Genomic prediction for soybean segregating populations: selection strategies and training set establishment (2019)
- Authors:
- Autor USP: MENDONÇA, LEANDRO DE FREITAS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: CRUZAMENTO VEGETAL; GENÉTICA DE POPULAÇÕES VEGETAIS; GENÔMICA; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; SELEÇÃO GENÉTICA; SOJA
- Language: Inglês
- Abstract: Novas cultivares de soja são geradas a partir de cruzamentos bi-parentais, seguido de etapas de seleção e avanço de homozigose, cuja ordem de número de gerações varia de acordo com o método de melhoramento adotado. Nas etapas iniciais, a pouca quantidade de sementes por progênie, além da grande quantidade de indivíduos inviabiliza testes à campo com boa acurácia seletiva. Nesse contexto, a seleção genômica vem como método preditivo alternativo à simples amostragem aleatória nessas etapas. Sendo assim, o objetivo desta pesquisa for explorar aspectos relevantes ligados à aplicação de predição genômica nas etapas iniciais de um programa de melhoramento de soja. Os resultados mostram boa capacidade preditiva (acima 0.4) para os caracteres estudados (produtividade, altura de plantas e maturidade), mostrando ser possível aplicar seleção genômica já em F2 e obter ganhos de seleção. Além disso, demostrou-se que é possível obter capacidades preditivas equivalentes a um set de treinamento com irmãos completos, compondo-o apenas com linhagens avançadas no programa de melhoramento, possibilitando a criação de populações de treinamento performantes sem a necessidade de avaliação previa de progênies da mesma família, o que possibilita a criação de sets de treinamento estáveis ao longo ao longo dos anos e aplicáveis em distintas famílias
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2019
- Data da defesa: 15.10.2019
-
ABNT
MENDONÇA, Leandro de Freitas. Genomic prediction for soybean segregating populations: selection strategies and training set establishment. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-19112019-172438/. Acesso em: 14 fev. 2026. -
APA
Mendonça, L. de F. (2019). Genomic prediction for soybean segregating populations: selection strategies and training set establishment (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-19112019-172438/ -
NLM
Mendonça L de F. Genomic prediction for soybean segregating populations: selection strategies and training set establishment [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-19112019-172438/ -
Vancouver
Mendonça L de F. Genomic prediction for soybean segregating populations: selection strategies and training set establishment [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-19112019-172438/ - Acurácia da seleção simultânea para caracteres de interesse em milho tropical de segunda safra
- Performance prediction of crosses using estimated breeding values for regions of soybean production in Brazil
- The accuracy of different strategies for building training sets for genomic predictions in soybean segregating populations
- Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies
- Accuracy and simultaneous selection gains for grain yield and earliness in tropical maize lines
- Melhoramento para eificiência no uso do nitrogênio
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