Ferramentas biométricas aplicadas à seleção genética de Pinus taeda L. visando produtividade e qualidade da madeira

Abstract

Resumo: A seleção genética é a principal ferramenta usada na formação de pomares de sementes de gerações avançadas. A prática de correção de dados quando detectado efeito de competição não tem sido incorporada nos programas de melhoramento, sendo que para eficiência da seleção genética é de grande importância. Quando busca-se selecionar materiais genéticos em idade precoce, compreender a correlação entre idade juvenil e adulta é fundamental para maximização de ganhos em menor tempo. A densidade básica tem sido utilizada como indicador da qualidade da madeira, a incorporação desta característica em programas de melhoramento e processos seletivos, necessita avaliação. Sendo assim, o objetivo geral desse estudo é estabelecer estratégias de melhoramento genético de P. taeda verificando a necessidade de correção de dados, para seleção genética em menor tempo e estimar ganhos genéticos através de seleção para variáveis de crescimento e densidade básica da madeira. O teste foi implantado em 1997 com 120 progênies em delineamento de blocos casualizados, com cinco repetições, parcelas lineares de cinco plantas e espaçamento 2,5m x 2,5m. Aos seis, 10 e 20 anos foi realizada mensuração do DAP (cm), ALT (m) e VOL (m³) de todos os indivíduos do teste e aos 20 anos, após uma pré-seleção realizou-se a retirada de baguetas no DAP. Primeiramente, procedeu-se o estudo da qualidade experimental do teste baseada nos coeficientes de autocorrelação residual, que teve sua significância testada pelo teste de Durbin-Watson. A análise espacial foi utilizada também para validar a eficiência do uso de covariáveis no ajuste dos dados fenotípicos. Após foram realizadas as estimativas dos parâmetros genéticos para as variáveis do estudo, nas diferentes idades. No final do ciclo de rotação da espécie, foi determinado os parâmetros e a correlação entre DAP e densidade básica. As análises foram efetuadas no software Selegen REML/BLUP®. O uso de covariáveis e a análise espacial são importantes na análise de dados, e possibilitam acurácia no processo seletivo, sendo que aos 20 anos foi detectada a necessidade de correção dos dados para DAP. A correlação genética entre as variáveis de crescimento possibilita a seleção indireta, sendo que na idade juvenil de 10 anos podemos realizar a seleção precoce. Já para DAP e densidade básica da madeira observou-se correlação genética nula aos 20 anos. Os resultados indicaram baixa variabilidade genética para densidade básica da madeira, mas com possibilidade de ganhos genéticos com a utilização de índices de seleção e níveis independentes. Palavras-chave: REML/BLUP. análise espacial. seleção precoce. índice de seleção.

Abstract: Genetic selection is the main tool used in the formation of seed generations of advanced generations. The practice of data correction when detected competition effect has not been incorporated in the improving programs, and for efficiency of genetic selection is of great importance. When seeking to select genetic materials at an early age, understanding the correlation between youth and adulthood is critical to maximizing gains in a shorter time. Basic density has been used as an indicator of wood quality, the incorporation of this characteristic in breeding programs and selective processes, needs evaluation. Thus, the general objective of this study is to establish strategies for the genetic improvement of P. taeda verifying the need for data correction, for genetic selection in less time and estimating genetic gains through selection for growth variables and basic wood density. The test was implemented in 1997 with 120 progenies in a randomized block design with five replications, linear plots of five plants and 2.5m x 2.5m spacing. At six, 10 and 20 years, the DBH (cm), ALT (m) and VOL (m³) were measured for all test subjects and at the age of 20, after a pre-selection, baggage was removed from the DBH. Firstly, the experimental quality of the test based on residual autocorrelation coefficients was studied, and its significance was tested by the Durbin-Watson test. Spatial analysis was also used to validate the efficiency of using covariates in adjusting phenotypic data. After this, genetic parameters were estimated for the study variables at different ages. At the end of the species rotation cycle, the parameters and the correlation between DBH and basic density were determined. The analyzes were performed using the Selegen REML / BLUP® software. The use of covariates and spatial analysis are essential in data analysis, and enable accuracy in the selection process, and at 20 years the need for data correction for DBH was detected. The genetic correlation between growth variables allows for indirect selection, and at the age of 10 years we can perform early selection. For DBH and basic wood density, there was no genetic correlation at 20 years. The results indicated low genetic variability for basic wood density, but with the possibility of genetic gains through the use of selection indices and independent levels. Keywords: REML / BLUP. spatial analysis. early selection. selection index