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Tipo: Dissertação
Título: Melhor predição linear não viesada (BLUP) na seleção dentro de progênies não endógamas de espécies anuais
Título(s) alternativo(s): Unbiased linear prediction (BLUP) in plant breeding: selection inside nonendogamic families
Autor(es): Almeida, ísis Fernanda de
Primeiro Orientador: Viana, José Marcelo Soriano
Primeiro coorientador: Silva, Fabyano Fonseca e
Segundo coorientador: Cruz, Cosme Damião
Primeiro avaliador: Resende, Marcos Deon Vilela de
Segundo avaliador: Regazzi, Adair José
Terceiro avaliador: Bonomo, Paulo
Quarto avaliador: Miranda, Glauco Vieira
Abstract: A Melhor Predição Linear Não Viesada (BLUP) tornou-se a metodologia mais empregada na avaliação genética animal e de espécies perenes, sendo potencialmente relevante para espécies anuais. O objetivo desse trabalho foi avaliar a metodologia na seleção dentro de famílias não endógamas, em programas de seleção recorrente. Ajustou-se o modelo animal. Os dados foram valores fenotípicos de plantas nos lotes de recombinação de dois a três ciclos de seleção na população de milho-pipoca Viçosa, com famílias não endógamas. Em cada planta foram mensuradas a produção e a capacidade de expansão. Nas análises foi utilizado o programa SAS, por meio dos procedimentos inbreed e mixed. Houve redução da variabilidade genética relativa à CE e produção com os ciclos de seleção. Os valores aditivos preditos por BLUP/REML foram mais acurados que os valores fenotípicos. A análise multigerações foi mais acurada que a análise por geração apenas em relação à CE. Esses dois métodos proporcionaram valores aditivos altamente correlacionados. Contudo, a porcentagem de coincidência entre os indivíduos selecionados revela diferença entre os métodos BLUP. Na população estruturada em famílias de meios-irmãos o método de melhoramento mais eficiente foi seleção massal. Na população estruturada em famílias de irmãos completos destacou-se a seleção dentro de progênies.
The Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) became the most employed methodology in the genetic evaluation of animals and perennial species, with special relevance for annual species. The objective of this work was to evaluate this methodology in the selection inside non-endogamous families, in recurring selection programs. The animal model was adjusted. The data were phenotypical values of plants in the recombination lots of two to three selection cycles in the population of the popcorn maize Viçosa. The production and expansion capacity were measured in each plant. The SAS software system was used in the analyses by means of the inbreed and mixed procedures. There was a reduction in the genetic variability related to the CE and the production with the selection cycles. The additive values predicted by BLUP/REML were more accurate than the phenotypical values. The multi-generation analysis was more accurate than the analysis by generation only in relation to the CE. These two methods provided highly correlated additive values. However, the percentage of coincidence among the individuals selected reveals a difference between the BLUP methods. In the population structured into families of half-brothers, the most efficient breeding method was the massal selection. In the population structured into families with full brothers, the selection inside progenies stood out.
Palavras-chave: BLUP
BLUP
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA
Idioma: por
País: BR
Editor: Universidade Federal de Viçosa
Sigla da Instituição: UFV
Departamento: Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me
Programa: Mestrado em Genética e Melhoramento
Citação: ALMEIDA, ísis Fernanda de. Unbiased linear prediction (BLUP) in plant breeding: selection inside nonendogamic families. 2009. 31 f. Dissertação (Mestrado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2009.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4708
Data do documento: 19-Fev-2009
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