Melhoramento genético em abelhas. II. Teoria e avaliação de alguns métodos de seleção.

Apresentaram-se quatro metodos para se proceder a selecao, visando mais alta producao de mel em abelhas (tanto Apis mellifera como meliponideos, calcula-se o progresso esperado em cada um, analisam-se os componentes de variancia e definem-se os coeficientes de herdabilidade. Os metodos propostos sao os seguintes, exemplificandos supondo-se coeficientes de herdabilidade. h 2/1 = 0,40 e h 2/2 = 0,60: 1). Em populacoes de meliponideos - substituir as rainhas das piores colonias pelas melhores rainhas; as rainhas virgens das melhores colmeias voarao, se acasalarao e iniciarao postura. Supondo-se substituicao das 25% piores pelas 25% melhores, obtem-se um aumento de 15% por geracao; 2) Em populacao de Apis - substituir 25% das rainhas das piores colmeias por rainhas virgens provenientes das 25% melhores. O aumento esperado, nas condicoes expostas, e de 20% por geracao; 3) E igual ao numero 2, porem colocando-se quadro de zangoes em 25% das melhores colmeias. Se a substituicao, por esses machos selecionados, na nuvem de machos que fecundam as rainhas do apiario for 50%, entao o progresso esperado sera de 30%; 4) Quando 25% das melhores colonias recebem quadros de zangoes, e se estes alcancaram 50% da populacao de zangoes o progresso sera de 10% por geracao

Métodos de estimação de variância e parâmetros afins de características de crescimento em bovinos.

O objetivo deste trabalho foi comparar os metodos de Maxima Verossimilhanca , Maxima Verossimilhanca Restrita e variancia quadratica Minima, quanto aos aspectos computacionais das estimativas de variancias geneticas, residuais e de outros parametros geneticos na analise univariadaa desmama e aos de parametros afins de caracteristicas crescimento em bovino

Seleção de descritores na caracterização de germoplasma de Paspalum sp. por meio de componentes principais.

Foram avaliados 15 descritores reprodutivos, 22 vegetativos e 21 agronômicos, em que os agronômicos compreenderam sete descritores para a avaliação de inverno e sete descritores para a avaliação de verão, com o objetivo de selecionar os melhores descritores botânicos-agronômicos para caracterizar acessos das espécies Paspalum guenoarum e Paspalum plicatulum. Utilizou-se a análise de componentes principais para descartar os descritores reprodutivos, vegetativos e agronômicos, respectivamente, do conjunto inicialmente considerado. Foi possível selecionar, por intermédio desta técnica, oito descritores, considerados mais importantes na descrição da variabilidade presente na coleção de acesso do germoplasma estudado

Emprego de acessos do Banco Ativo de Germoplasma de melancia da Embrapa Semi-Árido no pré-melhoramento da espécie.

Espera-se obter linhagens com boas características de fruto

Seleção em diversos ambientes pelo BLP como alternativa à anava conjunta

Plant breeders often carry out genetic trials in balanced designs. That is not always the case with animal genetic trials. In plant breeding is usual to select progenies tested in several environments by pooled analysis of variance (ANOVA). This procedure is based on the global averages for each family, although genetic values of progenies are better viewed as random effects. Thus, the appropriate form of analysis is more likely to follow the mixed models approach to progeny tests, which became a common practice in animal breeding. Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) is not a "method" but a feature of mixed model estimators (predictors) of random effects and may be derived in so many ways that it has the potential of unifying the statistical theory of linear models (Robinson, 1991). When estimates of fixed effects are present is possible to combine information from several different tests by simplifying BLUP, in these situations BLP also has unbiased properties and this lead to BLUP from straightforward heuristics. In this paper some advantages of BLP applied to plant breeding are discussed. Our focus is on how to deal with estimates of progeny means and variances from many environments to work out predictions that have "best" properties (minimum variance linear combinations of progenies' averages). A practical rule for relative weighting is worked out.Os melhoristas de plantas em geral conduzem testes genéticos em delineamentos balanceados, ao contrário do que ocorre com o melhoramento animal. É possível selecionar progênies pela ANAVA conjunta, com base nas médias gerais de cada família. Sabe-se, no entanto, que os valores genéticos de progênies são melhor representados por efeitos aleatórios. As formas de análise dos testes de progênie que parecem mais apropriadas são as que seguem a metodologia de modelos mistos, como no melhoramento animal. Segundo Robinson (1991) o Melhor Preditor Linear Não-Viesado (do inglês, BLUP) não é um método, mas uma propriedade dos estimadores (preditores) dos efeitos aleatórios e pode ser derivada de tantas maneiras diferentes que tem o potencial de unificar as teorias estatísticas de modelos lineares. A presença de bons estimadores para os efeitos fixos e componentes da variância torna possível combinar informações de diferentes testes por algumas simplificações do BLUP. Este trabalho exemplifica as vantagens do Melhor Preditor Linear (BLP) aplicado ao melhoramento de plantas. Procurou-se ilustrar como proceder com estimativas de médias e de variâncias de progênies obtidas em diferentes ambientes para produzir preditores que tenham propriedades "melhor" (no sentido de variância mínima entre todas as combinações lineares entre as médias de progênies). Derivou-se uma regra prática para a produção dos pesos relativos de cada ambiente. O BLP, em alguns casos, é também não-viesado produzindo BLUPs a partir de lógica mais direta