Uso de diferentes metodologias estatísticas no melhoramento do amendoim forrageiro.

Este trabalho teve como objetivo verificar o efeito do uso de diferentes metodologias estatísticas de análise de dados na estimação de parâmetros genéticos e na seleção de amendoim forrageiro, utilizando dados simulados. A simulação dos valores fenotípicos baseou-se em dados experimentais de produção de matéria seca (kg/ha) de amendoim forrageiro, obtidos a partir de avaliações agronômicas realizadas na Embrapa Acre. Utilizou-se o sistema computacional SAS para simulação de dados. Foram simuladas oito populações considerando-se quatro tamanhos distintos (4, 10, 30 e 100 genótipos), com dois níveis de desbalanceamento (0 e 20%). Foi considerada a realização de oito cortes, em delineamento de blocos ao acaso com seis repetições. Utilizou-se para análise dos dados: a metodologia de modelos mistos, em que os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valore genotípicos foram preditos pelo método do melhor preditor linear não viesado (BLUP); e a metodologia de quadrados mínimos, por meio da análise de variância (ANOVA) em esquema de parcelas subdivididas. Para verificação da homogeneidade da estrutura da matriz de covariância residual entre cortes realizou-se teste de esfericidade de Mauchly. Foi calculada a correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro para avaliar o ranqueamento e a acurária da predição dos valores genéticos obtidos pela metodologia de modelos mistos. Os testes de esfericidade foram significativos a 5% de probabilidade pelo teste Quiquadrado para todas as populações. As estimativas dos parâmetros genéticos obtidas pelas metodologias REML/BLUP conduziu a maiores ganhos de seleção quando comparada à metodologia de quadrados mínimos, exceto para populações com quatro genótipos.Para populações maiores foram necessários um menor número de cortes para predizer o valor genotípico dos indivíduos pelo método REML/BLUP com maior acurácia. Observou-se que o nível de desbalanceamento de 20% não interferiu na classificação dos genótipos superiores para as condições simuladas neste trabalho.

Bibliographic Details

Main Author:	SANTOS, C. F. dos
Other Authors:	Cléia Florentino dos Santos, Universidade Federal do Acre (Ufac).
Format:	Teses biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2014-12-04
Subjects:	Sistema computacional SAS, Metodologia REML/BLUP, Amendoim forrageiro, Forage peanut, Cacahuetes forrajeros, Variación genética, Leguminosa Forrageira, Parâmetro Genético, Dados Estatísticos, Análise Estatística, Modelo de Simulação, Arachis pintoi, Genetic variation, Statistical analysis, Simulation models,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1001653
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