Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha

O objetivo deste trabalho foi comparar formas de análise de medidas repetidas para o melhoramento da produção de frutos de pinha (Annona squamosa). Vinte progênies de meias-irmãs foram avaliadas por três anos (2003, 2004 e 2005) em delineamento de blocos ao acaso, com cinco repetições, com cada parc...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Keny Henrique Mariguele, Marcos Deon Vilela de Resende, José Marcelo Soriano Viana, Fabyano Fonseca e Silva, Paulo Sérgio Lima de Silva, Filipe de Castro Knop
Format: Article
Language:English
Published: Embrapa Informação Tecnológica 2011-12-01
Series:Pesquisa Agropecuária Brasileira
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011001200011&lng=en&tlng=en
Description
Summary:O objetivo deste trabalho foi comparar formas de análise de medidas repetidas para o melhoramento da produção de frutos de pinha (Annona squamosa). Vinte progênies de meias-irmãs foram avaliadas por três anos (2003, 2004 e 2005) em delineamento de blocos ao acaso, com cinco repetições, com cada parcela constituída de quatro plantas. A característica avaliada foi o número de frutos por indivíduo. Os modelos de simetria composta, de simetria composta com variâncias heterogêneas, autorregressivo com variâncias heterogêneas, e antedependência estruturada, foram analisados com o programa ASReml. A estimação dos componentes de variância e a predição dos valores genéticos foram feitas com o procedimento REML/BLUP. A comparação dos modelos foi realizada pelo teste de razão de verossimilhança e pelo critério de Akaike. O modelo antedependência estruturada, para os fatores progênie e parcela, e o modelo multivariado, para o fator resíduo, são as melhores abordagens para a análise dos dados, pois propiciam eficiência e parcimônia em relação ao modelo multivariado completo. Com o modelo antedependência estruturada, é possível a identificação de famílias superiores, em cada colheita, e também de famílias com maior número total de frutos.
ISSN:1678-3921