Comparações entre métodos quantitativos e métodos baseados em marcadores RAPD para a predição do comportamento de populações de soja - Barroso, Paulo Augusto Vianna (2000)
Este estudo comparou a distância genética baseada em marcadores RAPD com a média dos genitores, a distância euclidiana e a capacidade geral de combinação estimada em F2 quanto a: a) eficiência das predições dom potencial de populações endogâmicas de soja; b) eficiência na escolha de linhagens não adaptadas a serem utilizadas como genitoras doadoras em programas de melhoramento. As populações empregadas foram obtidas pelo cruzamento biparental entre oito linhagens, cinco adaptadas e três não adaptadas. Para o primeiro objetivo foram utilizadas todas as 25 populações disponíveis e para o segundo apenas as 14 formadas pelo cruzamento entre genitores adaptados com não adaptados. O potencial das populações foi avaliado pela proporção de progênies com médias superiores à média de todas as 493 progênies utilizadas. Os caracteres avaliados foram: produção de grãos, altura das plantas na maturação, altura das plantas no florescimento, número de dias para o florescimento, número de dias para a maturação e acamamento. De modo geral, os melhores métodos preditivos foram a média dos genitores e a capacitação geral de combinação estimada na geração F2. A distância genética foi capaz de realizar predições com confiabilidade semelhante a estes métodos em parte dos caracteres, entre os quais se inclui a produção de grãos. A distância genética geral apresentou capacidade preditiva ainda mais alta, mostrando que a partição da distância genética baseada em marcadores RAPD pode ser recomendada para situações semelhantes às existentes neste estudo. Conclui-se que a distância genética baseada em marcadores RAPD e a distância genética geral podem ser utilizadas como métodos preditivos para selecionar genitores de populações mais promissoras e para identificar a linhagem não adaptada mais adequada, principalmente quando as linhagens não foram avaliadas em experimentos ou então quando as predições são necessárias em um curto espaço de tempo.