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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59348
Título: | Aplicações da biometria em programas de melhoramento do eucalyptus |
Título(s) alternativo(s): | Applications of biometrics in eucalyptus breeding programs |
Autor : | Ruy, Murilo Cândido |
Lattes: | http://lattes.cnpq.br/1816177518017537 |
Primeiro orientador: | Novaes, Evandro |
Primeiro membro da banca: | Ramalho, Magno Antonio Patto |
Segundo membro da banca: | Tambarussi, Evandro Vagner |
Terceiro membro da banca: | Silva, Paulo Henrique Muller da |
Quarto membro da banca: | Silva Júnior, Adelson Lemes da |
Palavras-chave: | Melhoramento de plantas Seleção recorrente AlphaSim Interação genótipo por ambiente Estabilidade fenotípica Adaptabilidade Simulação genética Plant breeding Recurrent selection Genotype by environment interaction Phenotypic stability Adaptability Genetic simulation |
Data da defesa: | 26-Abr-2024 |
Data da publicação: | 10-Set-2024 |
Agência(s) de fomento: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal do Nível Superior (CAPES) |
Referência: | RUY, Murilo Cândido. Aplicações da biometria em programas de melhoramento do eucalyptus. 2024. 66p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Lavras, 2024. |
Resumo: | O setor florestal brasileiro representa uma parte significativa da economia nacional, empregando milhares de pessoas, tanto de forma direta quanto indireta. O Eucalyptus spp. representa parte significativa das florestas plantas e sua madeira é utilizada para diferentes finalidades. Diferente das espécies agrícolas convencionais, como milho, soja, feijão e outras, as espécies florestais não sofreram nenhum tipo de melhoramento no passado mais distante. Sendo assim, o potencial para melhorias genéticas dessa espécie florestal é elevado. O efeito da interação genótipo por ambiente (GxA) afeta diretamente o desempenho dos clones de Eucalyptus spp. plantados nas diferentes regiões brasileiras, sendo, portanto, uma importante área de estudo do melhoramento genético. Desta forma, o primeiro capitulo do presente trabalho se dedica ao estudo da interação GxA de 62 clones de Eucalyptus spp., bem como sua adaptabilidade e estabilidade. Os clones foram avaliados ao longo de 10 anos em 10 sub-regiões, nos estados de São Paulo e Minas Gerais. Os dados coletados de incremento médio anual (IMA) foram submetidos as metodologias de Annicchiarico (1992), Eberhart & Russel (1966) e GGE biplot. As regiões H, I, G, J e D, apresentaram os melhores desempenhos médios, respectivamente. Considerando a interação GxA os melhores clones dentro das melhores sub-regiões foram: H- 1112, I- 887, G- 1112, J- 838, D- 107. Os clones 876, 1112, 1277 e 13 apresentaram a maior estabilidade, enquanto que os clones 1112 e 1277 apresentaram, além de alta estabilidade, os maior desempenho médio e adaptabilidade. O segundo capitulo do presente trabalho se dedicou comparar o desempenho estimado de duas estratégias diferentes de melhoramento por meio de simulações estocásticas. As duas metodologias de melhoramento testadas foram a seleção recorrente intrapopulacional (SRI) e a seleção recorrente interpopulacional (SRR). Essas duas metodologias cíclicas são frequentemente utilizadas no melhoramento de eucalipto, mas devido à alta demanda de tempo e mão de obra, a comparação prática desses dois métodos é inviável. Assim, a utilização de simulações computacionais pode indicar o desempenho relativo desses dois métodos sob diferentes parâmetros genéticos, como variância aditiva, herdabilidade e grau de dominância. As simulações foram realizadas utilizando o pacote AlphaSim, no software R. Foram simulados 24 ciclos de seleção, totalizando 250 anos, com valores de variância aditiva (Va) iguais a 5, 10, 20 e 30, em combinação com valores de grau de dominância (DD) iguais a 0, 0.3, 0.7 e 1. Foi constatado, ao final das simulações, que a SRI apresenta maiores ganhos em cenários de DD igual a zero, ganhos similares a SRR quando DD é igual a 0.3 e ganhos inferiores quando DD é igual a 0.7 e 1. |
Abstract: | The Brazilian forestry sector represents a significant part of the national economy, employing thousands of people both directly and indirectly. Eucalyptus spp. comprises a substantial portion of planted forests, and its wood is utilized for various purposes. Unlike conventional species such as corn, soybeans, beans, and others, forest species have not undergone any type of breeding in the past. Thus, the potential for genetic improvement of forest species is high. The genotype by environment interaction (GxE) directly affects the performance of Eucalyptus spp. clones planted in different Brazilian regions, making it an important area of study in plant breeding. Therefore, the first chapter of this study is dedicated to investigating the GxE interaction of 62 Eucalyptus spp. clones, as well as their adaptability and stability. The clones were evaluated over 10 years in 10 sub-regions in the states of São Paulo and Minas Gerais. The collected data on mean annual increment (MAI) were subjected to the methodologies of Annicchiarico (1992), Eberhart & Russel (1966), and GGE biplot. Regions H, I, G, J, and D exhibited the best average performances, respectively. Considering the GxE interaction, the best clones within the best sub-regions were: H-1112, I-887, G-1112, J-838, D-107. Clones 876, 1112, 1277, and 13 showed the highest stability, while clones 1112 and 1277 presented not only high stability but also the highest average performance and adaptability. The second chapter of this study aimed to compare, through stochastic simulation, two breeding methodologies: intrapopulation recurrent selection (IRS) and interpopulation recurrent selection (IRR). These two cyclic methodologies are frequently used in eucalyptus breeding, but due to the high demand for time and labor, the practical comparison of these two methods is unfeasible. Thus, the use of computational simulations can assist in comparing these two methodologies for longer cycles, which would be unfeasible in practice. The simulations were performed using the AlphaSim package in the R® software. Twenty-four selection cycles were simulated, totaling 250 years, with additive variance (Va) values equal to 5, 10, 20, and 30, in combination with degree of dominance (DD) values equal to 0, 0.3, 0.7, and 1. At the end of the simulations, it was found that IRS yields higher gains in scenarios where DD is equal to zero, similar gains to IRR when DD is equal to 0.3, and lower gains when DD is equal to 0.7 and 1. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59348 |
Publicador: | Universidade Federal de Lavras |
Idioma: | por |
Aparece nas coleções: | DAE - Administração - Mestrado (Dissertações) |
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