Regressão aleatória Bayesiana para avaliação genética da resistência ao mal das folhas em seringueiras

Victor Javier Cevallos Sandoval, Fabyano Fonseca Silva, Marcos Deon Vilela de Resende, Leandro Roberto de Macedo, Paulo Roberto Cecon

Resumo


O mal das folhas causado pelo fungo Microcyclus ulei é a doença mais séria dos seringais da América Latina. Com o objetivo de identificar clones de seringueira mais resistentes em diferentes ambientes ao longo do tempo, compararam-se diferentes modelos de regressão aleatória (MRA) ajustados via abordagem Bayesiana. Oito clones foram testados em campos clonais no delineamento em blocos completos casualizados com quatro repetições, utilizando-se 80 árvores por parcela. As duas fileiras centrais foram avaliadas a cada dois meses em relação às variáveis severidade (SEV) e índice de estroma em folha adulta (EFA). Foram incluídas como covariáveis nos modelos a circunferência do tronco e as variáveis climáticas de cada campo clonal. Os MRA foram comparados por meio do critério DIC (Deviance Information Criterion). O modelo M2 (que assumiu os efeitos aleatórios quadrático para clone e linear para planta) foi o melhor (menor valor de DIC) para descrever SEV e EFA em todas as localidades consideradas. Tal modelo permitiu inferir que os clones FDR 5788, CDC312 e CDC56 apresentaram maior resistência, enquanto o clone FX 3864 foi o que apresentou a maior suscetibilidade, em todas as localidades consideradas.

Palavras-chave


Hevea brasiliensis; Microcyclus ulei; Dados longitudinais; Inferência estatística; Simulação estocástica

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Referências


BIGNARDI, A. et al. Bayesian analysis of random regression models using B-splines to model test-day milk yield of Holstein cattle in Brazil. Livestock Science, v. 150, p. 401-406, 2012.

FURTADO, E. L.; MENTEN, J. O. M.; PASSOS, R. Intensidade do Mal das Folhas em plantas jovens e adultas de seis clones de seringueira na região do Vale do Ribeira. Tropical Plant Pathology, v. 33, n. 2, p. 130-137, 2008.

GASPAROTTO, L. et al. Epidemiologia do mal das folhas da seringueira. I- Ponte Nova-MG. Fitopatologia Brasileira, v. 14, n. 1, p. 65-70, 1989.

GILMOUR, A. R. Statistical models for multidimensional (longitudinal/spatial) data. In: WORLD CONGRESS ON GENETICS APPLIED TO LIVESTOCK PRODUCTION, 8., 2006, Belo Horizonte. Procedings... Belo Horizonte, 2006. Disponível em: . Acesso em: 5 ago. 2015.

JAIMES, S. Y. Y.; ROJAS, M. J. Enfermedades foliares del caucho (Hevea brasiliensis Muell. Arg.) establecido en un campo clonal ubicado en el Magdalena Medio Santandereano (Colombia). Corpoica Ciencia y Tecnologia Agropecuaria, v. 12, n. 1, p. 65-76, 2011.

LE GUEN, V. et al. Evaluation of field resistance to Microcyclus ulei of a collection of Amazonian rubber tree (Hevea brasiliensis) germplasm. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 2, n. 1, p. 141-148, 2002.

LE GUEN, V. et al. Long lasting rubber tree resistance to Microcyclus ulei characterized by reduced conidial emission and absence of teleomorph. Crop Protection, v. 27, n. 12, p. 1498–1503, 2008.

MARIGUELE, K. H. et al. Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 46, n. 12, p. 1657-1664, 2011.

MATTOS, C. et al. Variabilidade de Isolados de Microcyclus ulei no Sudeste da Bahia. Fitopatologia Brasileira, v. 28, n. 5, p. 502-507, 2003.

MEYER, K. Advance in methodology for random regression analyses. Australian Journal of Experimental Agriculture, v. 45, n. 8, p. 847-858, 2005.

MEYER, K.; KIRKPATRICK, M. Restricted maximum likelihood estimation of genetic principal components and smoothed covariance matrices. Genetics Selection Evolution, v. 37, n. 1, p. 1-30, 2005.

PEIXOTO, M. G .C. D. et al. Random regression models to estimate genetic parameters for milk production of guzerat cows using orthogonal Legendre polynomials. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 49, n. 5, p. 373-383, 2014.

PINHEIRO, V. R. et al. Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 48, n. 2, p. 190-196, 2013.

R CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2015. Disponível em: . Acesso em: 14 set. 2015.

RESENDE, M. D. V.; REZENDE, G. D. S. P.; FERNANDES, J. S. C. Regressão aleatória e funções de covariância na análise de medidas repetidas. Revista Brasileira de Matematica e Estatística, v. 19, n. 1, p. 21-40, 2001.

RIVANO, F. et al. Assessing resistance off rubber tree clones to Microcyclus ulei in large-scale clones trials in Ecuador: a less time-consuming field method. European Journal of Plant Pathology, v. 126, n. 4, p. 541-552, 2010.

RIVANO, F. et al. Breeding Hevea brasiliensis for yield, growth and SALB resistance for high disease environments. Industrial Crops and Products, v. 44, n. 12, p. 659-670, 2013.

ROSA, G. J. M.; GIANOLA, D.; PADOVANI, C. R. Bayesian longitudinal data analysis with mixed models and thick-tailed distributions using MCMC. Journal of Applied Statistics, v. 31, n. 7, p. 855-873, 2004.

SORENSEN, D.; GIANOLA, D. Likelihood, Bayesian and MCMC methods in quantitative genetics. 1st ed. New York: Springer-Verlag, 2002. 740 p.

SPIEGELHALTER, D. J. et al. Bayesian measures of model complexity and fit. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), v. 64, n. 4, p. 583-639, 2002.

ZHANG, Z. et al. Bayesian analysis of longitudinal data using growth curve models. International Journal of Behavioral Development, v. 31, n. 4, p. 374-383, 2007.




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