Nellore bull selection alternatives using multiple traits of economic importance

Os dados são provenientes de 234 touros da raça Nelore participantes de um teste de progênie, no período de 1996 a 2003. A diferença esperada na progênie (DEP) de sete características: peso aos 120 e 210 dias, efeito materno (DMPP120 e DMPP210), peso e perímetro escrotal aos 365 e 450 dias, efeito direto (DDP365, DDP450, DDPE365 e DDPE450) e idade ao primeiro parto (DDIPP) foi utilizada para classificar os animais em três grupos, assim como identificar quais as características possuíram maior poder discriminatório na formação de cada grupo. Para tanto, foram utilizados procedimentos estatísticos multivariados de análise de agrupamentos k-médias e componentes principais. Os resultados evidenciaram que, dos três grupos formados, dois se destacaram quanto aos valores médios das DEPs. A importância desses dois grupos de touros foi confirmada pela análise de componentes principais, que associou a eles valores superiores de DEPs diretas de peso e perímetro escrotal. A quantidade da variabilidade original retida pelos dois primeiros componentes principais foi de 70,22%. Estes procedimentos mostraram-se eficientes e constituíram importantes ferramentas para classificar touros, discriminar variáveis, bem como resumir informações multivariadas, podendo ser usados como auxílio valioso na seleção de reprodutores para uso nos programas de melhoramento genético.The data set is from 234 Nelore bulls which participate of a progeny test in the period from 1996 to 2003. The expected progeny diference (EPDs) of seven economic traits, weights at 120 e 210 days of age, maternal effect (DMPP120 and DMPP210), weights and scrotal circumferences at 365 e 450 days of age, direct effects (DDP365, DDP450, DDPE365 and DDPE450), and age at first calving (DDIPP), were used in order to classify these animals in three groups and verify which EPDs showed greatest discriminating power in forming the groups. The statistical applied techniques were: k-means clusters analysis and principal components analysis. From the three groups formed, two of them stood out in relation to values of the EPDs means. Evidence of the importance of these two groups was observed in the principal component analysis that associate to them higher values of direct EPDs of weight and scrotal circumference. The two first principal components accounted for 70.22% of the total original variability. Both techniques could be an important tools to sire classification, variable discrimination, as well as to resume multivariate information, and they could be applied to help selection in animal breeding program.Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior (CAPES)ANCPPRONEXFAPES

Variabilidade genética e sensibilidade de acessos de Pistia stratiotes ao herbicida glyphosate Genetic variability and sensitivity of Pistia stratiotes accesses to glyphosate

A alface-d'água (Pistia stratiotes) é uma das principais entre as macrófitas aquáticas que causam problemas em corpos hídricos no Brasil e são consideradas como plantas daninhas. O presente trabalho foi realizado com os objetivos de conhecer melhor a variabilidade genética dessa macrófita e relacionar essa variabilidade com a resposta à aplicação do herbicida glyphosate. Para isso, foram coletados indivíduos em 12 corpos hídricos em diferentes cidades do território nacional (Americana, Cambaratiba, Curitiba, Itapura, Jaboticabal, Lagoa Santa, Piraí, Rio Grande, Rubinéia, Salto Grande, Santa Gertrudes e Três Lagoas). Os acessos foram caracterizados pelo uso de marcadores RAPD (DNA Polimórfico Amplificado ao Acaso), que permitiram, com o auxílio de iniciadores aleatórios, a caracterização dos locos polimórficos identificados por uma matriz de ausência e presença de bandas. Utilizando essa matriz, a análise de agrupamento permitiu nítida classificação dos acessos em três grupos com diferenças genéticas entre eles. Um ensaio de controle químico, com plantas mantidas em vasos plásticos (5 L) e pulverizadas com o herbicida glyphosate nas concentrações de 0,0, 0,6, 1,2, 1,8 e 2,4 kg ha-1, identificou, utilizando avaliações aos 7, 14 e 21 dias após aplicação, que as duas maiores doses promoveram melhor efeito herbicida. Foi verificado também que os acessos de Curitiba e Cambaratiba apresentaram menor suscetibilidade ao herbicida glyphosate. Não houve correspondência entre a estrutura de grupos dos acessos pela análise multivariada de agrupamento com a técnica RAPD e a suscetibilidade da alface-d'água ao glyphosate.<br>Water lettuce (Pistia stratiotes) is one the most important macrophytes, classified as weed and causing serious problems in watercourses in Brazil. The aim of this research was to evaluate the genetic variability of water lettuce and its relationship with this plant's susceptibility to glyphosate. Plant samples were collected in 12 water bodies in different regions in Brazil (Americana-AMC, Cambaratiba-CBT, Curitiba-CRB, Itapura-ITP, Jaboticabal-JBT, Lagoa Santa-LST, Piraí-PRI, Rio Grande-RGD, Rubinéia-RBN, Salto Grande-SGD, Santa Gertrudes-SGT and Três Lagoas-TLG). The accesses were characterized by the use of RAPD markers (Random Amplified Polymorphic DNA), whose unspecific starters allowed the analysis of polymorphic loci, which evidenced the distribution of the accesses into two groups, with high genetic similarity inside the sub-groups, but with high genetic divergence between them. The use of the RAPD technique evidenced the existence of genetic differences between the accesses. Plants growing in plastic pots (5 L) were sprayed with glyphosate at the concentrations of 0.0, 0.6, 1.2, 1.8, 2.4 kg ha-1. Herbicide effects were evaluated on the 7th, 14th, and 21st days after application (DAA) with control note attributions (0% without control and 100% leading to the complete death of the plants). No correspondence was observed between the structure of the access groups by the grouping multi-varied analysis using the RAPD technique and water lettuce susceptibility to glyphosate

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana Using multivariate statistics and artificial neural networks to determe the colonization behavior of aquatic macrophyte populations in Santana reservoir

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.<br>Cluster analysis, principal components analysis and Kohonen artificial neural networks were tested to determine the behavior patterns of aquatic macrophyte colonization on Santana reservoir, Piraí-RJ, 2004. The colonization behavior of the populations was divided into two groups, representing the two year semesters. The principal components analysis showed that the behavior of the first group (first semester) was mainly influenced by S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C.ferax e Aeschynomene denticulate and the second group by Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense. The artificial neural networks (ANN) grouped the aquatic macrophyte populations into nine groups according to their colonization behavior during the year. The application of principal components analysis (PCA) on frequency values of the population determined by the artificial neural networks for the first three groups allowed to discriminate three groups of populations with different colonization behaviors. The application of artificial neural networks allowed a better discrimination of communities (months) and species colonization behavior than the application of PCA on raw data