Identificação de genótipos superiores e caracteres de soja por meio de análise multivariada e índice de seleção

Wallace de Sousa Leite Sandra Helena Unêda-Trevisoli Fabiana Mota da Silva Alysson Jalles da Silva Antonio Orlando Di Mauro Sobre os autores

RESUMO

A seleção de genótipos superiores de soja é um processo complexo; dessa forma, técnicas exploratórias multivariadas podem ser aplicadas para selecionar genótipos, analisando simultaneamente todos os caracteres agronômicos em estudo, aumentando a chance de êxito em um programa de melhoramento. O objetivo do presente estudo consistiu em selecionar genótipos de soja portadores do gene RR com bons caracteres agronômicos por meio de análise multivariada e índice de seleção, e identificar quais caracteres mais influenciam, além de verificar a concordância das técnicas multivariadas e índice de seleção no processo seletivo. O experimento foi conduzido no delineamento experimental de blocos aumentados, sendo avaliados 227 genótipos de soja de geração F5, sendo 85 destes, detectados pela técnica de PCR, como resistentes ao Roundup. Os caracteres avaliados foram: número de dias para maturidade, altura da planta na maturidade, acamamento, valor agronômico, número de ramos por planta, número de vagens por planta, peso de cem sementes e produtividade de grãos. A análise de componentes principais auxiliou na seleção de dezesseis genótipos, com maior produtividade de grãos. Os caracteres relacionados aos componentes de produção exerceram grande influência sobre a produtividade de grãos. Os resultados das análises de agrupamento pelo método de K-means e pelo o método de Ward quando comparados foram semelhantes, pois agruparam os genótipos específicos para os caracteres selecionados na análise de componentes principais, em um mesmo grupo. Houve concordância dos resultados das análises multivariadas com o índice de seleção de Mulamba e Mock quanto aos genótipos selecionados. As metodologias aplicadas são eficientes no processo de seleção de genótipos.

Palavras-chave:
Glycine max; Análise de agrupamento; Componentes principais; Ganho de seleção; Produtividade de grãos

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