC

Resumo: O presente trabalho teve por objetivo aplicar a inferência bayesiana e modelos mistos em dialelo, adaptabilidade e estabilidade e ganhos por seleção na cultura do milho. O método Bayesiano foi implementado por meio do algoritmo de Cadeias de Independência (Independence Chain), com informações a prior informativas para os componentes de variância familiar e residual (distribuição a priori Inversa Gamma). As estimativas dos parâmetros genéticos da capacidade de expansão e rendimento de milho pipoca em um ensaio de 169 famílias de meios-irmãos, por meio da metodologia Bayesiana como preditor do mérito genético, demonstrou que a população em estudo, possui variabilidade genética significativa para os ciclos subseqüentes de melhoramento e que a metodologia Bayesiana pode auxiliar no processo de seleção de famílias de milho pipoca. Para as estimativas de capacidades geral e específica de combinação do rendimento de grãos de dez linhagens de milho por meio de cruzamentos dialélicos indicaram que as linhagens 6, 5, 9 e 10 mostraram-se promissoras para serem utilizadas no programa de melhoramento. As combinações híbridas 2x6, 1x8, 1x5 foram as que mais destacaram-se para rendimento de grãos, com as maiores estimativas de capacidade específica de combinação. Para a adaptabilidade e a estabilidade de 43 híbridos simples de milho em ensaios de rede, pela metodologia de modelos lineares mistos. De acordo com os valores genotípicos, os dez melhores híbridos, considerando os efeitos interação de ambiente e a média genotípica, foram: 14, 32, 13, 4, 34, 6, 33, 22, 10 e 37. Conclui-se que a metodologia de modelos lineares mistos é alternativa útil e adequada para a avaliação genotípica de híbridos simples de milho em multilocais. Abstract: This study aimed to apply the Bayesian inference and mixed models in diallel, adaptability and stability and selection gains in corn. The Bayesian method has been implemented through the Chains of Independence (Independence Chain) algorithm, with the informative prior information for the components of family and residual variance (Inverse Gamma prior distribution).Estimates of genetic parameters of capacity expansion and yield of popcorn in an essay of 169 half-sib families, through the Bayesian methodology as a predictor of genetic merit, demonstrated that the study population, has significant genetic variability for cycles subsequent improvement and that the Bayesian methodology can assist in the selection of families popcorn process. For estimates of general and specific combining ability of the yield of ten lines of maize using diallel indicated that strains 6, 5, 9 and 10 were promising for use in the breeding program. The hybrid combinations 2x6, 1x8 and 1x5 were the ones that stood out most to yield, with the highest estimates of specific combining ability . For adaptability and stability of 43 corn simple hybrids in trials network, the methodology of mixed linear models. According to the genotypic values, the ten best hybrids, considering the interaction of genotype and environment effects medium were: 14, 32, 13, 4, 34, 6, 33, 22, 10 and 37 . It is concluded that the methodology of linear mixed models is helpful and suitable for genotypic evaluation of corn hybrids in multisite alternative.

Idioma: Português Data de Publicação: 2012 Local de Publicação: Maringá, PR Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Scapim Instituição: Universidade Estadual de Maringá. Centro de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Agronomia Nível: Tese (doutorado em Agronomia)/ UEM: Departamento de Agronomia

Responsavel: zenaide
Categoria: Aplicação
Formato: Documento PDF
Arquivo: TESE RODOVALHO MARCOS_v7_Biblioteca-2.pdf
Tamanho: 1833 Kb (1877005 bytes)
Criado: 28-09-2015 09:23
Atualizado: 28-09-2015 09:45
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