Repetibilidade e número mínimo de avaliações para seleção de caracteres forrageiros em híbridos de Paspalum notatum Flügge

Abstract

O presente estudo teve como objetivo estimar os coeficientes de repetibilidade, os coeficientes de determinação e o número mínimo de avaliações necessárias à seleção de caracteres forrageiros em híbridos de Paspalum notatum, utilizando e comparando diferentes métodos estatísticos, com foco na viabilização da seleção precoce. O experimento foi conduzido com 116 genótipos, sendo 108 híbridos intraespecíficos oriundos do programa de melhoramento genético da UFRGS e oito testemunhas, em delineamento inteiramente casualizado (DIC), com quatro repetições. A análise de variância revelou efeitos significativos (p<0,01) dos genótipos para todos os caracteres avaliados, com exceção da massa seca (MS), que apresentou significância ao nível de 5% (p<0,05). Os resultados indicam variabilidade genética entre os genótipos para hábito de crescimento (HC), altura de planta (AP), diâmetro da touceira (DIAM), massa verde (MV) e massa seca (MS). Os efeitos de cortes foram altamente significativos (p<0,01) para todos os caracteres, evidenciando a influência do ambiente e/ou do manejo sobre o desempenho forrageiro. As estimativas dos coeficientes de repetibilidade (𝜌̂) e dos coeficientes de determinação (R²) variaram de acordo com os métodos estatísticos utilizados e entre os caracteres analisados. De modo geral, os maiores valores de repetibilidade foram obtidos por meio da análise de componentes principais com base na matriz de covariância (PCACov), cujos coeficientes de determinação ultrapassaram 96%, indicando elevada acurácia na predição do valor genotípico real. O número mínimo de colheitas necessário para alcançar diferentes níveis de confiabilidade (R²) também variou amplamente conforme o método estatístico e o caráter avaliado. Em geral, os métodos multivariados, em especial o PCACov, demandaram menor número de avaliações para atingir níveis elevados de acurácia, demonstrando maior eficiência seletiva. Esses resultados ressaltam a relevância da escolha criteriosa dos métodos estatísticos no delineamento experimental e no planejamento de avaliações repetidas em programas de melhoramento genético de forrageiras.

This study aimed to estimate repeatability coefficients, determination coefficients, and the minimum number of evaluations required for the selection of forage traits in Paspalum notatum hybrids, by applying and comparing different statistical methods, with an emphasis on enabling early selection. The experiment involved 116 genotypes, including 108 intraspecific hybrids derived from the breeding program at UFRGS and eight checks, arranged in a completely randomized design (CRD) with four replications. Analysis of variance revealed significant genotype effects (p < 0.01) for all evaluated traits, except for dry matter (DM), which was significant at the 5% level (p < 0.05). These results indicate genetic variability among genotypes for growth habit (GH), plant height (PH), clump diameter (CD), green mass (GM), and dry matter (DM). Cutting effects were also highly significant (p < 0.01) for all traits, highlighting the influence of environmental conditions and/or management on forage performance. The estimates of repeatability coefficients (𝜌̂) and determination coefficients (R²) varied according to the statistical methods applied and among the evaluated traits. In general, the highest repeatability values were obtained using principal component analysis based on the covariance matrix (PCACov), with determination coefficients exceeding 96%, indicating high accuracy in predicting true genotypic values. The minimum number of harvests required to reach different levels of reliability (R²) also varied widely depending on the statistical method and trait. Overall, multivariate methods— particularly PCACov—required fewer evaluations to achieve high accuracy, demonstrating greater selective efficiency. These findings underscore the importance of carefully selecting statistical methods when designing experiments and planning repeated evaluations in forage breeding programs.