Estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos em uma população de cana-de-açúcar e estratégias de seleção

A seleção fenotípica é o método de seleção tradicional utilizado nos estágios iniciais de seleção na maioria dos programas de melhoramento genético de cana-de-açúcar após o desenvolvimento de uma população segregante. A maioria das variedades comerciais utilizadas atualmente deriva deste método. Recentemente tem sido propostas estratégias de seleção baseada na avaliação de famílias em gerações precoces em diversos programas de melhoramento de cana-de-açúcar ao redor do mundo, como o objetivo de melhora a resposta à seleção, bem como reduzir o tempo e custo necessários para o desenvolvimento de novas variedades. No presente estudo foram avaliadas 110 famílias de cana-de-açúcar em um delineamento em blocos ao acaso com duas repetições, no ano agrícola de 2012/2013, na Estação Experimentas da empresa CanaVialis, localizada em Conchal, SP. As parcelas consistiram de um sulco de 50 m, contendo 96 plantas (\"seedlings\"). Os seguintes caracteres foram avaliados no estágio de cana planta: diâmetro do colmo (DIA), altura do colmo (ALT) número de colmos por touceira (NCP), número de colmos por touceira na parcela total (NCT); teor de sólidos solúveis (BRIX), teor de açúcar no laboratório (POL) toneladas de cana por hectare (TCH) e toneladas de açúcar por hectare (TPH). Os resultados indicaram que a população tem grande variabilidade genética entre médias de famílias bem como dentro de famílias. Foram detectadas correlações genotípicas positivas entre TCH e os outros caracteres, bem como entre TPH e os outros caracteres. Com base nestes resultados discute-se uma estratégia de seleção com base na seleção para TPH aplicada nas médias de famílias, seguido da seleção fenotípica para ALT, DIA e NCP dentro das famílias selecionadas, priorizando NCP.

Análise genética da produção in vitro de embriões em bovinos Guzerá

O objetivo dessa pesquisa foi avaliar aspectos genéticos que relacionados à produção in vitro de embriões na raça Guzerá. O primeiro estudo focou na estimação de (co) variâncias genéticas e fenotípicas em características relacionadas a produção de embriões e na detecção de possível associação com a idade ao primeiro parto (AFC). Foi detectada baixa e média herdabilidade para características relacionadas à produção de oócitos e embriões. Houve fraca associação genética entre características ligadas a reprodução artificial e a idade ao primeiro parto. O segundo estudo avaliou tendências genéticas e de endogamia em uma população Guzerá no Brasil. Doadoras e embriões produzidos in vitro foram considerados como duas subpopulações de forma a realizar comparações acerca das diferenças de variação anual genética e do coeficiente de endogamia. A tendência anual do coeficiente de endogamia (F) foi superior para a população geral, sendo detectado efeito quadrático. No entanto, a média de F para a sub- população de embriões foi maior do que na população geral e das doadoras. Foi observado ganho genético anual superior para a idade ao primeiro parto e para a produção de leite (305 dias) entre embriões produzidos in vitro do que entre doadoras ou entre a população geral. O terceiro estudo examinou os efeitos do coeficiente de endogamia da doadora, do reprodutor (usado na fertilização in vitro) e dos embriões sobre resultados de produção in vitro de embriões na raça Guzerá. Foi detectado efeito da endogamia da doadora e dos embriões sobre as características estudadas. O quarto (e último) estudo foi elaborado para comparar a adequação de modelos mistos lineares e generalizados sob método de Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e sua adequação a variáveis discretas. Quatro modelos hierárquicos assumindo diferentes distribuições para dados de contagem encontrados no banco. Inferência foi realizada com base em diagnósticos de resíduo e comparação de razões entre componentes de variância para os modelos em cada variável. Modelos Poisson superaram tanto o modelo linear (com e sem transformação da variável) quanto binomial negativo à qualidade do ajuste e capacidade preditiva, apesar de claras diferenças observadas na distribuição das variáveis. Entre os modelos testados, a pior qualidade de ajuste foi obtida para o modelo linear mediante transformação logarítmica (Log10 X +1) da variável resposta.