No programa de seleção recorrente realizado na UFLA, após identificadas as progênies para recombinação, a seleção continua até a obtenção de linhagens. Essas são avaliadas em experimentos com repetições com outras linhagens advindas de outros programas melhoramento. Como são utilizadas testemunhas comuns nesses experimentos, o que se propõe nesse trabalho é estimar o progresso genético a partir desses dados. No período de 1995 a 2012 foram conduzidos 11 ciclos seletivos

ABREU, A. de F. B.

CARVALHO, B. L.

FERREIRA, R. A. C. D.

RAMALHO, M. A. P.

SILVA, A. P.

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7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas3007Uso de experimentos de avaliação de linhagens na estimativa do progresso genético em programa de seleção recorrente do feijoeiroAlice Pereira Silva1, Bruna Line Carvalho2, Ricardo Augusto Cabral Diniz Ferreira3, Ângela de Fátima Barbosa Abreu4, Magno Antonio Patto Ramalho5ResumoNo programa de seleção recorrente (SR) realizado na UFLA, após identificadas as progênies para recombinação, a seleção continua até a obtenção de linhagens. Essas são avaliadas em experimentos com repetições com outras linhagens advindas de outros programas melhoramento. Como são utilizadas teste-munhas comuns nesses experimentos, o que se propõe nesse trabalho é estimar o progresso genético a partir desses dados. No período de 1995 a 2012 foram conduzidos 11 ciclos seletivos. As linhagens advindas des-ses ciclos foram avaliadas em Lavras no delineamento em blocos casualizados (DBC) com três repetições. Em todos os experimentos foram utilizadas três testemunhas comuns. Foi realizada a análise combinada dos experimentos e o ajuste das médias com base nas testemunhas comuns. Obteve-se o progresso genético a partir da regressão linear entre o número de ciclos (variável independente) e a produtividade (variável dependente). A partir dos resultados, conclui-se que a metodologia utilizada é eficiente, pois não exige ne-nhum experimento adicional para a estimativa do progresso e avalia o resultado de cada ciclo seletivo, que são as linhagens em condições de serem recomendadas aos agricultores. A principal limitação é a necessi-dade de utilizar um número de testemunhas comuns, que possam efetivamente proporcionar uma estimativa da variação ambiental entre os ciclos, de modo mais preciso possível. IntroduçãoA estimativa do progresso genético com a SR é fundamental para se avaliar o sucesso com a seleção e sobretudo para propor alternativas visando a melhoria da SR. No caso de plantas alógamas, essas estima-tivas são mais facilmente obtidas porque a cada ciclo a população está em equilíbrio de Hardy-Weinberg e, nesse caso, a cada ciclo parte da semente da população é armazenada para posteriormente serem utilizadas na avaliação do progresso. No caso das autógamas, como a recombinação é realizada precocemente, isto é, gerações S0:2 ou S0:3, ainda existem muitos blocos segregando e, portanto, a endogamia pode alterar a média populacional. Assim, o procedimento para se obter o progresso genético deve ser diferente. Algumas alter-nativas tem sido adotadas e são relatadas na literatura (Faria et al., 2013; Marais and Botes, 2010)  Na maioria dos programas de SR de plantas autógamas, após identificadas as progênies para a recombinação, a seleção continua até a obtenção de linhagens que possam ser utilizadas como cultivares. Nesse caso, nas últimas fases do melhoramento essas linhagens da SR e de outros programas são avaliadas em experimentos conduzidos em alguns ambientes. Um programa de melhoramento de SR vem sendo realizado na UFLA há alguns anos e as linhagens são avaliadas como comentado anteriormente. Como esses experimentos possuem algumas testemunhas comuns, o que se propõe nesse trabalho é estimar o progresso genético com a SR utilizando dados desses experimentos.Material e Métodos Foram utilizados dados da produtividade média de grãos (g/parcela) de experimentos de avaliação de linhagens. No período de 1995 a 2012, participaram desses experimentos linhagens do primeiro (CI) ao décimo primeiro (CXI) ciclos. O delineamento foi em blocos casualizados (DBC), com três repetições, parcelas de duas linhas de quatro metros de comprimento, espaçadas de 50 cm, com 15 sementes/m. Os experimentos utilizados foram todos conduzidos em Lavras em três safras, com semeadura em fevereiro, julho ou novembro. Na maioria dos ciclos seletivos, as linhagens foram avaliadas por dois anos. Em todos esses experimentos, foram utilizados  como testemunhas as cultivares Carioca, Carioca MG e Ouro Negro. No período foram conduzidos 49 experimentos, avaliadas 301 linhagens, sendo 112 oriundas da SR da UFLA. Inicialmente foi realizada a análise de variância por experimento. Posteriormente foi realizada a análise combinada, utilizando procedimento preconizado por Pimentel-Gomes (2009), envolvendo apenas 7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas3008as linhagens da SR e as testemunhas comuns. Após o ajuste das médias foi estimado a produtividade média de grãos envolvendo as linhagens de cada ciclo seletivo. Com essas médias foi obtido o coeficiente de re-gressão linear (b1) entre a variável independente (X), número de ciclos de SR, e a variável dependente (Y), produtividade de grãos (g/parcela). O estimador  forneceu o progresso genético em porcentagem. Resultados e Discussão As estimativas de acurácia dos experimentos foram de modo geral alta, mostrando que a precisão na avaliação das linhagens pode ser considerada média a boa. Isso contribui para que fosse detectada dife-rença significativa (P<0,01) entre os ciclos e entre as linhagens comuns, em todas as condições (Tabela 1). É importante salientar que para fonte de variação ciclos, está envolvido não só as linhagens regulares a cada ciclo, como também as testemunhas (tratamentos comuns) e o efeito ambiental, clima e manejo, de um ciclo para outro.Apesar da variação do progresso genético estimado (b1) nas safras, ele foi positivo e significativo em todos os casos. A maior estimativa foi encontrada na denominada safra “das águas”, semeadura em novembro, e maior na safra “de inverno”, semeadura em julho (Tabela 2). Provavelmente, isso ocorreu porque na safra “das águas” as condições ambientais não são favoráveis, ou seja, o cultivo não é irrigado, a temperatura noturna é elevada, a incidência de patógenos normalmente é maior, entre outros fatores. Assim, a discriminação entre as linhagens é maior, o que facilita a identificação dos genótipos superiores. Na média das três safras, o ganho foi de 1,57% por ciclo (Tabela 2). Esse valor é inferior ao relatado por Ramalho et al. (2005), na estimativa do progresso obtido após quatro ciclos, e por Silva et al. (2010), após oito ciclos. Deve ser mencionado que as metodologias utilizadas não foram as mesmas e, sobretudo, o número de ciclos seletivos foi bem diferente. É esperado que quando se considera mais ciclos, o progresso provavelmente é menor. Isso ocorre porque em ciclos mais avançados, quando a população já está melhorada, os ganhos adicionais são mais difíceis de serem obtidos. As médias das melhores linhagens de cada ciclo estão apre-sentadas na tabela 3. Observa-se que apesar das oscilações devido ao efeito de anos houve incremento da média ao longo dos ciclos seletivos.A partir dos resultados pode-se dizer que metodologia utilizada é eficiente, pois não exige nenhum experimento adicional para a estimativa do progresso genético e avalia o resultado de cada ciclo seletivo, que são as linhagens em condições de serem recomendadas aos agricultores. A principal limitação é a necessidade de utilizar um número de testemunhas comuns, que possam efetivamente proporcionar uma estimativa da variação ambiental entre os ciclos, de modo mais preciso possível.   Tabela 1 Resumo da análise de variância para produtividade de grãos por parcela considerando todas as safras e cada safra individualmente. Lavras, MGTotal  Águas  Seca  InvernoFV GL Prob. (>F)  GL Prob. (>F)  GL Prob. (>F)  GL Prob. (>F)Ciclo 9 <0,01 9 <0,01 8 <0,01 9 <0,01Tratamento 113 <0,01 96 <0,01 113 <0,01 91 <0,01   Trat. Regular 111 <0,01 83 0,08 111 <0,01 89 <0,01   Trat. Comum 2 <0,01 2 0,34 2 0,01 2 0,12   Regular vs Comum 1 0,63 1 0,04 1 0,43 1 0,02Trat. Comum x Ciclo 18 <0,01 17 <0,01 16 0,11 17 0,27Erro médio 1531 405  492 395Média (g/parcela)  972,03   810,74   998,17   1164,95CV (%) 22,46 24,38 22,95 20,57 (%)  71, 23   71,23   99,45   62,477º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas3009Tabela 2 Estimativas dos parâmetros da equação de regressão linear entre o número de ciclos e produtivida-de média de grãos das linhagens (g/parcela) e ganho com a seleção relativo (GS) para cada safra e todas as safras conjuntamente. Lavras, MG Safra b0 (g/parcela) b1 (g/parcela) R2 (%) GS(%)Águas 687,22 29,10** 87,78 4,23Seca 878,20 22,32** 74,02 2,54Inverno 1036,7 23,94* 34,99 2,31Total 906,27 14,27** 75,03 1,571/ Intercessão do eixo. 2/ Coefi ciente de regressão linear. 3/ Coefi ciente de determinação**,* Signifi cativo a 1% e 5% de probabilidade pelo teste de FTabela 3 Produtividade média de grãos, g/parcela, obtida na avaliação das melhores linhagens dos ciclos 1 ao 11 de seleção recorrente, experimentos conduzidos nas três safras. Lavras, MGLinhagensCiclos de SRC1 C2 C3 C4 C5 C6 C8 C9 C10 C111 1044 862 923 1056 1070 907 1092 1113 874 12612 774 815 845 996 1066 974 1037 1085 950 11823 821 798 809 1035 1010 1003 1001 980 901 10844 933 786 918 954 974 987 1010 952 975 9315 825 753 931 898 969 939 1094 1044 1056 989Média 879 803 885 988 1018 962 1047 1035 951 1089Carioca 960Carioca MG 991Ouro Negro 1049                 Figura 1 Reta da equação de regressão linear para produtividade média de grãos (g/parcela) em função dos ciclos seletivosApoioOs autores agradecem a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e ao Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científi co e Tecnológico pela concessão de bolsas de estudo e a Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG) por fornecer recurso fi nanceiro para a participação no evento.7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas3010ReferênciasFaria et al. (2013) Field Crops Research Genetic progress during 22 years of improvement of carioca-type common bean in Brazil. Field Crops Research 142: 68-74.Marais GF and Botes WC (2010) Recurrent Mass Selection for Routine Improvement of Common Wheat: A Review. Sustainable Agriculture Reviews 1: 85-105.Pimentel-Gomes F (2000) Curso de estatística experimental. Nobel, Piracicaba, 475p.Ramalho MAP et al. (2012) Aplicações da genética quantitativa no melhoramento de plantas autóga-mas. Editora UFLA, Lavras, 522p.Ramalho MAP, Abreu ÂFB and Santos JB (2005) Genetic progress after four cycles of recurrent selection for yield and grain traits in common bean. Euphytica 144: 23-29.SILVA GS et al. (2010) Estimation of genetic progress after eight cycles of recurrent selection for com-mon bean grain yield. Crop Breeding and Applied Biotechnology 10: 351-356.

Uso de experimentos de avaliação de linhagens na estimativa do progresso genético em programa de seleção recorrente do feijoeiro.

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