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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