Comparação de índices de seleção não paramétricos para a seleção de cultivares

Bragantia

Antonio Augusto Franco Garcia²  ClÁudio Lopes De Souza JÚnior¹ 

[1] ,Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Departamento de Ciências ExatasPiracicaba SP

关键词: índices de seleção;    seleção de cultivares;    índices não paramétricos;    índices não lineares;    selection indices;    cultivar selection;    non-parametric indices;    non-linear indices;   

DOI  :  10.1590/S0006-87051999000200005

来源: SciELO

【 摘 要 】

Índices de seleção normalmente são combinações lineares que permitem a seleção para vários caracteres simultaneamente, promovendo o melhoramento das populações para o seu conjunto de características, sendo adequados a programas de seleção recorrente. Contudo, existem outros tipos de índices não lineares, também conhecidos como não paramétricos, que, por não precisarem de estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos, têm seu uso proposto também para a simples classificação dos indivíduos, não necessariamente em programas de seleção recorrente. Os mais comuns são o índice multiplicativo, o de soma de classificação e o de distância ao ideótipo. O presente trabalho tem por objetivo verificar se esses índices não paramétricos são adequados à seleção de cultivares, ou de genótipos em fase final de experimentação. Para tanto, utilizaram-se os resultados do Ensaio Nacional de Milho Precoce 1996/97, da EMBRAPA. Obtiveram-se as médias ajustadas para 49 híbridos, avaliados em nove locais, para os caracteres produção de espigas (kg.ha-1), umidade (%), número de dias para florescimento, altura da planta (cm), altura da espiga (cm), prolificidade e porcentagem de plantas acamadas e quebradas. Foram calculados parâmetros de estabilidade e adaptabilidade, também incluídos nos índices. Os resultados mostraram que os índices revistos não são adequados à seleção de cultivares, por não priorizarem os caracteres mais importantes, não permitirem o descarte dos genótipos com níveis inferiores para algumas variáveis e não preverem a realização de testes de médias.

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