Inter-relações nutracêuticas canônicas da soja e suas reflexões sobre o melhoramento genético
DOI:
https://doi.org/10.52945/rac.v34i3.1155Palavras-chave:
Glycine max, genética de plantas, Famílias segregantes, análise multivariadaResumo
Nos últimos anos foram frequentes os questionamentos sobre o comportamento dos genótipos em diferentes ambientes, sobretudo aqueles que buscam revelar o valor comercial e nutricional dos genótipos de soja. Diante do exposto, o objetivo deste estudo foi analisar os aspectos fisiológicos e nutricionais das Famílias Segregantes S5 da soja. Este trabalho está vinculado ao Programa de Melhoramento de Soja do IRC localizado em Campos Borges, Rio Grande do Sul, Brasil. O delineamento utilizado foi de blocos casualizados completos, contendo 40 genótipos de soja dispostos em quatro repetições, correspondentes aos genótipos da geração F5 testados em 2018 e 2019. Esta geração foi obtida por meio de hibridizações artificiais de plantas F1s ocorridas em 2014 e 2015, F2s em 2015 e 2016 e famílias segregantes F3 em 2016 e 2017 e F4 em 2017 e 2018. Os caracteres foram avaliados e submetidos aos pressupostos do modelo estatístico, verificando a normalidade e homogeneidade das variâncias. Análise de variância, agrupamento de médias, correlação linear e canônica foram utilizadas para a explicação comportamental das Famílias Segregantes de Soja F5. A análise de variância revelou diferença significativa (p <0,01) para todas as variáveis, indicando a existência de variabilidade genética. As famílias segregantes da geração F5 IRC8_130 e IRC31_102 são promissoras em programas de melhoramento que envolvem aspectos fisiológicos e nutricionais. As características de proteína bruta, fibra bruta, altura de inserção da primeira vagem, altura de planta e número de vagens com 4 grãos, são dominantes e determinantes para o estabelecimento de gerações segregantes, podendo ser utilizadas em programas de melhoramento.
Métricas
Referências
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.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Ivan Ricardo Carvalho, José Antonio Gonzalez da Silva, Murilo Vieira Loro, Marlon Vinícius Da Rosa Sarturi, Danieli Jacoboski Hutra, Francine Lautenchleger
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
