Índice multigerações na seleção de famílias de feijoeiro

Abstract

Na cultura do feijoeiro, a maioria dos programas de seleção recorrente utilizam, na etapa de seleção, famílias endogâmicas que são avaliadas em duas ou três gerações. Alterações nas condições climáticas podem provocar mudanças acentuadas nos caracteres do feijoeiro e a ocorrência da interação genótipos x ambientes dificulta o trabalho do melhorista. Por isso, o processo de seleção de famílias de feijoeiro é frequentemente conduzido avaliando-se o desempenho das famílias em diferentes ambientes (ano, local, época de plantio). Estudos têm buscado o aprimoramento dos métodos de seleção em plantas autógamas a partir da aplicação de metodologias de modelos mistos. O BLUP (melhor preditor linear não viesado) permite o uso simultâneo de várias fontes de informação tais quais aquelas advindas de vários experimentos instalados em um ou vários locais e avaliados em uma ou várias safras. Assim, ao utilizar o BLUP com dados de múltiplas gerações de famílias avaliadas em diferentes locais, safras e anos, é possível obter a predição dos valores genotípicos livre das interações com o ambiente e com o efeito de gerações. O presente trabalho utiliza preditores na forma de um índice multigerações com o objetivo de determinar sua eficiência na seleção de famílias de feijoeiro. A partir de 48 populações F 2 oriundas de 48 híbridos F 1 de um dialelo parcial 8x6 foram selecionadas as 20 populações com maior potencial para dar início a um programa de seleção recorrente, visando melhoria da arquitetura do feijão carioca. Esta seleção baseou-se nas estimativas de capacidade geral e específica de combinação para os caracteres diâmetro do hipocótilo (DH), nota de arquitetura de planta e produtividade de grãos. Extraiu-se 19 famílias de cada uma das 20 populações selecionadas, baseando-se no DH de plantas individuais, totalizando 380 famílias que foram avaliadas por duas gerações (famílias F 2:3 e F 2:4 ), no delineamento experimental de látice quadrado triplo (20 x 20), com 20 testemunhas. Foram avaliadas a arquitetura de plantas, a produtividade de grãos e o aspecto de grãos. Os dados foram submetidos a análise via BLUP bivariado (com os dados de F 2:3 e F 2:4 ), ajustado via o modelo de simetria composta. Foram selecionadas 76 famílias segundo o índice de seleção aditivo dos valores genotípicos preditos, 76 famílias segundo o índice aditivo dos valores fenotípicos e 76 famílias por meio do índice de seleção distância genótipo-ideótipo vii aplicado aos valores fenotípicos das famílias. No total, foram selecionadas 90 famílias que foram avaliadas na geração F 2:6 em delineamento experimental de látice (10x10), com três repetições e 10 testemunhas. Foram avaliadas a arquitetura de plantas, o aspecto e a produtividade de grãos. Os dados das 90 famílias foram analisados via REML/BLUP. Foi feita uma análise utilizando conjuntamente os dados de três gerações (F 2:3 /F 2:4 /F 2:6 ), três análises utilizando dados de pares de gerações (F 2:3 /F 2:4 ; F 2:3 /F 2:6 e F 2:4 /F 2:6 ) e três análises com os dados de cada geração individualmente. Em todas as análises de deviance observou-se que o efeito de famílias foi significativo para todos os caracteres. Para a arquitetura de plantas, embora os efeitos da interação famílias x gerações e épocas de plantio tenham sido não significativos, os baixos valores de herdabilidade (0,11 a 0,37) indicam acentuada influência ambiental no caractere. Para a produtividade de grãos as estimativas de herdabilidade foram de baixa magnitude (0,12 a 0,45), os efeitos da interação famílias x gerações e épocas de plantio foram significativos e as estimativas de correlação genotípica média entre as gerações (r gge ) foram de baixa magnitude (0,29 a 0,52), indicando a predominância de interação do tipo complexa. Já para aspecto de grãos, observou-se efeito significativo da interação, altos valores de herdabilidade (0,60 a 0,84) e r gge variando de 0,76 a 0,81, predominando a interação do tipo simples. Quanto à eficiência relativa de cada tipo de análise, ao utilizar o índice total (utilizando as três gerações conjuntamente) o ganho em acurácia em relação à seleção utilizando dados somente da geração F 2:6 foi de 21, 28 e 3% para os caracteres arquitetura de plantas, produtividade de grãos e aspecto de grãos, respectivamente. Assim, concluiu-se que: i) na seleção das melhores famílias para os caracteres arquitetura de plantas e produtividade de grãos é necessária a avaliação de ao menos três gerações em diferentes épocas de plantio e/ou anos; ii) a seleção das melhores famílias para aspecto de grãos pode ser feita desde as gerações iniciais, sendo recomendado o uso do bulk com seleção dentro de famílias; iii) o índice multigerações incluindo dados de todas as gerações disponíveis (índice total) é a metodologia mais eficiente para a seleção de famílias de feijoeiro considerando todos os caracteres avaliados; iv) quanto mais o ambiente e as gerações afetam o comportamento dos genótipos para determinado caractere, maior é a eficiência do índice multigerações.

Changes in climate conditions may cause accentuated changes in the common bean traits, and the occurrence of genotype x environment interaction complicates the breeder’s work. Because of that, the selection process is often carried out by evaluating genotype performance in different environments (year, place, sowing time). Researchers have sought the improvement of selection methods in autogamous plants by using mixed models methodologies. The BLUP (best linear unbiased predictor) allows the simultaneous use of several data sources such as the ones from several experiments carried out in either one or several sites and evaluated in either one or several sowing times. Thus, by using BLUP with data from multiple family generations evaluated in different sites, sowing times and years, it is possible to predict genotypic values free from interactions with the environment and with the effect of generations. This study uses predictors in the form of a multigeneration index aiming at stablishing its efficiency for the selection of common bean families. Out of 48 F 2 populations originated from 48 F 1 hybrids of a 8x6 partial dialel, the 20 populations with the highest potential to start a recurrent selection program were selected in order to improve carioca bean architecture. This selection was based on the general and specific combining ability estimates for traits hypocotyl diameter (HD), plant architecture grade and yield. Nineteen families were extracted out of each of the 20 selected populations, based on the HD of individual plants, totalizing 380 families that were evaluated throughout two generations (families F 2:3 and F 2:4 ) in a triple-square lattice design (20 x 20) with 20 witnesses. The evaluated parameters were plant architecture, yield and grain appearance. Data were analyzed via bivariate BLUP (with data from F 2:3 and F 2:4 ) adjusted via a compound symmetry model. Seventy-six families were selected according to the additive selection index of the predicted genotypic values; 76 families according to the additive index of the phenotypic values; and 76 families according to the genotype-ideotype distance selection index applied to phenotypic values of the families. Overall, 90 families were selected and evaluated in the F 2:6 generation in a lattice design ix (10x10) with three replications and 10 witnesses. The evaluated parameters were: plant architecture, yield and grain appearance. Data from the 90 families were analyzed via REML/BLUP. An analysis was performed using data from three generations simultaneously (F 2:3 /F 2:4 /F 2:6 ); three analyses were performed using data from pairs of generations (F 2:3 /F 2:4 ; F 2:3 /F 2:6 and F 2:4 /F 2:6 ); and three others were performed using data from each generation individually. All analyses of deviance showed that the effect of families was significant on all traits. For plant architecture, although the effect of the families x gerations and sowing time interaction was not significant, the low heritability values (0.11 to 0.37) indicate high environmental influence on the trait. For yield, heritability estimates were also low (0.12 to 0.45), the effects of the families x generations and sowing time interaction were significant, and the estimates of the mean genetic correlation between generations (r gge ) were of low magnitude (0.29 to 0.52), thus indicating the predominance of the complex nature of the interaction. As for bean appearance, the analysis showed a significant effect of the interaction, high heritability estimates (0.60 to 0.84) and r gge ranging from 0.76 to 0.81, which thus shows the predominance of the simple nature of the interaction. Regarding the relative efficiency of each analysis, when comparing the accuracy of the total index (using all three generations simultaneously) with the one of the analysis using only the F 2:6 generation, the increase was 21, 28 and 3% for traits plant architecture, yield and grain appearance, respectively. Therefore, it could be concluded that: i) the selection of the best families in plant architecture and yield requires the evaluation of at least three generations in different sowing times and/or years; ii) the selection of the best families in grain appearance can be made since the very first generations, and the use of the bulk with selection inside families is recommended; iii) the multigeneration index including data from all available generations (total index) is the most efficient method for the selection of common bean families considering all evaluated traits; iv) the more the environment and generations affect genotype behavior for a certain trait, the higher the efficiency of the multigeneration index