Predição de ganhos genéticos via modelos mistos em progênies de café Conilon.

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar os ganhos genéticos preditos por meio de diferentes índices de seleção pela metodologia REML/BLUP, em cinco caracteres de interesse ao programa de melhoramento do café conilon do Incaper. Foram avaliadas 8 progênies de meios-irmãos, de ciclo de maturação precoce, média de duas safras, com três repetições, o que totalizou 1368 observações, utilizados os índices de seleção clássico, multiplicativo e com base na soma de postos. Avaliaramse, na época de colheita, as características tamanho dos grãos (TG), produtividade (PRO), porte (PT), vigor vegetativo (VIG) e grau de inclinação (GI). A população foi avaliada na Fazenda Experimental de Marilândia, região Noroeste do estado do Espírito Santo. As análises genético-estatísticas foram realizadas pelo programa Selegen - REM/BLUP. Verificou-se, a partir da análise dos parâmetros genéticos, um excelente potencial seletivo entre famílias, para todas as características avaliadas. O índice Mulamba e Mock foi o que mostrou maior eficiência de seleção entre famílias de meios-irmãos de café conilon.

Bibliographic Details

Main Authors:	CARIAS, C. M. de O., GRAVINA, G. do A., FERRAO, M. A. G., FONSECA, A. F. A. da, FERRÃO, R. G., VIVAS, M., VIANA, A. P.
Other Authors:	CÍNTIDA MACHADO DE OLIVEIRA MOULIN CARIAS, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; GERALDO DO AMARAL GRAVINA, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; MARIA AMELIA GAVA FERRAO, SAPC; AYMBIRE FRANCISCO A DA FONSECA, SAPC; ROMÁRIO GAVA FERRÃO, INCAPER; MARCELO VIVAS, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy; ALEXANDRE PIO VIANA, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy.
Format:	Artigo de periódico biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2016-07-29
Subjects:	Valor genotípico predito, Modelo linear misto, Predicted genotypic values, Mixed linear models., Coffea Canephora.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1049888
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!