Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11612/5586
Authors: Dallastra, Anderson
metadata.dc.contributor.advisor: Peluzio, Joênes Mucci
Title: Predição fenotípica no melhoramento da soja para diferentes regiões do Brasil
Keywords: Glycine max; Predição de cruzamento; Breeding value; Correlação; Cross prediction; Breeding value; Correlation
Issue Date: 22-Nov-2022
Publisher: Universidade Federal do Tocantins
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal - PPGPV
Citation: DALLASTRA, Anderson. Predição fenotípica no melhoramento da soja para diferentes regiões do Brasil.2023.92f.Tese (Doutorado em Produção Vegetal) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal, Gurupi, 2023.
metadata.dc.description.resumo: Entre as diversas culturas socioeconômicas cultivadas no Brasil, a soja merece destaque, sendo cultivada em diversos ambientes, graças aos esforços dos programas de melhoramento genético para desenvolvimento contínuo de novas cultivares. Há inúmeras possibilidades de cruzamentos, a partir do germoplasma disponível, gerando assim, milhares de progênies que precisam ser exaustivamente testadas, tornando o processo de melhoramento muito moroso e oneroso. No presente trabalho foi estudada a correlação entre a predição dos cruzamentos com o real potencial produtivo das progênies de soja convencionais (Breeding Value (BV)), visando verificar a eficácia do uso desta metodologia em obter progênies com alto potencial produtivo para as macrorregiões sojícolas (MRS) e regiões edafo-climáticas (RECs) do Brasil. Foi selecionado um grupo de 481 genótipos convencionais como genitores e, a partir dos mesmos, geraram-se os BV e procedeu-se a predição de cruzamentos utilizando o procedimento de modelos mistos com máxima verossimilhança - melhor estimador linear não viesado (REML\BLUP). No ano de 2019, executaram-se os cruzamentos preditos e as populações F1 foram semeadas em Porto Nacional-TO para obtenção das sementes F2 as quais, após a colheita, foram enviadas aos cinco programas de melhoramento de uma empresa privada sediados em Passo Fundo-RS, Cambé-PR, Rio Verde-GO, Lucas do Rio Verde-MT e Porto Nacional-TO. Na safra 2019/2020 as populações segregantes F2 foram semeadas em ensaios experimentais para obtenção de sementes F3, assim, o processo seletivo das melhores progênies, embora ainda com alto grau de heterozigose, ocorreu na própria região de adaptação. Ao todo, foram selecionadas 1868 progênies que, na safra 2020/2021, foram semeadas em ensaios F3 nos respectivos programas de melhoramento de cada MRS, avaliando-se o rendimento de grãos (YG). Na safra 2021/2022, as progênies foram semeadas em ensaios F4 em 50 ambientes nas RECs distribuídas pelo Brasil, onde foram novamente avaliadas quanto ao YG e fenótipo para caracterização. Para se obter os resultados da efetividade da predição de cruzamentos em relação ao potencial produtivo das progênies nos ensaios experimentais de F3 e F4, utilizou-se a análise de correlação. A predição de cruzamentos resultou em muito fraca a moderada correlação entre valores de YG BV vs YG F3 e YG BV vs YG F4 indicando, no modelo de predição utilizado nesse estudo, pouca eficiência na identificação preliminar de cruzamentos com alto potencial de gerar progênies agronomicamente superiores para as regiões sojícolas do Brasil.
Abstract: Among the various socioeconomic cultures cultivated in Brazil, soybean deserves prominence, being cultivated in various environments, thanks to the efforts of genetic improvement programs for continuous development of new cultivars. There are numerous possibilities of crosses, from the available germplasm, thus generating thousands of progenies that need to be thoroughly tested, making the breeding process very time consuming and costly. In the present work it was studied the correlation between the prediction of crosses with the real productive potential of conventional soybean progenies (Breeding Value (BV)), in order to verify the effectiveness of the use of this methodology in obtaining progenies with high productive potential for the macro-regions soybeans (MRS) and edaphoclimatic regions (RECs) of Brazil. We selected a group of 481 conventional genotypes as parents and, from them, generated the BV and proceeded to predict crosses using the procedure of mixed models with maximum likelihood - better unbiased linear estimator (REML BLUP). In 2019, the predicted crosses were performed and the F1 populations were sown in Porto Nacional-TO to obtain the F2 seeds which, after harvest, were sent to the five breeding programs of a private company based in Passo Fundo-RS, Cambé-PR, Rio Verde-GO, Lucas do Rio Verde-MT and Porto Nacional-TO. In the 2019/2020 harvest the F2 segregating populations were sown in experimental tests to obtain F3 seeds, thus, the selective process of the best progenies, although still with a high degree of heterozygosity, occurred in the adaptation region itself. In all, 1868 progenies were selected which, in the 2020/2021 harvest, were sown in F3 trials in the respective breeding programs of each MRS, evaluating the grain yield (YG). In the 2021/2022 harvest, the progenies were sown in F4 trials in 50 environments in the RECs distributed in Brazil, where they were again evaluated for YG and phenotype for characterization. To obtain the results of the effectiveness of the prediction of crosses in relation to the productive potential of the progenies in the experimental tests of F3 and F4, the correlation analysis was used. The prediction of crossings resulted in very weak to moderate correlation between values of YG BV vs YG F3 and YG BV vs YG F4 indicating, in the prediction model used in this study, little efficiency in the preliminary identification of crosses with high potential to generate agronomically superior progenies for the soybean regions of Brazil.
URI: http://hdl.handle.net/11612/5586
Appears in Collections:Doutorado em Produção Vegetal

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Anderson Dallastra - Tese.pdf1.52 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.