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Modelos mistos na selecao entre e dentro de familias de cana de acucar
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A base do agronegócio de cana-de-açúcar é o melhoramento genético. Pode ser mostrado que a estratégia ótima de seleçăo da planta seria através da prediçăo de valores genotípicos usando o BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) individual (BLUPI). Este procedimento usaria, simultaneamente, a informaçăo de família e de indivíduos para a seleçăo. No entanto esse método dificilmente é usado nos programas de melhoramento devido a problemas operacionais relacionados ŕ obtençăo dos dados ao nível de planta. Recentemente uma alternativa operacionalmente mais prática foi proposta, e é denominada BLUPIS (BLUP individual simulado). Nesse caso os dados săo coletados ao nível de parcela. Com isso é possível selecionar as melhores famílias e, posteriormente, simular o número de indivíduos a serem selecionados dentro das melhores famílias. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um algoritmo para análise do BLUPIS sob o enfoque bayesiano, com diferentes definiçőes de distribuiçőes a prioris na sua modelagem, no software estatístico R, para possível disponibilizaçăo ao usuário e compará-la com o método clássico REML/BLUP.
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