Biometria no Desenvolvimento de Cultivares
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Transcript Biometria no Desenvolvimento de Cultivares
Importância da Biometria no
Desenvolvimento de Cultivares
Cosme Damião Cruz
Questões:
1.
A Biometria é importante para o melhoramento genético? Sua
importância é fragmentada ou contínua? Temporária ou
permanente?
2.
É importante garantir e proporcionar informações sobre a Biometria
para a formação do melhorista?
3.
A Biometria tem participação direta ou indireta no desenvolvimento
de cultivares?
Melhoramento
Genética Quantitativa
Acasalamento ao acaso
Média
g u a(D R) dH
g u a(p q) 2pqd
x
Hibridação
Variância
Autofecundação
2g a2 [(D R) (D R)2 ] d2H(!H) 2ad(D R)H
2g 2pq2 (2pqd)2
Covariância
Derivação de famílias
FMI
FIC
FS1
Cov ( X, Y) 2rXY 2A UXY D2
1 2
A
4
1
1
Cov (IC) 2A D2
2
4
Cov (MI)
Biometria
Genética Quantitativa
Variância Genética
2pq (2pqd)
2
g
2
2
2g
QMT QMR
r
2g V(F2 )
V(P1 ) V(P2 ) 2V(F1 )
4
Heterose
het F1
het d2
P1 P2
2
Yij
1
( v i v j ) ( h hi h j hij ) ij
2
Ganhos por Seleção
GS i.p.h.g
GS p
GS h 2DS
Interação GxA
ˆ 2ga
1
ˆ g1 ˆ g2
2
2 (1 rg )ˆ g1ˆ g2
2ga
QMGA QMR
r
Endogamia
FF rPM P(ai a j )
F 1
HF
HO
Herdabilidade
h
2
2g
F2
r
2
GF
PF
h2
(QMT QMR )
QMT
Melhoramento
Banco de Germoplasma
Variabilidade
Multilinhas
Similaridade
Populações, Linhagens
e Híbridos
Estruturação
Endogamia
Heterose
Biometria Aplicada ao Estudo
da Diversidade Genética
Agrupamento
Equilíbrio
Desequilíbrio
Diferenciação
Fixação
Famílias
MI
IC
S1
FST
GST
Variabilidade
Quantificação
Manejo
Conservação
Melhoramento
Estudo de Herança
C. Monogênica
C. Oligogênica
C. Quantitativa
Estatística Genômica
Segregação
Distorção
Mapa Genético
QTLs
Interação GxA
Interação QTLxAmbiente
Relação entre Caracteres
Pleiotropia/Ligação
Vigor híbrido
Heterose
Interação gênica
Epistasia
Seleção
SAM
GWS
População Original
População Melhorada
Observador
Observador + Conhecimento científico
Observador + Conhecimento científico + Informação Processada
Recursos
Mão de obra
Tempo
Qualificação do
Profissional
Graduação
Agrônomos
Mercado de Trabalho
- Métodos de Melhoramento
- Melhoramento de Grandes Culturas
- Genética
- Genética de Populações
- Genética Quantitativa
- Genética Molecular
- Estatística (*)
- Biometria (*)
- Genômica
- Diversidade Genética
Pós-Graduação
Agrônomos
Biólogos
Bioquímicos
Estatísticos
C.Computação
Agroquímicos
Mestres e Doutores
em Genética e
Melhoramento
Dificuldades
1. Tempo de formação
2. Treinamento apropriado
3. Aptidão
4. Valorização do profissional
Biometria
Genética
Estatística
Melhoramento
Informática
Processamento
Aplicativos
A BIOMETRIA NO MELHORAMENTO GENÉTICO
• Predição de ganhos
– {Características, Populações e Estratégias}
• Identificação de unidades superiores
– {Indivíduos, famílias e aparentados}
• Otimização de recursos
– {número de ambientes, de famílias, de medições, tamanho de parcela etc}
• Interpretação de fenômenos biológicos baseando-se em
análise adequada de grande volume de dados
– {Recomendação, hibridação etc}
A biometria contribui em quais etapas de um
programa de melhoramento ?
BGM
Pop.inicial
Pop. segregante
Recomendação
• Início: Formação de população-base
– Diversidade genética
– Estudo da capacidade combinatória
• Meio: Condução de populações segregantes
– Predição de ganhos
– Respostas correlacionadas
– Seleção simultânea
• Final: Recomendação de cultivares
– Interação genótipos x ambientes
– Estratificação de ambientes
– Estabilidade e Adaptabilidade
(1) Formação da População Base
• Busca de material genético de
produtividade, qualidade e adaptação.
• Escolha de Genitores
maior
• Visa identificar as combinações híbridas de maior efeito
heterótico e maior heterozigose, de forma que, em suas
gerações segregantes, haja maior possibilidade de
recuperação de genótipos superiores.
Escolha de Genitores
• Análise Dialélica
– Quantificar a variabilidade genética do caráter
– Avaliar o valor genético de progenitores
– Avaliar a capacidade específica e a heterose
manifestada em cruzamentos específicos
– Estudar herança do caráter e estabelecer estratégias
de seleção
• Análise da Diversidade
– Orientação sobre o número e o tipo de cruzamento
em que se deve concentrar maior esforço para
obtenção de híbridos
– Manipulação de bancos de germoplasma
Diversidade Genética
Variabilidade/Uniformidade
Fenotípica vs Genotípica
Diversidade Genética
• Dados
– Contínuos e Discretos (multicategóricos ou binários)
• Medidas de Dissimilaridade
– Dist. Euclidiana, Mahalanobis, índice de Jaccard, Nei
etc
• Agrupamento
– Hierárquico
– Otimização
• Dispersão Gráfica
– Componentes Principais
– Variáveis canônicas
– Projeção de distâncias 2D e 3D
• Análises discriminantes
Exemplo: 40 populações
10 Características
x2
x3
280.0175
X1
305.99
210.6425
200.1275
x4
226.955
x5
198.045
x6
481.7775
x7
206.6775
x8
302.2475
x9
187.1725
x10
232.1325
263.4475
225.4125
156.3375
222.4825
238.98
394.17
224.0875
283.0525
215.5725
285.4975
293.1625
330.1325
175.19
221.2075
180.6525
486.9025
242.57
295.3975
263.38
301.7725
271.945
297.6975
215.11
222.64
191.65
462.75
253.02
281.055
213.7775
310.3025
321.4675
280.6375
214.66
215.3
204.7575
491.3825
163.005
351.46
226.1725
245.8575
292.27
261.8
184.255
202.0875
188.1025
485.35
213.755
252.405
239.62
270.5975
319.375
284.96
167.3875
240.11
159.815
430.2525
215.145
291.505
245.49
307.185
282.1475
175.7875
221.265
184.315
184.3425
481.435
210.38
77.1175
201.82
270.915
319.9375
254.01
223.3775
230.585
203.94
503.45
197.88
308.515
180.65
317.6725
298.37
240.2025
232.8825
216.7525
177.5325
555.7175
193.6525
206.83
185.92
368.1175
317.535
285.43
192.085
210.7625
189.555
461.64
247.7825
377.155
209.97
276.485
310.2875
234.855
201.0875
220.445
188.4225
451.5525
187.3775
270.3825
170.875
294.13
333.3325
288.895
223.055
234.225
179.2975
472.8925
238.075
289.6125
222.8275
230.5025
327.6
292.81
202.3125
178.2525
181.845
446.2275
193.6
313.3625
220.2225
278.025
324.04
268.69
161.9275
200.47
224.055
460.2375
239.8175
237.3125
202.1725
334.41
303.41
275.795
201.6925
227.34
204.5225
471.18
233.05
384.66
258.8425
294.8
311.915
261.8575
211.105
222.7975
164.25
461.405
149.4775
370.7575
230.82
283.065
328.2575
241.7875
223.2875
240.785
168.6425
462.005
236.1675
290.855
193.235
287.92
305.715
272.1975
196.0525
235.69
171.6525
481.875
187.7575
302.98
222.9
133.26
341.33
271.6675
194.4225
261.7075
217.94
530.3575
239.725
317.985
186.275
282.08
303.0025
287.96
210.0925
210.7275
203.815
481.33
271.445
180.975
229.39
188.975
260.6875
243.41
198.26
231.025
178.1975
509.9
219.23
344.805
183.7775
249.81
307.5225
260.1125
197.135
168.075
197.7525
493.545
211.8825
328.5525
191.09
256.5375
296.305
300.105
240.63
245.5025
142.42
511.025
181.6675
403.24
204.56
316.625
333.86
298.375
199.0775
195.0775
192.985
449.86
150.3025
361.2925
245.6175
226.4475
251.1075
197.34
239.9125
191.4325
173.055
453.24
227.365
157.565
192.0925
180.5075
276.3925
281.4175
188.2875
240.5825
216.55
481.715
157.06
379.5925
203.6925
141.4525
281.5475
234.5525
174.455
212.9075
194.815
490.18
222.805
219.8875
189.5
279.87
306.5075
292.3975
192.8975
221.885
210.87
435.5175
185.3325
333.495
177.3775
350.18
327.18
292.5475
215.79
201.055
218.6675
484.715
253.8775
351.93
202.76
243.9275
313.76
285.865
216.03
196.415
189.0175
475.2175
221.505
290.4225
253.92
Perguntas:
Qual o potencial das populações?
Existe variabilidade?
Há algum padrão de similaridade?
Qual a melhor estratégia para estabelecimento de uma população de melhoramento?
______________________________________________________________________
GRUPO
ACESSOS
_________________________________________________________________
< 1 >
6
31
14
36
34
23
1
9
12
29
19
5
35
13
18
10
37 4
7
3
11
16
< 2 >
21
40
39
30
15
32
< 3 >
17
25
< 4 >
8
26
< 5 >
22
28
20
< 6 >
27
< 7 >
33
< 8 >
2
< 9 >
38
< 10 >
24
______________________________________________________________________
Mais similares
Mais divergentes
1
33
20
24
38
9
12
29
35
2
24
17
10
38
15
32
29
1
3
38
27
17
8
31
4
13
40
4
38
17
25
24
40
21
13
3
5
39
33
21
20
25
9
29
19
6
33
24
2
20
31
36
14
1
7
38
20
2
27
19
13
18
3
8
20
33
27
24
37
26
10
12
9
33
39
2
21
1
34
12
29
10
2
33
20
39
19
9
35
12
11
38
20
27
28
30
16
13
4
12
20
33
39
21
36
1
29
9
13
38
27
2
25
18
4
31
3
14
20
2
39
21
36
23
6
31
15
24
17
38
33
32
30
21
2
16
38
8
26
24
11
30
3
4
17
39
21
20
2
19
25
5
24
18
38
27
2
20
13
7
1
19
19
2
39
20
33
7
12
17
1
20
17
25
8
38
28
22
32
9
21
17
24
25
38
40
4
32
15
22
25
8
2
21
35
28
6
1
23
24
20
40
2
14
6
34
1
24
2
15
21
39
19
17
35
22
25
39
20
33
21
5
17
14
19
26
25
27
20
17
8
37
6
28
27
39
8
21
40
34
5
9
29
28
25
17
24
11
6
22
34
32
29
39
33
20
24
36
12
9
1
Análise de Cruzamentos Dialélicos
•
•
•
•
•
•
•
Dialelos Completos
Dialelos meia-tabela
Dialelos parciais
Dialelos incompleto
Dialelos circulantes
Dialelos parciais-circulantes
Dialelos desbalanceados
• Modelos
– Griffing
– Gardner e Eberhart
– Hayman
Perguntas:
Qual a importância
Qual o potencial dos genitores?
Quais as melhores combinações?
Qual a natureza, tipos e magnitude da variabilidade genética?
P1
P2
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
1
2
280.02
305.99
210.64
200.13
226.96
198.05
481.78
206.68
302.25
187.17
1
3
232.13
263.45
225.41
156.34
222.48
238.98
394.17
224.09
283.05
215.57
1
4
285.5
293.16
330.13
175.19
221.21
180.65
486.9
242.57
295.4
263.38
1
5
301.77
271.95
297.7
215.11
222.64
191.65
462.75
253.02
281.06
213.78
1
6
310.3
321.47
280.64
214.66
215.3
204.76
491.38
163.01
351.46
226.17
2
3
245.86
292.27
261.8
184.26
202.09
188.1
485.35
213.76
252.41
239.62
2
4
270.6
319.38
284.96
167.39
240.11
159.82
430.25
215.15
291.51
245.49
2
5
307.19
282.15
175.79
221.27
184.32
184.34
481.44
210.38
77.12
201.82
2
6
270.92
319.94
254.01
223.38
230.59
203.94
503.45
197.88
308.52
180.65
3
4
317.67
298.37
240.2
232.88
216.75
177.53
555.72
193.65
206.83
185.92
3
5
368.12
317.54
285.43
192.09
210.76
189.56
461.64
247.78
377.16
209.97
3
6
276.49
310.29
234.86
201.09
220.45
188.42
451.55
187.38
270.38
170.88
4
5
294.13
333.33
288.9
223.06
234.23
179.3
472.89
238.08
289.61
222.83
4
6
230.5
327.6
292.81
202.31
178.25
181.85
446.23
193.6
313.36
220.22
5
6
278.03
324.04
268.69
161.93
200.47
224.06
460.24
239.82
237.31
202.17
ANÁLISE DE VARIÂNCIA ==> x 6
___________________________________________________________________________________________________
FV
GL
SQ
QM
F
Probab
___________________________________________________________________________________________________
TRATAMENTO
14 21198.4
1514.171429
5.2148
.
C.G.C.
5
12486.2373
2497.24746
2.5798
.1027
C.E.C.
9
8712.1627
968.018078
3.3338
.0033
RESÍDUO
45 13066.255462
290.361232
___________________________________________________________________________________________________
MÉDIA GERAL
192.732833
VAR(MÉDIA)
4.839354
___________________________________________________________________________________________________
COMPONENTES
MODELO ALEATÓRIO
___________________________________________________________________________________________________
C.G.C.
95.576836
C.E.C.
169.414211
RESÍDUO
290.361232
___________________________________________________________________________________________________
S²(C.G.C.)
42230.207558
S²(C.E.C.)
55805.92862
S²(RESÍDUO)
3747.095348
___________________________________________________________________________________________________
EFEITO DA C.G.C.
VARIÁVEL - x 6
___________________________________________________________________________________________________
EFEITO
ESTIMATIVA
___________________________________________________________________________________________________
G( 1 )
12.605208
G( 2 )
-7.354792
G( 3 )
4.732083
G( 4 )
-21.130417
G( 5 )
1.308958
G( 6 )
9.838958
___________________________________________________________________________________________________
DP( Gi )
3.888828
DP(Gi - Gj)
6.024546
___________________________________________________________________________________________________
EFEITO DA C.E.C.
VARIÁVEL - x 6
___________________________________________________________________________________________________
EFEITO
ESTIMATIVA
___________________________________________________________________________________________________
S( 1 , 2 )
.0617
S( 1 , 3 )
28.9098
S( 1 , 4 )
-3.5552
S( 1 , 5 )
-14.997
S( 1 , 6 )
-10.4196
S( 2 , 3 )
-2.0077
S( 2 , 4 )
-4.4327
S( 2 , 5 )
-2.3445
S( 2 , 6 )
8.7229
S( 3 , 4 )
1.198
S( 3 , 5 )
-9.2189
S( 3 , 6 )
-18.8814
S( 4 , 5 )
6.3861
S( 4 , 6 )
.4036
S( 5 , 6 )
20.1742
___________________________________________________________________________________________________
DP( Sij )
6.599559
DP(Sij - Sik)
10.43482
DP(Sij - Skl)
8.519995
(2) Seleção
Perguntas
– Qual a melhor estratégia de seleção?
– Qual o ganho genético a ser obtido pelo seu uso?
– Qual o melhor critério para escolher ou descartar
indivíduos ou populações?
– Qual o efeito da seleção sobre caracteres
correlacionados?
Predição de Ganhos
• Seleção
•
direta
•
indireta
•
em vários ambientes
• Correlações
•
Simples
•
Genotípica, fenotípica e de
ambiente
•
Parciais
•
Análise de trilha
•
Correlações canônicas
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Índice de Seleção
Índice clássico
Ganhos desejados
Soma de rank
Índice base
Índice multiplicativo
Índice livre de pesos e
parâmetros
Índices restritos
Kempthorne e Nordskog
Tallis
James
Genética e Melhoramento
ANÁLISE DE VARIÂNCIA DA VARIÁVEL => x 1
___________________________________________________________________________________________________
FV
GL
SQ
QM
F
Probabilidade
___________________________________________________________________________________________________
BLOCOS
3
28039.12729
9346.375763
TRATAMENTOS 39
410222.7421
10518.531849
3.5649
.0
RESÍDUO
117
345222.2914
2950.617875
___________________________________________________________________________________________________
TOTAL
159
783484.1608
___________________________________________________________________________________________________
MÉDIA
265.0
CV(%)
20.497959
MÍNIMO
77.47
MÁXIMO
477.77
DMS-Tukey(1%)
171.810148
DMS-Tukey(5%)
153.284451
___________________________________________________________________________________________________
Estimativas de Parâmetros
___________________________________________________________________________________________________
VARIÂNCIA FENOTÍPICA (média)
2629.632962
VARIÂNCIA AMBIENTAL (média)
737.654469
VARIÂNCIA GENOTÍPICA (média)
1891.978493
HERDABILIDADE (US: média da família) - %
71.9484
CORRELAÇÃO INTRACLASSE (US: parcela)- %
39.0695
COEFICIENTE DE VARIAÇÃO GENÉTICO (%)
16.4139
RAZÃO CVg/CVe
.8008
___________________________________________________________________________________________________
Correlações Genotípicas
1
.674
.3406
.138
-.1248
-.1855
-.2769
.0436
.0082
.4966
.674
1
.8118
-.2889
.2756
-.0831
-.1671
.0861
.5566
.5967
.3406
.8118
1
-.2937
.5425
-.1027
.0059
-.1175
.9075
1.2067
.138
-.2889
-.2937
1
-.3491
-.6028
.7254
.1217
-.0651
-.1911
-.1248
.2756
.5425
-.3491
1
-.1475
.2334
.0181
.4139
.0218
-.1855
-.0831
-.1027
-.6028
-.1475
1
-.2938
.1246
-.1408
-.1997
-.2769
-.1671
.0059
.7254
.2334
-.2938
1
-.0684
-.0619
-.2795
.0436
.0861
-.1175
.1217
.0181
.1246
-.0684
1
-.2099
.1336
.0082
.5566
.9075
-.0651
.4139
-.1408
-.0619
-.2099
1
.2056
Seleção Direta e Indireta
Número de indivíduos selecionados :
20
____________________________________________________________________________________________________
Variável Selecionada
Critério de Seleção
____________________________________________________________________________________________________
x 1
Acréscimo
____________________________________________________________________________________________________
SELEÇÃO DIRETA SOBRE ==> x 1
____________________________________________________________________________________________________
VARIÁVEL Vg(y)
rg
h²(y) %
GS
GS %
____________________________________________________________________________________________________
x 1
1891.97849
1.0
71.94839
29.51608
11.14
x 2
126.45988
.67398
26.83948
5.14309
1.7
x 3
323.5988
.34063
29.53558
4.15807
1.58
x 4
220.90993
.13797
36.95873
1.39153
.67
x 5
231.80908
-.12484
50.79559
-1.28981
-.6
x 6
286.26849
-.18551
79.7719
-2.12988
-1.11
x 7
428.26886
-.27694
46.13012
-3.88902
-.82
x 8
1109.04095
.04363
88.92552
.98587
.46
x 9
4499.46098
.00824
79.5128
.37519
.13
x 10
327.34471
.49658
47.77597
6.09669
2.92
____________________________________________________________________________________________________
x : caráter sob seleção
GS direto em x : = i . Sgx . Hx
GS indireto em y(x) = i . hx . rg . Sgy
Caráter principal hx : 0.848223948827841
Intensidade de seleção : 0.8
Variável assinalada com o símbolo # apresenta variância genética negativa.
____________________________________________________________________________________________________
SELEÇÃO DIRETA SOBRE: x 1
‘____________________________________________________________________________________________________
VARIÁVEL Xo
Xs
h² %
GS
GS %
____________________________________________________________________________________________________
x 1
265.0
304.07925
71.94839
28.11689
10.61
x 2
302.00006
306.70888
26.83948
1.26382
.42
x 3
263.99988
268.2985
29.53558
1.26962
.48
x 4
208.00031
207.72363
36.95873
-.10226
-.05
x 5
214.00013
215.97225
50.79559
1.00175
.47
x 6
192.00044
191.77563
79.7719
-.17934
-.09
x 7
476.00006
479.88763
46.13012
1.79334
.38
x 8
214.99963
218.05213
88.92552
2.71445
1.26
x 9
289.00013
285.412
79.5128
-2.85302
-.99
x 10
208.99981
215.57725
47.77597
3.14243
1.5
____________________________________________________________________________________________________
GANHO TOTAL
36.16769
13.99
Progênies selecionadas :
11
11
30
16
10
25
37
5
8
4
40
35
17
13
19
3
18
21
1
29
15
30
16
x 1
368.12
350.18
334.41
317.67
316.63
310.62
310.3
307.19
301.77
300.8
298.5
294.8
294.13
287.92
285.5
283.07
282.08
280.02
279.87
278.03
10
25
x 2
317.54
327.18
303.41
298.37
333.86
291.53
321.47
282.15
271.95
293.26
281.55
311.92
333.33
305.72
293.16
328.26
303.
305.99
306.51
324.04
37
5
x 3
285.43
292.55
275.8
240.2
298.38
209.97
280.64
175.79
297.7
301.99
252.98
261.86
288.9
272.2
330.13
241.79
287.96
210.64
292.4
268.69
8
4
x 4
192.09
215.79
201.69
232.88
199.08
230.27
214.66
221.27
215.11
238.54
199.37
211.11
223.06
196.05
175.19
223.29
210.09
200.13
192.9
161.93
40
35
x 5
210.76
201.06
227.34
216.75
195.08
199.12
215.3
184.32
222.64
213.84
218.51
222.8
234.23
235.69
221.21
240.79
210.73
226.96
221.89
200.47
17
13
x 6
189.56
218.67
204.52
177.53
192.99
205.29
204.76
184.34
191.65
185.07
179.87
164.25
179.3
171.65
180.65
168.64
203.82
198.05
210.87
224.06
19
3
x 7
461.64
484.72
471.18
555.72
449.86
487.22
491.38
481.44
462.75
494.35
533.57
461.41
472.89
481.88
486.9
462.01
481.33
481.78
435.52
460.24
18
21
x 8
247.78
253.88
233.05
193.65
150.3
216.23
163.01
210.38
253.02
260.46
221.96
149.48
238.08
187.76
242.57
236.17
271.45
206.68
185.33
239.82
1
29
15
x 9
377.16
351.93
384.66
206.83
361.29
146.49
351.46
77.12
281.06
221.56
345.06
370.76
289.61
302.98
295.4
290.86
180.98
302.25
333.5
237.31
x 10
209.97
202.76
258.84
185.92
245.62
211.24
226.17
201.82
213.78
256.42
169.73
230.82
222.83
222.9
263.38
193.24
229.39
187.17
177.38
202.17
Índice Clássico - Smith (1936) e Hazel (1943)
Número de indivíduos selecionados : 20
____________________________________________________________________________________________________
Variável Selecionada
Peso Econômico
____________________________________________________________________________________________________
x 1
1
x 6
1
____________________________________________________________________________________________________
____________________________________________________________________________________________________
VARIÁVEL
PESO GENOTÍPICO
PESO FENOTÍPICO
____________________________________________________________________________________________________
x 1
1.0
.69777
x 6
1.0
.65359
____________________________________________________________________________________________________
Determinante da matriz de covariância fenotípica : 928896.3466
SELEÇÃO BASEADA NO ÍNDICE CLÁSSICO - Acréscimo
____________________________________________________________________________________________________
VARIÁVEL Xo
Xs
h² %
GS
GS %
____________________________________________________________________________________________________
x 1
265.0
299.76663
71.94839
25.01403
9.44
x 2
302.00006
304.09813
26.83948
.56311
.19
x 3
263.99988
265.22025
29.53558
.36044
.14
x 4
208.00031
205.2415
36.95873
-1.01962
-.49
x 5
214.00013
214.68425
50.79559
.34751
.16
x 6
192.00044
198.1155
79.7719
4.8781
2.54
x 7
476.00006
477.082
46.13012
.4991
.1
x 8
214.99963
219.84925
88.92552
4.31255
2.01
x 9
289.00013
280.27988
79.5128
-6.93371
-2.4
x 10
208.99981
211.58438
47.77597
1.2348
.59
____________________________________________________________________________________________________
GANHO TOTAL
29.2563
12.28
____________________________________________________________________________________________________
Variável assinalada com o símbolo # apresenta variância genética negativa.
____________________________________________________________________________________________________
Progênies selecionadas :
30 11
16
37
5
25
15
10
4
8
29
40
21
35
1
13
9
2
3 12
(3) Recomendação
Perguntas
1.
Existe interação GxA? Qual a sua natureza? Qual a sua
magnitude?
2.
Os ambientes podem ser estratificados? Como fazer? Qual
melhor critério?
3.
Como se comportam os genótipos frente as variações
ambientais?
4.
Como recomendar genótipos?
Interação Genótipos x Ambientes
•
•
Estratificação Ambiental
–
–
–
–
Interação GxA ns
Parte Simples e Complexa
Dissimilaridade entre ambientes
Correlação entre Ambientes
Estabilidade e Adaptabilidade
– Tradicional
–
–
–
Plaisted e Peterson
Wricke
Annicchiarico
–
–
–
–
–
–
Eberhart e Russell
Finlay e Wilkison
Tai
Verma et al
Silva e Barreto
Cruz et al.
–
–
Huenh
Lin e Binns
–
Murakami e Cruz
–
Centróide
1 1
1 2
1 3
1 4
1 5
1 6
1 7
1 8
1 9
1 10
2 1
2 2
2 3
2 4
2 5
2 6
2 7
2 8
2 9
2 10
3 1
3 2
3 3
....
39 7
39 8
39 9
39 10
40 1
40 2
40 3
40 4
40 5
40 6
40 7
40 8
40 9
40 10
441.03
424.82
421.34
482.72
467.36
416.26
689.21
443.39
469.64
534.76
406.00
450.41
443.77
499.95
502.61
520.02
464.13
478.47
444.53
530.31
390.70
456.94
431.01
424.00
365.60
349.04
166.15
360.44
464.73
503.88
229.74
398.97
340.33
280.56
213.56
393.91
438.63
532.61
505.50
306.09
349.63
418.80
629.53
189.12
614.25
444.58
469.76
436.73
409.67
534.38
378.77
434.38
350.46
418.64
525.94
368.67
471.92
424.02
408.82
399.77
494.39
301.23
372.22
496.32
478.50
269.19
327.64
293.39
327.96
444.85
209.99
391.00
593.19
499.54
40 Genótipos
10 Ambientes
2 Características
Estratificação Ambiental
ANÁLISE DA VARIÁVEL
=> x 1
Análise de Variância
________________________________________________________________________________________________________________________
FV
GL
SQ
QM
F
Probabilidade
________________________________________________________________________________________________________________________
Ambiente
9
162324.5951
18036.06612
1.97764
.04062
Genótipo
39
744573.41312
19091.62598
2.09338
.00023
Interação GxA
351
4241391.0878
12083.73529
1.32497
.0034
Resíduo
390
3556800.0
9120.0
________________________________________________________________________________________________________________________
OBS.: As SQ e QM já estão multiplicadas pelo número de repetições (r = 2 )
Matriz de Somas de Quadrados GxAjj - calculadas a partir das médias
____________________________________________________________________________________________________
.0
257807.4862
190932.3383
286385.5247
220200.15325
292809.3417
289038.82665
257807.4862
.0
282576.51035
259344.97285
207925.29665
264743.8001
268956.37
190932.3383
282576.51035
.0
216861.6051
185894.9396
171552.82895
160380.2567
286385.5247
259344.97285
216861.6051
.0
219494.76375
219332.3179
188265.98345
220200.15325
207925.29665
185894.9396
219494.76375
.0
212529.0416
169705.1428
292809.3417
264743.8001
171552.82895
219332.3179
212529.0416
.0
227171.8497
289038.82665
268956.37
160380.2567
188265.98345
169705.1428
227171.8497
.0
262511.7072
167419.88665
261507.311
186963.39095
232349.54925
285419.98805
265692.2876
172407.521
227384.71905
165117.481
171609.1334
225099.63695
220447.0115
199777.20695
367078.5099
443285.2711
184514.8824
275553.1655
228300.76075
265326.9303
228118.70405
____________________________________________________________________________________________________
QM Resíduo/r = 4560.0
262511.7072
167419.88665
261507.311
186963.39095
232349.54925
285419.98805
265692.2876
.0
169792.84575
317046.5303
172407.521
227384.71905
165117.481
171609.1334
225099.63695
220447.0115
199777.20695
169792.84575
.0
288843.9387
Formação de grupos com interação G x A não significativa
________________________________________________________________________________________________________________________
QMI/r
F calculado
F tabelado(5%) AMBIENTES
________________________________________________________________________________________________________________________
4112.31427
.90182
1.43
3 7
4410.08837
.96712
1.31
3 7 5
4726.38745
1.03649
1.26
3 7 5 9
4877.45167
1.06962
1.23
3 7 5 9 4
5048.27214
1.10708
1.22
3 7 5 9 4 6
5317.41706
1.1661
1.2
3 7 5 9 4 6 8
4292.81761
.94141
1.43
2 8
5878.1118
1.28906
1.31
2 8 1
4420.70567
.96945
1.43
1 9
4731.15083
1.03753
1.43
3 10
4895.70098
1.07362
1.43
1 3
5331.41786
1.16917
1.43
2 5
5646.15778
1.23819
1.43
1 5
5830.37741
1.27859
1.43
2 9
5849.19754
1.28272
1.43
7 10
5853.86566
1.28374
1.43
5 10
________________________________________________________________________________________________________________________
367078.5099
443285.2711
184514.8824
275553.1655
228300.76075
265326.9303
228118.70405
317046.5303
288843.9387
.0
Conclusões
1.
A Biometria é importante para o melhoramento genético? Sua
importância é fragmentada ou contínua? Temporária ou
permanente?
2.
É importante garantir e proporcionar informações sobre a Biometria
para a formação do melhorista?
3.
A Biometria tem participação direta ou indireta no desenvolvimento
de cultivares?
Obrigado !