Pesquisa Agropecuária Brasileira (Nov 2004)
Ganho genético por diferentes critérios de seleção em populações segregantes de soja Genetic gain by different selection criteria in soybean segregant populations
Abstract
Nos programas de melhoramento, o processo seletivo é dificultado pela complexidade dos caracteres de expressividade econômica, em sua maioria altamente influenciados pelo ambiente. Com o auxílio de parâmetros genéticos, como a herdabilidade e o ganho com a seleção, pode-se identificar genótipos superiores em gerações precoces. O objetivo deste trabalho foi comparar diferentes critérios de seleção por meio de ganhos estimados e das progênies selecionadas, determinando os métodos superiores e os mais similares. O delineamento utilizado foi o de blocos aumentados, em que foram avaliados 1.200 genótipos, com três testemunhas intercalares. As maiores estimativas de ganhos foram obtidas pela seleção direta, porém, os índices apresentaram-se mais adequados para a seleção dos genótipos superiores por registrarem maiores ganhos totais, distribuídos entre todos os caracteres avaliados. O índice baseado em soma de "ranks" permitiu os maiores ganhos na maioria das situações analisadas.In breeding programs, the complexity of economically outstanding characters, most of which highly influenced by the environment, makes selection difficult. Using genetic parameters, like heritability and gain with selection, it is possible to identify superior genotypes in early generations. Therefore, the aim of the present research was to compare different selection criteria by the estimated gains and the selected progenies, determining the superior and more similar methods. Augmented block design was used with three additional checks. Twelve hundred genotypes were evaluated. The most expressive expected gains were obtained with direct selection. However, the indices have shown to be more appropriate for selecting superior progenies because of their higher total gains, distributed among all the evaluated characters. The Sum of Ranks Index allowed the highest gains in most of the situations analysed.
Keywords
