Aplicabilidade do software SELEGEN para avaliação de desempenho produtivo, adaptabilidade e estabilidade de genótipos de arroz irrigado

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Busato, Cyrano Cardoso
Orientador(a): Zimmer, Paulo Dejalma
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Sementes
Departamento: Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufpel.edu.br/handle/prefix/3097
Resumo: Em um programa de melhoramento de híbridos de arroz, os dados provenientes de ensaios de VCU são geralmente analisados pela Análise de Variância (ANOVA), que não permite analisar dados desbalanceados, entretanto a metodologia BLUP (Best linear undebiased predictor) pode possibilitar a análise de dados desbalanceados e indicar além das constituições genéticas de melhor desempenho, também as de desempenho mais estável. O presente trabalho objetiva avaliar a aplicabilidade da metodologia BLUP, através do Software SELEGEN REML/BLUP em um programa de híbridos de arroz. O trabalho foi conduzido na safra 2009/2010, 2010/2011 e 2011/2012 em quatro regiões distintas produtoras de arroz do Rio grande do Sul, sendo, a região SUL, Litoral NORTE, Fronteira OESTE e no município de Capão do Leão. Foram analisados os dados dos ensaios de VCU de todos os locais e dos três anos através de ANOVA e do SELEGEN e analisou-se as diferenças nas seleções de híbridos de arroz quanto ao caráter rendimento de grãos. O delineamento experimental foi de blocos ao acaso, com três repetições, por local a cada ano e região. Os resultados mostram que o SELEGEN possibilita a seleção de híbridos de alto potencial produtivo e estabilidade de produção, além de oferecer fácil interpretação e forma de trabalhar com dados desbalanceados. A utilização de ferramentas estatísticas que possibilitem a análise de grande número de dados é de extrema importância em um programa de melhoramento de híbridos, pois auxilia o melhorista a buscar grupos genéticos de melhor capacidade de combinação de forma objetiva, focando nas constituições de elevado e estável potencial produtivo. Além disso, com o passar dos anos e ciclos de seleção, os dados gerados podem contribuir para a predição de desempenho, proporcionando redução de custos e tempo no desenvolvimento de híbridos superiores em arroz irrigado.