Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology / Produtividade, estabilidade e adaptabilidade da soja por meio de metodologia de modelo misto

ABSTRACT: The genotype × environment (G×E) interaction plays an essential role in phenotypic expression and can lead to difficulties in genetic selection. Thus, the present study aimed to estimate genetic parameters and to compare different selection strategies in the context of mixed models for soybean breeding. For this, data referring to the evaluation of 30 genotypes in 10 environments, regarding the grain yield trait, were used. The variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP). Significant effects of genotypes and G×E interaction were detected by the likelihood ratio test (LRT). Low genotypic correlation was obtained across environments, indicating complex G×E interaction. The selective accuracy was very high, indicating high reliability. Our results showed that the most productive soybean genotypes have high adaptability and stability.

RESUMO: A interação genótipo × ambiente (G × E) desempenha um papel essencial na expressão fenotípica e pode provocar dificuldades na seleção genética. Assim, o presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos e comparar diferentes estratégias de seleção no contexto de modelos mistos para melhoramento da soja. Para isso, foram utilizados dados referentes à avaliação de 30 genótipos em dez ambientes, referentes à característica produtividade de grãos. Os componentes de variância foram estimados pela máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos foram preditos pela melhor previsão imparcial linear (BLUP). Efeitos significativos dos genótipos e interação G × E foram detectados pelo teste da razão de verossimilhança (LRT). Correlação genotípica baixa foi obtida entre os ambientes indicando interação G × E do tipo complexa. A acurácia seletiva foi muito alta, indicando alta confiabilidade. Os resultados mostraram que os genótipos de soja mais produtivos apresentam alta adaptabilidade e estabilidade.

Models for optimizing selection based on adaptability and stability of cotton genotypes / Modelos para otimizar a seleção baseada em adaptabilidade e estabilidade de genótipos de algodão

ABSTRACT: In multi-environment trials (MET), large networks are assessed for results improvement. However, genotype by environment interaction plays an important role in the selection of the most adaptable and stable genotypes in MET framework. In this study, we tested different residual variances and measure the selection gain of cotton genotypes accounting for adaptability and stability, simultaneously. Twelve genotypes of cotton were bred in 10 environments, and fiber length (FL), fiber strength (FS), micronaire (MIC), and fiber yield (FY) were determined. Model selection for different residual variance structures (homogeneous and heterogeneous) was tested using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The variance components were estimated through restricted maximum likelihood and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction. The harmonic mean of relative performance of genetic values (HMRPGV) were applied for simultaneous selection for adaptability, stability, and yield. According to BIC heterogeneous residual variance was the best model fit for FY, whereas homogeneous residual variance was the best model fit for FL, FS, and MIC traits. The selective accuracy was high, indicating reliability of the prediction. The HMRPGV was capable to select for stability, adaptability and yield simultaneously, with remarkable selection gain for each trait.

RESUMO: Em ensaios multi-ambientes, grandes redes experimentais são utilizadas para a avaliação de genótipos, tentando contornar o efeito que a interação genótipo por ambiente desempenha na seleção genotípica. Neste estudo, objetivamos testar diferentes estruturas de variância residual e medir o ganho de seleção de genótipos de algodão, baseados em produtividade, adaptabilidade e estabilidade, simultaneamente. Doze genótipos de algodão foram plantados em 10 ambientes, sendo determinados o comprimento da fibra (CF), a resistência da fibra (RF), a micronaire (MIC) e produtividade de fibras (PF). A seleção do modelo para diferentes estruturas de variância residual (homogênea e heterogênea) foi testada usando o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os componentes de variância foram estimados através de máxima verossimilhança restrita e os valores genotípicos foram preditos através da melhor predição linear não viesada. A média harmônica do desempenho relativo dos valores genéticos (HMRPGV) foram aplicadas para seleção simultânea para adaptabilidade, estabilidade e produtividade. De acordo com o BIC, a estrutura residual heterogênea apresentou o melhor ajuste para a característica PF, enquanto a estrutura residual homogênea apresentou o melhor ajuste para as características CF, RF e MIC. A acurácia seletiva foi alta, indicando confiabilidade da predição. O método HMRPGV foi capaz de selecionar para estabilidade, adaptabilidade e produtividade, simultaneamente, com notável ganho de seleção para cada característica.

Estimates of genetic parameters, genetic variability, and selection in the S1 generation of peach / Estimativas de parâmetros genéticos, variabilidade genética e seleção em geração S 1 de pessegueiros

ABSTRACT: The growing of peach in mild winter regions is made viable through the use of genotypes that have low need for cold conditions, and this is one of the main aims of breeding for these regions. Thus, the aims of this study were to estimate genetic parameters, evaluate genetic variability, and select families adapted to mild winter regions in the S1 generation of peach through mixed model methodology (REML/BLUP). For that purpose, 22 populations, 84 families, and 2090 individuals were evaluated for the following traits: bud burst rate (BR), node density (ND), plant height (PH), and trunk diameter (TD). Genetic variability was found for all the traits. Individual heritability in the broad sense was of low and medium magnitudes. The PH trait had positive genotypic correlation of high magnitude with TD. The ND trait had moderate negative genotypic correlation with PH and TD. Clustering by the Tocher method resulted in the formation of six mutually exclusive groups. Considering selection intensity of 25%, simultaneous selection for BR, ND, and TD led to predicted gains of 11.3% for BR, 9.7% for ND, -14.2% for PH, and -14.3% for TD, showing the great potential of the germplasm evaluated.

RESUMO: O cultivo do pessegueiro em regiões de inverno ameno é viabilizado pela utilização de genótipos que apresentam baixa necessidade de frio, sendo este um dos principais objetivos do melhoramento para essas regiões. Assim, os objetivos deste estudo foram estimar parâmetros genéticos, avaliar a variabilidade genética e selecionar famílias adaptadas a regiões de inverno ameno em geração S1 de pessegueiros via metodologia de modelos mistos (REML/BLUP). Para isso, 22 populações, 84 famílias e 2090 indivíduos foram avaliados quanto as características: taxa de brotação (TB), densidade de nós (DN), altura da planta (AP) e diâmetro do tronco (DT). Verificou-se variabilidade genética para todas as características. As herdabilidades individuais no sentido amplo foram de baixa e média magnitudes. A característica AP apresentou correlação genética positiva de magnitude elevada com DT. A característica DN apresentou correlação genética negativa moderada com AP e DT. O agrupamento pelo método de Tocher resultou na formação de seis grupos mutuamente excludentes. Considerando intensidade de seleção de 25%, a seleção simultânea para TB, DN e DT propiciou ganhos preditos de 11.3% para TB, 9.7% para DN, -14.2% para AP e -14.3% para DT, evidenciando o grande potencial do germoplasma avaliado.