Eficiência da seleção entre e dentro de famílias no melhoramento de plantas por meio de simulação

Os objetivos desse trabalho foram realizar um estudo aprofundado dos experimentos do programa de melhoramento da cana-de-açúcar da UFV, estimando os componentes de variância e os parâmetros genéticos. Foram selecionadas as 20 melhores famílias e foi realizada a análise de componentes principais. Foram utilizados os dados de cinco experimentos no delineamento de blocos ao acaso com cinco repetições, 22 famílias de irmãos completos e dois controles. As variáveis analisadas foram: número, altura, diâmetro e peso de colmos e BRIX. Com os resultados desse estudo foram geradas as simulações para obter uma comparação entre os métodos BLUPI e BLUPIS. Os dados foram simulados com base em seis cenários genéticos, posteriormente esses dados foram analisados no contexto de modelo linear misto, via modelo individual para estimar o BLUPI e via modelo em nível de parcela para estimar o BLUPIS. Os valores de coincidência entre o número de indivíduos selecionados por famílias foram comparadas através de valores de correlação via ambos os métodos. O método BLUPIS mostrou se eficiente em todos os cenários, sendo que os melhores valores foram obtidos para os cenários com altos valores de variância aditiva e herdabilidade.Altos valores de correlação foram encontrados entre os métodos BLUPI e BLUPIS, principalmente para os cenários com altos valores de variância aditiva e herdabilidade.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoThe objective of this work was to conduct in depth study of the experiments in the breeding program of sugarcane, estimating the variance components and genetic parameters. It was selected 20 families and with this was made the principal component analysis. The study used data from five experiments in a randomized block design with five replicates, 22 full-sib families and two controls. The variables analyzed were: number, height, diameter and weight of stems and BRIX. The results of this study were used to generate simulations for a comparison between the methods BLUPI and BLUPIS. The data were simulated based on six genetic scenarios, the data were subsequently analyzed in the context of the linear mixed model, via individual model to estimate the BLUPI and plot mean model to estimate the proportion of selected by BLUPIS. The values of coincidence between the numbers of individuals selected by families via the two methods were compared by correlation values. The BLUPIS method showed to be efficient in all scenarios, but the best values were obtained for scenarios with high values of additive variance and heritability. Higher values of correlation between the BLUPI and BLUPIS selection methods were found, mainly for the scenarios with high additive variance component and heritability