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Estimativas de repetibilidade e herdabilidade de caracteres do morangueiro
(UFVJM, 2017) Oliveira, Altino Júnior Mendes; Fernandes, José Sebastião Cunha; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Fernandes, José Sebastião Cunha; Titon, Miranda; Costa, Márcia Regina da
A redução dos custos em programas de melhoramento passa pela redução do número de repetições nos experimentos. Contudo, essa redução não deve comprometer a representatividade e confiabilidade dos parâmetros estimados. Dessa forma, é relevante o conhecimento do número ideal de medições em características de importância comercial em espécies onde tais características se expressam várias vezes durante seu ciclo. O objetivo do presente trabalho foi estimar o coeficiente de repetibilidade, herdabilidade e determinar o número de avaliações para se atingir uma determinação mínima de 80% para algumas características em morangueiro (Fragaria x ananassa Duch). Foram utilizados dados de um experimento conduzido na fazenda Mape Frutas Ltda, localizada em Datas, MG, onde avaliaram-se oito cultivares de morangueiro, em um delineamento em blocos casualizados com quatro repetições e dezoito plantas por parcela. A colheita foi feita duas vezes por semana no período de maio a outubro de 2012. As características avaliadas foram: número total de frutos; número de frutos comerciais; produtividade total; produtividade comercial; peso médio total de frutos; peso médio de frutos comerciais; comprimento e diâmetro do fruto. Entre os caracteres avaliados, as herdabilidades estimadas (no sentido amplo e em nível de parcela) variaram de 3,13% (número de frutos) a 40,20% (peso médio de frutos) ao passo que as repetibilidades variaram entre 9,00% a 42,06%, para os mesmos caracteres. O número mínimo de avaliações para se atingir uma determinação de 80% variou entre o máximo de 40 para o caráter número de frutos e o mínimo de 6 para o caráter peso médio de frutos. Para o caráter considerado mais importante do ponto de vista comercial (peso comercial de frutos) há necessidade de pelo menos 20 avaliações para se atingir a referida determinação. Considerando-se que as avaliações no presente trabalho foram mensais, a avaliação para tal caráter deverá ser conduzida por pelo menos um ano e oito meses.
Population parameters and selection of kale genotypes using Bayesian inference in a multi-trait linear model
(Editora da Universidade Estadual de Maringá - EDUEM, 2017-Oct/Dec) Azevedo, Alcinei Mistico; Andrade Júnior, Valter Carvalho de; Santos, Albertir Aparecido dos; Sousa Júnior, Aderbal Soares de; Oliveira, Altino Júnior Mendes; Ferreira, Marcos Aurélio Miranda; Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG); Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
Para selecionar genitores em programas de melhoramento deve-se obter os componentes de variância para estimar parâmetros genéticos e predizer valores genéticos, os quais podem ser obtidos vantajosamente pela inferência bayesiana. Quando várias características são avaliadas a inferência bayesiana pode ser utilizada em modelos multicaracterísticos. Objetivou-se obter estimativas de parâmetros genéticos, ganhos de seleção, conhecer as correlações genéticas entre as características, predizer valores genéticos e selecionar melhores genótipos de couve utilizando a abordagem bayesiana em modelo linear multicaracterístico. Foram avaliados o diâmetro do caule, altura da planta, número de brotações, número de folhas comercializáveis e massa fresca de folhas por inferência bayesiana em 22 genótipos de couve. Foi utilizado o delineamento em blocos casualizados com três repetições e quatro plantas por parcela. Verificou-se a predominância dos efeitos genéticos sobre os ambientais. As maiores estimativas de correlação foram encontradas entre a matéria fresca de folhas e as características diâmetro do caule, altura de plantas e número de folhas comercializáveis. Além das testemunhas comerciais, são indicados para o cultivo e para integrar programas de melhoramento os genótipos UFLA 11, UFLA 5, UFLA 6, UFVJM 3 e UFVJM 19. As estimativas do ganho de seleção indicaram o potencial de melhoramento para a população estudada