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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33894
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Botelho, Thiago Tavares | - |
dc.date.accessioned | 2019-04-26T15:38:54Z | - |
dc.date.available | 2019-04-26T15:38:54Z | - |
dc.date.issued | 2019-04-26 | - |
dc.date.submitted | 2019-02-25 | - |
dc.identifier.citation | BOTELHO, T. T. Estratégias para seleção de progênies de sorgo sacarino com base em múltiplos caracteres. 2019. 59 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Pantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33894 | - |
dc.description.abstract | Sweet sorghum is a bioenergy crop that presents stalks rich in sugar content, similar to sugar cane. Correlation studies have shown several agroindustrial traits commonly assessed in the genotype evaluation trials are highly correlated with the breeding target trait 1 st generationethanol yield, such as the production in tons of brix per hectare (TBH). In this way, the aim of this work was to evaluate the prediction accuracy using the univariate and multivariate mixed model approaches and compare the genetic gains by different strategies of progeny multi-trait selection. We selected 196 half-sib progenies from the zero-cycle base population of the intrapopulational recurrent selection program of Embrapa Maize and Sorghum aiming to increase sugar yield in sweet sorghum. The experiments were carried out in two environments in the 14 x 14 lattice experimental design. The traits measured were flowering time (FLOW), plant height (PH), green mass production (GMP), total soluble solids content (TSS) and tons of brix per hectare (TBH). We analyzed the data using a univariate and multivariate mixed model approaches, and four progeny selection strategies: direct selection based on TBH, FAI / BLUP index, Mulamba and Mock index, and additive index. Significant genetic variance was observed for all traits in each environment, and in the joint analysis for almost all, except TSS. The multivariate approach provided estimates of genetic parameters and predictions of the progeny genetic values more accurate and greater genetic gains for all traits than the univariate approach. The selection for TBH and the FAI/BLUP index resulted in balanced genetic gains estimates for the traits in both the univariate and multivariate approaches, allowing the identification of progenies that associate high agroindustrial performance. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | pt_BR |
dc.rights | restrictAccess | pt_BR |
dc.subject | Sorgo - Seleção de progênies | pt_BR |
dc.subject | Índice de seleção | pt_BR |
dc.subject | Sorgo - Melhoramento genético | pt_BR |
dc.subject | BLUP multivariado | pt_BR |
dc.subject | Sorghum - Selection of progenies | pt_BR |
dc.subject | Selection index | pt_BR |
dc.subject | Sorghum - Genetic improvement | pt_BR |
dc.subject | Multivariate BLUP | pt_BR |
dc.title | Estratégias para seleção de progênies de sorgo sacarino com base em múltiplos caracteres | pt_BR |
dc.title.alternative | Strategies for progeny selection in sweet sorghum based on multiple traits | pt_BR |
dc.type | dissertação | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFLA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Nunes, José Airton Rodrigues | - |
dc.contributor.advisor-co1 | Parrella, Rafael Augusto da Costa | - |
dc.contributor.referee1 | Menezes, Cícero Beserra de | - |
dc.contributor.referee2 | Carvalho, Samuel Pereira de | - |
dc.description.resumo | O sorgo sacarino é uma cultura bioenergética que possui colmos com elevados teores de açúcares, similar à cana-de-açúcar. Estudos de associação, demostram que vários caracteres agroindustriais comumente mensurados nos ensaios de avaliação de genótipos, têm elevada correlação com o caráter-alvo de melhoramento que é rendimento de etanol de 1ª geração, a exemplo da produção em toneladas de brix por hectare (TBH). Desta forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia da predição, usando a abordagem de modelos mistos univariada e multivariada, e comparar os ganhos genéticos por diferentes estratégias de seleção multicaracteres de progênies. Foram selecionadas 196 progênies de meios-irmãos, oriundas da população base do ciclo zero, do programa de seleção recorrente intrapopulacional de sorgo sacarino da Embrapa Milho e Sorgo, visando o aumento do rendimento de açúcares. Os experimentos foram realizados em dois ambientes no delineamento experimental látice 14 x 14, sendo medidos os caracteres dias para o florescimento (FLOR), altura da planta (AP), produção de massa verde (PMV), teor de sólidos solúveis totais (SST) e toneladas de brix por hectare (TBH). Foram realizadas as análises via abordagem de modelos mistos univariada e multivariada e, posteriormente, foram adotadas quatro estratégias de seleção das progênies: seleção direta com base no TBH; índice FAI/BLUP; índice de Mulamba e Mock e; índice aditivo. Foi observada variância genética significativa para todos os caracteres em cada ambiente e na análise conjunta, para quase todos, com exceção do SST. A análise multivariada proporcionou estimativas de parâmetros genéticos e predições dos valores genéticos das progênies mais acuradas em relação a univariada, além de resultar em estimativas de ganhos superiores para todos os caracteres. A seleção direta para o caráter TBH e o índice FAI/BLUP resultaram em estimativas de ganhos genéticos equilibrados, tanto na abordagem univariada como na multivariada, possibilitando a identificação de progênies que associam elevado desempenho agroindustrial | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento de Biologia | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Melhoramento Vegetal | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5182588847896126 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Genética e Melhoramento de Plantas - Mestrado (Dissertações) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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