Modelos mistos na seleo entre e dentro de famlias de cana de acar

A base do agronegcio de cana-de-acar o melhoramento gentico. Pode ser mostrado que a estratgia tima de seleo da planta seria atravs da predio de valores genotpicos usando o BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) individual (BLUPI). Este procedimento usaria, simultaneamente, a informao de famlia e de indivduos para a seleo. No entanto esse mtodo dificilmente usado nos programas de melhoramento devido a problemas operacionais relacionados obteno dos dados ao nvel de planta. Recentemente uma alternativa operacionalmente mais prtica foi proposta, e denominada BLUPIS (BLUP individual simulado). Nesse caso os dados so coletados ao nvel de parcela. Com isso possvel selecionar as melhores famlias e, posteriormente, simular o nmero de indivduos a serem selecionados dentro das melhores famlias. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um algoritmo para anlise do BLUPIS sob o enfoque bayesiano, com diferentes definies de distribuies a prioris na sua modelagem, no software estatstico R, para possvel disponibilizao ao usurio e compar-la com o mtodo clssico REML/BLUP.