Identification of superior genotypes and soybean traits by multivariate analysis and selection index

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

Resumo


The selection of superior genotypes of soybean is a complex process, thus exploratory multivariate techniques can be applied to select genotypes analyzing the agronomic traits altogether, increasing the chance of success of a breeding program. Thus, the objective of this study was to select soybean genotypes carrying the RR gene with good agronomical performance through of multivariate analysis and selection index and identify those traits that influence, also verifying the agreement of multivariate techniques and selection index in the selection process. The experiment was conducted in an increased block experimental being evaluated 227 genotypes of F5 generation, which 85 of those were detected to be glyphosate-resistant by PCR. The following traits were evaluated: number of days to maturity, plant height at maturity, lodging, agronomic value, number of branches per plant, number of pods per plant, hundred seeds weight and grain yield. The principal components analysis resulted in the selection of sixteen genotypes with higher grain yield. The traits related to the production of components exerted great influence on grain yield. The clustering by K-means and Ward’s methods were similar because they clustered the specific genotypes for the selected traits in the principal components analysis in the same group. There was an agreement on the results of the multivariate analysis in the selection index of Mulamba and Mock in relation to the selected genotypes. The methodologies applied are efficient for selecting genotypes.

Palavras-chave


Glycine max; Clustering analysis; Principal components; Selection gain; Grain Yield

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Referências


ALCANTARA NETO, F. et al. Análise de trilha do rendimento de grãos de soja na microrregião do Alto Médio Gurguéia. Comunicata Scientiae, v. 2, n. 2, p. 107-112, 2011.

ALMEIDA, R. D.; PELUZIO, J. M.; AFFERRI, F. S. Correlações fenotípicas, genotípicas e ambientais em soja cultivada sob condições várzea irrigada, sul do Tocantins. Bioscience Journal, v. 26, n. 1, p. 95-99, 2010.

BARBOSA, R. M., et al. Discrimination of soybean seed lots by multivariate exploratory techniques. Journal of Seed Science, v. 35, n. 3, p. 302-310, 2013.

BERTINI, C. H. C. M. et al. Análise multivariada e índice de seleção na identificação de genótipos superiores de feijão-caupi. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 32, n. 4, p. 613-619, 2010.

BIZARI, E. H. et al. Selection indices for agronomic traits in segregating populations of soybean. Revista Ciência Agronômica, v. 48, n. 1, p. 110-117, 2017.

CÉLERES. Acompanhamento da adoção de biotecnologia agrícola no Brasil: 2º levantamento grãos safra 2016/17. Dezembro 2016. Available at: < http://www.celeres.com.br/2o-levantamento-de-adocao-da-biotecnologia-agricola-no-brasil-safra-201617/. Accessed on July 07, 2017.

COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Acompanhamento da safra brasileira de grãos: 9º levantamento grãos safra 2016/17. Junho 2017. Available at: . Accessed on July 07, 2017.

COSTA, M. M. et al. Ganho genético por diferentes critérios de seleção em populações segregantes de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 39, n. 11, p. 1095-1102, 2004.

CRUZ, C. D. Genes: a software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 35, n. 3, p. 271-276, 2013.

DALLASTRA, A. et al. Multivariate approach in the selection of superior soybean progeny which carry the RR gene. Revista Ciência Agronômica, v. 45, n. 3, p. 588-597, 2014.

FEDERER, W. T. Augmented (or hoonuiaku) designs. Hawaiian Planters Record, v. 55, n. 1, p. 191-208, 1956.

FERREIRA, J. A. et al. Diversidade genética em linhagens avançadas de soja oriundas de cruzamentos biparentais, quádruplos e óctuplos. Revista Ciência Agronômica, v. 46, n. 2, p. 339-351, 2015.

FERREIRA, M. E.; GRATTAPAGLIA, D. Introdução ao uso de marcadores RAPD e RFLP em análise genética. Brasília: Emprapa-Cenargen, 1995. 220 p. (EMBRAPA-CENARGEN. Documentos, 20).

GONÇALVES, A. et al. Estimating combining ability in popcorn lines using multivariate analysis. Chilean Journal of Agricultural Research, v. 74, n. 1, p. 10-15, 2014.

HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009. 688 p.

LEITE, W. S. et al. Estimativas de parâmetros genéticos, correlações e índices de seleção para seis caracteres agronômicos em linhagens F8 de soja. Comunicata Scientiae, v. 7, n. 3, p. 302-310, 2016.

MARCELINO, F. C.; GUIMARÃES, M. F. M.; BARROS, E. G. Detecção e quantificação de alimentos geneticamente modificados: o panorama brasileiro. Revista Ceres, v. 54, n. 313, p. 239-249, 2007.

MARQUES, M. C.; ROCHA, J.; HAMAWAKI, O. T. Avaliação do teor de óleo de cultivares de soja da UFU visando a produção de biodiesel. Horizonte Científico, v. 2, n. 1, p. 207-219, 2008.

MATSUO, E. et al. Resistance of soybean genotypes to glyphosate. Planta Daninha, v. 27, p. 1063-1073, 2009. Número especial.

MENEGATTI, A. L. A.; BARROS, A. L. M. D. Análise comparativa dos custos de produção entre soja transgênica e convencional: um estudo de caso para o Estado do Mato Grosso do Sul. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 45, n. 1, p. 163-183, 2007.

MULAMBA, N. N.; MOCK, J. J. Improvement of yield potential of the Eto Blanco maize (Zea mays L.) population by breeding for plant traits. Egyptian Journal of Genetics and Cytology, v. 7, n. 1, p. 40-51, 1978.

NOGUEIRA, A. P. O. et al. Análise de trilha e correlações entre caracteres em soja cultivada em duas épocas de semeadura. Bioscience Journal, v. 28, n. 6, p. 877-888, 2012.

PELUZIO, J. M. et al. Genetic divergence among soybean cultivars in irrigated lowland in the State of Tocantins. Ciência Rural, v. 42, n. 3, p. 395-400, 2012.

REZENDE, J. C. et al. Genetic progress in coffee progenies by different selection criteria. Coffee Science, v. 9, n. 3, p. 347-353, 2014.

ROSADO, L. D. S. et al. Simultaneous selection in progenies of yellow passion fruit using selection indices. Revista Ceres, v. 59, n. 1, p. 95-101, 2012.

SILVA, F. M. et al. Toothpick test: a methodology for the detection of RR soybean plants. Revista Ciência Agronômica, v. 46, n. 2, p. 436-442, 2015.

SILVA, M. O. et al. Discriminação de diferentes classes de solos irrigados com águas salinas, na região de Mossoró (RN), com o uso de análise multivariada. Ambiência, v. 6, n. 2, p. 261-270, 2010.

STATSOFT. Statistica: data analysis software system, version 10. Tulsa, 2004. Available at: . Accessed on July 25, 2015.

VIANNA, V. F. et al. The multivariate approach and influence of characters in selecting superior soybean genotypes. African Journal of Agricultural Research, v. 8, p. 4162-4169, 2013.

VILLELA, O. et al. Genetic divergence of roundup ready (RR) soybean cultivars estimated by phenotypic characteristics and molecular markers. African Journal of Biotechnology, v. 13, n. 26, p. 2613-2625, 2014.




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