Javascript must be enabled to continue!
Estratégias de predição e efeitos de ambientes na avaliação de populações segregantes de feijão
View through CrossRef
RESUMOO objetivo deste trabalho foi verificar a consistência da predição, dos potenciais de populações de feijão quanto ao diâmetro do hipocótilo (DH) e à produtividade de grãos (PROD), em duas safras, pelas metodologias de Jinks & Pooni e das estimativas de m + a'e de d. Para isso, foram avaliadas 48 populações segregantes, nas safras de inverno de 2009 (gerações F2e F3, simultaneamente) e de seca de 2010 (gerações F3e F4, simultaneamente), além de 16 testemunhas. Pela metodologia de Jinks e Pooni, verificou-se que apenas quatro e duas populações foram coincidentes entre as 12 melhores nas duas safras, para DH e PROD, respectivamente. A correlação entre (inverno) x (seca) foi significativa e de magnitude razoável para os dois caracteres, enquanto, para (inverno) x (seca), foi inexpressiva, indicando maior influência dos efeitos ambientais nas estimativas de variância do que das médias. Constatou-se baixa correlação entre os pares m + a'(inverno) x m + a'(seca) e d(inverno) x d(seca) para ambos os caracteres, evidenciando que essas estimativas também sofrem grande efeito de ambientes. As populações mais promissoras, considerando-se o DH e a PROD, simultaneamente, foram IPR Uirapuru x L1, BRS Valente x VC6 e CNFC 9466 x VC6, pela metodologia de Jinks & Pooni e CNFC 9466 x L3, BRS Horizonte x VC6 e IPR Uirapuru x BRSMG Madrepérola, pelo método de m + a'e de d. Assim, essas metodologias são complementares na predição do potencial de populações segregantes de feijoeiro.
Title: Estratégias de predição e efeitos de ambientes na avaliação de populações segregantes de feijão
Description:
RESUMOO objetivo deste trabalho foi verificar a consistência da predição, dos potenciais de populações de feijão quanto ao diâmetro do hipocótilo (DH) e à produtividade de grãos (PROD), em duas safras, pelas metodologias de Jinks & Pooni e das estimativas de m + a'e de d.
Para isso, foram avaliadas 48 populações segregantes, nas safras de inverno de 2009 (gerações F2e F3, simultaneamente) e de seca de 2010 (gerações F3e F4, simultaneamente), além de 16 testemunhas.
Pela metodologia de Jinks e Pooni, verificou-se que apenas quatro e duas populações foram coincidentes entre as 12 melhores nas duas safras, para DH e PROD, respectivamente.
A correlação entre (inverno) x (seca) foi significativa e de magnitude razoável para os dois caracteres, enquanto, para (inverno) x (seca), foi inexpressiva, indicando maior influência dos efeitos ambientais nas estimativas de variância do que das médias.
Constatou-se baixa correlação entre os pares m + a'(inverno) x m + a'(seca) e d(inverno) x d(seca) para ambos os caracteres, evidenciando que essas estimativas também sofrem grande efeito de ambientes.
As populações mais promissoras, considerando-se o DH e a PROD, simultaneamente, foram IPR Uirapuru x L1, BRS Valente x VC6 e CNFC 9466 x VC6, pela metodologia de Jinks & Pooni e CNFC 9466 x L3, BRS Horizonte x VC6 e IPR Uirapuru x BRSMG Madrepérola, pelo método de m + a'e de d.
Assim, essas metodologias são complementares na predição do potencial de populações segregantes de feijoeiro.
Related Results
LUCKESI, Cipriano Carlos. Avaliação em educação
LUCKESI, Cipriano Carlos. Avaliação em educação
Cipriano Luckesi é filósofo, professor aposentado, pesquisador e conferencista na área educacional. Com uma vasta experiência na docência e na pesquisa científica, o professor é co...
Estratégias para seleção de populações segregantes de trigo tropical
Estratégias para seleção de populações segregantes de trigo tropical
A seleção de populações segregantes é determinante para o lançamento de cultivares superiores. A necessidade de reunir fenótipos de diversas variáveis de interesse dificulta o proc...
Eficiência preditiva de características de qualidade da madeira de Eucalyptus com abordagens de Machine Learning aplicadas a dados NIR
Eficiência preditiva de características de qualidade da madeira de Eucalyptus com abordagens de Machine Learning aplicadas a dados NIR
A qualidade da madeira é uma das características decisivas na recomendação de clones nos programas de melhoramento de eucaliptos. Essa informação mensurada de forma acurada e preco...
Estratégias de seleção em estágios precoces do melhoramento de soja com o uso de modelos mistos
Estratégias de seleção em estágios precoces do melhoramento de soja com o uso de modelos mistos
A produtividade de grãos é o caractere de maior interesse para a cultura da soja. Por se tratar de um caractere quantitativo, recomenda-se o uso da seleção recorrente. Este process...
Avaliação da informação de arquivo eletrónica
Avaliação da informação de arquivo eletrónica
Os arquivistas debatem-se com questões originadas pelas mudanças tecnológicas que têm implicações na sua prática e teoria, tais como o uso cada vez mais generalizado da informação ...
Rendimento econômico de consórcio irrigado de quiabo e feijão–caupi
Rendimento econômico de consórcio irrigado de quiabo e feijão–caupi
O consórcio entre culturas é uma alternativa interessante para produtores de baixo nível tecnológico no sentido de diversificar e aumentar a sua renda, gerando maior diversidade de...
VIEIRA, Natália Francisquetti; SILVA, Marta Regina Paulo da. Como nó e nós: perspectivas para a avaliação documentada e participativa na creche. São Paulo: Amélie Editorial, 2021.
VIEIRA, Natália Francisquetti; SILVA, Marta Regina Paulo da. Como nó e nós: perspectivas para a avaliação documentada e participativa na creche. São Paulo: Amélie Editorial, 2021.
O livro Como nó e nós trata do tema avaliação no âmbito da Educação Infantil – mais especificamente no contexto das creches –, baseado em uma tese de mestrado (A avaliação document...
Random Forest Quantílico aplicado em estudos de seleção genômica
Random Forest Quantílico aplicado em estudos de seleção genômica
A seleção genômica ampla (GWS) utiliza marcadores distribuídos por todo o genoma para predizer o valor genético genômico de indivíduos. Esta abordagem possibilita acelerar o proces...

