Predição de ganhos genéticos via modelos mistos em progênies de café Conilon.


Autoria(s): CARIAS, C. M. de O.; GRAVINA, G. do A.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; FERRÃO, R. G.; VIVAS, M.; VIANA, A. P.
Contribuinte(s)

CÍNTIDA MACHADO DE OLIVEIRA MOULIN CARIAS, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; GERALDO DO AMARAL GRAVINA, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; MARIA AMELIA GAVA FERRAO, SAPC; AYMBIRE FRANCISCO A DA FONSECA, SAPC; ROMÁRIO GAVA FERRÃO, INCAPER; MARCELO VIVAS, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; ALEXANDRE PIO VIANA, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy.

Data(s)

2016

29/07/2016

Resumo

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar os ganhos genéticos preditos por meio de diferentes índices de seleção pela metodologia REML/BLUP, em cinco caracteres de interesse ao programa de melhoramento do café conilon do Incaper. Foram avaliadas 8 progênies de meios-irmãos, de ciclo de maturação precoce, média de duas safras, com três repetições, o que totalizou 1368 observações, utilizados os índices de seleção clássico, multiplicativo e com base na soma de postos. Avaliaramse, na época de colheita, as características tamanho dos grãos (TG), produtividade (PRO), porte (PT), vigor vegetativo (VIG) e grau de inclinação (GI). A população foi avaliada na Fazenda Experimental de Marilândia, região Noroeste do estado do Espírito Santo. As análises genético-estatísticas foram realizadas pelo programa Selegen - REM/BLUP. Verificou-se, a partir da análise dos parâmetros genéticos, um excelente potencial seletivo entre famílias, para todas as características avaliadas. O índice Mulamba e Mock foi o que mostrou maior eficiência de seleção entre famílias de meios-irmãos de café conilon.

2016

Identificador

1045

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1049888

Idioma(s)

pt_BR

Publicador

Coffee Science, Lavras, v. 11, n. 1, p. 39-45, jan./mar. 2016.

Relação

Embrapa Café - Artigo em periódico indexado (ALICE)

Palavras-Chave #Valor genotípico predito #Modelo linear misto #Predicted genotypic values #Mixed linear models #Coffea canephora #Coffea canephora
Tipo

Artigo em periódico indexado (ALICE)