USO DE FENÓTIPOS DIGITAIS EM MÉTODOS DE SELEÇÃO EM TRIGO
O aumento da demanda global por alimentos impõe a necessidade de maior eficiência nos programas de melhoramento genético de trigo, especialmente no que se refere à precisão e ao ganho genético obtido nos processos de seleção. A fenotipagem de alto rendimento (High Throughput Phenotyping – HTP), baseada em imagens obtidas por veículos aéreos não tripulados (VANTs), tem se destacado como uma ferramenta promissora para complementar a fenotipagem convencional, permitindo a coleta rápida e não destrutiva de características relacionadas ao desenvolvimento das plantas. Neste contexto, o presente projeto tem como objetivo avaliar o potencial de uso de fenótipos digitais derivados de imagens multiespectrais de drones como variáveis auxiliares em métodos de seleção para produtividade de grãos em trigo, sob diferentes ajustes estatísticos. Serão utilizados dados públicos provenientes de um experimento conduzido com 106 linhagens de trigo do programa de melhoramento da North Dakota State University, avaliadas em delineamento em blocos casualizados durante a safra de 2021. As análises estatísticas serão realizadas em ambiente R, empregando modelos mistos para a estimativa de herdabilidade, correlações entre fenótipos digitais e características agronômicas, bem como métodos de seleção baseados em médias, BLUE e BLUP, com e sem a inclusão de variáveis secundárias oriundas da fenotipagem digital. Os modelos serão comparados por critérios de informação e desempenho residual, e o ganho genético será estimado a partir da seleção dos genótipos superiores. Espera-se que a incorporação de fenótipos digitais aumente a acurácia da seleção e proporcione maiores ganhos genéticos para produtividade, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias mais eficientes e sustentáveis no melhoramento genético do trigo.