Visando definir a melhor alternativa para avaliar o valor genético de indivíduos e progênies derivadas de cruzamentos de cafeeiros, assim como avaliar repetibilidade e performance genotípica do caráter produção de grãos, foram realizadas as seguintes análises biométricas: estimação de parâmetros genéticos, de ambiente e correlações; repetibilidade e performance genotípica do caráter produção de grãos; e avaliação de diferentes critérios de seleção. Foram estudadas progênies na geração F3, descendentes de cruzamentos entre o Híbrido de Timor com a variedade Catuaí, pertencentes ao programa de melhoramento genético da EPAMIG e UFV. Foram avaliadas em seis blocos casualizados, 28 progênies F3 e a variedade Catuaí. Os dados de produção de grãos em anos individuais e combinação de anos, além de alguns caracteres vegetativos obtidos nas quatro colheitas iniciais, de 1997 a 2000, foram inicialmente analisados tomando as médias de parcelas. Considerando os tratamentos de efeito fixo, foi possível comparar as progênies entre si e em relação às testemunhas. Nas
análises, cujo objetivo foi selecionar indivíduos superiores, os tratamentos foram admitidos de efeito aleatório. O conjunto de progênies avaliadas apresentou média de produção superior à das testemunhas, associada a grande variabilidade genética, sugerindo assim a possibilidade de se obter linhagens produtivas. Detectou-se variabilidade genética para caracteres vegetativos, indicando que, a partir do conjunto de progênies avaliadas, é possível obter linhagens que atendam a diferentes objetivos do melhoramento do cafeeiro. A seleção de indivíduos baseada na combinação da 2ª , 3ª e 4ª colheitas apresentou os maiores valores de repetibilidade de 0,48 e coeficiente de determinação de 73,55%, estimados pela técnica dos componentes principais baseada na matriz de correlações. Concluiu-se excluir das análises a primeira colheita, onde os genótipos não expressam integralmente seus potenciais. A performance genotípica mostrou resultados satisfatórios, quando avaliada pela estatística não paramétrica proposta por Linn e Binns (Pi) ponderada pelo coeficiente de variação residual, pois esta apresenta apenas um valor para análise e mostrou-se correlacionada com a produção. Considerando o desbalanceamento dos dados, os componentes de variância foram adequadamente estimados pelos processos da ANOVA, REML e ML.
Além disso, um processo de estimação por meio da ANOVA aproximada também se mostrou adequado. A seleção combinada contemplou indivíduos de poucas progênies, o que pode causar estreitamento da base genética da população
selecionada. A seleção entre e dentro, embora não tenha possibilitado selecionar alguns genótipos de alta produção, pertencentes a progênies intermediárias, mostrou-se mais balanceada que a seleção combinada. Porém, considera para
seleção dentro de progênies apenas o valor fenotípico do indivíduo. A seleção baseada na estatística Pi permitiu selecionar indivíduos pertencentes a diversas progênies, considerando apenas o valor fenotípico do indivíduo e a sua
performance genotípica.
Aiming at the definition of a better alternative to evaluate the genetic value of the individuals and progenies derived from coffee plant crossings, as well as to evaluate the repeatability and genotypic performance of the coffee berry yield, the following biometrics analyses were performed: estimate of the genetic parameter, environmental parameter, and correlation; repeatability and genotypic performance of the trait coffee berry yield; and evaluation of different selection criteria. Studies were conducted concerning to F3 generation progenies descending from crossings between the Timor hybrid with the 'Catuaí' variety and developed by the genetic improvement program of EPAMIG and UFV. Twenty-eight F3 progenies and the 'Catuaí' variety were evaluated on a six randomized block experimental design. The data of the coffee berry yield in each year and the combination among the years, besides some vegetative traits obtained in four initial harvests (from 1997 to 2000) were initially analyzed by using the plot averages. Considering the fixed effect treatments, it was possible to compare the progenies to each other as well as in relation to the control. In those analyses aiming at the selection of superior individuals, the randomized effects were admitted for treatments. The appraised progenie group presented an average yield superior to that of the control, associated to high genetic variability, so suggesting the possibility to obtain productive lines. The genetic variability was detected for vegetative traits, thus indicating that from the group of the evaluated progenies it is possible to obtain lines satisfying to different objectives of coffee plant improvement. The selection of the individuals was based on combination of the 2ª , 3ª and 4ª harvests that presented the highest values for repeatability (0.48), estimated by the main component technique based on correlation matrix, while the determination coefficient was 73.55%. Considering that the genotypes do not integrally express their potentials, the first harvest was excluded. The genotypic performance showed satisfactory results, when evaluated by the non-parametric statistics proposed by Linn and Binns (Pi) weighed by the residual variation coefficient, since this statistics presents only a value for interpretation and was shown to be correlated with yield. Considering the unbalance of the data, the variance components were appropriately estimated by the processes ANOVA, REML and ML. In addition, a process for estimation through the approached ANOVA was also shown to be appropriate. The combined selection just contemplated the individuals of a few progenies, which might cause the narrowing of the genetic base in the selected population. Although the selection made among and inside progenies has not made possible to select some high production genotypes pertaining to the intermediate
progenies, it was shown to be more balanced than the combined selection. However, it considers only the phenotypic value of the individual for selection inside progenies. The selection based on statistics Pi allowed for selecting the individuals belonging to several progenies, by just considering the individual's phenotypic value and genotypic performance.
