Soybean nutraceutical canonic inter-relations and its reflections on breeding

Authors

  • Ivan Ricardo Carvalho UNIJUI
  • José Antonio Gonzalez da Silva UNIJUÍ
  • Murilo Vieira Loro UNIJUÍ
  • Marlon Vinícius Da Rosa Sarturi
  • Danieli Jacoboski Hutra
  • Francine Lautenchleger

DOI:

https://doi.org/10.52945/rac.v34i3.1155

Keywords:

Glycine max, plant genetics, segregating families, multivariate analysis

Abstract

In recent years, questionings on the behavior of genotypes in different environments are frequent, especially those seeking to disclose the commercial and nutritional value of soybean genotypes. Consequently, this study – which is linked to the IRC Soybean Breeding Program located in Campos Borges, Rio Grande do Sul, Brazil – sought to analyze the physiological and nutritional aspects of S5 Soybean Segregating Families. Research design consisted of complete randomized blocks containing 40 soybean genotypes arranged in four repetitions, corresponding to F5 generation genotypes tested in 2018/2019. This generation was obtained via artificial hybridizations of F1s plants carried out in 2014/2015, F2s in 2015/2016, F3 segregating families in 2016/2017 and F4 in 2017/2018. Traits were evaluated by a statistical model, verifying normality and homogeneity of variances. Behavioral explanation of the F5 Soybean Segregating Families was calculated using analysis of variance, grouping of means, and linear and canonical correlation. Analysis of variance showed a significant difference (p <0.01) for all variables, indicating the existence of genetic variability. F5 Segregating Families IRC8_130 and IRC31_102 show promising results in breeding programs involving physiological and nutritional aspects. Crude protein, crude fiber, first pod insertion height, plant height and number of pods with 4 grains, are dominant and determining characteristics for establishing segregating generations, and can be used in breeding programs.

Metrics

Metrics Loading ...

References

AL-HADI, G.; ISLAM, R.M.; KARIM, A.M.; ISLAM, TM. Morpho-physiological characterization of soybean genotypes under subtropical environment. Genetika, Belgrade, v. 49, n. 1, p. 297-311, 2017. DOI: https://doi.org/ 10.2298/GENSR1701297A.

CRUZ, C.D. Genes Software – extended and integrated with the R, Matlab and Selegen. Acta Scientiarum Agronomy, Maringá, v. 38, n. 4, p. 547-552, 2016. DOI: https://doi.org/ 10.4025/actasciagron.v38i4.32629.

DARONCH, D.J.; PELUZIO, J.M.; AFFERRI, F.S.; TAVARES, A.T.; SOUZA, C.M. Eficiência ambiental e divergência genética de genótipos de soja na região central do Tocantins. Revista Cultura Agronômica, Ilha Solteira, v. 28, n. 1, p.1-21, 2019. DOI: https://doi.org/10.32929/2446-8355.2019v28n1p1-18

GAVIRAGHI, L.; PELLEGRIN, J.; WERNER, A.; BELLÉ, E.P.; BASSO, C.J. Adaptabilidade de cultivares de soja (Glycine max) no município de Frederico Westphalen. Revista Brasileira de Iniciação Científica, Itapetininga, v. 5, n. 6, p. 4-14, 2018. Disponível em: https://periodicos.itp.ifsp.edu.br/index.php/IC/article/view/1353/979. Acesso em: 20 out. 2021.

HAMAWAKI, R.L.; HAMAWAKI, O.T.; NOGUEIRA, A.P.O.; JULIATTI, F.C.; GLASENAPP, J.S.; HAMAWAKI, C.D.L. New high-yielding conventional soybean adapted to the states of Goiás, Minas Gerais and Mato Grosso, Brazil. Acta Scientiarum Agronomy, Maringá, v. 41, n. 1, p. 41-49, 2019. DOI: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v41i1.39913.

LEAMY, L.J.; LEE, C.R.; SONG, Q.; MUJACIC, I.; LUO, Y.; CHEN, C.Y.; KJEMTRUP, S.; SONG, B.H. Environmental versus geographical effects on genomic variation in wild soybean (Glycine soja) across its native range in northeast Asia. Ecology and evolution, Hoboken, v. 6, n. 17, p. 6332-6344, 2016. DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.2351.

LIMA, W.F.; PRETE, C.; RIBEIRO, A.; OLIVEIRA, M.F.; CARNEIRO, G.D.S.; ARIAS, C.; PÍPOLO, A.E.; DE TOLEDO, J.F.F. Metodologias para obtenção de resistência e/ou tolerância da soja à ferrugem-asiática. Summa Phytopathologica, Botucatu, v. 38, n. 1, p. 67-72, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-54052012000100011

MEDEIROS, R.S.G.; JULIATTI, F.C.; HAMAWAKI, O.T. Metodologias de avaliação e resistência de genótipos de soja a podridão vermelha da raiz (PVR). Bioscience jornal, Uberlândia, v. 20, n. 2, p. 21-36, 2004. Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/biosciencejournal/article/view/6511/4245. Acesso em: 20 out. 2020.

MEOTTI, G.V.; BENIN, G.; SILVA, R.S.; BECHE, E.; MUNARO, L.B. Épocas de semeadura e desempenho agronômico de cultivares de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 47, n. 1, p. 14-21, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-204X2012000100003.

MONTEIRO, F.J.F.; PELUZIO, J.M.; AFFÉRRI, F.S.; DE CARVALHO, E.V.; DOS SANTOS, W.F. Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de soja para produtividade de óleo nos grãos. Agrarian, Dourados, v. 10, n. 5, p.18-21, 2017. DOI: 10.30612/agrarian.v10i35.3836

MONTEIRO, F.J.F.; PELUZIO, J.M.; AFFÉRRI, F.S.; DE CARVALHO, E.V.; DOS SANTOS, W.F. Correlação entre parâmetros de adaptabilidade e estabilidade em cultivares de soja quanto a produtividade de óleo. Revista de la Facultad de Agronomía, La Plata, v.114, n. 2, p.143-147, 2016. Disponível em: http://revista.agro.unlp.edu.ar/index.php/revagro/article/view/9. Acesso em: 20 out. 2021.

NOGUEIRA, A.P.O.; SEDIYAMA, T.; SOUSA, L.B.; HAMAWAKI, O.T.; CRUZ, C.D.; PEREIRA, D.G.; MATSUO, E. Análise de trilha e correlações entre caracteres em soja cultivada em duas épocas de semeadura. Bioscience Journal, Uberlândia, v. 28, n. 6, p. 877-888, 2012. Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/biosciencejournal/article/view/14576. Acesso em: 20 out. 2021.

OLIVEIRA, G.A. Componentes de produção, produtividade, adaptabilidade e estabilidade fenotípica de materiais de soja no Paraná. 2018. Dissertação (Mestrado em Agronomia) – Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Marechal Cândido Rondon, 2018.

PEREIRA, E.M.; SILVA, F.M.; VAL, B.H.P.; PIZOLATO NETO, A.; MAURO, A.O.; MARTINS, C.C.; UNÊDA-TREVISOLI, S.H. Canonical correlations between agronomic traits and seed physiological quality in segregating soybean populations. Genetics And Molecular Research, Ribeirão Preto, v.16, n. 2, p.1-11, 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.4238/gmr16029547.

PINHEIRO, L.C.M.; GOD, P.I.V.G.; FARIA, V.R.; OLIVEIRA, A.G.; HASUI, A.A.; PINTO, E.H.G.; ARRUDA, K.M.A.; PIOVESAN, N.D.; MOREIRA, M.A. Parentesco na seleção para produtividade e teores de óleo e proteı́na em soja via modelos mistos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 48, n. 9, p. 1246-1253, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-204X2013000900008

SEDIYAMA, T. Tecnologia de produção e usos da soja. Londrina: Mecenas, 2009.

SHAPIRO, S.S.; WILK, M.B. Analysis of variance test for normality. Biometrika, Nova York, v. 52, n. 3/4, p.591-611, 1965. DOI: https://doi.org/10.2307/2333709

STEEL, R.G.D.; TORRIE, J.H.; DICKEY, D.A. Principles and procedures of statistics: a biometrical approach. New York: Columbia, 1997.

SZARESKI, V.J.; DE SOUZA, V.Q.; CARVALHO, I.R.; NARDINO, M.; FOLLMANN, D.N.; DEMARI, G.H.; FERRARI, M.; OLIVOTO, T. Ambiente de cultivo e seus efeitos aos caracteres morfológicos e bromatológicos da soja. Revista Brasileira de Agropecuária Sustentável, Viçosa, v. 5, n. 2, p. 2-10, 2015. DOI: https://doi.org/10.21206/rbas.v5i2.247.

Published

2021-12-28

How to Cite

Carvalho, I. R., da Silva, J. A. G., Loro, M. V., Sarturi, M. V. D. R. ., Hutra, D. J., & Lautenchleger, F. . (2021). Soybean nutraceutical canonic inter-relations and its reflections on breeding. Agropecuária Catarinense Journal, 34(3), 67–75. https://doi.org/10.52945/rac.v34i3.1155

Issue

Section

Scientific article

Most read articles by the same author(s)

Publication Facts

Metric
This article
Other articles
Peer reviewers 
3
2.4

Reviewer profiles  N/A

Author statements

Author statements
This article
Other articles
Data availability 
N/A
16%
External funding 
N/A
32%
Competing interests 
N/A
11%
Metric
This journal
Other journals
Articles accepted 
33%
33%
Days to publication 
259
145

Indexed in

Editor & editorial board
profiles
Publisher 
Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina - Epagri