Use of the REML/BLUP methodology for the selection of sweet orange genotypes
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ArtigoAssunto(s): Recursos online:
Em: Pesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) v. 56 p. 1-11; (2021)Sumário:
Abstract – The objective of this work was to select superior sweet orange
(Citrus sinensis) genotypes with higher yield potential based on data from
eight harvests, using the residual or restricted maximum likelihood/best
linear unbiased prediction (REML/BLUP) methodology. The experiment
was carried out from 2002 to 2008 and in 2010 in the municipality of Rio
Branco, in the state of Acre, Brazil. Analyzes of deviance were performed to
test the significance of the components of variance according to the random
effects of the used model, and parameters were estimated from individual
genotypic and phenotypic variances. A selection intensity of 20% was adopted
regarding genotypic selection, i.e., only the best 11 of the 55 genotypes tested
were selected. The estimates of the genetic parameters show the existence
of genetic variability and the selection potential of the studied sweet orange
genotypes. The genotypic correlation between harvests is of low magnitude,
except for the variable average fruit mass, and, as a reflex, there is a change
in the ordering of the genotypes. Genotypes 5, 48, 19, 14, and 47 stand out as
being the most productive, and, therefore, are the most suitable for selection
purposes. Genotypes 14 and 47 show superior performance for the character
set evaluated.
Index terms: Citrus sinensis, genetic gain, genetic variability, productivitySumário:
Resumo – O objetivo deste trabalho foi selecionar genótipos superiores de
laranjeira-doce (Citrus sinensis) com maior potencial produtivo com base em
dados de oito safras, com uso da metodologia “residual or restricted maximum
likelihood/best linear unbiased prediction” (REML/BLUP). O experimento
foi realizado de 2002 a 2008 e em 2010, no município de Rio Branco, no
estado do Acre, Brasil. Análises de deviance foram realizadas para testar a
significância dos componentes da variância de acordo com os efeitos aleatórios
do modelo utilizado, e os parâmetros foram estimados a partir das variâncias
genotípicas e fenotípicas individuais. Foi adotada uma intensidade de seleção
de 20% em relação à seleção genotípica, ou seja, apenas os melhores 11 dos
55 genótipos testados foram selecionados. As estimativas dos parâmetros
genéticos mostram a existência de variabilidade genética e o potencial de
seleção dos genótipos de laranjeira-doce estudados. A correlação genotípica
entre as safras é de baixa magnitude, exceto para a variável massa média dos
frutos, e, como reflexo, há uma mudança na ordenação dos genótipos. Os
genótipos 5, 48, 19, 14 e 47 se destacam como os mais produtivos e, portanto,
são os mais adequados para fins de seleção. Os genótipos 14 e 47 apresentam
desempenho superior para o conjunto de caracteres avaliados.
Termos para indexação: Citrus sinensis, ganho genético, variabilidade
genética, produtividade.
| Tipo de material | Biblioteca atual | Coleção | Número de chamada | Informaçaõ do volume | URL | Situação | Devolução em | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Periódicos
|
Biblioteca Nacional de Agricultura - Binagri | Periódicos agrícolas | 2021 v. 56 (online) | Texto integral (PDF) | Não pode ser emprestado | 2023-436357 |
Publicação on-line; 4 tables; Summaries (En, Pt); Bibliography p. 9-11
Abstract – The objective of this work was to select superior sweet orange
(Citrus sinensis) genotypes with higher yield potential based on data from
eight harvests, using the residual or restricted maximum likelihood/best
linear unbiased prediction (REML/BLUP) methodology. The experiment
was carried out from 2002 to 2008 and in 2010 in the municipality of Rio
Branco, in the state of Acre, Brazil. Analyzes of deviance were performed to
test the significance of the components of variance according to the random
effects of the used model, and parameters were estimated from individual
genotypic and phenotypic variances. A selection intensity of 20% was adopted
regarding genotypic selection, i.e., only the best 11 of the 55 genotypes tested
were selected. The estimates of the genetic parameters show the existence
of genetic variability and the selection potential of the studied sweet orange
genotypes. The genotypic correlation between harvests is of low magnitude,
except for the variable average fruit mass, and, as a reflex, there is a change
in the ordering of the genotypes. Genotypes 5, 48, 19, 14, and 47 stand out as
being the most productive, and, therefore, are the most suitable for selection
purposes. Genotypes 14 and 47 show superior performance for the character
set evaluated.
Index terms: Citrus sinensis, genetic gain, genetic variability, productivity
Resumo – O objetivo deste trabalho foi selecionar genótipos superiores de
laranjeira-doce (Citrus sinensis) com maior potencial produtivo com base em
dados de oito safras, com uso da metodologia “residual or restricted maximum
likelihood/best linear unbiased prediction” (REML/BLUP). O experimento
foi realizado de 2002 a 2008 e em 2010, no município de Rio Branco, no
estado do Acre, Brasil. Análises de deviance foram realizadas para testar a
significância dos componentes da variância de acordo com os efeitos aleatórios
do modelo utilizado, e os parâmetros foram estimados a partir das variâncias
genotípicas e fenotípicas individuais. Foi adotada uma intensidade de seleção
de 20% em relação à seleção genotípica, ou seja, apenas os melhores 11 dos
55 genótipos testados foram selecionados. As estimativas dos parâmetros
genéticos mostram a existência de variabilidade genética e o potencial de
seleção dos genótipos de laranjeira-doce estudados. A correlação genotípica
entre as safras é de baixa magnitude, exceto para a variável massa média dos
frutos, e, como reflexo, há uma mudança na ordenação dos genótipos. Os
genótipos 5, 48, 19, 14 e 47 se destacam como os mais produtivos e, portanto,
são os mais adequados para fins de seleção. Os genótipos 14 e 47 apresentam
desempenho superior para o conjunto de caracteres avaliados.
Termos para indexação: Citrus sinensis, ganho genético, variabilidade
genética, produtividade.

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