04469nab a2200361 i 4500003000900000005001700009008004100026040001800067072001400085100002700099100003200126100004000158100003300198100002700231100003200258100002800290100002700318100002500345100003000370245010400400500006700504520146500571520164402036650002303680650001503703650001603718650002703734650003603761773019703797856007803994942001604072999001904088BR-BrBNA20240401124437.0240401b2020    bl.ar|pooa||| 00| 0 eng |  aBR-BrBNAbeng  aF30b0230  aCarvalho, Ivan Ricardo  aSzareski, Vinícius Jardel  aSilva, José Antônio Gonzalez da  aNunes, Andrei Caíque Pires  aRosa, Tiago Corazza da  aBarbosa, Maurício Horbach  aMagano, Deivid Araújo  aConte, Giordano Gelain  aCaron, Braulio Otoma  aSouza, Velci Queiróz de  aMultivariate best linear unbiased predictor as a tool to improve multi-trait selection in sugarcane  aPublicação 0n-line; 18 ref.; 6 tables; Summaries (En, Pt)
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Abstract – The objective of this work was to evaluate the use of the multivariate best linear unbiased predictor (BLUP) method for multi-trait selection, to estimate the genetic parameters in sugarcane (Saccharum officinarum) genotypes. The experiment was carried out in a randomized complete block design with 21 sugarcane genotypes, in seven crop years, in a factorial arrangement with three replicates. The measured traits were: total yield of stems per hectare, total volume of juice per hectare, production of total soluble sugars, and stem length. The source variation in the crop years strongly contributed for the obtention of the expected values of the sum of squares, without causing distortions in the variance components and genetic variables. The measured traits showed genetic variability and allowed of efficient univariate and multivariate selections. The highest selection efficiency was obtained by using more than eight measurements, since they favored the estimates of heritability, accuracy, and repeatability. The 'IAC873396', 'Nova Iraí', 'IACSP 93-6006', and 'RB 835089' genotypes were superior as to the traits tested, regardless of the crop year. The BLUP multivariate technique for multi-trait selection is robust and allows of the increasing of the selection gains, accuracy, and reliability of predictions for sugarcane breeding.


Index terms: Saccharum officinarum, multi-trait selection, multivariate models, repeatability  a

Resumo – O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso do método multivariado de melhor preditor linear não viesado (BLUP), para estimar os parâmetros genéticos em genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum). O experimento foi realizado em delineamento de blocos ao acaso, com 21 genótipos de cana-de-açúcar, em sete anos agrícolas, em arranjo fatorial com três repetições. As características medidas foram: rendimento total de caules por hectare, volume total de suco por hectare, produção de açúcares solúveis totais e comprimento do caule. A variação da fonte nos anos agrícolas contribuiu fortemente para a obtenção dos valores esperados da soma dos quadrados, sem causar distorções das estimativas dos componentes de variância e parâmetros genéticos. As características medidas apresentaram variabilidade genética e permitiram seleções univariada e multivariada eficientes. A maior eficiência de seleção foi obtida com o uso de mais de oito medições, pois elas favoreceram as estimativas de herdabilidade, precisão e repetibilidade. Os genótipos 'IAC873396', 'Nova Iraí', 'IACSP 93-6006' e 'RB 835089' foram superiores para as características testadas, independentemente do ano agrícola. A técnica multivariada BLUP para a seleção multicaracterísticas é robusta e permite aumentar os ganhos de seleção, a acurácia e a confiabilidade das predições para o melhoramento da cana-de-açúcar.


Termos para indexação: Saccharum officinarum, seleção multicaracterísticas, modelos multivariados, repetibilidade.  aCANA-DE-AÇÚCAR  aGENÓTIPO  aSELEÇÃO  aPARÂMETRO GENÉTICO  aMELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL0 0920925800dBrasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966-o2023-436355tPesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil)x0100-204Xgv. 55 p. 1-8; (2020)wBR2024000266  uhttps://www.scielo.br/j/pab/a/9SQgCrq6c6GPJBRDfNFktdf/?format=pdf&lang=en  cAnalítica  c299009d299009