04190naa a2200505 a 450000100080000000500110000800800410001902200460006002400630010610000250016924501050019426000090029952026860030865000250299465000150301965000220303465000130305665000230306965000200309265000140311265000170312665000250314365000180316865000250318665300090321165300240322065300240324465300260326865300200329465300200331465300140333465300320334865300200338065300180340065300280341865300250344665300190347170000270349070000220351770000170353970000250355670000230358170000210360477300590362521342022022-01-18       2021    bl uuuu     u00u1 u    #d  a0100-204X (impresso) / 1678-3921 (online)7 ahttps://doi. org/10.1590/S1678-3921.pab2021.v56.020322DOI1 aCAPISTRANO, M. da C.  aUse of the REML/BLUP methodology for the selection of sweet orange genotypes.h[electronic resource]  c2021  aABSTRACT - The objective of this work was to select superior sweet orange (Citrus sinensis) genotypes with higher yield potential based on data from eight harvests, using the residual or restricted maximum likelihood/best linear unbiased prediction (REML/BLUP) methodology. The experiment was carried out from 2002 to 2008 and in 2010 in the municipality of Rio Branco, in the state of Acre, Brazil. Analyzes of deviance were performed to test the significance of the components of variance according to the random effects of the used model, and parameters were estimated from individual genotypic and phenotypic variances. A selection intensity of 20% was adopted regarding genotypic selection, i.e., only the best 11 of the 55 genotypes tested were selected. The estimates of the genetic parameters show the existence of genetic variability and the selection potential of the studied sweet orange genotypes. The genotypic correlation between harvests is of low magnitude, except for the variable average fruit mass, and, as a reflex, there is a change in the ordering of the genotypes. Genotypes 5, 48, 19, 14, and 47 stand out as being the most productive, and, therefore, are the most suitable for selection purposes. Genotypes 14 and 47 show superior performance for the character set evaluated. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi selecionar genótipos superiores de laranjeira-doce (Citrus sinensis) com maior potencial produtivo com base em dados de oito safras, com uso da metodologia "residual or restricted maximum likelihood/best linear unbiased prediction" (REML/BLUP). O experimento foi realizado de 2002 a 2008 e em 2010, no município de Rio Branco, no estado do Acre, Brasil. Análises de deviance foram realizadas para testar a significância dos componentes da variância de acordo com os efeitos aleatórios do modelo utilizado, e os parâmetros foram estimados a partir das variâncias genotípicas e fenotípicas individuais. Foi adotada uma intensidade de seleção de 20% em relação à seleção genotípica, ou seja, apenas os melhores 11 dos 55 genótipos testados foram selecionados. As estimativas dos parâmetros genéticos mostram a existência de variabilidade genética e o potencial de seleção dos genótipos de laranjeira-doce estudados. A correlação genotípica entre as safras é de baixa magnitude, exceto para a variável massa média dos frutos, e, como reflexo, há uma mudança na ordenação dos genótipos. Os genótipos 5, 48, 19, 14 e 47 se destacam como os mais produtivos e, portanto, são os mais adequados para fins de seleção. Os genótipos 14 e 47 apresentam desempenho superior para o conjunto de caracteres avaliados.  aAnalysis of variance  aCrop yield  aGenetic variation  aGenotype  aSelection criteria  aCitrus Sinensis  aGenótipo  aLaranja Doce  aMétodo Estatístico  aProdutividade  aVariação Genética  aAcre  aAmazonia Occidental  aAmazônia Ocidental  aAnálisis de varianza  aGanho genético  aLaranjeira-doce  aREML/BLUP  aRendimiento de los cultivos  aRio Branco (AC)  aSweet oranges  aVariabilidade genética  aVariación genética  aWestern Amazon1 aANDRADE NETO, R. de C.1 aSANTOS, V. B. dos1 aLESSA, L. S.1 aRESENDE, M. D. V. de1 aMESQUITA, A. G. G.1 aGURGEL, F. de L.  tPesquisa Agropecuária Brasileiragv.56, e02032, 2021.