Importância da Biometria no Desenvolvimento de Cultivares

Apresentação em tema: "Importância da Biometria no Desenvolvimento de Cultivares"— Transcrição da apresentação:

1 Importância da Biometria no Desenvolvimento de Cultivares
Cosme Damião Cruz

2 Questões: A Biometria é importante para o melhoramento genético? Sua importância é fragmentada ou contínua? Temporária ou permanente? É importante garantir e proporcionar informações sobre a Biometria para a formação do melhorista? A Biometria tem participação direta ou indireta no desenvolvimento de cultivares?

3 Melhoramento Genética Quantitativa Acasalamento ao acaso Média Variância Covariância x Hibridação Autofecundação Derivação de famílias FMI FIC FS1

4 Biometria Genética Quantitativa Variância Genética Heterose Ganhos por Seleção Interação GxA Endogamia Herdabilidade

5 Melhoramento Biometria Aplicada ao Estudo da Diversidade Genética Banco de Germoplasma Variabilidade Multilinhas Similaridade Populações, Linhagens e Híbridos Estruturação Endogamia Heterose Famílias MI IC S1 Agrupamento Equilíbrio Desequilíbrio Diferenciação Fixação FST GST Variabilidade Quantificação Manejo Conservação

6 Melhoramento Estatística Genômica Estudo de Herança C. Monogênica C. Oligogênica C. Quantitativa Interação GxA Relação entre Caracteres Vigor híbrido Interação gênica Seleção Segregação Distorção Mapa Genético QTLs Interação QTLxAmbiente Pleiotropia/Ligação Heterose Epistasia SAM GWS

7 Recursos Mão de obra Tempo População Original População Melhorada
Observador Observador + Conhecimento científico Observador + Conhecimento científico + Informação Processada Recursos Mão de obra Tempo

8 Qualificação do Profissional Pós-Graduação Graduação Agrônomos Agrônomos Biólogos Bioquímicos Estatísticos C.Computação Agroquímicos - Métodos de Melhoramento - Melhoramento de Grandes Culturas - Genética - Genética de Populações - Genética Quantitativa - Genética Molecular - Estatística (*) - Biometria (*) - Genômica - Diversidade Genética Mercado de Trabalho Mestres e Doutores em Genética e Melhoramento

9 Biometria Melhoramento Informática Dificuldades 1. Tempo de formação
2. Treinamento apropriado 3. Aptidão 4. Valorização do profissional Biometria Genética Estatística Melhoramento Informática Processamento Aplicativos

10 A BIOMETRIA NO MELHORAMENTO GENÉTICO
Predição de ganhos {Características, Populações e Estratégias} Identificação de unidades superiores {Indivíduos, famílias e aparentados} Otimização de recursos {número de ambientes, de famílias, de medições, tamanho de parcela etc} Interpretação de fenômenos biológicos baseando-se em análise adequada de grande volume de dados {Recomendação, hibridação etc}

11 A biometria contribui em quais etapas de um programa de melhoramento ?
BGM Pop.inicial Pop. segregante Recomendação Início: Formação de população-base Diversidade genética Estudo da capacidade combinatória Meio: Condução de populações segregantes Predição de ganhos Respostas correlacionadas Seleção simultânea Final: Recomendação de cultivares Interação genótipos x ambientes Estratificação de ambientes Estabilidade e Adaptabilidade

12 (1) Formação da População Base
Busca de material genético de maior produtividade, qualidade e adaptação. Escolha de Genitores Visa identificar as combinações híbridas de maior efeito heterótico e maior heterozigose, de forma que, em suas gerações segregantes, haja maior possibilidade de recuperação de genótipos superiores. Diversidade: espera-se obter, por meio de recombinações gênicas, a complementariedade e a variabilidade, indispensáveis ao processo de seleção. 12

13 Escolha de Genitores Análise Dialélica Análise da Diversidade
Quantificar a variabilidade genética do caráter Avaliar o valor genético de progenitores Avaliar a capacidade específica e a heterose manifestada em cruzamentos específicos Estudar herança do caráter e estabelecer estratégias de seleção Análise da Diversidade Orientação sobre o número e o tipo de cruzamento em que se deve concentrar maior esforço para obtenção de híbridos Manipulação de bancos de germoplasma Análises Dialélicas: nos dialelos é necessária a avaliação de p genitores e de todas as suas combinações híbridas. Assim, quando o valor de p é elevado, a obtenção do material experimental pode ser impraticável, e o estudo inviabilizado. Processos Preditivos: Por dispensarem a obtenção prévia das combinações híbridas, os métodos preditivos da divergência entre progenitores têm merecido considerável ênfase. São métodos preditivos aqueles que tomam por base as diferenças morfológicas, fisiológicas etc. apresentadas pelos progenitores na determinação da divergência, que é geralmente quantificada por uma medida de dissimilaridade (ex.: distâncias Euclidianas ou de Mahalanobis). 13

14 Diversidade Genética Variabilidade/Uniformidade
Fenotípica vs Genotípica

15 Diversidade Genética Dados Medidas de Dissimilaridade Agrupamento
Contínuos e Discretos (multicategóricos ou binários) Medidas de Dissimilaridade Dist. Euclidiana, Mahalanobis, índice de Jaccard, Nei etc Agrupamento Hierárquico Otimização Dispersão Gráfica Componentes Principais Variáveis canônicas Projeção de distâncias 2D e 3D Análises discriminantes Exemplo: 40 populações 10 Características

16 X x x x x x x x x x10 305.99 238.98 394.17 175.19 242.57 263.38 215.11 222.64 191.65 462.75 253.02 214.66 215.3 351.46 292.27 261.8 485.35 239.62 284.96 240.11 245.49 210.38 201.82 254.01 203.94 503.45 197.88 180.65 298.37 206.83 185.92 285.43 461.64 209.97 294.13 327.6 292.81 193.6 324.04 268.69 200.47 334.41 303.41 227.34 471.18 233.05 384.66 294.8 164.25 230.82 287.92 235.69 302.98 222.9 133.26 341.33 217.94 282.08 287.96 481.33 229.39 243.41 198.26 509.9 219.23 249.81 191.09 240.63 142.42 403.24 204.56 333.86 449.86 197.34 453.24 216.55 157.06 490.18 189.5 279.87 210.87 350.18 327.18 215.79 351.93 202.76 313.76 216.03 253.92 229.71 235.37 441.84 270.36 442.64 303.06 469.01 193.27 252.98 179.87 169.73 258.29 191.36 503.54 206.55 300.8 293.26

17 Qual o potencial das populações? Existe variabilidade?
Perguntas: Qual o potencial das populações? Existe variabilidade? Há algum padrão de similaridade? Qual a melhor estratégia para estabelecimento de uma população de melhoramento? ______________________________________________________________________ GRUPO ACESSOS _________________________________________________________________ < 1 > < 2 > < 3 > < 4 > < 5 > < 6 > < 7 > < 8 > < 9 > < 10 >

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20 Mais similares Mais divergentes 1 33 20 24 38 9 12 29 35 2 17 10 15 32
27 8 31 4 13 40 25 21 5 39 19 6 36 14 7 18 37 26 34 11 28 30 16 23 22

21 Análise de Cruzamentos Dialélicos
Dialelos Completos Dialelos meia-tabela Dialelos parciais Dialelos incompleto Dialelos circulantes Dialelos parciais-circulantes Dialelos desbalanceados Modelos Griffing Gardner e Eberhart Hayman Perguntas: Qual a importância Qual o potencial dos genitores? Quais as melhores combinações? Qual a natureza, tipos e magnitude da variabilidade genética?

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23 P P X X X X X X X X X X10 1 2 280.02 305.99 210.64 200.13 226.96 198.05 481.78 206.68 302.25 187.17 3 232.13 263.45 225.41 156.34 222.48 238.98 394.17 224.09 283.05 215.57 4 285.5 293.16 330.13 175.19 221.21 180.65 486.9 242.57 295.4 263.38 5 301.77 271.95 297.7 215.11 222.64 191.65 462.75 253.02 281.06 213.78 6 310.3 321.47 280.64 214.66 215.3 204.76 491.38 163.01 351.46 226.17 245.86 292.27 261.8 184.26 202.09 188.1 485.35 213.76 252.41 239.62 270.6 319.38 284.96 167.39 240.11 159.82 430.25 215.15 291.51 245.49 307.19 282.15 175.79 221.27 184.32 184.34 481.44 210.38 77.12 201.82 270.92 319.94 254.01 223.38 230.59 203.94 503.45 197.88 308.52 317.67 298.37 240.2 232.88 216.75 177.53 555.72 193.65 206.83 185.92 368.12 317.54 285.43 192.09 210.76 189.56 461.64 247.78 377.16 209.97 276.49 310.29 234.86 201.09 220.45 188.42 451.55 187.38 270.38 170.88 294.13 333.33 288.9 223.06 234.23 179.3 472.89 238.08 289.61 222.83 230.5 327.6 292.81 202.31 178.25 181.85 446.23 193.6 313.36 220.22 278.03 324.04 268.69 161.93 200.47 224.06 460.24 239.82 237.31 202.17

24 ANÁLISE DE VARIÂNCIA ==> x 6
____________________________________________________________________________________________________ FV GL SQ QM F Probab TRATAMENTO C.G.C C.E.C RESÍDUO MÉDIA GERAL VAR(MÉDIA) COMPONENTES MODELO ALEATÓRIO C.G.C C.E.C RESÍDUO S²(C.G.C.) S²(C.E.C.) S²(RESÍDUO)

25 EFEITO DA C.G.C. VARIÁVEL - x 6
____________________________________________________________________________________________________ EFEITO ESTIMATIVA G( 1 ) G( 2 ) G( 3 ) G( 4 ) G( 5 ) G( 6 ) DP( Gi ) DP(Gi - Gj) EFEITO DA C.E.C VARIÁVEL - x 6 S( 1 , 2 ) S( 1 , 3 ) S( 1 , 4 ) S( 1 , 5 ) S( 1 , 6 ) S( 2 , 3 ) S( 2 , 4 ) S( 2 , 5 ) S( 2 , 6 ) S( 3 , 4 ) S( 3 , 5 ) S( 3 , 6 ) S( 4 , 5 ) S( 4 , 6 ) S( 5 , 6 ) DP( Sij ) DP(Sij - Sik) DP(Sij - Skl)

26 (2) Seleção Qual a melhor estratégia de seleção?
Qual o ganho genético a ser obtido pelo seu uso? Qual o melhor critério para escolher ou descartar indivíduos ou populações? Qual o efeito da seleção sobre caracteres correlacionados? Perguntas Uma das grandes contribuições da Genética Quantitativa é a avaliação dos ganhos a serem obtidos por uma determinada estratégia de seleção. 26

27 Predição de Ganhos Seleção direta indireta em vários ambientes
Correlações Simples Genotípica, fenotípica e de ambiente Parciais Análise de trilha Correlações canônicas Índice de Seleção Índice clássico Ganhos desejados Soma de rank Índice base Índice multiplicativo Índice livre de pesos e parâmetros Índices restritos Kempthorne e Nordskog Tallis James

28 Genética e Melhoramento

29 ANÁLISE DE VARIÂNCIA DA VARIÁVEL => x 1
____________________________________________________________________________________________________ FV GL SQ QM F Probabilidade BLOCOS TRATAMENTOS RESÍDUO TOTAL MÉDIA CV(%) MÍNIMO MÁXIMO DMS-Tukey(1%) DMS-Tukey(5%) Estimativas de Parâmetros VARIÂNCIA FENOTÍPICA (média) VARIÂNCIA AMBIENTAL (média) VARIÂNCIA GENOTÍPICA (média) HERDABILIDADE (US: média da família) - % CORRELAÇÃO INTRACLASSE (US: parcela)- % COEFICIENTE DE VARIAÇÃO GENÉTICO (%) RAZÃO CVg/CVe

30 Correlações Genotípicas
1 .674 .3406 .138 -.1248 -.1855 -.2769 .0436 .0082 .4966 .8118 -.2889 .2756 -.0831 -.1671 .0861 .5566 .5967 -.2937 .5425 -.1027 .0059 -.1175 .9075 1.2067 -.3491 -.6028 .7254 .1217 -.0651 -.1911 -.1475 .2334 .0181 .4139 .0218 -.2938 .1246 -.1408 -.1997 -.0684 -.0619 -.2795 -.2099 .1336 .2056

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32 Seleção Direta e Indireta Número de indivíduos selecionados : 20
____________________________________________________________________________________________________ Variável Selecionada Critério de Seleção x Acréscimo SELEÇÃO DIRETA SOBRE ==> x 1 VARIÁVEL Vg(y) rg h²(y) % GS GS % x x x x x x x x x x x : caráter sob seleção GS direto em x : = i . Sgx . Hx GS indireto em y(x) = i . hx . rg . Sgy Caráter principal hx : Intensidade de seleção : 0.8 Variável assinalada com o símbolo # apresenta variância genética negativa. SELEÇÃO DIRETA SOBRE: x 1 ‘____________________________________________________________________________________________________ VARIÁVEL Xo Xs h² % GS GS % x x x x x x x x x x GANHO TOTAL

33 Progênies selecionadas :
x x x x x x x x x x 10

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35 Índice Clássico - Smith (1936) e Hazel (1943)
Número de indivíduos selecionados : 20 ____________________________________________________________________________________________________ Variável Selecionada Peso Econômico x x VARIÁVEL PESO GENOTÍPICO PESO FENOTÍPICO x x Determinante da matriz de covariância fenotípica : SELEÇÃO BASEADA NO ÍNDICE CLÁSSICO - Acréscimo VARIÁVEL Xo Xs h² % GS GS % x x x x x x x x x x GANHO TOTAL Variável assinalada com o símbolo # apresenta variância genética negativa. Progênies selecionadas :

36 (3) Recomendação Perguntas
Existe interação GxA? Qual a sua natureza? Qual a sua magnitude? Os ambientes podem ser estratificados? Como fazer? Qual melhor critério? Como se comportam os genótipos frente as variações ambientais? Como recomendar genótipos?

37 Interação Genótipos x Ambientes
Estabilidade e Adaptabilidade Tradicional Plaisted e Peterson Wricke Annicchiarico Eberhart e Russell Finlay e Wilkison Tai Verma et al Silva e Barreto Cruz et al. Huenh Lin e Binns Murakami e Cruz Centróide Estratificação Ambiental Interação GxA ns Parte Simples e Complexa Dissimilaridade entre ambientes Correlação entre Ambientes

38 40 Genótipos 10 Ambientes 2 Características 1 1 441.03 424.00
.... 40 Genótipos 10 Ambientes 2 Características

39 Estratificação Ambiental
ANÁLISE DA VARIÁVEL => x 1 Análise de Variância ________________________________________________________________________________________________________________________ FV GL SQ QM F Probabilidade Ambiente Genótipo Interação GxA Resíduo OBS.: As SQ e QM já estão multiplicadas pelo número de repetições (r = 2 ) Matriz de Somas de Quadrados GxAjj - calculadas a partir das médias ____________________________________________________________________________________________________ QM Resíduo/r = Formação de grupos com interação G x A não significativa QMI/r F calculado F tabelado(5%) AMBIENTES

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42 Conclusões A Biometria é importante para o melhoramento genético? Sua importância é fragmentada ou contínua? Temporária ou permanente? É importante garantir e proporcionar informações sobre a Biometria para a formação do melhorista? A Biometria tem participação direta ou indireta no desenvolvimento de cultivares? Obrigado !