Abstract
As estatísticas REML/BLUP são análises mais detalhadas e podem ser usadas como critérios seletivos na rotina dos programas de melhoramento do cupuaçu. O objetivo desse trabalho é a seleção de clones experimentais pré-melhorados para características agroindustriais via modelos mistos. Os experimentos incluíram oito clones experimentais, obtidos a partir de seleção massal estratificada em área de produtor com base na produtividade, características tecnológicas e sanidade das matrizes. Para a avaliação foram considerados variáveis de componentes primários da produção (peso do fruto – g e peso da polpa – g); caracteres agroindustriais (comprimento do fruto – cm, diâmetro do fruto – cm, diâmetro da casca – mm, peso de sementes – g, número de sementes, firmeza do fruto, °Brix, pH e vitamina C). Foram estimados via modelos mistos os componentes de variância por REML individual e os componentes de médias (BLUP individual). Os dados foram analisados através da metodologia REML/BLUP (Maximum Restricted Likelihood/ Best Linear Unbiased Prediction) com o emprego do software Selegen. Os melhores clones (27, 29 e 31) com destaque para o clone 29 apresentando maiores ganhos genéticos com médias finais superiores a média geral para as variáveis comprimento de fruto, diâmetro do fruto, peso de fruto, firmeza do fruto, diâmetro de casca, peso de polpa, peso de sementes, °Brix, pH e vitamina C. A variável peso de fruto apresentou alta correlação genética com diâmetro de fruto, peso de polpa e peso de sementes. O atributo diâmetro do fruto pode ser usado para extrapolar resultados para os demais caracteres por ser de medição mais fácil e menos factível de erros. Os clones 27, 29 e 31 por suas características agroindustriais favoráveis podem fazer parte da composição de um pomar comercial.
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Cabral Maia, M. C., Resende, M. D. V. de, Oliveira, L. C. de, Álvares, V. D. S., Maciel, V. T., & Lima, A. C. de. (2011). Seleção de clones experimentais de cupuaçu para características agroindustriais via modelos mistos. REVISTA AGRO@MBIENTE ON-LINE, 5(1), 35. https://doi.org/10.18227/1982-8470ragro.v5i1.388
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