Evaluation of common bean segregant populations: prediction strategies and environmental effects
Autor: | Gilmar Silvério da Rocha, Lelisângela Carvalho da Silva, José Eustáquio de Souza Carneiro, Pedro Crescêncio Souza Carneiro, Nerison Luís Poersch, Marilene Santos de Lima |
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Rok vydání: | 2015 |
Předmět: |
seleção
produtividade de grãos lcsh:Biotechnology selection Phaseolus vulgaris safras Hypocotyl lcsh:TP248.13-248.65 genetic potential Dry season lcsh:Agriculture (General) hypocotyl Low correlation seasons General Veterinary grain yield potencial genético Sowing lcsh:S1-972 hipocótilo Horticulture Geography Grain yield Winter season General Agricultural and Biological Sciences |
Zdroj: | Revista Ceres, Volume: 62, Issue: 5, Pages: 438-445, Published: OCT 2015 Revista Ceres v.62 n.5 2015 Revista Ceres Universidade Federal de Viçosa (UFV) instacron:UFV Revista Ceres, Vol 62, Iss 5, Pp 438-445 (2015) LOCUS Repositório Institucional da UFV |
ISSN: | 0034-737X |
Popis: | O objetivo deste trabalho foi verificar a consistência da predição, dos potenciais de populações de feijão quanto ao diâmetro do hipocótilo (DH) e à produtividade de grãos (PROD), em duas safras, pelas metodologias de Jinks & Pooni e das estimativas de m + a’ e de d. Para isso, foram avaliadas 48 populações segregantes, nas safras de inverno de 2009 (gerações F 2 e F 3 , simultaneamente) e de seca de 2010 (gerações F 3 e F 4 , simultaneamente), além de 16 testemunhas. Pela metodologia de Jinks e Pooni, verificou-se que apenas quatro e duas populações foram coincidentes entre as 12 melhores nas duas safras, para DH e PROD, respectivamente. A correlação entre (inverno) x (seca) foi significativa e de magnitude razoável para os dois caracteres, enquanto, para σ 2G (inverno) x σ 2G (seca), foi inexpressiva, indicando maior influência dos efeitos ambientais nas estimativas de variância do que das médias. Constatou-se baixa correlação entre os pares m + a’ (inverno) x m + a’ (seca) e d (inverno) x d (seca) para ambos os caracteres, evidenciando que essas estimativas também sofrem grande efeito de ambientes. As popula- ções mais promissoras, considerando-se o DH e a PROD, simultaneamente, foram IPR Uirapuru x L1, BRS Valente x VC6 e CNFC 9466 x VC6, pela metodologia de Jinks & Pooni e CNFC 9466 x L3, BRS Horizonte x VC6 e IPR Uirapuru x BRSMG Madrepérola, pelo método de m + a’ e de d. Assim, essas metodologias são complementares na predição do potencial de populações segregantes de feijoeiro. The objective of this study was to verify the consistency in predicting the potential of common bean populations regarding the hypocotyl diameter (HD) and grain yield (GY) in two planting seasons applying the methodology of Jinks and Pooni and the estimates m+a’ and d. A total of 48 segregating populations were evaluated in the 2009 winter season (generations F 2 and F 3 , simultaneously) and the 2010 dry season (generations F 3 and F 4 , simultaneously), besides16 controls. Based on the Jinks and Pooni methodology, it was verified that only four and two populations coincided among the twelve best in the two crops, for HD and GY, respectively. The correlation between F n (winter season) x F n (dry season) was significant and of reasonable magnitude for the two characters, but inexpressive for σ G 2 (winter season) x (dry season), indicating greater influence of the environmental effects on the variance estimates than on the mean estimates. A low correlation between the pairs m+a’ (winter season) x m+a’ (dry season) and d (winter season) x d (dry season) was verified for both characters, showing that these estimates are also highly influenced by the environment. The most promising populations, considering HD and GY, simultaneously, were IPR Uirapuru x L1, BRS Valente x VC6, and CNFC 9466 x VC6, according to the Jinks and Pooni methodology; and CNFC 9466 x L3, BRS Horizonte x VC6, and IPR Uirapuru x BRSMG Madreperola, by the estimates m+a’ and d. Thus, these methodologies are complementary in predicting the potential of common bean segregating populations. |
Databáze: | OpenAIRE |
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