Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar UFV Desafios na condução e planejamento de experimentos de avaliação de clones de cana-de-açúcar Prof. Luiz Alexandre Peternelli (Estatística) PMGCA - UFV Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar Coordenador: Prof. Márcio Henrique Pereira Barbosa Universidade Federal de Viçosa

Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados operacionais genético-estatísticas resultados de pesquisa 5. Considerações finais

1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados 5. Considerações finais

Programas melhoramento da cana-de-açúcar no Brasil UFV Programas melhoramento da cana-de-açúcar no Brasil Programa Período Sigla Escada-PE 1913 - 1924 EB Campos-RJ 1916 - 1972 CB Barreiros-PE 1924 - 1933 EB São Bento, Tapera-PE 1928 - ? SBP Curado, Recife-PE 1933 - 1974 PB-IANE EECAPO, Piracicaba-SP 1928 - 1935 COPERESTE, Sertãozinho-SP 1963 - 1969 COP EECA, Rio Largo-AL 1968 - 1971 PLANALSUCAR 1971 - 1990 RB Usina da Barra, Barra Bonita-SP 1975 - 1999 PO

Programas de melhoramento da cana-de-açúcar no Brasil UFV Programas de melhoramento da cana-de-açúcar no Brasil Programa Início Sigla IAC 1935 IAC-IACSP COPERSUCAR 1968 SP Universidades Federais 1991 RB (RIDESA) Canavialis 2003 CV RIDESA - RB867515 COPERSUCAR - SP91-1049 IAC - IAC86-2210 www.studium.ppg.br/ridesa2/

Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados 5. Considerações finais

Parceria com setor privado UFV RIDESA Rede Interuniversitária para o desenvolvimento do setor sucroalcooleiro Parceria com setor privado Usinas e destilarias Cultivares RB para todo BRASIL

UFV Evolução da porcentagem da área total dos cultivares RB, SP e Introduzidos, nos Estados da região Centro Sul.

LOGíSTICA DO PMGCA / RIDESA UFAL Produção de sementes UFRRJ UFV UFSCar UFRPE UFPR UFG

Estações experimentais UFV Estações experimentais Carpina-PE UFRPE Estação de Floração e Cruzamentos da Serra do Ouro Murici-AL UFAL Goiânia – GO UFG Capinópolis-MG UFV Ponte Nova-MG UFV Rio Largo-AL UFAL Valparaiso-SP UFSCar Conceição da Barra-ES UFRRJ Campos-RJ UFRRJ Bandeirantes-PR UFPR Araras-SP UFSCar Paranavaí-PR UFPR RIDESA www.studium.ppg.br/ridesa2/

Estação de floração e cruzamentos da Serra do Ouro UFV Estação de floração e cruzamentos da Serra do Ouro Murici-AL, UFAL Banco de germoplasma

grande número de possíveis cruzamentos!! UFV Banco de germoplasma Em 2000  cerca de 2100 acessos, dos quais grande número de possíveis cruzamentos!!

UFV Censo de panículas www.ridesa.org.br

UFV Preparo das etiquetas

Preparo das panículas

Emasculação em água quente

Transporte dos colmos para as campânulas UFV Transporte dos colmos para as campânulas

Tipos de cruzamentos Cruz. biparental Cruz. múltiplo Cruz. de área

Coleta das sementes

Detalhamento da experimentação UFV Detalhamento da experimentação Após a produção de sementes temos: Fase T1 Fase T2 Fase T3 Fase FM (multiplicação) Fase FE (experimentação)

Milhares de indivíduos heterozigotos UFV Clone RB867515 (Heterozigoto) RB835486 x F1 Milhares de indivíduos heterozigotos Fase T1 Seleção e obtenção dos clones Fases T2, T3, FM, FE Avaliação experimental dos clones Novo cultivar

FASE T1 Semeio

FASE T1 Repicagem

FASE T1 Aclimatação

Preparo das mudas para transplantio FASE T1 Preparo das mudas para transplantio

FASE T1 Transplantio

FASE T1 Transplantio

Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados 5. Considerações finais

UFV

UFV

UFV

Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados operacionais genético-estatísticas resultados de pesquisa 5. Considerações finais

Critérios para escolha dos cruzamentos UFV Critérios para escolha dos cruzamentos Divergência genética Baseado no coeficiente de parentesco Associação de características Para provável obtenção de bons materiais Taxa de seleção Razão entre número selecionado e produzido Predição de cruzamentos Potencialmente superiores

Jornada de Cruzamentos Programa Jornada de Cruzamentos

Jornada de Cruzamentos Programa Jornada de Cruzamentos

Jornada de Cruzamentos Programa Jornada de Cruzamentos

Jornada de Cruzamentos Programa Jornada de Cruzamentos

Jornada de Cruzamentos Programa Jornada de Cruzamentos

Condução de ensaios Maior número de clones implica: Havendo restrição UFV Condução de ensaios Maior número de clones implica: Aumentar a área experimental; Conseguir mais recursos; Havendo restrição reduzir no clones perda de indivíduos superiores; Reduzir o número de repetições do material (?).  perda na precisão experimental; Reduzir o tamanho da parcela (?);  interferência entre parcelas vizinhas;

Planos experimentais comuns UFV Planos experimentais comuns Delineamento em Blocos Aumentados (DBA)  fases iniciais DBA duplicado  fases intermediárias Blocos casualizados  fases finais

Sobre o “bloco aumentado” UFV Sobre o “bloco aumentado” Delineamentos aumentados (Federer, 1956) Define-se: tratamentos comuns (testemunhas) tratamentos regulares (novo material) Seleciona-se um delineamento para os trat. comuns DBC, DBI, DQL etc Aumenta-se o tamanho dos blocos, ou o número de linhas ou colunas para acomodar os trat. regulares; Tratamentos regulares  geralmente r = 1. #

Detalhes do delineamento UFV Detalhes do delineamento Tratamentos comuns  erro experimental Tratamentos regulares  ajustados para efeito de blocos, linhas ou colunas OBS.: proposta inicial: substituir o uso de testemunhas sistematicamente arranjadas no campo

Variante do DBA DBA duplicado  EBCTC Rep 1 Rep 2 UFV Variante do DBA DBA duplicado  EBCTC Experimento 1 Experimento 2 Experimento 3 A,B + 1,2 A,B + 3,4 A,B + 5,6 Rep 1 A,B + 1,2 A,B + 3,4 A,B + 5,6 Rep 2 A,B = trat comuns e 1,2,3,4,5,6 = trat regulares

UFV Pesquisas recentes Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.. Eficiência relativa de delineamentos experimentais de uso potencial em fase inicial de seleção de plantas. Estudo via simulação.. In. 10 SEAGRO e 48a RBRAS, 2003, Lavras, v.1, p.361-365. Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.; Barbosa, M.H.P. Comparação via simulação de delineamentos de uso potencial nas fases iniciais do melhoramento de plantas em condições de restrição de área. In. 49a RBRAS, 2004, Uberlândia, v.1, p.24-29. Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.; Barbosa, M.H.P. Comparação do ajuste de médias e do ordenamento proporcionado por três delineamentos de uso potencial no melhoramento genético da cana-de-açúcar. In. 49a RBRAS, 2004, Uberlândia, v.1, p.414-419.

Estudos recentes Melhora do ajuste com o uso de modelos mistos em que: UFV Estudos recentes Melhora do ajuste com o uso de modelos mistos em que: y : vetor de observações; b : vetor de efeitos fixos desconhecidos; u : vetor de efeitos aleatórios desconhecidos; e : vetor de erros aleatórios; X e Z : matrizes conhecidas

Alternativas de análise UFV Alternativas de análise Tratamentos regulares  aleatório ou fixo Blocos  aleatório ou fixo Uso de dados de parentesco ou de marcadores moleculares matriz de similaridades genéticas Porém ... eventual similaridade entre respostas de parcelas vizinhas

Uso de Estatística Espacial UFV Uso de Estatística Espacial levar em conta o efeito da heterogeneidade espacial oriundas da: não homogeneidade dentro dos blocos; forma e disposição inapropriadas; proposta inicial  anos 30; desde então  propostos vários outros métodos ou variantes dos primeiros Em resumo...

Princípios envolvidos: UFV Princípios envolvidos: “intuição” Métodos de Estatística Espacial análise de covariância geoestatística regressão linear múltipla técnica de análise multivariada

Maior dificuldade: Desconhecimento da teoria envolvida; UFV Maior dificuldade: Desconhecimento da teoria envolvida; Disponibilidade de softwares para execução das análises; Alguns autores  programas em SAS para esclarecer algumas análises (ex.): Wolfinger et al. (1997) Duarte (2000) Federer et al. (2001)

Recente proposta de aplicação UFV Recente proposta de aplicação Federer, Reynolds and Crossa (2001). Combining Results from augmented Designs over Sites. Agron. J. 93:389-395. Proposta: Combinar resultados de experimentos de diferentes locais usando as três teorias vantagens sugeridas:

UFV vantagens: diz superar as dificuldades na combinação de resultados de experimentos de vários locais; economia de recursos; permite avaliar melhor os novos materiais; independência quanto a homogeneidade da variância residual; uso das mesmas testemunhas por local; mesmo modelo de resposta por local; mesmo delineamento por local.

Resumo do método Para cada local, para cada variável UFV Resumo do método Para cada local, para cada variável escolhe-se um delineamento aumentado; ajusta-se o modelo que melhor represente a variabilidade espacial; (modelo fixo) Ex. para o modelo selecionado  análise modelo misto: fixo  testemunhas; aleatório  “blocos” e novos tratamentos obtém médias de tratamento ajustadas *

Prod = trat C1 C2 C3 C4 C6 C8 R1 R2 R4 R8 R10 C1R1 C2R1 C3R1 UFV local 1 Prod = trat C1 C2 C3 C4 C6 C8 R1 R2 R4 R8 R10 C1R1 C2R1 C3R1 local 2 Prod = trat C1 C4 C10 R2 C1R1 C1R3 C2R2 C2R4 C3R2 C3R4 C4R3 C4R4 local 3 Prod = rep trat bloco(rep) C1bloco(rep) Volta

Combinação dos resultados UFV Combinação dos resultados Método 1 (Cochran e Cox, 1957) obter as médias ajustadas; análise: esquema fatorial local  aleatório tratamentos  fixo obter as demais informações de interesse

... continuação Método 2 obter as médias ajustadas UFV ... continuação Método 2 obter as médias ajustadas dividir as médias pelos seus erros padrões Análise: esquema fatorial local e trat  aleatório obter demais informações de interesse

Seleção de Famílias Melhorar a eficiência da seleção UFV Seleção de Famílias Melhorar a eficiência da seleção Selecionar previamente as famílias superiores obter informação sobre as famílias com base em seus clones avaliar famílias em ensaios com repetição Pesquisa sobre tamanho de parcela Uso do teoria de modelos mistos

UFV Seleção “Recorrente” gerar população base recombinar avaliar famílias Objetiva aumentar freqüência gênica gradativamente na população Dificuldade maior: falta de sincronismo de florescimento

Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA UFV Conteúdo 1. Programas de melhoramento no Brasil 2. O PMGCA / RIDESA 3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV 4. Intenções/propostas/desafios/resultados operacionais genético-estatísticas resultados de pesquisa 5. Considerações finais

Considerações Finais Necessidade de maiores investimentos financeiros UFV Considerações Finais Necessidade de maiores investimentos financeiros Grande potencial para ganhos de seleção Necessidade de suporte computacional Maior uso de conhecimento teórico (genético- estatístico) e de validação usando simulação

UFV F I M

Esquema ilustrativo - Blocos Aumentados 5 4 3 6 1 2 11 9 12 10 7 8 Blocos 1 e 2 aumentados ret

Objetivo Comparar a eficiência relativa dos seguintes delineamentos: EBCTC e DBA em relação aos reais valores; Levantar informações sobre a eficiência de ordenamento entre estes dois delineamentos.

Detalhes experimentais e de simulação Experimento 1 Bloco2 Bloco 1 Experimento 2 Experimento 3 Layout Totalizando 16 cenários com 600 simulações.

Continuação... Foram quantificados a coincidência entre genótipos selecionados: experimentos vs reais e entre experimentos.

% média de coincidência Resultados Taxa de seleção 10% 20% % média de coincidência 20 40 60 80 100 Real x EBCTC Real x DBA EBCTC x DBA DBA / EBCTC Mesmo padrão para as duas taxas de seleção; O EBCTC superou o DBA em todos os cenários Melhor comparar pela razão entre DBA e EBCTC

Implicações do uso do DBA. Continuação... Herdabilidade Real x EBCTC Real x DBA EBCTC x DBA DBA / EBCTC Baixa vs alta Implicações do uso do DBA.

Conclusões A eficiência do EBCTC e DBA em comparação com Reais melhora com maior percentual de seleção. A perda de eficiência do DBA na seleção dos melhores genótipos é de cerca de 15% comparado ao EBCTC. Para caracteres com baixa herdabilidade o aumento do percentual de seleção melhora a eficiência do DBA em relação ao EBCTC. voltar

Objetivo: Avaliar o EBCTC e o DBA sob a condições de limitação de área e número variável de tratamentos regulares. limitação de área limitação de recursos

Material e métodos Tomar decisão: Problema: 120 tratamentos regulares; 3 tratamentos comuns; área disponível para apenas 138 parcelas com tamanho adotado convencionalmente. Tomar decisão: diminuir tamanho de parcela; descartar alguns genótipos; não repetir os genótipos.

Área experimental; para o EBCTC comuns regulares comuns regulares Experimento 1 Experimento 3 comuns regulares Experimento 2 comuns regulares comuns Bloco 1 regulares comuns regulares Bloco 2

OBS.: mesma área experimental para o DBA Bloco 1 comuns regulares Bloco 2 comuns regulares Bloco 3 comuns regulares OBS.: mesma área experimental

Resultados Valores encontrados para o DBA já eram esperados; Baixa eficiência do EBCTC em relação aos melhores genótipos.

CONCLUSÕES Com a inclusão de novos genótipos o DBA não altera a sua eficiência em relação aos melhores genótipos, Com a inclusão de novos genótipos a porcentagem média de coincidência entre os selecionados pelo DBA e os verdadeiros melhores genótipos aumenta, em relação ao EBCTC; Com o aumento da variação entre experimentos, para o DBA variação entre blocos, houve uma pequena redução na eficiência do DBA em relação aos verdadeiros melhores genótipos; Quando houver restrição de área o melhor procedimento seria usar o DBA e avaliar um maior número de genótipos se houver. voltar

OBJETIVOS Comparar o ajuste de médias e o ordenamento proporcionado pelo DBA, DBAD e EBCTC MATERIAL E MÉTODOS 70 trat regulares e 3 comuns (fase T3); experimento instalado no EBCTC com 8 experimentos e duas repetições layout do EBCTC cálculo das médias ajustadas e ordenamento. variáveis: TCH, TPH, PCC DBA e DBAD

CONCLUSÕES Considerando o modelo fixo, o ajuste das médias proporcionado pelo DBAD foi o mesmo do proporcionado pelo EBCTC; A realização de somente uma repetição não acarreta grandes diferenças no ajuste de médias; O ajuste das médias foi semelhante para os três delineamentos, proporcionando coincidência de seleção alta entre os tratamentos. voltar