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dc.creatorFernandes Filho, Claudio Carlos-
dc.date.accessioned2023-03-24T18:57:25Z-
dc.date.available2023-03-24T18:57:25Z-
dc.date.issued2023-03-24-
dc.date.submitted2022-08-18-
dc.identifier.citationFERNANDES FILHO, C. C. Biometrical methods for analysis of multi-harvest forage (Urochloa spp., Panicum maximum and Medicago sativa) breeding trials. 2023. 121 p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56321-
dc.description.abstractThis study focuses on the optimization of statistical methods in forage breeding trials, with a goal to improve the efficiency of the breeding process and increase the rate of genetic gain. The study is conducted on three forage species: Medicago sativa, Panicum maximum, and Urochloa spp. The first chapter of the study evaluates the use of spatial analysis in breeding trials, taking into consideration the spatial variation and correlations within a trial and between repeated measurements. The results of this chapter provide insight into the effectiveness of spatial analysis in forage breeding trials. The second chapter of the study focuses on the application of random regression and factor analytic mixed models to deal with longitudinal data generated in forage breeding trials. These models account for temporal correlations between repeated measurements and allow for the appropriate modeling of genetic effects over time. The results of this chapter highlight the usefulness of these methods in analyzing data from forage breeding trials. In the final chapter of the study, genomic selection is performed in alfalfa, incorporating enviromic-based data. This chapter highlights the potential of genomic selection in reducing breeding cycles and increasing the rate of genetic gain in perennial forage species. The results of this study provide valuable information for forage breeders and plant breeders in general, regarding the use of various statistical methods in breeding trials, and their potential impact on the efficiency of the breeding process and the rate of genetic gain. The findings of this study have the potential to contribute to the improvement of forage production, which is crucial for the supply of nutrient-dense food such as meat and milk, particularly in developing countries where forages are a primary source of nutrition for most ruminant livestock.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectForage breedingpt_BR
dc.subjectGenotype by environment interactionpt_BR
dc.subjectMixed modelspt_BR
dc.subjectSpatial analysispt_BR
dc.subjectEnviromicspt_BR
dc.subjectLongitudinal datapt_BR
dc.subjectMelhoramento de pastagenspt_BR
dc.subjectInteração genótipo x Ambientept_BR
dc.subjectModelos mistospt_BR
dc.subjectAnálise espacialpt_BR
dc.subjectAmbientômicapt_BR
dc.subjectDados longitudinaispt_BR
dc.subjectPastagens - Melhoramento genéticopt_BR
dc.titleBiometrical methods for analysis of multi-harvest forage (Urochloa spp., Panicum maximum and Medicago sativa) breeding trialspt_BR
dc.title.alternativeMétodos biométricos para análise de experimentos de forrageiras (Urochloa spp., Panicum maximum and Medicago sativa) sob múltiplas colheitaspt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantaspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Nunes, José Airton Rodrigues-
dc.contributor.advisor-co1Barrios, Sanzio Carvalho Lima-
dc.contributor.referee1Nunes, José Airton Rodrigues-
dc.contributor.referee2Barrios, Sanzio Carvalho Lima-
dc.contributor.referee3Rios, Esteban Fernando-
dc.contributor.referee4Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee5Marçal, Tiago de Souza-
dc.description.resumoEste estudo se concentra na otimização de métodos estatísticos em ensaios de melhoramento de forrageiras, com o objetivo de melhorar a eficiência do processo de melhoramento e aumentar a taxa de ganho genético. O estudo é realizado em três espécies de forrageiras: Medicago sativa, Panicum maximum e Urochloa spp. O primeiro capítulo do estudo avalia o uso da análise espacial em ensaios de melhoramento, levando em consideração a variação espacial e as correlações dentro de um ensaio e entre medições repetidas. Os resultados deste capítulo fornecem informações sobre a efetividade da análise espacial em ensaios de melhoramento de forrageiras. O segundo capítulo do estudo se concentra na aplicação de modelos mistos de regressão aleatória e análise fatorial para lidar com conjuntos de dados longitudinais gerados em ensaios de melhoramento de forrageiras. Esses modelos levam em consideração as correlações temporais entre medições repetidas e permitem o adequado modelamento dos efeitos genéticos ao longo do tempo. Os resultados deste capítulo destacam a utilidade desses métodos na análise de dados de ensaios de melhoramento de forrageiras. No último capítulo do estudo, é realizada a seleção genômica em alfafa, incorporando dados baseados em ambiente. Este capítulo destaca o potencial da seleção genômica na redução dos ciclos de melhoramento e no aumento da taxa de ganho genético em espécies de forrageiras perenes. Os resultados deste estudo fornecem informações valiosas para melhoradores de forrageiras e melhoradores de plantas em geral, sobre o uso de vários métodos estatísticos em ensaios de melhoramento, e seu potencial impacto na eficiência do processo de melhoramento e na taxa de ganho genético. As descobertas deste estudo têm o potencial de contribuir para a melhoria da produção de forrageiras, o que é crucial para o fornecimento de alimentos ricos em nutrientes, como carne e leite, especialmente em países em desenvolvimento onde as forrageiras são a principal fonte de nutrição para a maioria dos animais de pecuária ruminantes.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Biologiapt_BR
dc.subject.cnpqMelhoramento Vegetalpt_BR
Aparece nas coleções:Genética e Melhoramento de Plantas - Doutorado (Teses)



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