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Do the unselected genotypes influence the identification of the best soybean lines with the inbreeding generations?
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Biologia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Na necessidade de incremento em produtividade de soja, entendem-se que diversos setores do agronegócio estão envolvidos, especialmente aqueles relacionados aos aspectos agronômicos da cultura. Neste caso, em especial as pesquisas em melhoramento genético de plantas possuem uma contribuição relevante no incremento de produtividades da soja, como diversas outras culturas produzidas no país. O objetivo deste estudo foi verificar a influência de genótipos não selecionados no ranqueamentos de linhagens superiores de soja por meio de conjuntos de dados fenotípicos de progênies avaliadas em diferentes gerações e a viabilidade do uso de simulação computacional em programas de melhoramento como validação cruzada. A abordagem via modelos mistos na seleção de genótipos superiores se mostrou extremamente vantajosa no avanço das pesquisas em melhoramento genético. Outra estratégia de análise que permitiu avanços em programas de melhoramento de plantas foi a utilização da simulação computacional. Em etapas de avaliação dos programas de melhoramento, os genótipos selecionados possuem muitas informações associados a eles, o que possibilita a adoção das diferentes estratégias de pesquisa para a seleção das melhores linhagens. Dessa forma, a literatura permite embasar diferentes estratégias de análises que permitam a classificação dos genótipos superiores na seleção de linhagens de soja com acurácia e viabilidade do emprego da simulação computacional em programas de melhoramento. A utilização de genótipos selecionados e não selecionados em um programa de melhoramento de soja com o avanço das gerações permite alterar drasticamente o ranking, gerando um viés na seleção das melhores progênies com o avanço das gerações de endogamia. Esse comportamento foi observado tanto nas avaliações de dados de campo quanto no aspecto de simulação de dados (validação cruzada). Sugere-se que, na realização da análise estatística dos dados, sejam incluídas informações prévias das progênies por meio de abordagens que considerem o desequilíbrio dos dados, visto que essa alternativa não acarreta custos adicionais para o programa de melhoramento.
Abstract
In the need to increase soybean yield, it is understood that several agribusiness sectors are involved, especially related to the agronomic aspects of the crop. In this case, research on plant genetic breeding has a relevant contribution to increase soybean yield, like several other crops produced in the country. The aim of the study was to verify the influence of these unselected genotypes in the ranking of superior soybean lines through phenotypic data sets of progenies evaluated in different generations and the feasibility of using computer simulation in breeding programs such as cross validation. The approach via mixed models in the selection of superior genotypes proved to be extremely advantageous in advancing research in genetic breeding. Another analysis strategy that complements advances in plant breeding programs was the use of computer simulation. In stages of evaluation of breeding programs, the selected genotypes have a lot of information associated with them, which enables the adoption of different research strategies to select the best lines. Thus, the literature allows to support different analyzes of analyzes that follow the classification of superior genotypes in the selection of soybean lines with accuracy and feasibility of using computer simulation in breeding programs. The use of selected and unselected genotypes in a soybean breeding program with the progress of generations allows drastically to change the ranking, generating a bias in the selection of the best progenies with the advancement of inbreeding generations. This behavior was observed both in the field data evaluations and in the data simulation aspect (cross validation). It is suggested that when performing statistical analysis of the data, previous information of the progenies should be included via approaches that consider the imbalance of data, given that this alternative does not entail additional costs for the breeding program.
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VILLELA, G. M. Do the unselected genotypes influence the identification of the best soybean lines with the inbreeding generations? 2021. 78 p. Tese (Doutorado em Genética e
Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.