Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12970
Título : Eficiência da seleção de progênies de café F4 pela metodologia de modelos mistos (REML/BLUP)
Título(s) alternativo(s): Selection efficiency of F4 coffee progenies by mixed model methodology (REML/BLUP)
Autor: Pereira, Thamiris Bandoni
Carvalho, João Paulo Felicori
Botelho, César Elias
Resende, Marcos Deon Vilela de
Rezende, Juliana Costa de
Mendes, Antônio Nazareno Guimarães
Palavras-chave: Coffea arabica
Café - Seleção
Café - Melhoramento genético
Cafeeiro - Resistência a doenças
Coffee - Selection
Coffee - Breeding
Coffee - Resistance to diseases
Publicador: Instituto Agronômico de Campinas
Data da publicação: 2013
Referência: PEREIRA, T. B. et al. Eficiência da seleção de progênies de café F4 pela metodologia de modelos mistos (REML/BLUP). Bragantia, Campinas, v. 72, n. 3, p. 230-236, 2013.
Resumo : Objetivou-se verificar a eficiência da seleção de cafeeiros em geração F4 para características agronômicas e resistência a doenças mediante o emprego da metodologia de modelos mistos de Henderson. O experimento foi instalado na Fazenda Experimental da EPAMIG, em Machado, MG, sendo utilizadas progênies F4 derivadas do cruzamento entre cultivares do grupo Icatu com Catuaí Amarelo IAC 62 e IAC 17 e com as progênies IAC 5002 e IAC 5010. O delineamento experimental utilizado foi o látice com quatro repetições e as avaliações foram realizadas ao longo de dois anos (2010 e 2011). Foram avaliadas as seguintes características: produção (litros planta-1), reação à ferrugem, vigor vegetativo e reação à cercosporiose. Foram utilizados o procedimento REML/BLUP para estimar os parâmetros genéticos, o índice de seleção de Mulamba e Mock a fim de verificar os ganhos para múltiplos caracteres, a acurácia e eficiência, calculadas a partir do diferente número de medições e, ainda, o agrupamento multivariado de progênies pelo método de Tocher. Verificou-se, a partir da análise dos parâmetros genéticos, um maior sucesso na seleção entre famílias para todas as características avaliadas. A adoção de quatro colheitas poderá elevar a acurácia a 80% na seleção de indivíduos para as características produção, reação à ferrugem e vigor vegetativo. A seleção das 12 melhores progênies para caracteres múltiplos pelo índice de Mulamba e Mock proporcionaria um ganho médio de 70,4%.
Abstract: The aim of this paper was to evaluate the selection efficiency in the F4 generation of coffee for agronomic traits and disease resistance through the use of mixed model methodology of Henderson. The experiment was carried out in Machado (MG) Brazil, using F4 progenies from a cross between cultivars of Icatu group with Catuaí Amarelo IAC 62 and IAC 17 and with the progenies IAC 5002 and IAC 5010. The experimental design was a square lattice with four replications and the evaluations were taken during two years (2010 and 2011). The traits evaluated were: production (L plant- 1), reaction to rust, vegetative vigor and reaction to Cercospora. We used the REML/BLUP procedure to estimate genetic parameters, the Mulamba & Mock selection index to verify the gains for multiple characters, the accurary and efficiency and also the multivariate clustering progenies through the Tocher method. The analysis of genetic parameters using mixed models was successful for selecting families for all characteristics under consideration. The adoption of four crop harvests may increase to 80% the accuracy in selecting individuals for production characteristics, reaction to rust and vegetative vigor. The selection of the 12 best progenies for multiple characters by Mulamba and Mock index provided an average gain of 70.4%.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12970
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:DAG - Artigos publicados em periódicos

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ARTIGO_Eficiência da seleção de progênies de café F4 pela metodologia de modelos mistos REML-BLUP.pdf373,42 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons