Parâmetros populacionais e seleção de genótipos de couve por inferência bayesiana em modelo linear multicaracterístico

AUTOR(ES)

Azevedo, Alcinei Mistico, Andrade Júnior, Valter Carvalho de, Santos, Albertir Aparecido dos, Sousa Júnior, Aderbal Soares de, Oliveira, Altino Júnior Mendes, Ferreira, Marcos Aurélio Miranda

FONTE

Acta Sci., Agron.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2017-03

RESUMO

RESUMO. Para selecionar genitores em programas de melhoramento deve-se obter os componentes de variância para estimar parâmetros genéticos e predizer valores genéticos, os quais podem ser obtidos vantajosamente pela inferência bayesiana. Quando várias características são avaliadas a inferência bayesiana pode ser utilizada em modelos multicaracterísticos. Objetivou-se obter estimativas de parâmetros genéticos, ganhos de seleção, conhecer as correlações genéticas entre as características, predizer valores genéticos e selecionar melhores genótipos de couve utilizando a abordagem bayesiana em modelo linear multicaracterístico. Foram avaliados o diâmetro do caule, altura da planta, número de brotações, número de folhas comercializáveis e massa fresca de folhas por inferência bayesiana em 22 genótipos de couve. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados com três repetições e quatro plantas por parcela. Verificou-se a predominância dos efeitos genéticos sobre os ambientais. As maiores estimativas de correlação foram encontradas entre a matéria fresca de folhas e as características diâmetro do caule, altura de plantas e número de folhas comercializáveis. Além das testemunhas comerciais, são indicados para o cultivo e para integrar programas de melhoramento os genótipos UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 e UFVJM 19. As estimativas do ganho de seleção indicaram o potencial de melhoramento para a população estudada.

ASSUNTO(S)

brassica oleracea l. var. acephala dc. parâmetros genéticos melhoramento genético modelagem estatística correlações

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