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Previous issue date: 2010-02-24 === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico === In breeding programs, it is important to use viable alternatives to reduce cost and time spent on population evaluations, combined with adequate statistical methodologies applying the maximum information available. Within this context, this work aimed to: i) study the genetic control of popping capacity and grain yield in popcorn; ii) predict the effects of general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA), applying mixed model analysis; iii) evaluate the performance per se of the lines used in hybrid crosses; and iv) evaluate the efficiency of Best Linear Unbiased-Prediction (BLUP) in predicting the performance of non crossed hybrids in diallelic analysis. Data from experiment evaluations of intra-population diallels of the Beija-Flor and Viçosa popcorn populations were used in the analyses. Eighteen S6 Beija-Flor elite lines were analyzed in ten environments and 29 S6 Viçosa elite lines in eight environments. Combined analyses were carried out, considering all the environments, with the additive model being adopted. The software ASREML was used in all analyses. GCA variability was verified both for grain yield and popping capacity. A significant SCA variability was verified in Beija-Flor for the two variables. In Viçosa, SCA was significant at 8% for grain yield while for popping capacity, the presence of additive effects was practically verified in its expression. Through the incorporation of sibling relationships in diallelic analysis, SCA values of combination of a line with itself (sjj) were predicted, without such cross being carried out. The use of BLUP/REML allowed the prediction of over 43 to 210% hybrid combinations, if compared only to the hybrid observed. Based on hybrid predictions, promising crosses were identified both for grain yield and popping capacity, being observed that the inclusion of a pedigree seems to make the analyses more accurate, as compared to the model not using this information. The performance per se and under S6 family crosses showed moderate correlations (r = 0.53) for popping capacity, showing that families with high popping capacity GCA can be selected, based on their performance per se. Aiming to obtain information on the efficiency in predicting S6 families based on performance per se and on S3 family crosses, a positive correlation (r = 0.76) was found for production between the GCA of top cross hybrids of the S3 families and the S6.family hybrids. When verifying BLUP efficiency in the prediction of non crossed hybrids, moderate to high Pearson and Spearman correlations were found among the predicted and observed values. Prediction of hybrids in the absence of dominance (popping capacity, r = 0.88) was more efficient than in the presence of dominance (grain yield, r = 0.53). The overall results showed that the use of mixed models is an efficient alternative in diallelic analysis, providing good precision in estimating genetic parameters, besides allowing the prediction of non crossed hybrids. === Em programas de melhoramento é importante o uso de alternativas viáveis para redução de custos e tempo nas avaliações de populações, aliadas ao uso de metodologias estatísticas adequadas, que aproveitem ao máximo as informações disponíveis. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivos: i) estudar o controle genético da capacidade de expansão e produção de grãos em milho-pipoca; ii) predizer os efeitos da capacidade geral de combinação (CGC) e da capacidade específica de combinação (CEC) por meio da análise de modelos mistos; iii) avaliar o desempenho per se das linhagens utilizadas nos cruzamentos híbridos; iv) avaliar a eficiência do BLUP na predição do desempenho de híbridos não realizados na análise dialélica. Nas análises, foram utilizados dados de experimentos de avaliação de dialelos intrapopulacionais das populações de milho-pipoca Beija-Flor e Viçosa. Foram analisadas 18 linhagens elites S6 de Beija-Flor, em 10 ambientes, e 29 linhagens elites S6 de Viçosa, em 8 ambientes. Foram realizadas análises conjuntas, considerando todos os ambientes, sendo adotado o modelo aditivo-dominante. Em todas as análises foi utilizado o software ASREML. Foi verificada variabilidade para CGC tanto para produção como para capacidade de expansão. Para CEC houve variabilidade significativa em Beija-Flor para as duas variáveis. Em Viçosa, a CEC foi significativa a 8% para produção de grãos, enquanto para capacidade de expansão foi verificada praticamente a presença de efeitos aditivos na sua expressão. Por meio da incorporação de informações de parentesco na análise dialélica, valores de capacidade específica de combinação de uma linhagem com ela mesma (sjj) foram preditos, sem que este cruzamento tenha sido realizado. Com o uso do BLUP/REML foi possível predizer de 43% a 210% a mais de combinações híbridas, se comparada somente aos híbridos observados. A partir das predições dos híbridos, cruzamentos promissores foram identificados tanto para produção de grãos como para capacidade de expansão, sendo que a inclusão do pedigree parece deixar as análises mais acuradas, em comparação ao modelo sem uso destas informações. O desempenho per se e em cruzamento de famílias S6 evidenciaram correlações moderadas (r=0,53) para capacidade de expansão, mostrando ser possível selecionar famílias com alta CGC em capacidade de expansão a partir do desempenho per se de suas famílias. Visando obter informações sobre a eficiência da predição de famílias S6 a partir do desempenho per se e em cruzamento de famílias S3, foi encontrada correlação positiva (r=0,76) para produção, entre a CGC dos híbridos topcross de famílias S3 e híbridos de famílias S6. Ao verificar a eficiência do BLUP na predição de híbridos não realizados, foram encontradas correlações de Pearson e Spearman de moderada a elevadas, entre os valores preditos e observados. A predição de híbridos não realizados na ausência de dominância (capacidade de expansão, r=0,88) foi mais eficiente, em comparação à presença de dominância (produção de grãos, r=0,53). Os resultados gerais demonstraram que o uso de modelos mistos é uma alternativa eficiente na análise dialélica, proporcionando boa precisão nas estimações dos parâmetros genéticos, além de permitir a previsão de cruzamentos não realizados.
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