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metadata.teses.dc.title: Estratégias de seleção no melhoramento genético da soja
metadata.teses.dc.title.alternative: Selection strategies in soybean breeding
metadata.teses.dc.creator: Marques, Fábio Serafim
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/0919732620415481
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Bruzi, Adriano Teodoro
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Nogueira, Ana Paula Oliveira
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Ferreira, Daniel Furtado
metadata.teses.dc.subject: Glycine max L. Merril
Modelos mistos
Mérito da população
Índice multigerações
Mixed models
Population effect
Multigeneration index
metadata.teses.dc.date.issued: 29-Apr-2019
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: MARQUES, F. S. Estratégias de seleção no melhoramento genético da soja. 2019. 46 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia/Fitotecnia)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: O processo de seleção de progênies de soja é frequentemente conduzido avaliando-se o desempenho agronômico das progênies oriundas de inúmeras populações em diferentes ambientes e em duas ou mais gerações. Estudos têm buscado aperfeiçoar os métodos de seleção em plantas autógamas a partir da aplicação da abordagem de modelos mistos, no qual a utilização do BLUP associado com o mérito da população, e com dados de múltiplas gerações tem tornado o processo seletivo mais eficiente. Assim, objetivou-se comparar estratégias de seleção de progênies de soja, e estudar as implicações das diferentes estratégias de seleção de progênies no ranqueamento de genótipos superiores em soja. Foram avaliadas progênies F3:4 e F3:5 de quatro populações distintas para maturação absoluta e produtividade de grãos. As progênies F3:4 foram avaliadas nos municípios de Lavras e Itutinga, durante o ano agrícola de 2016/2017. Adotou-se parcelas de uma linha de 2,0 metros com duas repetições, em delineamento de látice simples 12 x 12 (136 progênies + 8 testemunhas). As progênies F3:5 foram avaliadas nos municípios de Lavras, Itutinga e Ijaci, durante o ano agrícola de 2017/2018. Adotaram-se parcelas de uma linha de 3,0 metros com três repetições, em delineamento de látice triplo 8 x 8 (56 progênies + 8 testemunhas). Os dados foram analisados via modelos mistos por meio das seguintes estratégias: ignorando e considerando o efeito de populações em cada geração, e considerando o índice multigerações. Estimou-se os parâmetros genéticos e fenotípicos para cada análise. Ganhos com a seleção, correlação de Spearman e índice de coincidência foram usados para verificar a eficiência dos modelos com e sem o efeito da população e com os dados de múltiplas gerações. Observou-se que existe alteração na classificação e coincidência das progênies selecionadas em cada geração ao ignorar e considerar o mérito da população. O índice multigerações figura-se como estratégia promissora para a seleção de progênies de soja que associem precocidade e elevada produtividade de grãos.
metadata.teses.dc.description.abstract: Soybean progenies selection process is often conducted by evaluating the agronomic performance of progenies of several populations in different environments during two or more generations. Studies have sought to improve the selection methods in autogamous plants by the application of the mixed model approach, in which the use of BLUP associated with the merit of the population and data from multiple generations has made the selection process more efficient. Thus, the objective of this study was to compare soybean progeny selection strategies and to study the implications of different progeny selection strategies on the ranking of superior soybean genotypes. The F3:4 and F3:5 progenies from four distinct populations were evaluated for absolute maturity and grain yield. The F3:4 progenies were evaluated in Lavras and Itutinga, during the crop year of 2016/2017. Plots of a 1.5 m row with two replications were taken in a 12 x 12 simple lattice design (136 progenies + 8 controls). The F3:5 Progenies were evaluated in Lavras, Itutinga and Ijaci during the crop year of 2017/2018. Each plot consisted of one row of 3.0 m with three replications, in an 8 x 8 triple lattice design (56 progenies + 8 controls). The data were analyzed using mixed models approach through the following strategies: ignoring and considering the effect of populations in each generation, and considering the multigeneration index. The genetic and phenotypic parameters were estimated for each analysis. Genetic gains from selection, Spearman correlation and coincidence index were used to verify the efficiency of the models with and without the effect of the population and with the data of multiple generations. It was observed that there is alteration in the ranking and coincidence of the selected progenies in each generation by ignoring and considering the merit of the population. The multigeneration index is a promising strategy for selection of soybean progenies which associate early maturity and high grain yield.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33958
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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