Use of the number of neighbors covariate in the genetic analysis of clonal testing and progenies of Eucalyptus dunnii

As análises biométricas empregadas nos programas de melhoramento genético de espécies de Eucalyptus têm possibilitado a tomada de decisões de forma acurada pelos pesquisadores. O objetivo deste trabalho foi testar o uso da covaríavel número de vizinhos na correção dos efeitos de competição entre plantas em análises de testes clonais e de testes de progênies de Eucalyptus dunnii. A covariável foi testada em um teste de progênies de 97 famílias com idade de 3 anos, instalado em dois locais, seguindo espaçamentos de 3,85 × 1,95 m e 3,00 × 2,50 m e um teste clonal em três locais com 75 clones e idade de 3,5 anos, ambos conduzidos na empresa CMPC Celulose Riograndense em delineamento de blocos casualizados, 20 repetições e uma planta por parcela. No teste de progênies a covariável provocou mudanças na significância dos efeitos de genótipo e interação G×A, impactando na existência de variabilidade além de demonstrar que grande parte da variação de DAP é devida a competição intergenotípica, sendo mais influenciada pelos vizinhos mais próximos a planta focal. Além disso, mudanças no ordenamento dos indivíduos também foram observadas e aumento da acurácia seletiva em 4%. Nos testes clonais, o uso da covariável impactou na mudança do ranking, evidenciando que muitos materiais que foram selecionados na verdade não são superiores, mas foram beneficiados por não considerar a competição. Baixas correlações de spearman de 0,21 e 0,33 foram encontradas comparando os rankings de 8 e 2 vizinhos com o ranking sem a covariável para a característica IMA. O ordenamento dos clones selecionados para esta característica utilizando 2 vizinhos diferiu cerca de 35% dos clones selecionados sem o uso da covariável. Para densidade básica foram encontrados valores baixíssimos de correlação de spearman de 0,08 e 0,03. Assim, as covariáveis funcionam como uma forma de penalizar os indivíduos que se tornaram superiores pelo fato de terem menos vizinhos vivos e não devido a seu potencial genético. As covariáveis tiveram impacto nas estimativas dos parametros genéticos e componentes de variância, diminuindo a variância residual e da interação G×A e aumentando a herdabilidade e a acurácia de seleção. Portanto o uso das covariáveis é de suma importância na seleção em testes clonais e de progênies pois tornam as análises mais acuradas. Palavras-chave: Melhoramento Florestal. Modelos Mistos. Eucalipto. ClonagemBiometric analyzes employed in breeding programs for Eucalyptus species have enabled researchers to make accurate decisions. The objective of this work was to test the use of the covariable number of neighbors in the correction of competition effects between plants in clonal and progeny tests analyzes of Eucalyptus dunnii. The covariate was tested in a progeny test of 97 families aged 3 years, installed in two locations, following spacings of 3.85 × 1.95 m and 3.00 × 2.50 m and a clonal test in three locations with 75 clones and 3.5 years old, both conducted at the company CMPC Celulose Riograndense in a randomized block design, 20 replications and one plant per plot. In the progeny test, the covariate caused changes in the significance of the effects of genotype and G×A interaction, impacting the existence of variability in addition to demonstrating that a large part of the DAP variation is due to intergenotypic competition, being more fluent by the closest neighbors to the plant focal. Furthermore, changes in the ordering of individuals were also observed and an increase in selective accuracy by 4%. In clonal tests, the use of the covariate impacted the ranking change, showing that many materials that were selected are actually not superior, but benefited from not considering the competition. Low spearman correlations of 0.21 and 0.33 were found comparing the rankings of 8 and 2 neighbors with the ranking without the covariate for the IMA characteristic. The ordering of clones selected for this trait using 2 neighbors differed about 35% from the clones selected without the use of the covariate. For basic density, very low spearman correlation values of 0.08 and 0.03 were found. Thus, covariates work as a way to penalize individuals who have become superior because they have fewer living neighbors and not because of their genetic potential. The covariates had an impact on the estimates of genetic parameters and variance components, decreasing the residual variance and G×A interaction and increasing heritability and selection accuracy. Therefore, the use of covariates is of paramount importance in selection in clonal and progeny tests as they make the analyzes more accurate. Keywords: Forest Improvement. Mixed Models. Eucalyptus. CloningFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerai