129 resultados para additive genetic variation
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Eucalyptus camaldulensis has great importance in Brazil because of their phenotypic plasticity for different environmental conditions, as soils, altitudes and rainfall. This study is an investigation of a base population of E. camaldulensis from Australia through a progeny test implanted in Selvíria, MS. The trial was established in a randomized block design, with 25 families and 60 replications of single tree plots. Genetic parameters for anatomic traits and volume shrinkage were estimated, as well as their correlations with wood basic density. No significant differences among progenies were observed for the traits studied. The additive genetic variation coefficient at individual and among progeny levels ranged from low (0.26%) to high (16.98%). The narrow sense heritability at individual and family means levels also ranged from low (0.01) to high (0.87). This indicates that some traits are under strong genetic control and can be improved by selection. In the present situation, in order to attain the highest genetic gains, the sequential selection among and within progeny would be recommended.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Prediction of genetic gains within breeding programs is not always compatible with those observed in practice. One reason for this inconsistency is the lack of knowledge of genotype-environment interaction (GxE). The aim of this study was to estimate genetic variation, evaluate the GxE, investigate the genetic correlation between pairs of environments and for the set, and to study the productivity, stability and adaptability at 2 years of age for diameter at breast height (DBH) in five progenies trials of Eucalyptus urophylla, used in a randomized complete block design, with the number of progenies ranging from 138 to 167, four to eight blocks and five to six plants per plot. Estimates of variance components and genetic parameters were obtained using the REML/BLUP method. For analysis of productivity, stability and adaptability, the HMRPGV method was used. The highest DBH growth was observed in Anhembi (10.52 cm) and Uberaba (10.20 cm). Estimates considered high were obtained for the coefficient of individual additive genetic variation (>13.3%) and average heritability among progenies (>0.40), indicating the possibility of obtaining genetic gains by selection among progenies. The coefficient of determination of the GxE was 1.7%, a fact that led to a high value of genotypic correlation between the performance of the progenies and environments (78.1%), indicating that the interaction is simple. The first six progenies showed a coincidence of 100% in the order of stability (HMGV), adaptability (RPGV) and productivity (HMRPGV), being 13% higher than the overall mean of five experiments (9.21 cm). When ordering the progenies, the selection of the 20 best in growth led to an increase in gain ranging of from 10.4 to 70%. Anhembi is the ideal place to have a breeding population which will be good in the other places as well.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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A boa produtividade e os valores intermediários para altura da planta e altura da espiga caracterizam a população de milho ESALQ-PB1 como agronomicamente promissora. São relatadas estimativas de parâmetros para 13 caracteres: altura da planta (PH), altura da espiga (EH), posição relativa da espiga (EP), comprimento do pendão (TL), peso do pendão (TW), número de ramificações do pendão (TB), peso de espigas (EW), peso de grãos (GW), comprimento da espiga (EL), diâmetro da espiga (ED), número de fileiras de grãos (RN), número de grãos por fileira (KR) e prolificidade (PR). Os resultados se referem a um único ambiente (um local e um ano). Foi detectada variação genética para todos os caracteres, e são apresentadas estimativas da variância genética aditiva. Os coeficientes de herdabilidade (indivíduos) variaram de 0,14 a 0,72 e foram considerados altos para PH, EH e TB; intermediários para EP, TL, TW, EL e ED, e baixos para EW, GW, KR e PR. O coeficiente de herdabilidade para médias de progênies mostrou aproximadamente a mesma tendência, variando de 0,40 a 0,75. O maior ganho esperado por seleção foi para TB (27% por ciclo) sob seleção massal e para TW (16,4%) por seleção entre progênies; o menor ganho esperado foi para ED, tanto por seleção massal (1,9%) como por seleção entre progênies (2,9%). Coeficientes de correlação aditiva (rA) 0.5
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Com este trabalho objetivou-se determinar parâmetros genéticos para peso corporal de perdizes em cativeiro. Foram utilizados modelos de regressão aleatória na análise dos dados considerando os efeitos genéticos aditivos diretos (AD) e de ambiente permanente de animal (AP) como aleatórios. As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se funções de variância de ordem 5. A curva média da população foi ajustada por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 6. Os efeitos genéticos aditivos diretos e de ambiente permanente de animal foram modelados utilizando-se polinômios de Legendre de segunda a nona ordem. Os melhores resultados foram obtidos pelos modelos de ordem 6 de ajuste para os efeitos genéticos aditivos diretos e de ordem 3 para os de ambiente permanente pelo Critério de Informação de Akaike e ordem 3 para ambos os efeitos pelos Critério de Informação Bayesiano de Schwartz e Teste de Razão de Verossimilhança. As herdabilidades estimadas variaram de 0,02 a 0,57. O primeiro autovalor respondeu por 94 e 90% da variação decorrente de efeitos aditivos diretos e de ambiente permanente, respectivamente. A seleção de perdizes para peso corporal é mais efetiva a partir de 112 dias de idade.
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Knowing the genetic parameters of productive and reproductive traits in milking buffaloes is essential for planning and implementing of a program genetic selection. In Brazil, this information is still scarce. The objective of this study was to verify the existence of genetic variability in milk yield of buffaloes and their constituents, and reproductive traits for the possibility of application of the selection. A total of 9,318 lactations records from 3,061 cows were used to estimate heritabilities for milk yield (MY), fat percentage (%F), protein percentage (%P), length of lactation (LL), age of first calving (AFC) and calving interval (CI) and the genetic correlations among traits MY, %F and %P. The (co) variance components were estimated using multiple-trait analysis by Bayesian inference method, applying an animal model, through Gibbs sampling. The model included the fixed effects of contemporary groups (herd-year and calving season), number of milking (2 levels), and age of cow at calving as (co) variable (quadratic and linear effect). The additive genetic, permanent environmental, and residual effects were included as random effects in the model. Estimated heritability values for MY, % F, % P, LL, AFC and CI were 0.24, 0.34, 0.40, 0.09, 0.16 and 0.05, respectively. The genetic correlation estimates among MY and % F, MY and % P and % F and % P were -0.29, -0.18 and 0.25, respectively. The production of milk and its constituents showed enough genetic variation to respond to a selection program. Negative estimates of genetic correlations between milk production and its components suggest that selection entails a reduction in the other.
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The objective of this study was to estimate variance components and genetic parameters for accumulated 305-day milk yield (MY305) over multiple ages, from 24 to 120 months of age, applying random regression (RRM), repeatability (REP) and multi-trait (MT) models. A total of 4472 lactation records from 1882 buffaloes of the Murrah breed were utilized. The contemporary group (herd-year-calving season) and number of milkings (two levels) were considered as fixed effects in all models. For REP and RRM, additive genetic, permanent environmental and residual effects were included as random effects. MT considered the same random effects as did REP and RRM with the exception of permanent environmental effect. Residual variances were modeled by a step function with 1, 4, and 6 classes. The heritabilities estimated with RRM increased with age, ranging from 0.19 to 0.34, and were slightly higher than that obtained with the REP model. For the MT model, heritability estimates ranged from 0.20 (37 months of age) to 0.32 (94 months of age). The genetic correlation estimates for MY305 obtained by RRM (L23.res4) and MT models were very similar, and varied from 0.77 to 0.99 and from 0.77 to 0.99, respectively. The rank correlation between breeding values for MY305 at different ages predicted by REP, MT, and RRM were high. It seems that a linear and quadratic Legendre polynomial to model the additive genetic and animal permanent environmental effects, respectively, may be sufficient to explain more parsimoniously the changes in MY305 genetic variation with age.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Estudaram-se os efeitos da idade da vaca ao parto e da idade do animal à desmama, bem como os efeitos genéticos aditivo direto e materno e da heterozigose individual, sobre os escores visuais de conformação, precocidade e musculatura e ganho de peso do nascimento à desmama, de animais formadores da raça Brangus. Foram analisados 53.683, 45.136, 52.937 e 56.471 dados de conformação, precocidade e musculatura à desmama e ganho de peso do nascimento à desmama, respectivamente, de animais nascidos entre 1986 e 2002, provenientes do arquivo zootécnico da empresa Gensys Consultores Associados S/C Ltda. Os efeitos de ambiente e genéticos sobre as características em estudo foram analisados pelo método de quadrados mínimos usando modelos matemáticos que incluíram grupo de contemporâneos como variável classificatória e a idade da vaca ao parto, a idade do animal à desmama e os efeitos aditivo direto e materno e da heterozigose individual como co-variáveis. Todos os efeitos incluídos nos modelos afetaram significativamente as características avaliadas, com exceção do efeito da idade da vaca ao parto sobre o ganho de peso do nascimento à desmama e do efeito aditivo materno sobre todas as características estudadas. Os efeitos ambientais e genéticos revelaram-se importantes fontes de variação para as características estudadas e devem, pois, ser considerados na distinção e comparação dos animais para seleção.