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Statistical modeling and selection efficiency on Urochloa ruziziensis breeding
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Biologia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
Agência de fomento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Urochloa ruziziensis (R. Germ. & C.M. Evrard) Crins (sin. Brachiaria ruziziensis) é uma
espécie diploide e totalmente sexual, possui grande valor para a diversificação de pastagens,
principalmente para a produção de leite e grande potencial para pastagem devido à elevada
qualidade nutricional, boa aceitação pelos animais e a boa relação folha/colmo. As avaliações
e seleção de genótipos nos programas de melhoramento da espécie, normalmente são realizadas
a partir de medições em uma mesma parcela ao lo ngo de diferentes cortes, sendo um processo
demorado que demanda a utilização de metodologias que sejam capazes de lidar com a
complexidade dos dados gerados. Portanto, os métodos estatísticos para a análise deste tipo de
dados, devem considerar a variação espacial e a correlação t emporal entre medidas repetidas,
além de modelar apropriadamente os efeitos genéticos ao longo do tempo. Além disso, a
identificação de caracteres intimamente relacionados à produtividade, pode possibilitar a
seleção indireta para produção de forragem, fazendo com que as avaliações se tornem mais
ágeis e acuradas, maximizando os ganhos e minimizando o tempo e custo no lançamento de
novas cultivares. Com isso, o presente estudo teve como objetivo s avaliar diferentes estruturas
de covariâncias para as matrizes residual e genética, verificar suas implicações na seleção de
clones e avaliar a eficiência da seleção visual para produção de biomassa verde em U.
ruziziensis por meio de notas do vigor das plantas nas abordagens unitrait e multitrait
verificando qual abordagem maximiza a acurácia preditiva dos valores genéticos. Foram
avaliados 254 clones de U. ruziziensis juntamente com as cultivares Marandu ( U. brizantha) e
Basilisk (U. decumbens) sob nove cortes em látice triplo 16x16 com parcelas de uma planta, no
campo experimental da Embrapa Gado de Leite (Coronel Pacheco - MG). Inicialmente para
investigar o impacto da modelagem estatística na seleção de clones, as matrizes de covariância
para os efeitos genéticos e residuais foram modeladas para a produção de biomassa verde e a
escolha do modelo que melhor se ajust ou aos dados foi realizada por meio do Critério de
Informação Bayesiano (BIC). Posteriormente, para verificar a eficiência da seleção visual para
produção de biomassa verde por meio de notas do vigor das plantas, realizou-se as análises
conjuntas unitrait e multitrait de produção de biomassa verde e vigor. Verificou-se que as
estruturas de covariância mudam de acordo com os dados em estudo, sendo necessário verificar
quais estruturas proporcionam melhor qualidade de ajuste aos dados, devido ao impacto nas
estimativas de parâmetros genéticos, na precisão experimental e também na seleção dos
melhores genótipos e continuidade dos programas de melhoramento genético. Além disso, foi
possível verificar que a seleção visual para produção, por meio do vigor das plantas, pode ser
uma ferramenta útil nos programas de melhoramento de U. ruziziensis, em especial ao utilizar
a abordagem multitrait.
Abstract
The Urochloa ruziziensis (R. Germ. & C.M. Evrard) Crins (sin. Brachiaria ruziziensis) is
diploid and presents sexual reproduction, has great value for pasture diversification, particularly
for milk production and it has great pasture potential due to its high nutritional quality, good
animal acceptance and good leaf/stem ratio. Evaluations and selection of genotypes in breeding
programs are usually based on measurements made on several cuttings over time in the same
experimental plot, being a time consuming process that requiring methodologies capable of
dealing with the complexity of the data generated. Therefore, statistical methods for analysis of
this type of data should consider the spatial variation and temporal correlation between repeated
measures, as well as the possibility of heterogeneity of variance and appropriately model
genetic effects over time. In addition, the identification of traits closely related to yield may
enable indirect selection for forage production, making evaluations more agile and accurate,
maximizing gains and minimizing time and cost in launching new cultivars. Thus, the present
study aimed to evaluate different covariance structures for the residual and genetic matrices,
verify their implications for clone selection and verify the efficiency of visual selection for
green biomass production in U. ruziziensis using the plant vigor on unitrait and multitrait
analysis verifying which approach maximizes the predictive accuracy of genetic values. A total
of 254 U. ruziziensis clones were evaluated in nine cuts in an incomplete block de sign with
three replicates and plot of one plant together with the cultivars Marandu ( U. brizantha) and
Basilisk (U. decumbens) on the experimental field of Embrapa Gado de Leite (Coronel Pacheco
- MG). To investigate the statistical modeling in clone selection, the covariance matrices for
genetic and residual effects were modeled for green biomass production and the choice of the
best model was by BIC. To verify the efficiency of visual selection, unitrait and multitrait
analyzes of green biomass production and vigor were performed, considering different selection
strategies. It was found that the covariance structures change according to the data under study,
and it is necessary to verify which structures provide the best quality of fit to the data, due to
the impact on genetic parameter estimates, experimental precision and on the selection and
continuity of the breeding programs. In addition, it was possible to verify that the visual
selection for forage production through plant vigor can be a useful tool in U. ruziziensis
breeding programs, especially when using the multitrait approach.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
DIAS, J. A. Statistical modeling and selection efficiency on Urochloa ruziziensis breeding. 2019. 56 p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.