Divergência genética em germoplasma de aveias silvestres com base em caracteres multicategóricos e quantitativos

Abstract

Genetic divergence in wild oat germplasm based on multicategoric and quantitative traitsThe wild oats are an important source of genes for breeding programs and their characterization is essential for effective conservation and use. This study aimed to evaluate the genetic divergence among 71 subsamples of wild oats (A. abyssinica, A. barbata, A. brevis, A. fatua, A. longiglumis, A. sterilis, A. vaviloviana and A. wiestii) based on 25 multicategoric and quantitative traits. Analyzes of variance, for quantitative traits, and multivariate, for both types of characters, were carried out. The UPGMA clustering, based on average Euclidean distance (multicategoric characters), and the complete linkage, based on Mahalanobis distance (quantitative traits), were the most appropriate methods to illustrate the relationship among the subsamples. The hairiness of the base of the grain was the trait with the greatest relative contribution to genetic divergence (32.16%), whereas the smallest contribution was the hairiness of the uppermost node (0.081%). The subsamples differed for twenty traits: hairiness of sheath of lower leaf, margin of leaf below flag leaf, uppermost node, external surface of lemma and base of the grain; position of the flag leaf and panicle As aveias silvestres são importantes fontes de genes para programas de melhoramento e sua caracterização é fundamental para a efetiva conservação e uso. Por isso, o objetivo deste estudo foi avaliar a divergência genética em uma coleção de 71 subamostras de aveias silvestres, do Banco de Germoplasma da Embrapa Trigo, com base em caracteres multicategóricos e quantitativos. Procederam-se às análises de variância, para os caracteres quantitativos, e multivariada, para ambos os tipos de caracteres. Os métodos de agrupamento UPGMA, a partir da distância euclidiana média (caracteres multicategóricos), e de ligação completa, com base na distância de Mahalanobis (caracteres quantitativos), foram os mais adequados para ilustrar a relação entre as subamostras. A pilosidade da base dos grãos foi o caractere com maior contribuição relativa para divergência genética (32,16%) e a menor contribuição foi da pilosidade do nó superior (0,081%). As subamostras divergiram quanto a vinte caracteres: pilosidade da bainha da folha inferior, bordas da lâmina imediatamente abaixo da folha bandeira, nó superior, face externa do lema e base do grão; posição da folha bandeira e das ramificações na panícula; frequência de plantas com folha bandeira recurvada; intensidade da pilosidade do nó superior e da cerosidade do lema; orientação das ramificações na panícula; comprimento dos pelos basais do grão, ráquila, panícula, glumas e planta; cor do lema, tipo de arista, número de grãos por espigueta e ciclo. O germoplasma apresenta elevada variabilidade genética e genes de interesse para o melhoramento de aveias.Palavras-chave: Avena spp., análise multivariada, descritores, variáveis multicategóricas. 655Divergência genética em germoplasma de aveias silvestres com base em caracteres...Rev. Ce...

Multivariate analysis revealed genetic divergence and promising traits for indirect selection in black oat

“…Four assessed variables (TSW, GP, SW and SL) were responsible for 82.33% of the differentiation among the studied populations, namely, 51.54%, 15.73%, 7.84% and 7.22%, respectively (Table 2). Scheffer-Basso et al (2012) verified that base pilosity of grain and cycle are traits that contribute to a greater percentage for dissimilarity in wild oat. The GY, NB, TGW, PH, and PL contributed less than 2% for differentiation of the studied oat populations.…”

Genetic diversity of elephant grass (Cenchrus purpureus [Schumach.] Morrone) for energetic production based on quantitative and multi-category traits

“…The UPGMA clustering method is considered the most simple for the construction of phylogenetic trees, frequently used in the study of variability of germplasms of several species (Campos et al, 2010;Scheffer-Basso et al, 2012;Sobral et al, 2012). It is sufficient for both continuous (Coimbra et al, 2010) and multi-category (Bento et al, 2007;Büttow et al, 2010) variables.…”