Abstract
A proposta do Cruzamento Dialelo Parcial Circulante Interpopulacional (CDPCI) foi desenvolvida com a finalidade de explorar melhor a heterose, ao combinar linhagens de diferentes grupos heteróticos, e viabilizar a avaliação do potencial combinatório de um maior número de linhagens (n), que participam em s cruzamentos, com um número reduzido de combinações híbridos avaliadas (ns), com a possibilidade de estimação de [n(n-s)] híbridos não avaliados. Os objetivos foram determinar o potencial do CDPCI para identificar linhagens elites e combinações superiores nos híbridos avaliados e predizer o desempenho dos híbridos não avaliados, por meio de um modelo reduzido. Foram obtidos quatro dialelos CDPCI’s, envolvendo seis sintéticos de milho, empregando grupos de 20 linhagens S5 por sintético, sendo cada linhagem combinada com quatro linhagens do grupo contrastante (s=4), em cada dialelo, dando um total de 80 combinações híbridas por dialelo, utilizadas para predição do desempenho de 320 outras combinações não avaliadas. As 80 combinações híbridas e quatro testemunhas comerciais foram avaliados para produtividade de grãos, utilizando o delineamento de blocos casualizados com duas repetições, em duas safras. As análises de variâncias individuais e conjuntas foram realizadas com base nas médias de tratamentos, sendo as análises dialélicas e estimativas de efeitos dos parâmetros genéticos realizadas pelo método dos quadrados mínimos ordinários. Os efeitos significativos de capacidade geral e específica de combinação e suas interações com safras, mostram que tanto os efeitos aditivos quanto de dominância foram importantes para a produtividade. Os modelos reduzidos para estimação de médias de híbridos tiveram elevada correlação com as médias observadas, com estimativas entre 0,75 e 0,93. O emprego do CDPCI’s é eficiente para predição dos híbridos não avaliados nos dialelos e permite identificar linhagens elites para síntese de híbridos.
Publisher
Universidade Estadual de Londrina
Subject
General Agricultural and Biological Sciences
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