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Item Selection of Coffea arabica L. hybrids using mixed models with different structures of variance-covariance matrices(Editora UFLA, 2018-07) Pereira, Fernanda Aparecida Castro; Carvalho, Samuel Pereira de; Rezende, Tiago Teruel; Oliveira, Leonardo Luiz; Maia, Diego Rosa BaquiãoThis study aimed to evaluate different structures of variance-covariance matrices in modeling of productive performance of coffee genotypes over the years, and select hybrids of Coffea arabica using mixed models. A mixed linear model was used to estimate variance components, heritability coefficients, and prediction of genetic values of hybrids and cultivars. Three commercial cultivars and eight hybrids of C. arabica L. were evaluated. The field production after acclimatization of seedlings was conducted in March 2006. The yield averages from 2009, 2010, 2011, 2013, and 2014 agricultural years were evaluated. The selection criteria of models were used to test 10 structures of variance-covariance matrices, and later a model was chosen to estimate the components of variance, heritability coefficients, and prediction of genetic values. According to Bayesian information criterion (BIC), the best structure was ARMA (Autoregressive Moving Average); however, considering the Akaike Information Criterion (AIC) and corrected Akaike Information Criterion (AICC), the CSH (Heterogeneous Composite Symmetric) was indicated. The Spearman correlation between the genotypic values obtained in the models with ARMA and CSH type R matrix was 0.84. The high and positive correlation indicates that the best model could involve the R matrix with ARMA or CSH structure. The heritability of individual genotypes differed from heritability in broad sense, which considers the independence among agricultural years. Hybrids with higher performance were identified by ordering the genotypic effects, among them, H 2.2, H 4.2, and H 6.1 hybrids were highlighted.Item Implicações da modelagem estatística na seleção de progênies de cafeeiro(Universidade Federal de Lavras, 2013-04-29) Andrade, Vinícius Teixeira; Gonçalves, Flávia Maria AvelarPara se obter ganhos em produtividade é necessário que as progênies selecionadas sejam realmente superiores geneticamente. Para se alcançar tal objetivo, os requisitos indispensáveis se constituem numa fenotipagem fidedigna, mediante uma experimentação adequada e a subsequente exploração minuciosa dos dados experimentais por meio da adoção de métodos estatísticos acurados. Os dados de produção de grãos do cafeeiro são oriundos de colheitas anuais, que são medições repetidas nas mesmas parcelas experimentais, gerando dados longitudinais no tempo. A característica principal nesse tipo de análise é a covariância existente nos fatores aleatórios do modelo estatístico. Fato que nem sempre é levado em conta corretamente pelos modelos utilizados. Objetivou-se neste trabalho avaliar diferentes estruturas de matrizes de covariância na modelagem do comportamento produtivo de progênies de cafeeiro e suas implicações na seleção e verificar a influência do modo como se consideram os dados ao analisá-los. Foram analisadas 21 progênies S 0:1 de Coffea arabica durante oito colheitas. Como estratégias de agrupamento de dados analisaram-se as colheitas anuais, em biênios, focando somente colheitas altas e também os anos de baixa produção. Modelou-se, para cada situação, a matriz de covariância referente ao resíduo (R) e à interação progênies com colheitas (PC). Detectaram- se, por meio de BIC, abordagens mais condizentes com o caráter. As consequências observadas foram a alteração na estimativa de parâmetros populacionais, no ordenamento das progênies e também no índice de coincidência ao se selecionar as melhores. Portanto, diferentes estruturas das matrizes de covariância devem ser analisadas em todas as situações, quando forem requisitadas pelos dados. As produções não devem ser analisadas em biênios e sim por meio de suas colheitas anuais ou, caso necessário, apenas pelos anos de alta produção. A não observância desses fatores pode induzir à recombinação de progênies tidas como superiores quando na verdade não o são. O resultado desse processo no ganho realizado com a seleção não é desejável no melhoramento de qualquer espécie vegetal.