desafios na condução e planejamento de experimentos de avaliação de clones de cana-de-açúcar...

Desafios na condução e planejamento de experimentos de avaliação de

clones de cana-de-açúcar

Desafios na condução e planejamento de experimentos de avaliação de

clones de cana-de-açúcar

Coordenador: Prof. Márcio Henrique Pereira Barbosa

Universidade Federal de Viçosa

Coordenador: Prof. Márcio Henrique Pereira Barbosa

Universidade Federal de Viçosa

UFVUFV

PMGCA - UFVPrograma de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar

Prof. Luiz Alexandre Peternelli (Estatística)

ConteúdoConteúdoUFVUFV

1. Programas de melhoramento no Brasil

2. O PMGCA / RIDESA

3. Fluxograma de intenções - PMGCA/UFV

4. Intenções/propostas/desafios/resultados

• operacionais

• genético-estatísticas

• resultados de pesquisa

5. Considerações finais

2. O PMGCA / RIDESA

• operacionais

UFVUFV

2. O PMGCA / RIDESA

Programas melhoramento da

cana-de-açúcar no Brasil

Programas melhoramento da

Programa Período Sigla

Escada-PE 1913 - 1924 EB

Campos-RJ 1916 - 1972 CB

Barreiros-PE 1924 - 1933 EB

São Bento, Tapera-PE 1928 - ? SBP

Curado, Recife-PE 1933 - 1974 PB-IANE

EECAPO, Piracicaba-SP 1928 - 1935

COPERESTE, Sertãozinho-SP 1963 - 1969 COP

EECA, Rio Largo-AL 1968 - 1971

PLANALSUCAR 1971 - 1990 RB

Usina da Barra, Barra Bonita-SP 1975 - 1999 PO

Programa Período Sigla

Escada-PE 1913 - 1924 EB

Campos-RJ 1916 - 1972 CB

Barreiros-PE 1924 - 1933 EB

São Bento, Tapera-PE 1928 - ? SBP

Curado, Recife-PE 1933 - 1974 PB-IANE

EECAPO, Piracicaba-SP 1928 - 1935

COPERESTE, Sertãozinho-SP 1963 - 1969 COP

EECA, Rio Largo-AL 1968 - 1971

PLANALSUCAR 1971 - 1990 RB

Usina da Barra, Barra Bonita-SP 1975 - 1999 PO

UFVUFV

Programas de melhoramento da

Programa Início Sigla

IAC 1935 IAC-IACSP

COPERSUCAR 1968 SP

Universidades Federais 1991 RB (RIDESA)

Canavialis 2003 CV

Programa Início Sigla

IAC 1935 IAC-IACSP

COPERSUCAR 1968 SP

Universidades Federais 1991 RB (RIDESA)

Canavialis 2003 CV

www.studium.ppg.br/ridesa2/www.studium.ppg.br/ridesa2/

UFVUFV

RIDESA - RB867515

COPERSUCAR - SP91-1049

IAC - IAC86-2210

RIDESA - RB867515

COPERSUCAR - SP91-1049

IAC - IAC86-2210

2. O PMGCA / RIDESA

RIDESARede Interuniversitária para o desenvolvimento

do setor sucroalcooleiro

RIDESARede Interuniversitária para o desenvolvimento

do setor sucroalcooleiro

Cultivares RBpara todo BRASIL

Parceria com setor privado

Usinas e destilarias

Parceria com setor privado

Usinas e destilarias

UFVUFV

RB INT SP

Evolução da porcentagem da área total dos cultivares RB, SP e Introduzidos, nos Estados da região Centro Sul.

UFVUFV

UFALProdução de

sementes

UFALProdução de

sementes

UFRRJUFRRJUFVUFV

UFSCarUFSCar

UFRPEUFRPE UFPRUFPR

UFGUFG

LOGíSTICA DO PMGCA / RIDESALOGíSTICA DO PMGCA / RIDESA

Campos-RJUFRRJ

Ponte Nova-MGUFV

Araras-SPUFSCar

Valparaiso-SPUFSCar

Paranavaí-PRUFPR

Conceição da Barra-ESUFRRJ

Goiânia – GOUFG

Capinópolis-MGUFV

Bandeirantes-PRUFPR

Estações experimentais

Rio Largo-ALUFAL

Estação de Floração e Cruzamentos da Serra do Ouro

Murici-ALUFAL

Carpina-PEUFRPE

RIDESAwww.studium.ppg.br/ridesa2/

UFVUFV

Banco de germoplasma

Estação de floração e cruzamentos da Serra do Ouro

Murici-AL, UFAL

Estação de floração e cruzamentos da Serra do Ouro

Murici-AL, UFAL

UFVUFV

Banco de germoplasmaBanco de germoplasma

Em 2000 cerca de 2100 acessos,

dos quais

UFVUFV

menor 70 71-80 81-90 maior 90 TotalRB 1 166 302 285 754SP 8 38 49 1 97IAC 40 3 19 6 68

49 207 370 392 969

grande número de possíveis cruzamentos!!

www.ridesa.org.brwww.ridesa.org.br

Censo de panículasCenso de panículasUFVUFV

Preparo das etiquetas

UFVUFV

Preparo das panículas

Emasculação

em água quente

Emasculação

em água quente

Transporte dos colmos para as

campânulas

Transporte dos colmos para as

campânulasUFVUFV

Tipos de cruzamentos

Cruz. de áreaCruz. de área

Cruz. biparentalCruz. biparental

Cruz. múltiploCruz. múltiplo

Coleta das sementesColeta das sementes

Após a produção de sementes temos:

Fase T1

Fase T2

Fase T3

Fase FM (multiplicação)

Fase FE (experimentação)

Após a produção de sementes temos:

Fase T1

Fase T2

Fase T3

Fase FM (multiplicação)

Fase FE (experimentação)

Detalhamento da experimentaçãoDetalhamento da experimentaçãoUFVUFV

UFVUFV

RB867515

(Heterozigoto)

RB867515

(Heterozigoto)

RB835486

(Heterozigoto)

RB835486

(Heterozigoto)xx

Milhares de indivíduos

heterozigotos

Milhares de indivíduos

heterozigotos

Seleção e obtenção dos clones

Novo cultivarNovo cultivar

Avaliação experimental dos clones

Fase T1Fase T1

T2, T3, FM, FE

FASE T1

Semeio

FASE T1

Semeio

FASE T1

Repicagem

FASE T1

Repicagem

FASE T1

Aclimatação

FASE T1

Aclimatação

FASE T1

Preparo das mudas para transplantio

FASE T1

Preparo das mudas para transplantio

FASE T1

Transplantio

FASE T1

Transplantio

FASE T1

Transplantio

FASE T1

Transplantio

2. O PMGCA / RIDESA

Ano Mês Atividade Númeroesperado

1 Abril/maioNovembro

Cruzamentos – UFALTransplantio do T1

100 famílias80 mil

genótipos2 Julho Corte do campo sem seleção 80 mil

genótipos3 Abril/maio Seleção massal e plantio do ensaioT2

*Blocos aumentados - um local *Parcelas de um sulco de seis metros +cultivares comuns

~1000clones

4 Maio

Estimativa do kg brix/parcela em T2 cana-planta

Corte sem seleção

~1000clones

5 Maio Seleção no ensaio T2 *Seleção com base no kg brix/parcela dacana planta e soca do T2

Plantio do FM no CECA (+ clones deoutras Universidades) *Parcelas de cinco sulcos de 5 metros

~300 clones

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6 Fevereiro/março/abril

Envio de clones às usinas – três locais *Em cada local instala-se um T3 *Blocos aumentados modificado comduas repetições *Parcelas de dois sulcos de 5 m +cultivares comuns

Envio de clones à UFSCar para testes demosaico e carvão

300 clones

7 Fevereiro/março/abril

Fevereiro

Envio de clones às universidades eempresas para FM

Em cada local com ensaio T3 *Contagem de número de colmos porparcela *Brix e pesagem de 15 colmos porparcela *FM dos clones selecionadosvisualmente e com base no kg brix/parcela de cana-planta

300 clones

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8 Fevereiro

Em cada local com ensaio T3 *Contagem de número de colmos porparcela *Brix e pesagem de 15 colmos porparcela *FM dos clones selecionadosvisualmente e com base no kg brix/parcela de cana-planta e soca

300 clones

9 Março FE + curva de maturação-CM (oito locais) *FE e CM = blocos casualisados *FE = quatro sulcos x 10 metros x quatrorepetições *CM = um sulco x 5 metros x duasrepetições x sete épocas de amostragem

30 clones

10 Julho Colheita 1º corte - FE e CM 30 clones11 Julho Colheita 2º corte - FE 30 clones12 Julho Colheita 3º corte - FE 30 clones13 - FM dos clones promissores -14 - Lançamento da(s) cultivar(es) -

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2. O PMGCA / RIDESA

• operacionais

2. O PMGCA / RIDESA

• operacionais

• Divergência genética •Baseado no coeficiente de parentesco

Critérios para escolha dos cruzamentos

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• Associação de características•Para provável obtenção de bons materiais

• Taxa de seleção•Razão entre número selecionado e produzido

• Predição de cruzamentos•Potencialmente superiores

Programa

Jornada de Cruzamentos

Programa

Condução de ensaiosCondução de ensaios•Maior número de clones implica:

– Aumentar a área experimental;

– Conseguir mais recursos;

• Havendo restrição

– reduzir no clones perda de indivíduos superiores;

– Reduzir o número de repetições do material (?).

perda na precisão experimental;

– Reduzir o tamanho da parcela (?);

interferência entre parcelas vizinhas;

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Planos experimentais comuns

• Delineamento em Blocos Aumentados (DBA) fases iniciais

• DBA duplicado fases intermediárias

• Blocos casualizados fases finais

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Sobre o “bloco aumentado”Sobre o “bloco aumentado”

• Delineamentos aumentados (Federer, 1956)– Define-se:

• tratamentos comuns (testemunhas)

• tratamentos regulares (novo material)

– Seleciona-se um delineamento para os trat. comuns• DBC, DBI, DQL etc

– Aumenta-se o tamanho dos blocos, ou o número de linhas ou colunas para acomodar os trat. regulares;

– Tratamentos regulares geralmente r = 1. #

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Detalhes do delineamentoDetalhes do delineamento

• Tratamentos comuns erro experimental

• Tratamentos regulares ajustados para efeito de blocos,

linhas ou colunas

• OBS.: proposta inicial: substituir o uso de testemunhas

sistematicamente arranjadas no campo

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Variante do DBA

• DBA duplicado EBCTC

Experimento 1 Experimento 2 Experimento 3

A,B + 1,2 A,B + 3,4 A,B + 5,6Rep 1

A,B + 1,2 A,B + 3,4 A,B + 5,6Rep 2

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A,B = trat comuns e 1,2,3,4,5,6 = trat regulares

Pesquisas recentes– Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.. Eficiência relativa de

delineamentos experimentais de uso potencial em fase inicial de seleção de plantas. Estudo via simulação.. In. 10 SEAGRO e 48a RBRAS, 2003, Lavras, v.1, p.361-365.

– Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.; Barbosa, M.H.P. Comparação via simulação de delineamentos de uso potencial nas fases iniciais do melhoramento de plantas em condições de restrição de área. In. 49a RBRAS, 2004, Uberlândia, v.1, p.24-29.

– Souza, E.F.M.; Peternelli, L.A.; Barbosa, M.H.P. Comparação do ajuste de médias e do ordenamento proporcionado por três delineamentos de uso potencial no melhoramento genético da cana-de-açúcar. In. 49a RBRAS, 2004, Uberlândia, v.1, p.414-419.

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Estudos recentesEstudos recentes• Melhora do ajuste com o uso de modelos mistos

euZbXy

• em que:– y : vetor de observações;– b : vetor de efeitos fixos desconhecidos;– u : vetor de efeitos aleatórios desconhecidos;– e : vetor de erros aleatórios;– X e Z : matrizes conhecidas

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Alternativas de análiseAlternativas de análise

• Uso de dados de parentesco ou de marcadores moleculares – matriz de similaridades genéticas

• Tratamentos regulares aleatório ou fixo• Blocos aleatório ou fixo

• Porém ... eventual similaridade entre respostas de parcelas vizinhas

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Uso de Estatística EspacialUso de Estatística Espacial

• levar em conta o efeito da heterogeneidade espacial oriundas da:

– não homogeneidade dentro dos blocos;– forma e disposição inapropriadas;

• proposta inicial anos 30;

• desde então propostos vários outros métodos ou variantes dos primeiros

• Em resumo...

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Métodos de Estatística Espacial geoestatística

técnica de análise multivariada

regressão linear múltipla

“intuição”

análise de covariância

Princípios envolvidos:Princípios envolvidos:UFVUFV

Maior dificuldade:Maior dificuldade:

• Desconhecimento da teoria envolvida;

• Disponibilidade de softwares para execução das análises;

• Alguns autores programas em SAS para esclarecer algumas análises (ex.): Wolfinger et al. (1997) Duarte (2000) Federer et al. (2001)

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Recente proposta de aplicaçãoRecente proposta de aplicação

• Federer, Reynolds and Crossa (2001). Combining Results from augmented Designs over Sites. Agron. J. 93:389-395.

• Proposta:– Combinar resultados de experimentos de

diferentes locais usando as três teorias– vantagens sugeridas:

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vantagens:vantagens:

• diz superar as dificuldades na combinação de resultados de experimentos de vários locais;

• economia de recursos;• permite avaliar melhor os novos materiais;• independência quanto a

– homogeneidade da variância residual;– uso das mesmas testemunhas por local;– mesmo modelo de resposta por local;– mesmo delineamento por local.

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Resumo do métodoResumo do método• Para cada local, para cada variável

– escolhe-se um delineamento aumentado;– ajusta-se o modelo que melhor represente a

variabilidade espacial; (modelo fixo) – Ex.

– para o modelo selecionado análise modelo misto:• fixo testemunhas;• aleatório “blocos” e novos tratamentos

– obtém médias de tratamento ajustadas

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• local 1 Prod = trat C1 C2 C3 C4 C6 C8 R1 R2 R4 R8 R10 C1R1 C2R1 C3R1

• local 2 Prod = trat C1 C4 C10 R2 C1R1 C1R3 C2R2 C2R4 C3R2 C3R4 C4R3 C4R4

• local 3 Prod = rep trat bloco(rep) C1bloco(rep)

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Combinação dos resultadosCombinação dos resultados

• Método 1 (Cochran e Cox, 1957)

– obter as médias ajustadas;

– análise: esquema fatorial

• local aleatório

• tratamentos fixo

– obter as demais informações de interesse

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... continuação... continuação

• Método 2

– obter as médias ajustadas

– dividir as médias pelos seus erros padrões

– Análise: esquema fatorial• local e trat aleatório

– obter demais informações de interesse

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Seleção de Famílias• Melhorar a eficiência da seleção• Selecionar previamente as famílias superiores

– obter informação sobre as famílias com base em seus clones– avaliar famílias em ensaios com repetição

• Pesquisa sobre tamanho de parcela• Uso do teoria de modelos mistos

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Seleção “Recorrente”

• Objetiva aumentar freqüência gênica gradativamente na população

gerar população base

recombinar avaliar famílias

• Dificuldade maior: falta de sincronismo de florescimento

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2. O PMGCA / RIDESA

• operacionais

2. O PMGCA / RIDESA

• operacionais

Considerações Finais

• Necessidade de maiores investimentos financeiros

• Grande potencial para ganhos de seleção

• Necessidade de suporte computacional

• Maior uso de conhecimento teórico (genético-estatístico) e de validação usando simulação

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Esquema ilustrativo - Blocos Aumentados

B A C A BC

Bloco 1 Bloco 2

B A C5 4 36 1 2

A C B11 9 1210 7 8Blocos 1 e 2 aumentados

Objetivo

Comparar a eficiência relativa dos seguintes delineamentos: EBCTC e DBA em relação aos reais valores;

Levantar informações sobre a eficiência de ordenamento entre estes dois delineamentos.

Totalizando 16 cenários com 600 simulações.

Experimento 1

Bloco2

Bloco 1

Experimento 2

Bloco2

Bloco 1

Experimento 3

Bloco2

Bloco 1Layout

C.V ResidualHerdabilidadeC.V Entre 10% 20% 10% 20% 10% 20% 10% 20%

SELEÇÃO 10% C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

SELEÇÃO 20% C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16

10% 20%0,3 0,7 0,3 0,7

Detalhes experimentais e de simulação

Continuação...

Foram quantificados a coincidência entre genótipos selecionados: experimentos vs reais e entre experimentos.

REAIS EBCTC DBA 1 DBA 2 ... DBA 810 30 14 55 ... 4530 15 15 10 ... 2714 25 33 5 ... 1022 14 30 30 ... 2355 55 4 22 ... 2238 10 38 50 ... 40... ... ... ... ... ...4 37 18 27 ... 1827 49 56 11 ... 55

Resultados

• Mesmo padrão para as duas taxas de seleção;

• O EBCTC superou o DBA em todos os cenários

• Melhor comparar pela razão entre DBA e EBCTC

Taxa de seleção

10% 20%

Real x EBCTCReal x DBAEBCTC x DBADBA / EBCTC

Herdabilidade

• Baixa vs alta

• Implicações do uso do DBA.

Continuação...

0,30 0,70

00 Real x EBCTC

Real x DBAEBCTC x DBADBA / EBCTC

Conclusões• A eficiência do EBCTC e DBA em comparação

com Reais melhora com maior percentual de seleção.

• A perda de eficiência do DBA na seleção dos melhores genótipos é de cerca de 15% comparado ao EBCTC.

• Para caracteres com baixa herdabilidade o aumento do percentual de seleção melhora a eficiência do DBA em relação ao EBCTC.

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Objetivo:

• Avaliar o EBCTC e o DBA sob a condições de limitação de área e número variável de tratamentos regulares.

limitação de área

limitação de recursos

Material e métodosProblema:

120 tratamentos regulares;3 tratamentos comuns;área disponível para apenas 138 parcelas com tamanho

adotado convencionalmente.

Tomar decisão: diminuir tamanho de parcela; descartar alguns genótipos; não repetir os genótipos.

Área experimental;

para o EBCTC

Bloco 1

Experimento 1

comuns

regulares

comuns

regulares

Experimento 2

comuns

regulares

comuns

regulares

Experimento 3

comuns

regulares

comuns

regularesBloco 2

Área experimental;

para o DBA

comuns

regulares

Bloco 1

comuns

regulares

Bloco 2

comuns

regulares

Bloco 3

OBS.: mesma área experimental

ResultadosTabela 1.: Resultados percentuais das comparações avaliadas(1 a 3) e os valores usados para

definição dos 8 cenários simulados.C.V. residual 10 20Herdabilidade 0,3 0,7 0,3 0,7

C.V. entreexperimentos 10 20 10 20 10 20 10 20

cenários C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C81 Real vs. DBA 24,9 23,3 43,9 41,1 26,2 24,8 47,0 45,52 Real vs. EBCTC 9,8 9,9 10,0 10,0 9,5 9,5 9,1 9,53 DBA vs. EBCTC 19,5 19,8 20,0 19,9 19,1 19,0 18,2 19,0Real: verdadeiros melhores genótipos selecionados; DBA selecionados pelo DBA; EBCTCselecionados pelo EBCTC; 1, 2, 3: indica coincidência média entre os selecionados pelos pares emseleção de 10%.

•Valores encontrados para o DBA já eram esperados;

•Baixa eficiência do EBCTC em relação aos melhores genótipos.

CONCLUSÕES• Com a inclusão de novos genótipos o DBA não altera

a sua eficiência em relação aos melhores genótipos,

• Com a inclusão de novos genótipos a porcentagem média de coincidência entre os selecionados pelo DBA e os verdadeiros melhores genótipos aumenta, em relação ao EBCTC;

• Com o aumento da variação entre experimentos, para o DBA variação entre blocos, houve uma pequena redução na eficiência do DBA em relação aos verdadeiros melhores genótipos;

• Quando houver restrição de área o melhor procedimento seria usar o DBA e avaliar um maior número de genótipos se houver.

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MATERIAL E MÉTODOS

70 trat regulares e 3 comuns (fase T3); experimento instalado no EBCTC com 8

experimentos e duas repetições layout do EBCTC cálculo das médias ajustadas e ordenamento. variáveis: TCH, TPH, PCC

OBJETIVOS

Comparar o ajuste de médias e o ordenamento proporcionado pelo DBA, DBAD e EBCTC

DBA e DBAD

CONCLUSÕES

Considerando o modelo fixo, o ajuste das médias proporcionado pelo DBAD foi o mesmo do proporcionado pelo EBCTC;

A realização de somente uma repetição não acarreta grandes diferenças no ajuste de médias;

O ajuste das médias foi semelhante para os três delineamentos, proporcionando coincidência de seleção alta entre os tratamentos.

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