Parentesco na seleção para produtividade e teores de óleo e proteína em soja via modelos mistos

AUTOR(ES)

Pinheiro, Larissa Correia de Melo, God, Pedro Ivo Vieira Good, Faria, Vinícius Ribeiro, Oliveira, Ane Gabrielle, Hasui, Aline Akemi, Pinto, Eduardo Henrique Guimarães, Arruda, Klever Márcio Antunes, Piovesan, Newton Deniz, Moreira, Maurilio Alves

FONTE

Pesq. agropec. bras.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2013-09

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi avaliar influência da informação de parentesco na seleção de progênies de soja quanto à produtividade e aos teores de óleo e proteína, com base no uso de modelos mistos de predição dos valores genéticos. Novecentas progênies F4:6 e 200 progênies F4:7 de soja foram avaliadas nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. As progênies foram obtidas de cruzamentos múltiplos a partir de 57 progenitores. Os dados foram analisados por meio de modelos aleatórios (quadrados mínimos) e mistos BLUP/REML ("best linear unbiased prediction/restricted maximum likelihood"). Os maiores valores de ganhos preditos foram obtidos com o BLUP/REML. Os valores genéticos preditos com o método BLUP/REML, sem informação de parentesco, apresentaram alta correlação com aqueles obtidos com o modelo aleatório, além de detectada alta coincidência das progênies selecionadas. A inclusão da matriz de parentesco resultou na seleção de progênies diferentes e em maior acurácia na predição dos valores genéticos.

ASSUNTO(S)

glycine max blup/reml ganhos deseleção matriz de parentesco

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