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dc.contributor.authorNajar, Lucas Fernandes
dc.date.accessioned2023-05-05T21:49:18Zeng
dc.date.available2023-05-05T21:49:18Zeng
dc.date.issued2023-04-06eng
dc.identifier.citationNAJAR, Lucas Fernandes. Interação entre famílias e ambientes na fase inicial do melhoramento genético da cana-de-açúcar. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agronômica) – Universidade Federal de São Carlos, Araras, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17956.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17956por
dc.description.abstractSugarcane breeding is based on selection and cloning to obtain a superior genotype. The first stage, the seedling assessment trial, is characterized by a large number of genotypes where the population needs to be split into several environmental for logistic issues. Thus, this work aimed to understand the effects of the interaction between families and the environment in the first sugarcane breeding stage. The initial population consisted of 287 crosses evaluated in three locations: Araras-SP (CCA), Valparaíso-SP (EVA), and Ivinhema-MS (MS). The statistical design was Federer's augmented blocks design, in which two varieties, RB92579 and RB966928, were used as checks. Statistical analysis was done via mixed models in the R software, estimating the genetic parameters, such as coefficient of genetic variation (CVg), residual (CVr), heritability (h²), and the genetic correlation between locations for the Brix production (in tons) per Hectare (TBH). In addition, selection intensities (IS) of 10% and 40% were assumed to predict selection gains (Gs). For CCA, the genetic parameters were 0.38 (h²), 0.11 (CVg), and 0.13 (CVr); 0.37 (h²), 0.23 (CVg), and 0.30 (CVr) for MS; and 0.33 (h²), 0.16 (CVg) and 0.30 (CVr) for EVA. The genetic correlations were 0.22 (CCA-MS) and 0.34 (EVA-CCA and EVA-MS). Thus, the MS environment presented the greatest selection potential, and CCA showed the best experimental precision. Assuming the CCA family rank and the IS of 10%, the Gs was 0.99 TBH for CCA, but when extrapolating the classification for MS and VAS, the GS were 0.09 and 0.57, respectively. Analogously, when considering the classification obtained in the MS, the predicted Gs were 1.24 (MS), 0.40 (EVA), and 0.14 (CCA); for EVA classification, predicted Gs were 2.02 (EVA), 0.21 (MS) and 0.31 (CCA). Therefore, an evident complex interaction between families and environments was observed since the extrapolation of selected families is not efficient as the selection in the place itself. When considering an IS of 40%, the same considerations observed at 10% are observed. The main difference is that the Gs for the places the families have originally selected present a more pronounced reduction.por
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectTBHpor
dc.subjectGanho de seleçãopor
dc.subjectModelos Mistospor
dc.subjectIntensidade de seleçãopor
dc.subjectGenetic gaineng
dc.subjectMixed Modelseng
dc.subjectSelection intensityeng
dc.titleInteração entre famílias e ambientes na fase inicial do melhoramento genético da cana-de-açúcarpor
dc.title.alternativeStudying the families x environments interaction over seedling assessment trial in sugarcane breedingeng
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Gazaffi, Rodrigo
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4506894662453338por
dc.description.resumoO melhoramento da cana-de-açúcar é baseado em etapas de seleção e clonagem cujo objetivo é obtenção de genótipo superior. As fases iniciais são caracterizadas por elevado número de genótipos sendo necessário utilizar diferentes ambientes para contemplar toda a população. Assim, o objetivo deste trabalho foi compreender os efeitos da interação entre famílias e ambiente na primeira fase de melhoramento. A população inicial foi composta por 287 cruzamentos avaliados em três locais: Araras-SP (CCA), Valparaíso-SP (EVA) e Ivinhema-MS (MS). O delineamento estatístico foi estruturado em blocos aumentados de Federer, em que duas variedades, RB92579 RB966928, foram utilizadas como testemunhas ao longo do experimento para estimação da variação ambiental. A variável analisada foi produção em toneladas de Brix por hectare (TBH) e analisada via modelos mistos no software R, estimando-se os parâmetros genéticos, tais como coeficiente de variação genético (CVg), residual (CVr), herdabilidade (h²) e correlação genética entre locais. Além disto, foram estimados os ganhos de seleção predito (Gs) considerando intensidades de seleção (IS) 10% e 40%. Os parâmetros genéticos obtidos foram 0,38 (h²), 0,11 (CVg) e 0,13 (CVr), para o CCA; 0,37 (h²), 0,23 (CVg) e 0,30 (CVr) para MS e 0,33 (h²), 0,16 (CVg) e 0,30 (CVr), para EVA. As correlações genéticas foram de 0,22 (CCA-MS) e 0,34 (EVA-CCA e EVA-MS). De forma que o ambiente MS apresentou maior potencial de seleção e CCA a melhor condução experimental. Já ao assumir a classificação das famílias obtidas no CCA e IS de 10% no mesmo local, o Gs foi de 0,99 TBH, mas ao extrapolar a classificação para MS e EVA, os GS foram de 0,09 e 0,57, respectivamente. Analogamente, ao considerar a classificação obtida no MS, os Gs preditos foram de 1,24 (MS), 0,40 (EVA) e 0,14 (CCA); já para a classificação em EVA, Gs preditos foram de 2,02 (EVA), 0,21 (MS) e 0,31 (CCA). Logo, demonstra-se uma forte interação complexa entre famílias e ambientes, uma vez que a extrapolação das famílias selecionadas não é eficiente quanto a seleção no próprio local. Ao considerar IS de 40% tem-se as mesmas considerações do que observado a 10%, sendo a principal diferença que o Gs para os locais em que as famílias são originalmente selecionadas apresentam uma redução mais pronunciada.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALpor
dc.publisher.addressCâmpus Araraspor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/3152679765363632por
dc.publisher.courseEngenharia Agronômica - EAg-Arpor
dc.contributor.advisor1orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6549-4222por


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