Divergência genética entre acessos de mentrasto do Estado do Tocantins através de marcadores RAPD

Oliveira, E. M. de; Junior, Waldesse Piragé de Oliveira; Oliveira, Jaqueline das Dores Dias; Castro, Henrique Guilhon de

doi:10.20873/jbb.uft.cemaf.v4n4.oliveira

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“…Leite et al (2016) analyzed 27 early soybean genotypes in Currais, PI, Brazil, and reported a similar CV of 10.15% for PHM. Andrade et al ( 2016) studied F 6 generation soy strains in Jaboticabal, SP, Brazil, and obtained higher CV estimates for a number of branches (69.5%), whereas Oliveira et al (2019), studying the genetic diversity of soy strains developed by the genetic improvement program of the Federal University of Tocantins aiming at biodiesel production, reported CVs ranging from 2.5 to 28.2% for the agronomic characters evaluated.…”

Section: 1mentioning

confidence: 99%

Genetic parameters and selection indexes in F2 and F2:3 soybean populations

et al. 2021

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The evaluation of genetic parameters in early generations select individuals in F2 and F2:3 and advancing only progenies with the potential to generate pure productive lines. The objectives of this study were to estimate genetic and phenotypic parameters in F2 and F2:3 populations derived from UFUS 7415 and TMG 7161 RR, evaluate different genotype selection strategies, and select progenies to improve agronomic traits. Populations in the F2 and F2:3 generations derived from a biparental cross between the parents UFUS 7415 and TMG 7161 RR were evaluated. The genetic parameters of 360 individuals in the F2 generation and 150 genotypes of each parent were evaluated. Heritability varied from 4.66% for the number of seeds per pod to 86.06% for plant height at flowering. The greatest selection gain was obtained for plant height at flowering (29.68%), related to grain production. In the F2:3 generation, 145 genotypes were evaluated and their parents, in a randomized block design with two replications. The correlations between characters and the genetic gains obtained by direct and indirect selection and based on the genotype–ideotype distance index and the Mulamba and Mock index of the sum of “ranks” were evaluated. With direct selection, selection gains ranged from –5.34 to 16.19%. The genotype–ideotype distance index showed a total selection gain of 40.49%, while the Mulamba and Mock index of the sum of ranks obtained a total gain of 39.35%. Twenty‐three genotypes were selected for the characters evaluated with both indexes in the F3 generation.

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Section: 1mentioning

confidence: 99%

Genetic parameters and selection indexes in F2 and F2:3 soybean populations

et al. 2021

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“…A Krisnawati e Adie (2019), analisaram a variabilidade genética de soja para a resistência da quebra de vagens. Outros estudos relacionados a produção de biodiesel (OLIVEIRA et al 2019), morfometria reprodutiva (COSTA et al, 2018, tolerância de brotação pré-colheita (KUMAR et al, 2021) e aspetos fitossanitários e nutricionais (LORO et al, 2021).…”

Section: Diversidade Genética Aplicada Ao Melhoramento De Sojaunclassified

Reconhecimento de padrões e organização da diversidade em acessos de soja (Glycine max (L.) Merrill) do sul do Brasil

Silva

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A soja (Glycine max (L.) Merrill) é uma cultura anual, herbácea com ciclo de 70 a 100 dias e autógama. A partir dos anos 2000 o cultivo da soja aumentou em todo o território brasileiro e, tornando o Brasil o principal produtor desta cultura no mundo. No caso das plantas autógamas perfeitas, como a soja, o programa de melhoramento é conduzido por meio de hibridações artificiais e posteriores avanços das populações segregantes, por autofecundações, visando a obtenção de melhores genótipos. Tendo em vista a extensão territorial do Brasil e a grande diversidade edafoclimática, a busca por genótipos adequados a cada ambiente se faz necessária. O objetivo do trabalho foi caracterizar e estimar o potencial produtivo e a diversidade de genótipos de soja com base em caracteres quantitativos. Foram utilizadas quatro diferentes coleções totalizando 301 genótipos, provindos da Universidade Regional Noroeste do Rio Grande do Sul (UNIJUÍ). As características foram massa de cem sementes (MCS), proteína (PTN), óleo (OLE), Fibra (FIB), Cinza (CIN), Ácido Palmítico (APA), Ácido Esteárico (AES), Ácido Oleico (AOL), Ácido Linoleico (ALI), Ácido Linolênico (ALN). Todas as análises foram realizadas utilizando o software Genes. O potencial foi avaliado através da análise descritiva das características e aplicado o teste de Tukey e a estatística de Lilliefors, depois os dados foram submetidos à uma análise de correlação de Pearson. A rede de correlações foi gerada através da matriz de distância euclidiana, e por fim os melhores genótipos foram analisados de acordo com Diagramas de Venn. A diversidade foi fundamentada através da análise discriminante e agrupamento pelo método de Tocher. A distribuição da variabilidade entre e dentro das coleções foi estimada pelo método da AMOVA e a discriminação dos genótipos foi realizada pelas funções linear e quadrática de Anderson. As análises mostraram que a MCS esteve inferior, média de 15.66, requerendo esforções do melhorista afim de elevar esta característica. Além disso, dentre os constituintes da semente, apenas PTN se apresentou baixo, com média no patamar de 33,40%, PTN e OLE apresentaram curva de distribuição próximo da Normal, indicando possível controle poligênico de natureza aditiva. A correlação mais expressiva foi entre PTN e OLE, valor de -0,7, e já é muito conhecida. MCS se correlacionou positivamente com PTN e negativamente com FIB, valores de 0,18 e 0,31 respectivamente. As redes de correlações individualizadas mostraram que a coleção 4 apresentou maior número de interações com alta intensidade, sejam elas positivas ou negativas e a coleção 3 foi a que apresentou a menor. A coleção de interesse, coleção 3 apresentou genótipos semelhantes entre si, 3 e 4, e 20 e 38, e ambos se mostraram divergentes do genótipo 38, e a população base apresentou bons genótipos para PTN e OLE, e MCS e OLE. Os diagramas apresentados foram concordantes em apontar a dificuldade de evidenciar genótipos que tenham bom desempenho considerando simultaneamente as características MCS, PTN e OLE. A análise de componentes principais mostrou dois componentes foram suficientes para explicar 88.38% da variância disponível nas características analisadas e a dispersão gráfica evidenciou que as coleções 3 e 4 são dissimilares. Nenhum grupo foi estabelecido com exclusividade ou prevalência de uma determinada coleção pelo agrupamento de Tocher. A AMOVA evidenciou que a coleção 1 é mais heterogênea e a coleção 3 é mais homogênea, além disso, 80.45% da variação encontrada está dentro das coleções. As análises discriminantes de Anderson tiveram taxa de erro de 26.44% e 19.96% para as análises linear e quadrática, respectivamente, evidenciando que determinados fatores podem dificultar a classificação correta das coleções. Sendo assim concluiu-se que os genótipos avaliados apresentaram bom potencial em termos de PTN, atingindo valor médios de 33,40%, porém a coleção 3 apresentou 34.29% de PTN, com baixa variabilidade exigindo esforços adicionais para incluir formas alélicas mais favoráveis recorrendo a genótipos de outras coleções, e foram identificados genótipos de bom desempenho que reúnam caraterísticas de interesse tais como MCS e PTN ou MCS e OLE. Associado a isto, existem coleções que podem ser diferenciadas e com concentração de alelos favoráveis para características de qualidade industrial diversificada. Palavras-chave: Produtividade. Caracteres quantitativos. Melhoramento genético. Diagramas de Venn.

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Divergência genética entre acessos de mentrasto do Estado do Tocantins através de marcadores RAPD

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