REML/BLUP para predição de valores genotípicos de topcrosses e seleção de testadores em milho - Silva, Flávia Alves Marques da [UNESP] (2016)
Nos programas de melhoramento de milho, a avaliação das linhagens em cruzamentos é uma etapa de alto custo, sendo que o uso e a escolha dos testadores mais adequados podem reduzir a demanda de recursos. Assim, o objetivo desse trabalho foi utilizar a abordagem REML/BLUP de modelos mistos para predição de valores genotípicos de topcrosses, combinando testadores com estruturas genéticas diversificadas. Foram avaliados 234 topcrosses (39 linhagens x 6 testadores), no ano agrícola 2012/13, no delineamento experimental de blocos ao acaso para o caráter produtividade de grãos de milho (t ha-1), altura de plantas (cm) e acamamento e quebramento de plantas (%). Foram realizadas análises de variância e, com as médias fenotípicas dos topcrosses, obteve-se os valores dos BLUPs considerando diferentes níveis de eliminação de testadores. Para verificar a eficiência dos BLUPs foram estimadas as correlações entre as médias fenotípicas e os valores genotípicos preditos com diferentes números e combinação de testadores, bem como os coeficientes de determinação, a coincidência no ordenamento dos topcrosses para seleção e descarte, com 10 e 20% de intensidade, e classificações dos topcrosses quanto à média fenotípica. O método de REML/BLUP se mostra adequado na predição dos valores genotípicos dos topcrosses nas situações com todos os testadores e com diferentes níveis de eliminação de testadores, com resultados variados em função das diversas combinações obtidas, para todos os caracteres avaliados. É possível estipular um padrão quanto à origem e estrutura genética dos testadores mais recomendados para cada caráter e, considerando todos, é observada uma boa precisão experimental a partir do nível com conjuntos formados por 3 testadores, independente da origem dos constituintes. A predição genotípica, através do REML/BLUP, auxilia na seleção de testadores, sendo que o número de testadores utilizados tem maior influência do que a origem e estrutura dos mesmos.