Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer
Agricultural Science
Published: 2020-11-09

Estimates of genetic parameters and selection gains in progenies of passion fruit via methodology REML/BLUP

Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Universidade Federal de Mato Grosso - Campus Cuiabá
Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Universidade do Estado de Mato Grosso - Campus Tangará da Serra
Passiflora edulis Sims melhoramento modelos mistos

Abstract

The aim of this work was to estimate genetic parameters and predict genetic progress via selection indexes using the REML / BLUP methodology in a population of sour passion fruit under recurrent intra-population selection. 118 families of complete siblings (FIC) and three additional witnesses distributed in a randomized block design (DBC) with 3 replicates and 3 plants per plot were evaluated, with 13 characteristics related to plant and fruit. The genetic parameters were estimated using the REML / BLUP methodology and the additive (AD), multiplicative (IM) and Mulamba and Mock (MM) selection indexes were used to rank all individuals. In the evaluation of genetic parameters, magnitudes of average heritability of progenies were observed for the characteristics: Ratio, fruit length, fruit shape, days for flowering and total titratable acidity, with high accuracy values ​​being observed. In the estimate of predicted gains, the highest percentage gains predicted for the characteristics, number of fruits and productivity, were estimated when using the additive index with the random weights. The selection indexes of the study refer to the possibility of success in the breeding program aiming at the selection of superior characteristics for the State of Mato Grosso

References

  1. CUNHA M. Produtividade e características de frutos de pomares de maracujá implantados com sementes originais e reaproveitadas do híbrido BRS Gigante Amarelo. 2013. 55f. Dissertação (Mestrado em Agronomia). Universidade de Brasília, Brasília, 2013.
  2. COSTA, M. M. et al. Analysis of direct and indirect selection and indices in soybean segregating populations. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 8, p. 47-55, 2008. Disponível em:< https://repositorio.unesp.br/ bitstream/handle/11449/70342/2-s2.0-46849083910.pdf?s equence=1&isAllowed=y> Acesso em: 01 out 2020.
  3. FALCONER, D. S.; MACKAY, F. C. Introduction to Quantitative Genetics. Longman, New York. 1996. p. 464.
  4. FALEIRO, F. G. et al. Germoplasma e melhoramento genético do maracujazeiro: histórico e perspectivas. Planaltina: Embrapa Cerrados, p. 36, 2011. Disponivel em:<https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/76032/1/doc-307.pdf> Acesso em: 01 out 2020.
  5. FARIAS NETO, J. T. de; RESENDE, M. D. V. de. Aplicação da metodologia de modelos mistos (REML/BLUP) na estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos em pupunheira (Bactrisgasipaes). Revista Brasileira de Fruticultura. Jaboticabal, v. 23, n. 2, p. 320-324, 2001. https://doi.org/10.1590/S0100-29452001000200024
  6. HAFLE, O. M. et al. Produtividade e qualidade de frutos do maracujazeiro-amarelo submetido à poda de ramos produtivos. Revista Brasileira de Fruticultura v. 31, n.3, p. 763-770, 2009. http://dx.doi.org/10.1590/S0100-29452009000300020
  7. HALLAUER, A. R.; MIRANDA FILHO, J. B. Quantitative genetics in maize breeding. 2.ed. Ames: Iowa State University Press, 1988. 468p.
  8. HAMBLIN, J.; ZIMMERMAN, M. J. O. Breeding common bean for yield mixtures. Plant Breeding Reviews, v. 4 p. 245-272, 1986.
  9. HENDERSON, C. R. Sire evaluation and genetic trends. In: ANIMAL BREEDING AND GENETICS SYMPOSIUM IN HONOR OF J. LUSH, 1973, Champaign. Proceedings... Champaingn: American Society of Animal Science, 1973. p.10-41.
  10. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÃSTICA – IBGE. Quantidade produzida, valor da produção, área plantada e área colhida da lavoura permanente no ano de 2018. Disponível em: <http://www.sidra.ibge.gov.br>. Acesso em: 20 set. 2019.
  11. KRAUSE, W. et al. Ganho de seleção no melhoramento genético intrapopulacional do maracujazeiro-amarelo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 47, n. 1, p. 51-57, 2012. Disponível em:< https://www.scielo.br/ pdf/pab/v47n1/47n01a08.pdf> Acesso em: 01 out 2020.
  12. MARTINS, J. A. et al. Probabilidade de precipitação para a microrregião de Tangará da Serra, Estado do Mato Grosso. Pesquisa Agropecuária Tropical, v. 40, n. 3, p. 291-296, 2010. Disponível em:< https://www.revistas.ufg.br/ pat/article/view/6365/7571>. Acesso em: 01 out 2020.
  13. MELETTI, L. M. M.; BRUCKNER, C. H. Melhoramento genético. In: Bruckner, C. H.; PICANÇO, M.C. (Ed.). Maracujá: tecnologia de produção, pós–colheita, agroindústria, mercado. Porto Alegre: Cinco Continentes, 2001. p. 345-385.
  14. MULAMBA, N. N.; MOCK, J. J. Improvement of yield potential of the Eto Blanco maize (Zea mays L.) population by breeding for plant traits. Egypitian Journal of Genetics and Cytology, v. 7, p. 40-51, 1978.
  15. NOGUEIRA FILHO, G. C. et al. Desenvolvimento e produção das plantas de maracujazeiro amarelo produzidas por enxertia hipocotiledonar sobre seis porta-enxertos. Revista Brasileira de Fruticultura, Jaboticabal, v. 32, n. 2, p. 535-543, 2010. http://dx.doi.org/ 10.1590/S0100-29452010005000071
  16. OLIVEIRA, E. J.; SANTOS, V. S.; LIMA, D. S.; MACHADO, M. D.; LUCENA, R. S.; MOTTA, T. B. N.; CASTELLEN, M. S. Seleção em progênies de maracujazeiro-amarelo com base em índices multivariados. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 43, n. 11, p. 1543-1549, 2008.
  17. PEDROZO, C. A.; BENITES, F. R. G.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V.; SILVA, F. L. Eficiência de índices de seleção utilizando a metodologia REML/BLUP no melhoramento da cana-de-açúcar. Scientia Agrária, v. 10, p. 31-36, 2009.
  18. REIS, R. V. DOS et al. Diversidade genética em seleção recorrente de maracujazeiro-amarelo detectada por marcadores microssatélites. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 46, n. 1, p. 51–57, 2011. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100007
  19. RESENDE, M. D. V. de. Software SELEGEN-REML/BLUP: sistema estatístico e seleção genética computadorizada via modelos lineares mistos. Manual do usuário. 1 ed. Colombo: Embrapa Florestas, 2007. 359p.
  20. RESENDE, M. D. V. de. Genética biométrica e estatística: no melhoramento de plantas perenes. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica, 2002. 975p.
  21. RESENDE, M. D. V., DUARTE, J. B. Precisão e controle de qualidade em experimentos de avaliação de cultivares. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 37, n. 3, p. 182-194, 2007.
  22. ROCHA, M. R. Estratégias de seleção no melhoramento genético do maracujazeiro azedo. 2014. 60f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) – Universidade Federal de Viçosa, Rio Paranaíba, 2014.
  23. SANTOS, E. A; VIANA, A. P. P.; FREITAS, J. C. O; RODRIGUES, D. L.; TAVARES, R. F.; PAIVA, C. L.; SOUZA, M. M. Genotypes selection by REML/BLUP methodology in a segregating population from na interspecific Passiflora spp. crossing. Euphytica, p. 1-11, 2015. DOI 10.1007/s10681-015-1367-6
  24. SILVA, M. D. M., VIANA, A. Alternativas de seleção em população de maracujazeiro-azedo sob seleção recorrente intrapopulacional. Revista Brasileira de Fruticultura, Jaboticabal, v. 34, n. 2, p. 525-531,2012. https://doi.org/10.1590/S0100-29452012000200026.
  25. SILVA, M. G. M. et al. Biometria aplicada ao melhoramento intrapopulacional do maracujazeiro amarelo. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 43, n. 3, p. 493-499. 2012b.
  26. SILVA, M. G. M.; VIANA, A. P.; GONÇALVES, G. M.; AMARAL JUNIOR, A. T.; PEREIRA, M.G. Seleção recorrente intrapopulacional no maracujazeiro amarelo: Alternativa de capitalização de ganhos genéticos. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 33, p. 170-176, 2009. https://doi.org/10.1590/S1413-70542009000100024.
  27. SILVA, V. B.; DAHER, R. F.; SOUZA, Y. P.; CASSARO, S.; MENEZES, B. R. S.; GRAVINA, L. M.; TARDIN, F. D; Prediction of genetic gains by selection indices using mixed models in elephant grass for energy purposes. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 3, 2017. http://dx.doi.org/10.4238/gmr16039781
  28. TEIXEIRA, D. H. L.; OLIVEIRA, M. S. P. de; GONCALVES, F. M. A.; NUNES, J. A. R Ãndices de seleção no aprimoramento simultâneo dos componentes da produção de frutos em açaizeiro. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 47, n. 2, p. 237-243, 2012.
  29. VIANA, A. P.; RESENDE, M. D. V. Genética quantitativa no melhoramento de fruteiras. Rio de Janeiro: Interciência, 2014. 296p.

How to Cite

Krause, D. P., Fachi, L. R., Dalbosco, E. Z., Campos, T. N. V., Freitas, A. P., Lima, K. S., & Krause, W. (2020). Estimates of genetic parameters and selection gains in progenies of passion fruit via methodology REML/BLUP. Scientific Electronic Archives, 14(5), 42–48. https://doi.org/10.36560/14520211268