o-Wege-Kreuze in Sojabohnen
PFLANZENZUCHT
Heritabilitätsschätzung in frühen Generationen von bidirektionalen Kreuzen in Sojabohnen
Estimativas de herdabilidade em gerações precoces de cruzamentos biparentais de soja
Marcelo Marchi CostaI, *; Antonio Orlando Di MauroII; Sandra Helena Unêda-TrevisoliIII; Nair Helena Castro ArrielIV; Ivana Marino BárbaroV; Gustavo Dias SilveiraI; Frando Romero Silva MunizI
ZUSAMMENFASSUNG
Die Schätzung genetischer Parameter, insbesondere in frühen Generationen, ist sehr nützlich, um den Auswahlprozess in Zuchtprogrammen zu steuern., Die vorliegende Forschung wurde durchgeführt, um estimate heritabilities im weiten Sinn schmale Sinn und mit Eltern-Nachkommen-regression in F3 Soja-Populationen aus sechs zwei-Weg kreuzt, entstand aus der Soja-Zucht Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (UNESP), Jaboticabal-campus. Es wurde das Familiendesign mit gemeinsamen Schecks verwendet, die zehn Grundstücke voneinander entfernt lagen. Es wurde beobachtet, hoch signifikante Unterschiede zwischen den Familien., Der experimentelle Variationskoeffizient (CVe), das CVg/CVe-Verhältnis und die Erblichkeit zeigten große Unterschiede zwischen den Merkmalen, wobei die höchsten Werte für die Anzahl der Hülsen, die Anzahl der Samen und den Getreideertrag gefunden wurden, was das Vorhandensein von Varianz deutlich macht, die durch Zucht ausgenutzt werden muss. Die Schätzung der Heritabilitätskoeffizienten im weitesten Sinne, im engeren Sinne und durch Regression lag in den meisten Situationen nahe, was zeigt, dass der größte Teil der genetischen Varianz additiver Natur ist, bei dem einfache Selektionsmethoden zu zufriedenstellenden genetischen Gewinnen führen können.,
Schlüsselwörter: Glycin max, Erblichkeitskoeffizient, Eltern-Nachkommen-Regression, quantitative Merkmale.
Zusammenfassung
Die Schätzung genetischer Parameter, insbesondere in frühen Generationen, ist sehr nützlich, um den Auswahlprozess in Zuchtprogrammen zu steuern., Daher zielte diese Studie darauf ab, die Herdenpopulationen im breiten und eingeschränkten Sinne sowie durch Vater-Sohn Regression in F3-Populationen von Soja aus sechs biparentalen Kreuzen des Sojabohnen-Verbesserungsprogramms der Fakultät für Agrar-und Veterinärwissenschaften (UNESP) – Jaboticabal Campus-abzuschätzen. Das verwendete Design war das von Familien mit Zeugen, die alle zehn Parzellen durchsetzt waren. Sehr signifikante Unterschiede wurden zwischen den Familien beobachtet., Der Koeffizient der experimentellen Variation( CVe), das CVg/CVe-Verhältnis und die Erblichkeit waren von großer Variation zwischen den bewerteten Zeichen, wobei die höchsten Werte für die Anzahl der Hülsen, die Anzahl der Samen und die Getreideproduktivität erhalten wurden, was die Existenz der Variabilität belegt, die durch Zucht ausgenutzt werden soll. Die Schätzungen der Heritabilitätskoeffizienten im weitesten, engeren Sinne und durch Regression lagen in den meisten Situationen nahe, was darauf hindeutet, dass die Mehrheit der genetischen Varianz additiver Natur, deren einfache Auswahlmethoden zu zufriedenstellenden Gewinnen führen können.,
Palavras-chave: Glycine max, coeficiente de herdabilidade, regressão pai-filho, caracteres quantitativos.
1. EINLEITUNG
Der Hauptzweck von Zuchtprogrammen besteht darin, überlegene Genotypen in einer zahlreichen und heterogenen Population zu identifizieren. Gewöhnlich sind die Schwierigkeiten, wünschenswerte Genotypen zu erhalten, auf die große Anzahl von Genotypen, die Schwierigkeit zurückzuführen, die phänotypischen Unterschiede für polygene Merkmale und die Wirkung von Umweltfaktoren bei der Phänotypexpression zu erkennen (MONTALVÁN und BARBIN, 1999).,
Laut CRUZ und CARNEIRO (2003) erfordert der Erfolg der Pflanzenzüchtung für jedes Merkmal in der Regel, dass es vererbbar ist und auch Variationen in der Population unter Selektion vorhanden sind. Daher ist die Erblichkeit ein sehr wichtiger Parameter für den Züchter, der die Schätzung des vererbbaren Anteils der phänotypischen Variation, die Schätzung des genetischen Gewinns und die Wahl der anzuwendenden Selektionsmethoden ermöglicht (REIS et al., 2002).,
Die Erblichkeit kann als Eltern-Nachkommen-Ähnlichkeitsmessung und auch als genetischer Anteil im weitesten und engeren Sinne geschätzt werden, wenn man bedenkt, dass die Erblichkeit nicht das Merkmal, sondern die Struktur der untersuchten Population charakterisiert (JACQUARD, 1983).
Viele Sojabohnenforschungen wurden zu Schätzungen der Erblichkeit im weiten und engen Sinne durchgeführt (AZEVEDO FILHO et al., 1998; TOLEDO et al., 2000; FARIAS NETO und VELLO, 2001; ROSSMANN, 2001; REIS et al.,, 2002), obwohl nur wenige von ihnen unter Verwendung der Eltern-Nachkommen-Regression durchgeführt wurden, darunter eine Hafer-und eine Sojabohnenstudie (CABRAL et al., 2001; MUNIZ et al., 2002).
Die Schätzungen genetischer Parameter in frühen Generationen sind sehr wichtig, um das Zuchtprogramm bei der Auswahl der vielversprechendsten Genotypen zu lenken. Daher wurde die vorliegende Forschung durchgeführt, um Erbschaften in einem breiten und engen Sinne und durch Eltern-Nachkommen-Regression in F2-und F3-Sojabohnenpopulationen aus wechselseitigen Kreuzen für mehrere Merkmale abzuschätzen.
2., MATERIAL UND METHODEN
Die vorliegende Forschung wurde im Versuchsbereich der Abteilung für Pflanzenproduktion an der Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (UNESP) auf dem Campus Jaboticabal durchgeführt. Die Behandlungen bestanden aus 57 F2 – und F3-Familien, die aus 6 bidirektionalen Kreuzen stammten (Tabelle 1). Die variable Anzahl von Familien pro Kreuzung ist auf die Auswahl der besten Genotypen der F2-Generation zurückzuführen, aus denen Familien in F3 eröffnet wurden. Fast neun Pflanzen pro Familie wurden zufällig ausgewählt und für die Schätzungen der genetischen Parameter ausgewertet.,
Das Experiment wurde unter Verwendung des Familiendesigns mit interkalierten Kontrollen durchgeführt, wobei die Kontrollkulturen (Renascença und Liderança) zehn Parzellen voneinander entfernt waren. Die Parzellen bestanden aus 5-Meter-Linien, 0,5 m voneinander entfernt und mit 20-Pflanzen pro Meter., Die folgenden Merkmale wurden bewertet: Anzahl der Tage bis zur Reife (NDM); Pflanzenhöhe bei der Reife (PHM) in Zentimetern; erste Pod Insertionshöhe (FPI) in Zentimetern; Unterkunft (L), Gradskala von 1 (erigierte Pflanze) bis 5 (eingereichte Pflanze); agronomischer Wert (AV), Gradskala von 1 (schlechte Pflanze) bis 5 (ausgezeichnete Pflanze); Anzahl der Hülsen pro Pflanze (NP); Anzahl der Samen pro Pflanze (NS); Getreideertrag pro Pflanze (GY) in Gramm.,
Statistische Analyse
Die Merkmalsvarianzen für jede Kontrolle und für die segregierende Generation wurden nach dem folgenden statistischen Modell analysiert: Yij = µ + fi + ei + pij + dif, wobei Yij eine Beobachtung der j-ten Pflanze der ith-Familie ist; µ ist ein allgemeines Mittel der Generation (Kontrolle oder Familie); fi ist der der ith-Familie zugeschriebene genetische Effekt mit i = 1,2…32; ei ist der Umwelteffekt zwischen den Reihen (der Kontrolle oder der Familien); pij ist der genetische Effekt, der der j-ten Pflanze der ith-Familie zugeschrieben wird, mit j = 1,2…,293; dij ist die Umweltwirkung zwischen Pflanzen innerhalb von Reihen (der Kontrolle oder von Familien).
Die statistischen Analysen wurden mit Hilfe der Genes Software durchgeführt (CRUZ, 2001). Die ursprünglichen Daten von L und AV sowie von NP und NS wurden in 
und 
transformiert, um die Daten besser an die Normalverteilungskurve anzupassen.
In Tabelle 2 wird ein Schema der Varianzanalyse für die Segregationserzeugung (Ft+1 = F3) und für jede Steuerung dargestellt.,iv> wobei: kf, k1 e k2 die gewichteten Mittelwerte der Anzahl der Pflanzen pro Parzelle für Familien sind, Kontrolle 1 bzw. 2; 
ist die phänotypische Varianz zwischen Pflanzen innerhalb von Familien; 
ist die genotypische Varianz zwischen Pflanzen innerhalb von Familien; 
ist die Umweltvarianz zwischen Pflanzen innerhalb von Familien; 
ist die phänotypische Varianz zwischen Familien; 
ist die genotypische Varianz zwischen Familien; und 
ist die Umweltvarianz zwischen Familien., sorten, die als Kontrollen verwendet werden, sind vollständig homozygote Genotypen, so dass sie verwendet werden können, um die Umweltvarianzen zu schätzen, wobei: 
= 
ist die Umweltvarianz unter Pflanzen innerhalb von Kontrolle 1; 
= 
ist die Umweltvarianz unter den Arten von Kontrolle 1; 
= 
ist die Umgebungsvarianz zwischen Pflanzen innerhalb von Kontrolle 2; und 
= 
ist die Umgebungsvarianz zwischen Plots von Kontrolle 2.,d=“b0eabc2dbc“>
Genotypic Variance
=
=
Additive Genetic Variance and Variance due to the Dominance
Table 3 contains the total genotypic variance fractioning (
) into additive variance (
) and variance due to dominance deviations (
), considering the endogamy coefficient in F3 generation of ½ (CRUZ, 2001)., Diese Fraktionierung war möglich, weil selbstbefruchtete Familien, abgeleitet von Populationen einer Kreuzung zwischen zwei kontrastierenden Eltern, verwendet wurden.,ong familien: 
– Innerhalb familien: 
– Insgesamt: 
Erblichkeit basierend auf eltern-nachkommen regression
wobei b der Regressionskoeffizient ist, mit:,
wobei: Cov(YFt,
Ft+1) bezieht sich auf die Co-Varianz zwischen Ft+ – Werten und dem Ft + 1-LiniendurchschnittFt; ist der Ft-Populationsdurchschnitt;
ist die Ft-Populationsvarianz; r ist der Malecot-Endogamie-Koeffizient.,
3. ERGEBNISSE UND DISKUSSION
Tabelle 4 zeigt eine Zusammenfassung der Varianzanalyse mit 57 Familien aus 6 Kreuzen und interkalierten Kontrollen (Renascença und Liderança) für die acht untersuchten Merkmale. Signifikante Unterschiede wurden zwischen den Familien für fast alle Merkmale in allen 6 Kreuzen festgestellt, was die große Variabilität unter den Nachkommen verschiedener Familien belegt. Dennoch, unter den Nachkommen innerhalb der Familien und unter und innerhalb der Kontrolle “ s Grundstücke, keine signifikanten Unterschiede wurden für die meisten Merkmale in Kreuzen gefunden.,
Die experimentellen Varianzkoeffizienten (CVe %) reichten von 0,54% für NDM in Kreuz 6 bis 22,47% für GY in Kreuz 4. Die ausdrucksstärksten CVe-Werte ( % ) wurden für die Merkmale FPI, NP, NS, GY erhalten, wobei die letzten drei als primäre Produktionsmerkmale betrachtet wurden, die von einer großen Anzahl von Genen kontrolliert und stark von der Umwelt beeinflusst wurden.
Das CVg / CVe-Verhältnis war sehr hoch und reichte von 1,27 für NDM in Kreuz 2 bis 8,36 für FPI in Kreuz 6., Im Allgemeinen wurden die höchsten Werte für die primären Merkmale (NP, NS und GY) gefunden, die im Gegensatz zu dem von REIS et al. (2002), wobei die Nebenzeichen (NDM, PHM und FPI) höher waren.
Die hohen CVg / CVe-Werte, die für NP, NS und GY beobachtet wurden, spiegeln eine sehr günstige Situation für die Auswahl dieser Merkmale wider, wobei Gewinnmöglichkeiten mit einfachen Auswahlmethoden bestehen, wie CRUZ und REGAZZI (1997) beobachteten.,
Tabelle 5 zeigt die Schätzungen der Heritabilitätskoeffizienten im weitesten Sinne zwischen und innerhalb der Familien, im engeren Sinne zwischen Familien, innerhalb von Familien und insgesamt und basierend auf der Eltern-Nachkommen-Regression. Die totale Vererbbarkeit im engeren Sinne basiert auf einem Individuum, dessen Familieninformationen verachtet werden.
Im Allgemeinen wurden die höchsten Erblichkeitskoeffizienten für die primären Produktionsmerkmale (NP, NS und GY) in den meisten Kreuzen erhalten (Tabelle 5)., Diese Werte sind auf die hohe genotypische Varianz dieser Merkmale zurückzuführen, da einige Individuen und einige Familien im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt auffällig überlegen sind. Dies kann durch die Überlegenheit derselben Merkmale im Vergleich zum genetischen Varianzkoeffizienten bestätigt werden (Tabelle 4).
Einzeln kann in Kreuz 4 beobachtet werden, dass einige Werte die Einheit für NP, NS und GY überwanden, was laut REIS et al., (2002) ist ein Zeichen für eine überschätzte additive genetische Varianz oder eine unterschätzte Umweltvarianz, die eine Unzulänglichkeit der Schätzmethoden für diese Varianzen charakterisieren kann. Diese Tatsache kann durch die geringe Anzahl von Vertretern für einige Familien verursacht worden sein, die ihre Entwicklung durch den niedrigen Stand in der Linie entsprechend seiner Familie profitiert hatte.
Alle sechs Erbschaftskoeffizienten zeigten eine hohe Variation. Die Vererbbarkeit des breiten Gefühls bei Familien reichte von 0,34 (L in Kreuz 1) bis 0,95 (FPI in Kreuz 6). Ähnliche Schätzungen wurden von REIS et al., (2002), für die NDM, PHM, NP, NS und GY. MAURO et al. (1995) erhielt auch ähnliche Ergebnisse für PHM und FPI, aber niedriger für NP, NS und GY, mit dem gleichen Plottyp. Die Vererbbarkeit des breiten Gefühls innerhalb von Familien, die zwischen 0,11 (L in Kreuz 1) und 0,89 (GY in Kreuz 4) lag, ähnelte auch den Ergebnissen von REIS et al (2002) für NDM und PHM, obwohl sie von denen für NP, NS und GY überwunden wurde.
Die Erblichkeit im engeren Sinne bei Familien reichte von 0,27 (L in Kreuz 1) bis 1,00 (GY in Kreuz 4) und zeigte Ähnlichkeiten mit dem, was von REIS et al. (2002) für NDM, NP, NS und GY., Niedrigere Schätzungen wurden für PHM gefunden. ROSSMANN (2001) erhielt ähnliche Amplitudenwerte wie NDM und GY, mit leicht überlegenen Ergebnissen für PHM und L. Die Erblichkeit im engeren Sinne innerhalb von Familien zeigte eine höhere Varianz von 0,06 (L in Kreuz 1 und FPI in Kreuz 5) bis 1,25 (GY in Kreuz 4), wobei die Ergebnisse höher waren als die von REIS et al. (2002) für NDM und PHM und etwas niedriger für NP, NS und GY. Die gesamte Vererbbarkeit im engeren Sinn reichte von 0,12 (L in Kreuz 1) bis 1,07 (GY in Kreuz 4), was zu Ergebnissen führte, die niedriger waren als die von REIS et al., (2002) für NDM und PHM und ähnliches für NP, NS und GY.
Die geschätzte Erblichkeit durch die Eltern-Nachkommen-Regression, die zwischen 0.14 (PHM in Kreuz 1) und 1.33 (NS in Kreuz 4) lag, präsentierte Amplitudenwerte ähnlich denen von MUNIZ et al. (2002) für PHM und FPI und höher für NS und GY. FARIAS NETO und VELLO (2001) erzielten ähnliche Ergebnisse für NDM, PHM, L, AV und GY.
Auf Tabelle 5 sind auch die Heritabilitätsdurchschnitte der sechs Kreuze für alle Schätzungen und Merkmale zu finden., In einer Allgemeinen Ansicht, die Kreuz 1 präsentiert unteren Schätzwerte als der Durchschnitt für fast alle Situationen, Merkmale und Erblichkeit Schätzung Möglichkeiten, außer für die FPI-trait. Für das Kreuz 2 waren die meisten Schätzungen höher als der Durchschnitt, mit Ausnahme des GY-Merkmals, bei dem alle Erblichkeitskoeffizienten niedriger waren. Das Kreuz 3 zeigte einen signifikanten Vorteil im Vergleich zu durchschnittlichen Schätzungen, hauptsächlich für AV -, NP – und NS-Merkmale. Für das Kreuz 4 waren die meisten Schätzungen für alle Merkmale überdurchschnittlich hoch., Andernfalls kann am Kreuz 5 beobachtet werden, dass die meisten Koeffizienten mit Ausnahme des L-Merkmals niedriger als der Durchschnitt waren. Schließlich zeigte das Kreuz 6 entweder höhere und niedrigere Schätzungen als der Durchschnitt in einer ähnlichen Anzahl.
Die Ergebnisse zeigten, dass die breiten und engen Sinne Erblichkeit Koeffizienten, waren Häufig näher, was darauf hinweist, dass die meisten der genetischen Varianz ist wahrscheinlich aufgrund der Additiven Natur., Diese Tatsache wird durch das hohe CVg/CVe-Verhältnis verstärkt, das mit deutlich höheren Werten als die Einheit erhalten wird und zeigt, dass recht einfache Auswahlmethoden zu zufriedenstellenden Gewinnen führen können, insbesondere für die primären Merkmale (NP, NS und GY), die auch in frühen Generationen wirtschaftlicher sind.
Die Heritabilitätsschätzungen, die durch Eltern-Nachkommen-Regression berechnet wurden, ähnelten der Vererbbarkeit im engeren Sinne und zeigten die gleichen Überschätzungen in Kreuz 4 für NP, NS und GY mit Werten, die höher als die Einheit waren., Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass BORÉM (1997) der Ansicht ist, dass die durch die Eltern-Nachkommen-Regression erhaltenen Schätzungen, insbesondere in F2-und F3-Generationen, breiter Natur sind, da die Eltern-Nachkommen-Kovarianz Komponenten der additiven, dominanten und epistatischen Varianz umfasst., Da jedoch der größte Teil der genetischen Varianz im vorliegenden Experiment additiver Natur war, mit minimierter Dominanz und epistatischen Effekten, wurde festgestellt, dass die drei Erblichkeitskoeffizienten (breit, eng und Regression) für die meisten Situationen nahe Werte darstellten, insbesondere in den Schätzungen, die unter Familien erhalten wurden.
Die speziell für die NP, NS und GY beobachteten hohen Heritabilitätskoeffizienten deuten darauf hin, dass die Selektion der frühen Generation, auch in der F3-Generation, erfolgreich sein könnte, indem der Auswahlprozess für die vielversprechendsten Genotypen geleitet wird., Die Heritabilitätsschätzungen für das GY, hauptsächlich in den Kreuzen 4, 3 und 6, stellten höhere Gewinnmöglichkeiten dar, wenn man die breiten und engen Sinnskoeffizienten als Eltern-Nachkommen-Regression betrachtet. Die am wenigsten vielversprechenden Kreuze waren unter Berücksichtigung aller drei Schätzmethoden die Kreuze 1 und 2.
In Anbetracht der Tatsache, dass der Erblichkeitskoeffizient den Selektionsdifferenzanteil definiert, der an die folgende Generation übertragen wird, kann daraus abgeleitet werden, dass die Auswahl unter Familien vielversprechender ist als die Auswahl innerhalb von Familien., Darüber hinaus stellten die Merkmale und Kreuze, die die Schätzungen der besten Erblichkeitskoeffizienten darstellten, auch in frühen Generationen höhere Gewinnmöglichkeiten durch einfache Auswahlmethoden dar.
4. SCHLUSSFOLGERUNGEN
1. Die Heritabilitätsschätzung im weiteren Sinne, im engeren Sinne und durch Regression war in den Experimentbedingungen nahe, was beweist, dass additive Natur den höchsten Teil der genetischen Varianz darstellt.
2. Die Auswahl unter den Familien erwies sich als vielversprechender als die Auswahl innerhalb der Familien.,
DANKSAGUNGEN
An CAPES und FAPESP für die vergebenen Stipendien und finanzielle Unterstützung für die Forschung. Der Techniker Geraldo Mangela de Assis und Amanda Roberta Corrado für die Unterstützung bei der Durchführung der Experimente.
BORÉM, A.; MIRANDA, G. V. Melhoramento de plantas. 4 ed. Viçosa: Editora UFV, Imprensa Universitária, 2005. 525p.
– CRUZ, C. D. Programa Gene: versão Windows; aplicativo computacional em genética e estatística. Viçosa: Editora UFV, Imprensa Universitária, 2001. 648p.
JACQUARD, A. Erblichkeit: ein Wort, drei Konzepte., Biometrie, Arlington, v. 39, n. 2, p. 465-477, 1983.
ROSSMANN, H. Schätzungen genetischer und phänotypischer Parameter einer Sojabohnenpopulation in vier Jahren ausgewertet. 2001. dissertation (Master in Agronomy) – ESALQ/USP, Piracicaba.
UNÊDA-TREVISOLI, S. H. phänotypische Stabilität und Nachkommenschaftspotential durch Oktupelkreuze in Sojabohnen. 1999. 228p. Dissertation ( PhD in Agronomy) – ESALQ/USP, Piracicaba.