Reamostragem de um plano experimental multiambientes na seleção de progênies de soja

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Autor(es): dc.contributorNunes, José Airton Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorChagas, Rafael Ravaneli-
Autor(es): dc.contributorNunes, José Airton Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorBueno Filho, Julio Silvio de Souza-
Autor(es): dc.contributorVillela, Gabriel Mendes-
Autor(es): dc.creatorNovais, João Marcos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:25:00Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:25:00Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-18-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-18-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-18-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-18-
Data de envio: dc.date.issued2025-02-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.ufla.br/handle/1/59866-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1160868-
Descrição: dc.descriptionThe experimental design plays a crucial role in planning experiments for plant breeding programs. This study aimed to evaluate the effect of progeny’s unbalancing in multi- environment trials using the augmented block design for selection purposes in a soybean breeding program. The experiments were conducted during the 2021/22 growing season in eight locations across the northern and northeastern regions of Brazil. Based on balanced data, scenarios with different levels of unbalancing, ranging from 12.5% to 87.5%, were simulated. The data from all scenarios were analyzed using the mixed model approach with the BLUP (Best Linear Unbiased Predictor), with (ABLUP) and without (IBLUP) a pedigree matrix. The estimation of genetic and environmental variance components was performed using the REML (Residual Maximum Likelihood) method. The efficiency of the experimental designs was assessed based on the estimates of selective accuracy for the progeny mean, Spearman's rank correlation, and the selection coincidence index. The unbalancing resulted in optimized and more efficient experimental designs for resource allocation. The ABLUP analysis outperformed IBLUP in all scenarios. A progressive reduction in selective accuracy, Spearman’s rank correlation, and selection coincidence index was observed as imbalance increased. Intermediate imbalance scenarios proved to be an interesting option for optimizing experimental designs, as they exhibited a low reduction in the evaluated parameter estimates and high resource-use efficiency, especially in the early stages of a breeding program when there are many genotypes and limited genetic material available for testing.-
Descrição: dc.descriptionO delineamento experimental desempenha um papel crucial no planejamento de experimentos em programas de melhoramento de plantas. Neste estudo objetivou-se avaliar o efeito do desbalanceamento de progênies em ensaios multiambientais no delineamento em blocos aumentados para fins de seleção em programa de melhoramento de soja. Os experimentos foram conduzidos na safra 2021/22 em oito localidades nas regiões norte e nordeste do Brasil. A partir dos dados balanceados, foram simulados cenários com diferentes níveis de desbalanceamento, variando de 12,5% a 87,5%. Os dados de todos os cenários foram analisados usando a abordagem de modelos mistos usando o preditor BLUP (Best Linear Unbiased Predictor), com (ABLUP) e sem (IBLUP) matriz de parentesco. Para estimação dos componentes de variância genética e ambiental foi usado o método REML (Residual Maximum Likelihood). A eficiência dos planos experimentais a partir das estimativas dos parâmetros acurácia seletiva na média de progênie, correlação classificatória de Spearman e índice de coincidência de seleção. O desbalanceamento resultou em planos experimentais otimizados e mais eficientes na alocação de recursos. A análise ABLUP foi superior à IBLUP em todos os cenários. Observou-se uma redução progressiva na acurácia seletiva, na correlação classificatória de Spearman e no índice de coincidência à medida que o desbalanceamento aumentou. Cenários intermediários de desbalanceamento mostraram-se uma opção interessante para a otimização de planos experimentais, pois apresentaram baixa redução nas estimativas dos parâmetros avaliados e elevada eficiência no uso de recursos, especialmente nas fases iniciais de um programa de melhoramento, quando há muitos genótipos e pouca disponibilidade de material genético para teste.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherInstituto de Ciências Naturais - ICN-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
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Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
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Palavras-chave: dc.subjectGlycine max (L.) Merr-
Palavras-chave: dc.subjectDelineamento experimental-
Palavras-chave: dc.subjectDesbalanceamento-
Palavras-chave: dc.subjectEficiência de Seleção-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Naturais-
Título: dc.titleReamostragem de um plano experimental multiambientes na seleção de progênies de soja-
Título: dc.titleResampling of a multi-environment experimental design for selection of soybean progenies-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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