Delineamentos ótimos para experimentos multi-ambientais de melhoramento genético de plantas

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Santos, Denize Palmito dos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise conjunta; Delineamento grid-plot; Delineamento parcialmente replicado; Ganho genético; Genetic gain; Grid-plot design; Joint analysis; Matriz de relacionamento; Partially replicated design; Qualidade de seleção; Relationship matrix; Selection quality
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-12072023-170331/

Os programas de melhoramento genético de plantas têm como objetivo selecionar diferentes linhagens com características desejáveis. Ensaios multi-ambientais podem ser utilizados nesses estudos, pois permitem avaliar a adequação de diferentes linhagens em diversas condições ambientais. Dessa forma, métodos estatísticos apropriados são fundamentais para a tomada de decisões com relação à seleção de linhagens sob teste (test lines). Os delineamentos ótimos são amplamente considerados em estudos dessa natureza, pois permitem selecionar delineamentos fundamentados em condições não usuais, como por exemplo, dados desbalanceados e a não repetição de tratamentos. Além disso, é possível obter delineamentos do tipo parcialmente replicados (p-rep). Diversos estudos mostram que esses delineamentos são mais eficientes do que delineamentos grid-plot. Desse modo, o presente trabalho tem como objetivo avaliar o ganho genético e a qualidade da seleção do material genético, por meio de estudos de simulação, para comparar delineamentos grid-plot e p-rep espacialmente otimizados em ensaios multi-ambientais. Considerando algumas medidas para as comparações dos delineamentos, sendo elas: o Ganho Genético Relativo Percebido - RRGG (Relative Realized Genetic Gain), a precisão genética, e a probabilidade de seleção. Os delineamentos considerados neste estudo são para uma área experimental de 24 linhas por 10 colunas e 180 test lines, em três locais, sendo cada um dividido em dois blocos, compostos por 12 colunas cada, assumindo-se o critério A de otimização. Para o delineamento p-rep otimizado variou-se as p% porcentagens de linhagens repetidas em 11%, 22% e 33% e diferentes número de variedades padrões-checks (0, 5, 10, 15, 20), que são variedades já consolidadas. Além disso, também foram considerados diferentes valores para os parâmetros associados às variâncias genéticas e residuais dentro de cada local, e valores distintos para a correlação genética entre as mesmas linhagens aplicadas em diferentes locais, caracterizando diferentes cenários. Modelos lineares mistos incorporando a variação espacial nos erros de parcelas, foram utilizados para gerar os delineamentos, simular e analisar os dados. As análises foram conduzidas de forma conjunta e individual com relação aos locais. No Capítulo 2, investigou-se com relação aos efeitos de test lines, se fixos ou aleatórios, no modelo para a obtenção do delineamento. Os resultados indicaram que não foram identificadas diferenças entre as medidas de comparação ao considerar efeitos de test lines fixos ou aleatórios no modelo do delineamento. No entanto, houve uma distribuição mais uniforme das test lines repetidas e/ou dos tratamentos na área experimental ao assumir efeitos fixos para as test lines. Estendendo o estudo, o Capítulo 3 teve como objetivo comparar delineamentos gerados considerando a suposição de dependência ou independência entre os efeitos de linhagens, verificando o ganho genético e a qualidade de seleção do material genético. A matriz de parentesco neste capítulo é proveniente de um programa simulado de melhoramento genético de trigo e as linhagens consideradas foram referentes a fase do teste preliminar de rendimento (Preliminary Yield Trial - PYT). Além disso, considerou-se também outros valores para as variâncias genéticas e residual dentro dos locais, esses valores foram assumidos de tal modo a garantir que as razões entre essas duas variâncias fossem as mesmas em todos os locais. Modelos lineares mistos incorporando a variação espacial nos erros de parcelas com matriz de parentesco foram utilizados para realizar as análises. Os resultados indicaram que quando considerou-se valores mais altos para os parâmetros de variâncias genéticas e residual por local, foi possível notar uma melhor aleatorização das variedades em teste na área experimental e melhores resultados para as medidas utilizadas. Em ambos os capítulos, observou-se que os delineamentos p-rep especialmente otimizados apresentaram superioridade em relação ao grid-plot, e entre as diferentes caracterizações para os delineamentos p-rep, os que não apresentaram a presença de variedade padrão, bem como, o p-rep com p = 22% das linhagens duplicadas e menor quantidade de diferentes variedades padrões apresentaram os melhores resultados sendo estes recomendados para realizar estudos dessa natureza. De modo geral, os resultados apresentados indicaram que, a razão entre a variância genética e residual e a correlação entre as mesmas linhagens em locais diferentes sobre a qualidade da seleção; quanto maiores forem esses valores, melhores serão os resultados.