Genotype plus genotype by-environment interaction biplot and genetic diversity analyses on multi-environment trials data of yield and technological traits of cotton cultivars / Biplot de genótipo mais interação genótipo por ambiente e diversidade genética em dados de produtividade e qualidade de fibras em cultivares de algodão provenientes de ensaios multi-ambientes

Understanding the genetic diversity and overcoming genotype-by-environment interaction issues is an essential step in breeding programs that aims to improve the performance of desirable traits. This study estimated genetic diversity and applied genotype + genotype-by-environment (GGE) biplot analyses in cotton genotypes. Twelve genotypes were evaluated for fiber yield, fiber length, fiber strength, and micronaire. Estimation of variance components and genetic parameters was made through restricted maximum likelihood and the prediction of genotypic values was made through best linear unbiased prediction. The modified Tocher and principal component analysis (PCA) methods, were used to quantify genetic diversity among genotypes. GGE biplot was performed to find the best genotypes regarding adaptability and stability. The Tocher technique and PCA allowed for the formation of clusters of similar genotypes based on a multivariate framework. The GGE biplot indicated that the genotypes IMACV 690 and IMA08 WS were highly adaptable and stable for the main traits in cotton. The cross between the genotype IMACV 690 and IMA08 WS is the most recommended to increase the performance of the main traits in cotton crops.

Compreender a diversidade genética e contornar os problemas causados pela interação genótipos por ambientes é uma etapa importante em programas de melhoramento. Este estudo teve como objetivo estimar a diversidade genética e aplicar a metodologia de biplot genótipo + genótipo por ambiente (GGE biplot) em doze genótipos de algodão avaliados quanto ao rendimento da fibra, comprimento da fibra, resistência da fibra e micronaire. A estimativa dos componentes de variância e dos parâmetros genéticos foi feita através do método da máxima verossimilhança restrita e a predição dos valores genotípicos por meio da melhor predição linear não enviesada. Os métodos de Tocher modificado e análise de componentes principais (PCA) foram utilizados para quantificar a diversidade genética entre os genótipos. O método GGE biplot foi conduzido para encontrar os melhores genótipos em relação à adaptabilidade e estabilidade. As técnicas de Tocher e PCA permitiram a formação de clusters de genótipos semelhantes com base em uma estrutura multivariada. O GGE biplot indicou que os genótipos IMACV 690 e IMA08 WS foram altamente adaptáveis e estáveis para as principais características do algodão. O cruzamento dentre os genótipos IMACV 690 e IMA08 WS é o mais recomendado para aumentar o desempenho das principais características na cultura do algodão.

Interrelations between productive, vegetative, and fruit quality traits in Tahiti acid lime through Bayesian inference / Inter-relações entre características produtivas, vegetativas e de qualidade de fruto em lima ácida Tahiti através de inferência Bayesiana

Although the fruit yield has a core importance in Tahiti acid lime breeding programs, other traits stand out among the quality fruit and vegetative traits as ones that still need to be improved in selection of superior genotypes. Appling efficient tools aiming selection, such as the Bayesian inference, becomes an alternative in perennial crops. This study applied Bayesian inference in the genetic evaluation of Tahiti acid lime genotypes and estimated the interrelation between vegetative, productive and fruit quality traits. Twenty-four acid lime genotypes were evaluated for number of fruits, fruit yield, canopy volume, stem diameter, soluble solids content, shell thickness, and juice yield traits. The genotypic values were estimated through Bayesian inference and models with different residual structure were tested via deviance information criterion. Pearson's correlation and the path analysis were estimated, removing the multicollinearity effect. The Bayesian inference estimates genotypic values with high selective accuracy. The correlations obtained between traits from different groups can be useful in selection strategies for improvement of Tahiti acid lime. The Bayesian inference demonstrated to be an important tool and should be considered in perennial breeding programs.

Embora a produtividade seja uma característica fundamental em programas de melhoramento da lima ácida Tahiti, outras características se destacam por proporcionar uma seleção mais eficiente ou mesmo influenciar na expressão de atributos produtivos. A aplicação de inferência Bayesiana, pode tornar o processo de identificação de indivíduos superiores e o estudo das correlações entre as características ainda mais acurado. Objetivou-se, por meio deste estudo, estimar valores genéticos em genótipos de lima ácida Tahiti através de inferência Bayesiana e estimar coeficientes de correlação e de trilha entre características vegetativas, produtivas e de qualidade de frutos. Vinte e quatro genótipos de lima ácida foram avaliados durante dois anos para peso e número de frutos, volume de copa, diâmetro de caule, teor de sólidos solúveis dos frutos, espessura de casca e rendimento de suco. Os valores genéticos foram estimados por meio de inferência Bayesiana e modelos com diferentes estruturas residuais foram testados via critério de informação de deviance. Coeficiente de correlação de Pearson e de análise de trilha foram determinados, removendo o efeito de multicolinearidade. A estimação de valores genéticos via inferência Bayesiana apresentou alta acurácia seletiva. As correlações obtidas entre caracteres de diferentes grupos podem ser úteis em estratégias de seleção para melhoramento da lima ácida Tahiti. A inferência Bayesiana demonstrou ser uma ferramenta importante e deve ser considerada em programas de melhoramento de culturas perenes.

Models for optimizing selection based on adaptability and stability of cotton genotypes / Modelos para otimizar a seleção baseada em adaptabilidade e estabilidade de genótipos de algodão

In multi-environment trials (MET), large networks are assessed for results improvement. However, genotype by environment interaction plays an important role in the selection of the most adaptable and stable genotypes in MET framework. In this study, we tested different residual variances and measure the selection gain of cotton genotypes accounting for adaptability and stability, simultaneously. Twelve genotypes of cotton were bred in 10 environments, and fiber length (FL), fiber strength (FS), micronaire (MIC), and fiber yield (FY) were determined. Model selection for different residual variance structures (homogeneous and heterogeneous) was tested using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The variance components were estimated through restricted maximum likelihood and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction. The harmonic mean of relative performance of genetic values (HMRPGV) were applied for simultaneous selection for adaptability, stability, and yield. According to BIC heterogeneous residual variance was the best model fit for FY, whereas homogeneous residual variance was the best model fit for FL, FS, and MIC traits. The selective accuracy was high, indicating reliability of the prediction. The HMRPGV was capable to select for stability, adaptability and yield simultaneously, with remarkable selection gain for each trait.(AU)

Em ensaios multi-ambientes, grandes redes experimentais são utilizadas para a avaliação de genótipos, tentando contornar o efeito que a interação genótipo por ambiente desempenha na seleção genotípica. Neste estudo, objetivamos testar diferentes estruturas de variância residual e medir o ganho de seleção de genótipos de algodão, baseados em produtividade, adaptabilidade e estabilidade, simultaneamente. Doze genótipos de algodão foram plantados em 10 ambientes, sendo determinados o comprimento da fibra (CF), a resistência da fibra (RF), a micronaire (MIC) e produtividade de fibras (PF). A seleção do modelo para diferentes estruturas de variância residual (homogênea e heterogênea) foi testada usando o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os componentes de variância foram estimados através de máxima verossimilhança restrita e os valores genotípicos foram preditos através da melhor predição linear não viesada. A média harmônica do desempenho relativo dos valores genéticos (HMRPGV) foram aplicadas para seleção simultânea para adaptabilidade, estabilidade e produtividade. De acordo com o BIC, a estrutura residual heterogênea apresentou o melhor ajuste para a característica PF, enquanto a estrutura residual homogênea apresentou o melhor ajuste para as características CF, RF e MIC. A acurácia seletiva foi alta, indicando confiabilidade da predição. O método HMRPGV foi capaz de selecionar para estabilidade, adaptabilidade e produtividade, simultaneamente, com notável ganho de seleção para cada característica.(AU)

Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology / Produtividade, estabilidade e adaptabilidade da soja por meio de metodologia de modelo misto

The genotype × environment (G×E) interaction plays an essential role in phenotypic expression and can lead to difficulties in genetic selection. Thus, the present study aimed to estimate genetic parameters and to compare different selection strategies in the context of mixed models for soybean breeding. For this, data referring to the evaluation of 30 genotypes in 10 environments, regarding the grain yield trait, were used. The variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and genotypic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP). Significant effects of genotypes and G×E interaction were detected by the likelihood ratio test (LRT). Low genotypic correlation was obtained across environments, indicating complex G×E interaction. The selective accuracy was very high, indicating high reliability. Our results showed that the most productive soybean genotypes have high adaptability and stability.(AU)

A interação genótipo × ambiente (G × E) desempenha um papel essencial na expressão fenotípica e pode provocar dificuldades na seleção genética. Assim, o presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos e comparar diferentes estratégias de seleção no contexto de modelos mistos para melhoramento da soja. Para isso, foram utilizados dados referentes à avaliação de 30 genótipos em dez ambientes, referentes à característica produtividade de grãos. Os componentes de variância foram estimados pela máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos foram preditos pela melhor previsão imparcial linear (BLUP). Efeitos significativos dos genótipos e interação G × E foram detectados pelo teste da razão de verossimilhança (LRT). Correlação genotípica baixa foi obtida entre os ambientes indicando interação G × E do tipo complexa. A acurácia seletiva foi muito alta, indicando alta confiabilidade. Os resultados mostraram que os genótipos de soja mais produtivos apresentam alta adaptabilidade e estabilidade.(AU)

A feasible method to extract DNA from the cambium of high-canopy trees: from harvest to assessment / Um método viável para extrair DNA do câmbio de árvores de dossel alto: da coleta à aplicação

Many tropical trees have high canopies and their leaves are not accessible. Thus, the use of tissue from a more accessible organ (cambium) for DNA extraction may be an alternative for molecular studies. We adapted a feasible methodology for extracting genomic DNA from cambium tissue harvested in the field for the assessment with PCR. We tested three storage conditions (two buffers and a silica gel) and four periods of time after harvest. We used previously described protocols and tested them on three species that occur in Amazonian forests and other biomes: Anadenanthera peregrina var. peregrina, Cedrela fissilis, and Ceiba speciosa. Our protocol obtained suitable PCR-grade genomic DNA for DNA sequencing and microsatellite genotyping. We recommend the use of silica for long-term storage and the buffer with ascorbic acid for short-term storage.(AU)

Muitas árvores tropicais possuem dossel alto e folhas não facilmente acessíveis. O uso de tecido de um órgão mais acessível (câmbio) para extração de DNA pode ser uma alternativa para estudos moleculares. Nós adaptamos uma metodologia viável para extrair DNA genômico de tecido cambial coletado no campo para avaliação com PCR. Testamos três condições de armazenamento (dois tampões e sílica gel) e quatro períodos após a coleta. Utilizamos protocolos descritos anteriormente e os testamos em três espécies encontradas em florestas amazônicas e outros biomas: Anadenanthera peregrina var. peregrina, Cedrela fissilis e Ceiba speciosa. Nosso protocolo foi eficaz na obtenção de DNA adequado para sequenciamento e genotipagem de microssatélites. Recomendamos o uso de sílica para armazenamento de longo prazo e o tampão com ácido ascórbico para curto prazo.(AU)

Brief history of eucalyptus breeding in Brazil under perspective of biometric advances / Breve histórico do melhoramento genético do eucalipto no Brasil sob a ótica dos avanços biométricos

Forest breeding is a science that has been developing in Brazil since 1941 being the Eucalyptus a highlighted genus in this scenario. In a global scene, Brazil is displayed prominently in productivity of Eucalyptus planting, due to favorable environmental conditions to cultivation development, and the incentive in research for improvement of traits of interest t observed in it species and hybrids. This research included a historical review of Eucalyptus breeding over the years under genetic biometric perspective in Brazil, from reports describing the pioneer planting up to the current genome wide selection (GWS) that came as a complement of forest breeding success. This review showed some of the tracks performed by researchers aiming to improve the productive and quality of phenotypic traits from Eucalyptus genus.(AU)

O melhoramento florestal é uma ciência que tem tido desenvolvimento no Brasil desde o ano de 1941 e um gênero que obteve grande repercussão neste cenário foi o Eucalyptus . O Brasil apresenta-se em destaque no panorama mundial quanto à produtividade dos plantios de eucalipto, em virtude das condições ambientais favoráveis ao desenvolvimento da cultura e ao incentivo em pesquisas destinadas às melhorias dos caracteres de interesse, presentes em suas espécies e híbridos. Este trabalho inclui uma revisão histórica do melhoramento do eucalipto ao longo dos anos no Brasil, sob a ótica da genética biométrica, desde o relato que descreve o plantio pioneiro de suas espécies no país, até a atual aplicação de seleção genômica ampla (SGA), que surgiu como um complemento de sucesso no melhoramento florestal. A pesquisa ilustra ainda alguns dos caminhos percorridos por pesquisadores a fim de aumentar a produtividade e a qualidade dos caracteres fenotípicos do gênero Eucalyptus.(AU)

Neural networks for predicting breeding values and genetic gains

Analysis using Artificial Neural Networks has been described as an approach in the decision-making process that, although incipient, has been reported as presenting high potential for use in animal and plant breeding. In this study, we introduce the procedure of using the expanded data set for training the network. Wealso proposed using statistical parameters to estimate the breeding value of genotypes in simulated scenarios, in addition to the mean phenotypic value in a feed-forward back propagation multilayer perceptron network. After evaluating artificial neural network configurations, our results showed its superiority to estimates based on linear models, as well as its applicability in the genetic value prediction process. The results further indicated the good generalization performance of the neural network model in several additional validation experiments.

Neural networks for predicting breeding values and genetic gains

Analysis using Artificial Neural Networks has been described as an approach in the decision-making process that, although incipient, has been reported as presenting high potential for use in animal and plant breeding. In this study, we introduce the procedure of using the expanded data set for training the network. Wealso proposed using statistical parameters to estimate the breeding value of genotypes in simulated scenarios, in addition to the mean phenotypic value in a feed-forward back propagation multilayer perceptron network. After evaluating artificial neural network configurations, our results showed its superiority to estimates based on linear models, as well as its applicability in the genetic value prediction process. The results further indicated the good generalization performance of the neural network model in several additional validation experiments.(AU)

Seleção assistida por marcadores para teor de matéria seca e açúcares redutores em tubérculos de batata / Marker assisted selection for dry matter and reducing sugars in potato tubers

A seleção precoce de clones que possuam níveis elevados de matéria seca e baixos teores de açúcares redutores é uma necessidade nos programas de melhoramento para a qualidade de processamento da batata (Solanum tuberosum L.) na forma de palitos fritos ou chips. A seleção precoce tornou-se possível com a utilização de marcadores genéticos, visto que permitem a identificação precisa de indivíduos superiores. Assim, procura-se cada vez mais encontrar marcadores capazes de caracterizar tais indivíduos e utilizá-los via seleção assistida. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da seleção assistida, utilizando os marcadores identificados por ANDREU (2004) que estariam associados ao teor de matéria seca e açúcares redutores em tubérculos de batata. Clones provenientes de 20 famílias foram avaliados nas gerações de plântula (P), primeira geração clonal (C1) e segunda geração clonal (C2). As estimativas das correlações simples para os caracteres entre gerações foram significativas, porém, baixas, confirmando a inviabilidade de se efetuar a seleção precoce nas primeiras gerações com base apenas em informações fenotípicas. Os marcadores utilizados forneceram um total de 16 marcas. Pela regressão múltipla stepwise, apenas sete dessas marcas tiveram associação com os caracteres estudados. Além disso, nenhuma marca associada ao teor de matéria seca de tubérculos na geração C1 teve associação significativa na geração C2. Isso também foi observado com o teor de açúcares redutores, o que é um indicativo da interação QTLs x ambientes. A seleção assistida não se mostrou eficiente em relação à fenotípica em nenhum dos casos avaliados, portanto, não sendo útil em uma possível seleção precoce. Esses resultados indicam que tais marcadores não estão próximos aos genes controladores dos caracteres desejados, sendo necessária a identificação de novos marcadores mais associados que possibilitem maior eficiência da seleção assistida.(AU)

Early generation selection for clones with high content of tuber dry matter and low levels of reducing sugars is required for potato (Solanum tuberosum L.) processing. Selection of superior clones at early generations became possible with the deployment of genetic markers, and can precisely identify the superior individuals. Therefore, it is necessary to identify genetic markers closely linked to genes of interest to do assisted selection. The aim of this research was to evaluate the efficiency of marker assisted selection with genetic markers previously identified by ANDREU (2004), which are assumed to be associated with dry matter and reducing sugars content in potato tubers. Clones from 20 families were evaluated during the seedling generation (S), first clonal generation (C1) and second clonal generation (C2). The estimated coefficients of correlation for all traits among generations were significant, even though of low magnitude, confirming that selection at early generation based only on phenotypic traits is inviable. A total of sixteen bands were amplified using these markers. However, by multiple stepwise regression, only seven of these bands showed association with the evaluated traits. Moreover, no markers associated with dry matter and reducing sugars content in the C1 were significantly associated with these traits in the C2, suggesting the existence of QTLs x environment interactions. The marker assisted selection resulted less efficient than the phenotypic selection in all cases studied, and thus is not recommended for early generation selection of clones for the processing industry. These results suggest that the markers used are not closely linked to the genes controlling the traits most important for processing. Therefore, it is important to identify new markers closely linked with such traits of interest that could improve the efficiency of marker assisted selection.(AU)