Estimates of parameters, prediction and selection of an oil palm population in Ecuador

Abstract

Fue empleado el método REML/BLUP para estimar los parámetros genéticos, y seleccionar los mejores individuos provenientes de una población de hermanos germanos de Dura x Dura, a partir de un análisis de correlación entre caracteres, realizando un agrupamiento de familias por disimilaridad multivariada y determinación del número de medidas repetidas necesarias para la selección de las características (número y peso medio de racimos). Fueron evaluadas 24 familias procedentes de tres ensayos del banco de germoplasma de la estación experimental Santo Domingo del INIAP en Ecuador. La evaluación fue realizada en un periodo de cinco años, empleando un diseño en bloques al azar, con doce plantas por parcela y cuatro repeticiones. La variabilidad de la población en relación a las características evaluadas y heredabilidad de individuos dentro del bloque, similar a la encontrada dentro de familias en las parcelas. La ganancia genética de las 10 plantas seleccionadas representa un 43% superior a la media general. La correlación fue baja y negativa para número de racimos y peso medio de racimos. Con base en el agrupamiento de Tocher se obtuvieron seis grupos, donde el grupo IV agrupa las familias seleccionadas por el Rank-medio multivariado (3A, 5C y 7B). Se puede concluir que las estimativas obtenidas por el BLUP, estimulan la continuidad del programa de mejoramiento genético de racimos, con posibilidad de maximizar las ganancias genéticas en generaciones futuras.

Selection of Elite dura-Type Parents to Produce Dwarf Progenies of Elaeis guineensis Using Genetic Parameters

“…In general, estimating and finding genetic variability and heritability in oil palm progenies ensures profit in future generations and, therefore, continuous progress in breeding programs [37]. The heritability and genetic parameters of the 25 analyzed traits are presented in Table 8.…”

Estimates of genetic parameters for juvenile traits in macaw palm

“…In this way, it is possible to obtain more precise estimates of genetic parameters by allowing the comparison of individuals across time (years or generations) and space (locations or blocks), while simultaneously using a large number of data and correcting environmental effects in test progenies (Assis and Resende 2011). The use of this analysis methodology has been well applied in different forest species, such as Euterpe oleracea (Farias Neto et al 2012;Navegantes et al 2018), Elaeis guineensis (Cedillo et al 2018), Eucalyptus urophylla (Rosado et al 2009), and A. aculeata (Coser 2016;Costa et al 2018;Rosado et al 2019).…”