A new method to estimate genetic gain in annual crops

Abstract

The genetic gain obtained by breeding programs to improve quantitative traits may be estimated by using data from regional trials. A new statistical method for this estimate is proposed and includes four steps: a) joint analysis of regional trial data using a generalized linear model to obtain adjusted genotype means and covariance matrix of these means for the whole studied period; b) calculation of the arithmetic mean of the adjusted genotype means, exclusively for the group of genotypes evaluated each year; c) direct year comparison of the arithmetic means calculated, and d) estimation of mean genetic gain by regression. Using the generalized least squares method, a weighted estimate of mean genetic gain during the period is calculated. This method permits a better cancellation of genotype x year and genotype x trial/year interactions, thus resulting in more precise estimates. This method can be applied to unbalanced data, allowing the estimation of genetic gain in series of multilocational trials.Os ganhos genéticos obtidos pelo melhoramento de caracteres quantitativos podem ser estimados utilizando resultados de ensaios regionais de avaliação de linhagens e cultivares. Um novo método estatístico para esta estimativa é proposto, o qual consiste em quatro passos: a) análise conjunta da série de dados dos ensaios regionais através de um modelo linear generalizado de forma a obter as médias ajustadas dos genótipos e a matriz de covariâncias destas médias; b) para o grupo de genótipos avaliados em cada ano, cálculo da média aritmética das médias ajustadas obtidas na análise conjunta; c) comparação direta dos anos, conforme as médias aritméticas obtidas, e d) estimativa de um ganho genético médio, por regressão. Aplicando-se o método de quadrados mínimos generalizado, é calculada uma estimativa ponderada do ganho genético médio no período. Este método permite um melhor cancelamento das interações genótipo x ano e genótipo x ensaio/ano, resultando assim em estimativas mais precisas. Este método pode ser aplicado a dados desbalanceados, o que possibilita a estimativa dos ganhos genéticos em séries de ensaios multilocais de qualquer amplitude e duração.