Estimation of genetic parameters and verification of early selection efficiency in baru (Dipteryx alata).

This study aimed at verifying the efficiency of early selection, and estimating the genetic parameters in Dipteryx alata. The 66 half-sib families were obtained from three seed provenances at the Brazilian Savannah of the state of Minas Gerais. The experiment was carried out in a randomized block design with 3 replications and 5 plants per plot. Data diameters at breast height (DBH) and total height (TH) were taken at the ages of 64, 125 and 138 months. REML/BLUP methodology was applied in the D. alata different provenances and progenies. Analysis indicated significant genetic variability (P < 0.01) between and within provenances. Both traits, DBH and TH, presented high narrow sense heritability for the ages analyzed. High genetic correlation occurred between DBH and TH traits, and between ages (age-age); thus, it allowed indirect selection, as well as early selection with high genetics gains

Resistance to ceratocystis wilt (Ceratocystis fimbriata) in parents and progenies of Eucalyptus grandis x E. urophylla.

Ceratocystis wilt, caused by Ceratocystis fimbriata, is one ofthe most damaging diseases in eucalyptus plantations worldwide. Although there are resistant genotypes, the genetic basis of resistance is still poorly understood. In this paper we studied the resistance leveI by a stem inoculation experiment of genotypes of Eucalyptus grandis and E. urophylla and estimated the heritability and gains of selection in families derived from controlled interspecific crosses. In both species, highly resistant as well as highly susceptible genotypes to Ceratocystis wilt were found. Out of 21 parents assessed, twelve were resistant and nine susceptible. Estimates of individual narrow (50%) and broad (59%) sense heritability suggested a high degree of genetic control and low allelic dominance of the trait. There was great genetic variation among and within families, a fact that contributes to high heritability and genetic gain. A genetic gain in lesion size of up to -74.4 % was obtained from selection of the 50 best clones in the evaluated families, i.e., the mean lesion length in the progeny population can be reduced by 74,4%

Impacto à diversidade microbiana (IDM): uma estratégia para incorporação de resultados de análises moleculares de biodiversidade em estudos integrados de qualidade do solo.

Qualidade do solo é um conceito, desenvolvido a partir da década de 1980 e aprimorado na década seguinte, que considera não apenas a função do solo em prover nutrientes e substrato físico para o crescimento de plantas, mas também sua capacidade de regular o clima e a hidrologia do ecossistema onde se insere, e funcionando desta forma harmoniosa para atender não só as necessidades das gerações presentes, mas também das gerações futuras da humanidade. Assim, qualidade do solo é um conceito intimamente ligado ao de sustentabilidade, de onde se conclui que não há sistema de uso da terra sustentável se a qualidade do solo se deteriora ao longo do tempo. O monitoramento dos impactos, positivos ou negativos, do uso da terra sobre a qualidade do solo demanda a utilização de indicadores baseados em parâmetros químicos, físicos e biológicos do solo. A diversidade microbiana do solo, reconhecidamente relevante para o funcionamento deste valioso recurso natural, tem sido cada vez mais investigada em estudos de qualidade do solo, com o emprego de técnicas moleculares para sua elucidação. No entanto, estas técnicas apresentam resultados na maioria das vezes de aspecto qualitativo, revelando a presença ou ausência de grupos microbianos na matriz do solo, o que dificulta o emprego destes dados em análises integradas com outros parâmetros do solo, como teores de nutrientes, matéria orgânica, ou ainda índices do estado de agregação do solo. Neste trabalho apresentamos uma estratégia metodológica para incorporar dados resultantes da técnica de PCR/DGGE, que vem sendo amplamente utilizada em análises de diversidade microbiana a partir de DNA extraído diretamente de amostras de solo, em estudos de qualidade do solo. A partir dos perfis de bandas resultantes dos géis de eletroforese desnaturante, foram calculados valores chama- dos de IDM, Índice de Impacto à Diversidade Microbiana, que apresentaram correlações positivas e negativas significativas com diversos parâmetros já consagrados em estudos de qualidade do solo. A estratégia foi aplicada com sucesso em solos sob diferentes pressões de uso agrícola, e estágios de sucessão vegetal, incluindo uma mata clímax, coletados de uma propriedade sob sistema de agricultura migratória de base familiar na região Serrana do Estado do Rio de Janeiro.bitstream/item/88525/1/bpd62-2004-idmicrobiana.pd

Avaliação da diversidade microbiana em amostras de solos: técnica do PCR/DGGE (Protocolo Laboratorial).

bitstream/item/88960/1/doc-68-protocolo-laboratorial.pd

Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee.

The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F2 population derived from the self-fertilization of the F1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee.Título em português: Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica