Abstract In plant breeding, the dialelic models univariate have aided the selection of parents for hybridization. Multivariate analyses allow combining and associating the multiple pieces of information of the genetic relationships between traits. Therefore, multivariate analyses might refine the discrimination and selection of the parents with greater potential to meet the goals of a plant breeding program. Here, we propose a method of multivariate analysis used for stablishing mega-traits (MTs) in diallel trials. The proposed model is applied in the evaluation of a multi-environment complete diallel trial with 90 F1’s of simple maize hybrids. From a set of 14 traits, we demonstrated how establishing and interpreting MTs with agronomic implication. The diallel analyzes based on mega-traits present an important evolution in statistical procedures since the selection is based on several traits. We believe that the proposed method fills an important gap of plant breeding. In our example, three MTs were established. The first, formed by plant stature-related traits, the second by tassel size-related traits, and the third by grain yield-related traits. Individual and joint diallel analysis using the established MTs allowed identifying the best hybrid combinations for achieving F1’s with lower plant stature, tassel size, and higher grain yield.

O principal objetivo deste estudo foi comparar modelos de regressão não linear aptos a descreverem o acúmulo de massa seca de diferentes partes da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Objetivou-se também identificar acessos semelhantes em relação às características avaliadas por meio de análises de agrupamento. Foram utilizados 20 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). O teor de massa seca da folha, do pseudocaule, do bulbo e da raiz foram definidos como variáveis na análise de agrupamento (algoritmo de Ward utilizando como medida de dissimilaridade a distância quadrada generalizada de Mahalanobis), que resultou na indicação de um número ótimo (critério de Mojena) de três grupos de acessos, cujas médias de massa seca do bulbo, da raiz e total da planta em cada tempo de interesse foram utilizadas para o ajuste de cinco modelos de regressão não linear (Mitscherlich, Gompertz, Logístico, Brody e von Bertalanffy). A identificação do modelo que melhor se ajustou às três características de cada grupo foi realizada mediante coeficiente de determinação (R2), o quadrado médio do resíduo (QMR) e o desvio médio absoluto dos resíduos (DMA). Comparando os valores desses avaliadores observou-se que, para as três caraterísticas dos três grupos, o modelo que melhor se ajustou foi o Logístico.

The main objective of this study was to compare nonlinear regression models able to describe the dry matter accumulation in different parts of the garlic plant over time (60, 90, 120 and 150 days after planting). This study also aimed to identify similar accessions with respect to the characteristics evaluated through cluster analysis. We used 20 garlic accessions belonging to the Vegetable Germplasm Bank of Universidade Federal de Viçosa. The dry matter content of leaves, pseudostems, bulbs and roots were defined as variables in the cluster analysis (Ward algorithm using as dissimilarity measure the squared generalized Mahalanobis distance), which resulted in the appointment of an optimal number (Mojena criteria) of three groups of accessions, whose means of dry matter of bulbs, of roots and of the whole plant were used for fitting five nonlinear regression models (Mitscherlich, Gompertz, Logistic, von Bertalanffy and Brody). The identification of the model that best fitted the three characteristics of each group was carried out by coefficient of determination (R²), the error mean square and the average deviation absolut error. Comparing the values of these evaluators, we found that, for the three characteristics of the three groups, the best fitted model was the Logistic.

The objective of this work was to propose a new methodology based on Spearman correlation coefficient for the study of adaptability and stability of alfalfa genotypes. The results were compared with those obtained by the methodology based on the test signals. The alfalfa (Medicago sativa L.) forage yield of 92 genotypes was used. The trial had a randomized block design, with two replicates, and the data were used to test the method. The genotypes underwent 20 cuts, from November 2004 to June 2006 in the experimental field of Embrapa Pecuária Sudeste - São Carlos/SP. Each cut was considered an environment. The Spearman correlation coefficient is efficient to study of adaptability and stability. Moreover, when compared with the methodology based on the signals test, the Spearman correlation coefficient it is more efficient in the discrimination of genotypes.

Este trabalho teve por objetivo propor uma nova metodologia, baseada no coeficiente de correlação de Spearman para o estudo da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa. Além disso, os resultados foram comparados com os obtidos pela metodologia baseada no teste dos sinais. Para tanto, foram utilizados dados provenientes de um experimento em blocos casualizados com 2 repetições, que constituiu-se da avaliação da produção de matéria seca de 92 cultivares de alfafa em 20 cortes, realizados no período de novembro de 2004 a junho de 2006 no Campo Experimental da Embrapa Pecuária Sudeste - São Carlos/SP. Os resultados encontrados mostram que o coeficiente de correlação de Spearman é eficiente para o estudo de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, sendo possível classificar os cultivares conforme o interesse do estudo. Ademais, quando comparado com a metodologia baseado no teste dos sinais, o mesmo se mostra mais eficiente na discriminação de genótipos.

Fine mapping of quantitative trait loci (QTL) from previous linkage studies was performed on pig chromosomes 1, 4, 7, 8, 17, and X which were known to harbor QTL. Traits were divided into: growth performance, carcass, internal organs, cut yields, and meat quality. Fifty families were used of a F2 population produced by crossing local Brazilian Piau boars with commercial sows. The linkage map consisted of 237 SNP and 37 microsatellite markers covering 866 centimorgans. QTL were identified by regression interval mapping using GridQTL. Individual marker effects were estimated by Bayesian LASSO regression using R. In total, 32 QTL affecting the evaluated traits were detected along the chromosomes studied. Seven of the QTL were known from previous studies using our F2 population, and 25 novel QTL resulted from the increased marker coverage. Six of the seven QTL that were significant at the 5% genome-wide level had SNPs within their confidence interval whose effects were among the 5% largest effects. The combined use of microsatellites along with SNP markers increased the saturation of the genome map and led to smaller confidence intervals of the QTL. The results showed that the tested models yield similar improvements in QTL mapping accuracy.

O objetivo deste trabalho foi comparar três métodos para determinação do número de grupos em estudos com aplicação de métodos hierárquicos de agrupamentos, baseando-se em dados obtidos a partir da caracterização de acessos de Capsicum, de modo a identificar aquele com maior poder de discriminação. Os métodos de Mojena, de Tocher e o método RMSSTD foram aplicados com a finalidade de determinar o número ideal de grupos formados na fase final do procedimento de agrupamento com o método UPGMA. Foram analisados 49 acessos da espécie Capsicum chinense do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa, em relação a dez características morfológicas com o intuito de identificar e agrupar os acessos mais similares, tornando possível a seleção de genótipos superiores, ou seja, com as características comerciais de interesse. Os resultados mostraram que o método RMSSTD permitiu concluir sobre a existência de sete grupos, evidenciando um maior poder de discriminação para este método, em relação ao método de otimização de Tocher e ao método de Mojena, que formaram respectivamente, quatro e três grupos.

The objective of this study was to compare three methods to determine number of groups in studies with hierarquical cluster analysis, based at data from characterization of Capsicum accessions, in order to identify those with the greatest power of discrimination. Mojena method, Tocher method and RMSSTD method were applied to determine the optimal number of groups formed in final stage of the UPGMA method. Forty nine Capsicum chinense accessions from the Vegetable Germplasm Bank of the Universidade Federal de Viçosa were analyzed, in relation to ten morphological characters for identifying the most similar accessions group, making possible the selection of superior genotypes, i.e., of commercial interest. The RMSSTD method allowed to conclude on the existence of seven groups, with a greater power of discrimination for this method, compared to the Tocher optimization method and the Mojena method, which formed, respectively, four and three groups.

O gênero Capsicum compreende um grupo altamente diversificado de pimentas e pimentões constituído por grande número de espécies. A caracterização dos materiais existentes quanto à divergência genética torna-se de importância fundamental visando trabalhos de melhoramento. Técnicas multivariadas foram utilizadas para avaliar a divergência genética entre 34 subamostras da coleção de germoplasma de Capsicum baccatum da Universidade Federal de Viçosa. Foram utilizados cinco descritores quantitativos propostos pelo International Plant Genetic Resources Institute, em um experimento conduzido em condições de campo, em Viçosa-MG, no delineamento de blocos ao acaso. A divergência genética entre os tratamentos foi determinada pelas técnicas multivariadas, baseadas na análise de agrupamento e de variáveis canônicas. As variáveis analisadas foram matéria fresca do fruto, comprimento do fruto, espessura do pericarpo, número de sementes por frutos e teor de sólidos solúveis. Houve diferença significativa entre as subamostras para todos os descritores avaliados. Observou-se concordância entre as técnicas multivariadas utilizadas e foi possível separar as subamostras em cinco grupos distintos. As subamostras BGH 1739 e BGH 1646 se destacaram apresentando bom potencial para uso em programas de melhoramento, visando à obtenção de bons materiais para consumo in natura ou para industrialização.

The genus Capsicum comprises a varied group of hot and sweet peppers with a large number of species. The characterization of materials for genetic divergence becomes of paramount importance for breeding programs. Multivariate techniques were used to evaluated the genetic divergence among 34 sub-samples of Capsicum baccatum peppers from the Horticultural Germplasm Bank from the Federal University of Viçosa. Five quantitative descriptors proposed by International Plant Genetic Resources Institute were utilized in a field experiment carried out in Viçosa, Minas Gerais State, Brazil, in a randomized block design. The genetic divergence among the sub-samples was determined by cluster analysis and canonical variables. The variables fruit average weight, fruit length, fruit diameter, number of seeds per fruit and content of soluble solids were evaluated. There was significant difference among sub-samples for all descriptors evaluated. General agreement among all multivariate techniques used in the work was observed and it was possible to separate the sub-samples in five distinct groups. The sub-samples BGH 1739 and BGH 1646 stood out showing good potential for use in breeding programs aiming to produce good materials for fresh consumption or processing purposes.