Forage peanut genetic variability: Multi-trait selection for forage production and ornamental purposes

The selection of superior genotypes considering several traits simultaneously allows the release of more adapted, productive, and nutritive cultivars. To select forage peanut genotypes for use as animal feed and for ornamental purposes, 67 genotypes were evaluated. Twelve agronomic and nutritive value traits were evaluated in three temporally separated trials: a randomized complete block design. The mixed model method (Restricted Maximum Likelihood/Best Linear Unbiased Prediction (REML/BLUP)) was employed for estimating genetic parameters and predicting genotypic values, which were used in the selection indexes. The selection criteria considered vegetative and seed propagation traits corresponding to the use of forage peanut as animal feed and for ornamental purposes. Seed productivity was also evaluated and correlated with other traits. Genetic variability with high heritability in seed production was observed. Plant vigor, ground cover, and dry matter yield were negatively correlated with seed production. Among the genotypes evaluated, there is a possibility of selecting 14 and 16 genotypes corresponding to seed propagation for animal feed and ornamental purposes, respectively. For vegetative propagation, there are 16 and 14 promising genotypes for animal feed and ornamental purposes, respectively. Vegetatively propagated genotypes generally performed better in terms of agronomic traits related to feed production

Effect of number of genes on genetic evaluation using simulated data

Foram simulados quatro distintos tipos de populações por meio do programa GENESYS com os objetivos de: verificar a influência do número de genes e do tamanho da população na estimação de componentes de variância e na predição de valores genéticos; verificar a adequabilidade do modelo infinitesimal como pressuposição nas análises genéticas; comparar as metodologias clássica e Bayesiana na análise genética de dados selecionados; e verificar a influência do nível de informação a priori ao utilizar metodologia Bayesiana. Dois processos seletivos foram aplicados por 10 gerações a partir da população-base formada por 120 (população pequena) ou por 2.400 indivíduos com registros (população grande): Seleção ao Acaso e Seleção Fenotípica. Foi considerado que dois diferentes números de genes governavam a característica sob seleção, para cada tamanho de população: 900 ou 10 pares de locos. Para as populações pequenas, foram realizadas 500 repetições de cada processo seletivo e para as populações grandes, 300 repetições. Na análise Bayesiana, três níveis de informação a priori foram considerados: não- informativo, pouco informativo e informativo. Os componentes de variância foram estimados utilizando-se somente a população-base, somente a população da 10a geração após seleção ou todas as populações, desde a população-base até a 10a geração após seleção. Os valores genéticos foram preditos para a população-base e para a 10a geração após seleção, considerando, porém, diferentes conjuntos de dados no processo de predição. A Porcentagem de Erro entre os componentes de variâncias estimados e os reais foi utilizada para comparar as metodologias, assim como as diferentes populações e gerações analisadas. Os valores genéticos, por sua vez, foram comparados por meio do Quadrado Médio do Desvio, da Porcentagem de indivíduos Selecionados em Comum entre os 15% melhores indivíduos e pela Correlação de Ordem entre os valores reais e preditos. Conforme os resultados obtidos, pôde-se concluir que quando a característica é governada por elevado número de genes, os componentes de variância genética aditiva e ambiental são satisfatoriamente estimados em populações selecionadas grandes ou pequenas pelas metodologias usuais, desde que os registros de todos os indivíduos e a matriz completa de parentesco sejam conhecidos. Por outro lado, quando a característica é governada por reduzido número de genes, estimativas menos acuradas do componente de variância genética aditiva são obtidas em populações grandes e, caso as informações de parentescos e registros anteriores sejam desconhecidos, o erro na estimação desse componente aumenta consideravelmente, em populações grandes ou pequenas. Verificou-se também que os valores genéticos são superestimados sob seleção fenotípica quando os registros de todos os indivíduos e a matriz completa de parentesco são incluídos nas análises, independentemente do tamanho da população. A queda na acurácia é ainda mais acentuada quando a característica é governada por reduzido número de genes, sendo a classificação correta dos indivíduos também prejudicada. A inclusão do registro de todos os indivíduos, assim como da matriz de parentesco completa beneficiam a classificação adequada dos indivíduos. Verificou-se também que o modelo infinitesimal não é adequado para ser utilizado como pressuposição nas análises genéticas quando a característica é governada por poucos genes, independentemente do tamanho da população. Ao comparar as metodologias REML e Bayesiana verificou-se que, em geral, essas metodologias produzem resultados bastante semelhantes na estimação dos componentes de variância. Para análises com menor quantidade de dados, no entanto, estimativas mais acuradas são obtidas ao se utilizar priors informativos por meio da análise Bayesiana. Concluiu-se também que a acurácia na predição dos valores genéticos, assim como a classificação dos indivíduos não são alteradas pelo nível de informação a priori das análises Bayesianas, cujos resultados também se assemelham aos da metodologia EBLUP.Four different population types were simulated using GENESYS program with the following objectives: to verify the influence of the number of genes and the population size on variance component estimation and on breeding values prediction; to verify the infinitesimal model as an appropriate assumption on genetic analyses; to compare the classic and Bayesian methodologies on the genetic analysis of selected data; and to verify the influence of a priori information level in Bayesian methodology. Two selective processes were applied for 10 generations starting from base population formed by 120 (small population) or by 2,400 individuals with records (large population): Random Selection and Phenotypic Selection. It was considered that two different numbers of genes governed the trait under selection, for each population size: 900 or 10 pairs of loci. Five hundred repetitions of each selective process for small populations and three hundred repetitions were accomplished for large populations. On Bayesian analysis, three a priori information levels were considered: no-informative, slightly informative and informative. Variance components were estimated using only base population, only population of the 10 th generation after selection or all of populations, from base population up to 10 th selection generation. Breeding values were predicted for base population and for 10 th selection generation, considering, however, different groups of data on the prediction process. Error Percentage between estimated and real variance components was used to compare the methodologies, as well as the different populations and generations analyzed. Genetic values were compared using Average Square Deviation, Percentage of Common Individuals selected among the 15% better individuals and Rank Correlation among predicted and real values. According to the results, it was concluded that when the trait is xgoverned by high number of genes, the genetic additive and environmental variance component are well estimated by usual methodologies in large or small selected populations, since data of all animals and complete relationship matrix are known. On the other hand, when the trait is governed by reduced number of genes, less accurate estimates of additive genetic variance are obtained in large populations and, when relationship information and previous data are unknown, estimate errors of that component increase considerably, in large or small populations. It was also verified that breeding values are overestimated under phenotypic selection when data of all individuals and complete relationship matrix are included on analyses, independently of population size. Accuracy decrease is more accentuated when the trait is governed by reduced number of genes, being the correct classification of individuals also affected. The inclusion of all data, as well as complete relationship matrix benefit the appropriate classification of individuals. It was also verified that the infinitesimal model is not appropriate to be used as assumption in genetic analyses when the trait is governed by few genes, independently of population size. When comparing REML and Bayesian methodologies, it was verified that, in general, these methodologies produce similar results on variance components estimation. However, when analyses are performed with smaller amount of data, informative priors using Bayesian analysis yields more accurate estimates. Finally, accuracy of breeding values prediction, as well as the rank of individuals are not changed by a priori information level on Bayesian analyses, whose results are also similar to the EBLUP methodology.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Pegamento da enxertia em diferentes combinações de variedades e espécies utilizadas como copa e como porta-enxertos de maracujazeiro Grafting sucess in different combinationsof species and varieties used as scion and the rootstock of passion fruit plant

O Brasil é o maior produtor de maracujá. Mas, apesar da posição de destaque, a vida útil do maracujazeiro vem sendo reduzida, principalmente, devido aos danos causados por doenças do sistema radicular. A enxertia com espécies nativas e resistentes a doenças apresenta-se como alternativa de produção. Com isso, objetivou-se avaliar o pegamento da enxertia nas combinações de variedades-copa e espécies de porta-enxertos de maracujazeiro. O trabalho foi desenvolvido em viveiro telado (50% de sombreamento), na Embrapa Acre, em Rio Branco-AC, entre setembro e dezembro de 2007. A variedade-copa utilizada para todos os tratamentos foi o maracujazeiro-amarelo 'FB 100' e 'FB 200' do viveiro Flora Brasil (Araguari-MG) e outras 5 variedades regionais (UFAC-Universidade Federal do Acre, Rio Branco-AC), e os porta-enxertos foram Passiflora edulis Sims (maracujazeiro-amarelo) (acesso Cuiabá-MT), P. alata, P. edulis (maracujazeiro-roxo) e P. quadrangularis (acesso Guiratinga-MT), P. serrato-digitata (acesso IAC-Campinas-SP). As sementes foram previamente embebidas em água destilada por cerca de 24 h e posteriormente semeadas em tubetes plásticos (25x5cm) com substrato Plantmax@. O método de enxertia utilizado foi o de fenda cheia no topo hipocotiledonar, tendo os porta-enxertos as seguintes características: três folhas verdadeiras e altura de plântula variável (6 a 8cm), 30 a 90 dias após a semeadura. Decapitaram-se as plântulas na altura dos cotilédones com lâmina de aço, as quais foram mergulhadas em água sanitária a 70%, a cada enxertia realizada. Os enxertos foram obtidos de plântula inteira, com cerca de 10 cm de comprimento, fazendo-se a limpeza das folhas. As combinações de melhor desempenho em relação ao pegamento da enxertia foram UFAC 07 sobre P. edulis (maracujazeiro-roxo) e P. alata, UFAC 38 sobre P. edulis (maracujazeiro-amarelo), P. edulis (maracujazeiro-roxo) e P. alata, UFAC 64 sobre P. serrato-digitata, com 100% de pegamento da enxertia, enquanto a combinação FB 100 sobre P. alata teve o pior desempenho, com baixo índice de pegamento, não alcançando 30%.<br>Brazil is the largest producer of passion fruit. But, in spite of its prominent position, life of passion fruit plant has been reduced mainly due to damage caused by root diseases. As grafting with native species is resistant to diseases, presenting an alternative of production, this research aimed to evaluate the success of grafting in the combinations of scion varieties and species of rootstocks of passion fruit plant. The study was conducted in screenhouse (50% shaded) at Acre Embrapa, Rio Branco, between September and December in 2007. The scion variety used for all treatments was the yellow passion fruit 'FB 100' and 'FB 200' from Flora Brazil (Araguari, MG) nursery and 5 other regional varieties (UFAC, Universidade Federal do Acre, Rio Branco-AC) and the rootstocks were Passiflora edulis (yellow passion fruit) (Cuiabá-MT), P. alata, P. edulis (purple passion fruit) and P. quadrangularis (Guiratinga-MT), P. serrato-digitata (IAC-Campinas/SP). The seeds were previously soaked in distilled water for about 24 h and then sown in plastic tubes (25x5cm) with Plantmax@. The cleft at the top hypocotyledonary was the grafting method used, and the rootstocks had the following characteristics: three true leaves and seedling height variable (6 to 8 cm), 30 to 90 days after sowing. Seedlings were decapitated up to cotyledons with steel blade, which has been dipped in bleach to 70% each grafting performed. The grafts were obtained from whole seedlings, about 10 cm long, making it the toilet of the leaves. The combination of better performance in relation to the living grafts were UFAC 07 on P. edulis (purple passion fruit) and P. alata, UFAC 38 on P. edulis (yellow passion fruit), P. edulis (purple passion fruit) and P. alata, UFAC 64 on P. serrato-digitata, with 100% of grafting success, while the combination of FB 100 on P. alata had the worst performance, with low rate of success, not reaching 30%

Características vegetativas e seus efeitos sobre a produção de bananeira em três ciclos Vegetative traits and your effects on production of banana evaluated in three cycles

A produtividade em bananeira é um caráter complexo que resulta da associação de diferentes fatores, influenciados pelo ambiente. Este trabalho teve por objetivo estudar os efeitos diretos e indiretos de características vegetativas sobre a produção de bananeira em três ciclos. O trabalho foi conduzido no campo experimental da Embrapa Acre, em Rio Branco, Acre, entre os anos de 2003 e 2006. Foram avaliados 13 genótipos de bananeira (Preciosa, Japira, Pacovan-Ken, Pacovan, BRS Platina, Prata-Anã, ST12-31, Nanicão, Grande Naine, Calipso, Ambrosia, Bucaneiro e FHIA-02), no espaçamento de 3 m x 2 m, no esquema de blocos ao acaso, com cinco repetições. Determinaram-se a altura de plantas, diâmetro do pseudocaule, número de folhas na floração e na colheita, peso do cacho e número de pencas no cacho. Realizou-se a análise de variância para cada ciclo e estimaram-se os coeficientes de correlação fenotípicos e os coeficientes de trilha. Adotou-se como variável básica o peso do cacho, e as demais, como variáveis explicativas. O estudo dos efeitos diretos e indiretos evidenciou que o caráter produção é bastante influenciado pelo ambiente no primeiro ciclo, e, nos ciclos seguintes, a produção é muito influenciada pelas características vegetativas, principalmente número de folhas na colheita.The productivity in banana is a complex character that results from the combination of different factors, influenced by environment. This work aimed to study the direct and indirect effects of vegetative traits on production in three cycles in banana. The work was conducted in the Experimental Field of Embrapa Acre in Rio Branco, Acre, among years 2003 and 2006. Thirteen genotypes of banana (Preciosa, Japira, Pacovan Ken, Pacovan, BRS Platina, Prata Anã, ST12-31, Nanicão, Grande Naine, Calypso, Ambrosia, Bucaneiro and FHIA 02) were evaluated, spaced 3 m x 2 m, in the randomized blocks with five replicates. The evaluated traits were: plant height, diameter of pseudostem, number of leaves at flowering and harvest, weight of bunch and number of hands in the bunch. Analysis of variance and path analysis were carried out for each cycle and phenotypic correlation coefficients were estimated. The trait weight of the bunch was adopted as the basic variable and the others were considered the explanatory variables. The study of direct and indirect effects showed that the character output is much influenced by the environment in the first cycle, and the following production cycle is much influenced by vegetative traits, especially number of leaves at harvest

Longevity of Arachis pintoi cv. BRS Mandobi seeds stored under different conditions

Abstract: The goal of this work was to evaluate the storage effects under different temperatures, relative humidities (RH) and packaging types on the seed physiological quality and pod moisture content of Arachis pintoi cv. BRS Mandobi. The fruit of this herbaceous, perennial, leguminous species consists of an indehiscent pod containing a single seed, which is not dehulled for planting purposes. Pod samples presenting an initial 5.8% moisture content and stored under atmospheres presenting 30, 50, 70, 80 and 90% RH at 21±2 °C reached, respectively, the following equilibrium moisture content (EMC): 5.1±0.3%, 6.2±0.2%, 7.4±0.3%, 8.5±0.2% and 11.6±0.4%. Pod components (pericarp and seed) differed from one another in terms of EMC when stored under the same RH’s; on an average, the pericarp EMC was 4.2% higher than that of the seed. A drastic physiological quality reduction was observed in seeds contained in pods that presented a 6.9% moisture content when storage temperature was raised from 21±2 °C to 30±3 °C. The physiological quality of seeds was preserved for a longer time in semi-permeable packages; this contributed either to maintain low EMC’s or to delay reaching higher pod EMC’s, depending on the RH under which they were stored

Influência da informação a priori na avaliação genética animal utilizando dados simulados

Estudos de simulação foram conduzidos com o objetivo de verificar a influência da informação a priori nas avaliações genéticas dos animais. Foi simulado um genoma de 3.000 centimorgans, considerando-se uma única característica quantitativa, determinada por 800 locos, com dois alelos por loco, na qual a herdabilidade variou de 0,40 a 0,60. Foram simulados 1.500 machos e 1.500 fêmeas, que formaram a população-base. A partir da população-base, foram formados três tamanhos de populações: POP1 (100 animais), POP2 (300 animais) e POP3 (1.600 animais). Foram empregados três níveis de informação a priori: priors não-informativos (PNI), priors pouco informativos (PPI) e priors informativos (PI). Foram avaliadas também as conseqüências de se incluir nas análises valores de priors superestimados (com 50% de erro), considerados pouco informativos e informativos. Para verificação da influência de diferentes níveis de informação na avaliação genética, foram utilizadas a Porcentagem de Erro em relação ao valor verdadeiro dos componentes de variância, a Correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro entre os valores genéticos reais e os preditos. As populações POP1 e POP2 apresentaram maiores porcentagens de erro e foram mais sensíveis às informações a priori. Maiores níveis de informação conduziram a melhores estimativas das variâncias, sendo que os QME apresentaram-se menores com o aumento do nível de informação, principalmente para as populações pequenas. Entretanto, as Correlações de Spearman permaneceram sempre inferiores a 0,70 para POP1 e POP2, indicando grandes alterações nas classificações dos animais. Conclui-se que existe uma perda ao se trabalhar com conjuntos de dados pequenos, mesmo quando informações a priori adicionais estão disponíveis.The influence of a priori information on animal genetic evaluation was studied using a simulated 3.000 centimorgans genome, for a single trait governed by 800 loci, with two alleles for locus, and heritability varying from 0.40 to 0.60. Three populations with different sizes were derived from the base-population constituted by 1.500 males and 1.500 females: POP1 (100 animals), POP2 (300 animals) and POP3 (1.600 animals). Three a priori information levels were considered: no-informative priors (PNI), slightly informative priors (PPI) and informative priors (PI). The effect of using overestimated priors (with 50% error), considering slightly informative and informative priors on genetic evaluation was also studied. The influence of different levels of prior information on genetic evaluation was evaluated by the following criteria: error percentage related to the true value of variance components, Spearman correlation and Mean Square Error between real and predicted genetic values. POP1 and POP2 presented larger Error Percentages and were more sensitive to prior information. Larger levels of information led to best variance estimates and QME became smaller by increasing the information level, mainly for small populations. However, Spearman correlation were lower than 0.70 for POP1 and POP2, indicating significant changes in ranking of animals. Therefore, genetic evaluation of small populations is problematic, even if additional prior information is available