MULTIVARIATE ANALYSIS IN THE SELECTION OF BARU GENOTYPES

Autores

  • Luiz Henrique Dias Arruda Centro Universitário de Goiatuba (UniCerrado)
  • Givago Coutinho
  • Paulo Henrique Sales Guimarães Universidade Federal de Lavras (UFLA)
  • Filipe Bittencourt Machado de Souza Centro Universitário Tocantinense Presidente Antônio Carlos - UNITPAC
  • Ana Izabella Freire Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Palavras-chave:

Agrupamento, Biometria, Dipteryx alata Vogel, Melhoramento vegetal.

Resumo

Em termos de extensão e flora, o cerrado constitui o segundo maior bioma brasileiro e apresenta espécies frutíferas nativas, que produzem frutos com características diferenciadas, cores atraentes e sabores exclusivos, como o barueiro. Contudo, a exploração descontrolada e insustentável dos recursos deste bioma vem sendo motivo de grande preocupação em todo mundo. Diante da importância e potencial produtivo do barueiro, torna-se necessário a caracterização de frutos e sementes na formação de mudas através de análises univariadas, multivariadas e histogramas de intervalo de frequência em programas de melhoramento. O delineamento utilizado foi inteiramente ao acaso, com sete populações de barueiros provenientes das regiões sul e sudeste do estado de Goiás, com cinco repetições totalizando trinta e cinco parcelas experimentais, com quinze frutos por repetição. Verificou-se que para massa estimada de 100 frutos, massa estimada de 100 sementes e espessura de polpa, as populações de Caldas Novas e Bom Jesus se destacaram por apresentarem maiores médias em algumas características avaliadas.  Quanto aos intervalos de frequência, a maior amplitude para sementes foi observada na população de Caldas Novas, enquanto para a largura, maior amplitude foi observada na população de Edéia. Para frutos, as maiores amplitudes foram observadas em relação ao comprimento e largura para a população de Caldas Novas. Após a análise de dissimilaridade genética, o método de agrupamento por UPGMA agrupou as populações de forma que um grupo foi formado pelas populações Caldas Novas e Bom Jesus e o outro pelas demais. Os maiores índices de correlação observados foram massa de cem frutos e massa de cem sementes (87%) e comprimento de sementes e comprimento de frutos (86%), respectivamente. No sistema de agrupamento pelo método k-means houve a formação de dois grupos com Caldas Novas, Aloândia e Bom Jesus em um dos grupos e o outro grupo formado pelas demais populações.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Luiz Henrique Dias Arruda, Centro Universitário de Goiatuba (UniCerrado)

Graduando em Agronomia - UniCerrado.

Paulo Henrique Sales Guimarães, Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras e professor Adjunto I do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Lavras. 

Filipe Bittencourt Machado de Souza, Centro Universitário Tocantinense Presidente Antônio Carlos - UNITPAC

Doutor em Fitotecnia e professor titular e coordenador do curso de Agronomia do Centro Universitário Tocantinense Presidente Antônio Carlos - UNITPAC.

Ana Izabella Freire, Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Doutora em Fitotecnia pela Universidade Federal de Viçosa - UFV.

Referências

ALMEIDA, S. P. de. Cerrado: aproveitamento alimentar. Planaltina: Embrapa, p. 188, 1998.

BORGES, E. J. Baru a castanha do cerrado. Monografia (Especialização em gastronomia e segurança alimentar) – Centro de Excelência em Turismo, Universidade de Brasília. Brasília, p.155, 2004.

BORGES, K. C. F.; SANTANA, D. G. de; MELO, B. de; SANTOS, C. M. dos, Rendimento de polpa e morfometria de frutos e sementes de pitangueira-do-cerrado. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 32, n. 2, p. 471-478, 2010.

CARDOSO, M. R. D.; MARCUZZO, F. F. N.; BARROS, J. R. Classificação Climática de Köppen-Geiger para o estado de Goiás e Distrito Federal. Acta Geográfica, v. 8, n, 16, p. 40-55, 2014.

CARRAZA, L. R.; ÁVILA, J. C. C. E. Manual Tecnológico de Aproveitamento Integral do Fruto do Baru. 2. ed. Brasília: Instituto Sociedade, População e Natureza, p. 56, 2010.

COUTINHO, G.; PIO, R.; SOUZA, F. B. M. de; FARIAS, D. H.; BRUZI, A. T.; GUIMARÃES, P. H. S. Multivariate Analysis and Selection Indices to Identify Superior Quince Cultivars for Cultivation in the Tropics. Hortscience, v. 54, n. 8, p. 1324–1329. 2019.

CRUZ, C.D.; REGAZZI, A.J.; CARNEIRO, P.C.S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV, 2004. 480 p.

FARIA, P. N.; CECON, P. R.; SILVA, A. R.; FINGER, F. L.; SILVA, F. F.; CRUZ, C. D.; SÁVIO, F. L. Métodos de agrupamento em estudo de divergência genética de pimentas. Horticultura Brasileira, v. 30, n. 3, p. 428-432, 2012.

FERREIRA, D. F. Estatística multivariada. Lavras: Editora UFLA, 2008. 662 p.

FERREIRA, D. F. Sisvar: a computer statistical analysis system. Ciência e agrotecnologia, v.35, n.6, p. 1039-1042, 2011.

GUEDES, M. N. S.; MARO, L. A. C. ABREU, C. M. P. de; PIO, R.; PATTO, L. S. Composição química, compostos bioativos e dissimilaridade genética entre cultivares de amoreira (Rubus spp.) cultivadas no sul de Minas Gerais. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 36, n. 1, p. 206-213, 2014.

HAMMER, Ø.; HARPER, D. A. T.; RYAN, P. D. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontologia Electronica, v. 4, n. 1, p. 1-9, 2001.

MICROSOFT CORPORATION. Microsof® Office Excel [Software]. Microsoft: Washington, 2010.

MYERS, N.; MITTERMEIER, R. A. MITTERMEIER, C. G.; FONSECA, G. A. B. KENT, J. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, v. 403, p. 853-858, 2000.

NEITZKE, R. S.; BARBIERI, R. L.; HEIDEN, G.; BÜTTOW, M. V.; OLIVEIRA, C. S.; CORRÊA, L. B.; SCHWENGBER, J. E.; CARVALHO, F. I. F. Caracterização morfológica e dissimilaridade genética entre variedades crioulas de melão. Horticultura Brasileira, v. 27, n. 4, p. 534-538, 2009.

OLIVEIRA, D. A.; PIETRAFESA, J. P.; BARBALHO, M. G. S. Manutenção da biodiversidade e o hotspots cerrado. Caminhos de Geografia, v. 9, n. 26, p. 101 – 114, 2008.

R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

SANO, S. M.; RIBEIRO, J. F.; BRITO, M. A. Baru: biologia e usos. Planaltina: Embrapa Cerrados, p. 52, 2004.

SILVA, D. B.; SILVA, J. A.; JUNQUEIRA, N. T. V.; ANDRADE, L. R. M. Frutas do cerrado. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica, 2004. 178 p.

SOKAL, R. R.; MICHENER, C. D. A statistical method for evaluating systematic relationships. University of Kansas Science Bulletin, v. 38, p. 1409–1438, 1958.

TAN, P. N., STEINBACH, M., E V.KUMAR Introduction to Data Mining. Pearson, 1st edition, 2006. 169 p.

VIEIRA, A. B.; COUTINHO, G.; BORGES, K. D. F. Biometria e qualidade fisiológica inter-específica de duas espécies de araticunzeiro do Cerrado. Magistra, v. 30, p.237 - 250, 2019.

VIEIRA, R. F.; AGOSTINI-COSTA, T. da S.; SILVA, D. B. da; SANO, S. M.; FERREIRA, F. R. (Ed.). Frutas nativas da região Centro-Oeste do Brasil. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica, p. 322, 2010.

Downloads

Publicado

2022-06-02

Como Citar

Dias Arruda, L. H. ., Coutinho, G., Sales Guimarães, P. H., Bittencourt Machado de Souza, F., & Izabella Freire, A. (2022). MULTIVARIATE ANALYSIS IN THE SELECTION OF BARU GENOTYPES. Colloquium Agrariae. ISSN: 1809-8215, 18(2), 88–100. Recuperado de https://revistas.unoeste.br/index.php/ca/article/view/4363