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A cultura do arroz tem grande importância nacional e mundial por ser um dos cereais mais produzidos e consumidos no mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da populacao mundial. Em funcao de sua importância alimentar, desenvolver metodos eficientes que visam a predicao e a selecao de individuos geneticamente superiores, quanto a caracteristicas da planta, e de extrema importância para os programas de melhoramento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a eficiencia do metodo Delta-p, G-BLUP, BayesCpi, BLASSO e o indice Delta-p/G-BLUP, indice Delta-p/BayesCpi e indice Delta-p/BLASSO, na estimacao de valores genomicos e dos efeitos de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) em dados fenotipicos associados a caracteristicas de arroz. A utilizacao de marcadores moleculares permite alta eficiencia seletiva e o aumento do ganho genetico por unidade de tempo. O metodo Delta-p utiliza o conceito de mudanca na frequencia alelica devido a selecao e o conceito teorico de ganho genetico. O Indice e baseado no principio da selecao combinada, utiliza conjuntamente as informacoes dos valores genomicos aditivos preditos via G-BLUP, BayesCpi ou BLASSO e via Delta-p. Estes metodos foram aplicados e comparados quanto a predicao genomica utilizando nove caracteristicas de arroz (Oryza sativa), sendo elas: comprimento da folha bandeira, largura da folha bandeira; numero de paniculas por planta; numero de ramos da panicula primaria; comprimento de semente; largura de semente; teor de amilose; teor de proteina; resistencia a bruzone. O indice Delta-p/G-BLUP obteve maiores capacidades preditivas para as caracteristicas estudadas, exceto para a caracteristica Conteudo de amilose, em que o metodo que obteve maior capacidade preditiva foi o BayesCpi, sendo aproximadamente 3% superior ao indice Delta-p/G-BLUP.

Combined index of genomic prediction methods applied to productivity