Modelos mistos na predição de valores genéticos aditivos em testes de progênies florestais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1997
Autor(a) principal: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-20200111-131608/
Resumo: Diferentes formas de predição de valores genéticos aditivos foram comparadas na seleção de matrizes e de árvores dentro de progênies, a partir de testes de progênies florestais de polinização livre, em diferentes ambientes. Foram analisados um caso teórico e outro com dados reais envolvendo quatro caracteres: diâmetro medido a 1,30m de altura (DAP), altura das árvores, volume cilíndrico e densidade básica da madeira, e considerada apenas a análise uni variada, de forma a se ressaltar a comparação entre os métodos de melhoramento. A análise conjunta pelo modelo de látice com recuperação da informação interblocos foi comparada à análise por modelos com efeitos de progênies supostos aleatórios e de ambientes e blocos, supostos fixos. Abordou-se a seleção de matrizes para um pomar de sementes por clones de primeira geração e na seleção de árvores dentro de progênies para um pomar de sementes por clones de segunda geração. Comparou-se teoricamente a seleção pelo método usual de ordenamento com base em médias marginais de progênies, que representam o valor genético aditivo da matriz, “BV”, (do inglês “breeding value”) com a seleção pelo melhor preditor linear (BLP), tomado a partir de médias de progênies por ambiente, que leva em conta apenas as diferenças de variabilidade fenotípica entre os ambientes. Estabeleceram-se expressões do BLP, das variâncias das predições e da acurácia seletiva em termos das componentes da variância usuais do melhoramento vegetal. Verificou-se que a abordagem BLP foi sempre igual ou superior à BV: igual para ambientes com variância fenotípica uniforme e superior nos demais casos. Tais resultados permitem generalizações para casos mais complexos (maior número de efeitos fixos, aleatórios e interações) e mostram que deverão ocorrer erros maiores na seleção pelo método convencional para três ou mais ambientes. Comparou-se o BV com o BLP e também com o BLUP (melhor preditor linear não viciado) em um ensaio real de Eucalyptus grandis (Hill) Maiden. Ambos, BLP e BLUP, apresentaram propriedades estatístico-genéticas superiores ao BV, como maior dispersão das predições e maior acurácia seletiva. Ambos apontaram diferenças de ordenamento quanto ao BV. As estimativas do progresso genético pelo BLP foram pouco superiores às do BV e os maiores ganhos foram os do BLUP. Comparou-se a seleção de árvores individuais pelo método sequencial (entre progênies e dentro de parcelas) com um índice de seleção multiefeitos, no mesmo teste de progênies de E. grandis. As árvores selecionadas pelos dois métodos foram muito diferentes, com forte concentração de árvores selecionadas nas melhores progênies na seleção para os caracteres de crescimento pelo índice, o inverso ocorrendo para a densidade. As melhoras nos ganhos genéticos e nas respostas correlacionadas com o índice foram pouco expressivas se comparadas à forte redução no tamanho efetivo populacional que pode acarretar. A predição de valores genéticos individuais pode orientar, todavia, uma estratégia de seleção de árvores dentro de um número de progênies mínimo pré-estabelecido que preserve o tamanho efetivo final. Foram discutidas situações em que o BLP, o BLUP e o índice de seleção, proporcionam maior vantagem com respeito aos métodos tradicionais e enfatizadas as possibilidades do emprego dos modelos mistos na predição de valores genéticos aditivos no melhoramento florestal