BOTEGA, N.

CAMARGOS, R. B.

CASTRO, C. E. C. de

GUEDES, F. L.

PRADO, P. E. R. de

REZENDE, B. A.

RIBEIRO, C. B.

SOUZA, J. C. de

TEIXEIRA, D. H. L.

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7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas1973Relações de Causa e Efeito em Relação à Contribuição dos Componentes de Rendimento na  Produtividade de Grãos de MilhoCamila Bastos Ribeiro1 Paulo Eduardo Rodrigues de Prado1, Renato Barbosa Camargos2, Carlos Eduardo Caixeta de Castro3, Fernando Lisboa Guedes4, Breno Alvarenga Rezende5, Natália Botega6'DYL+HQULTXH/LPD7HL[HLUD7,João Cândido de SouzaResumo2REMHWLYRGHVVHWUDEDOKRIRLLGHQWL¿FDUHQWUHDOJXQVFDUDFWHUHVGDSODQWDDWUDYpVGDDQiOLVHGHWULOKDRVTXHPDLVFRQWULEXHPSDUDDSURGXomRGHJUmRVHPPLOKRYLVDQGRWDPEpPLGHQWL¿FDURVPDLVLQGLFDGRVpara seleção indireta para esse caráter. O experimento foi conduzido em dois locais, na fazenda experimental da Universidade Federal de Lavras (Vitorinha) e no departamento de Biologia (UFLA), dessa mesma Universidade,QDVDIUD)RUDPHVFROKLGDVOLQKDJHQVGHPLOKRGRSURJUDPDGHPHOKRUDPHQWRda UFLA, obtidas pela autofecundação de híbridos existentes no mercado, obtendo-se assim 91 híbridos simples pelo esquema de dialelo completo. O delineamento utilizado foi o de látice triplo 10x10, com 9 WHVWHPXQKDV2VVHJXLQWHVFDUDFWHUHVIRUDPDYDOLDGRVSURGXomRGHJUmRV352'SUROL¿FLGDGH352/,),&FRPSULPHQWRGHHVSLJD&203(63Q~PHURGH¿OHLUDVQDHVSLJD180),/Q~PHURGHJUmRVSRU¿OHLUD*5$26),/SHVRGHJUmRV3SURIXQGLGDGHGHJUmRV352)Q~PHURGHJUmRVSRUSODQWD180e peso de grãos por espiga (PESOG). Nenhuma variável secundária apresentou consistência de efeitos diretos HLQGLUHWRVVREUHD352'XPDYH]TXHHVVHVHIHLWRVQmRVHUHSHWLUDPQRVGRLVDPELHQWHVDYDOLDGRV'HQWUHas variáveis primárias, o peso de grãos (PESOG) apresentou o maior efeito direto sobre a produção de grãos 352'6HQGRDVVLPpRFDUiWHUPDLVLQGLFDGRSDUDDVHOHomRLQGLUHWDSDUD352'IntroduçãoNa cultura do milho, a produtividade de grãos é um caráter complexo resultante da expressão e associação de diferentes componentes. Essa produtividade é afetada por quase todos os demais caracteres da planta, ou seja, a grande maioria dos genes contribui para a expressão da produção de grãos (Ribeiro 2012).  Assim, nas fases iniciais de um programa de melhoramento, a utilização da seleção indireta para obter plantas mais SURGXWLYDVSRUUHVSRVWDFRUUHODFLRQDGDGHRXWURVFDUDFWHUHVPHQRVFRPSOH[RVSRGHSHUPLWLUPDLRUH¿FLrQFLDe progresso na seleção (Rios et al. 2012).Nesse sentido, a análise da correlação entre caracteres de milho pode ser realizada com o objetivo de encontrar caracteres que sejam mais relacionados com a produtividade de grãos. Entretanto, o estudo de correlações entre caracteres não permite tirar conclusões sobre relações de causa e efeito, ou seja, a correlação é apenas uma medida de associação. Pela importância de se conhecer as relações de causa e efeito, Wright GHVHQYROYHXDDQiOLVHGHWULOKD³SDWKDQDO\VLV´RTXDOGHVGREUDDVFRUUHODo}HVHQWUHFDGDSDUGHYDULiYHOGHXPFRQMXQWRGHHIHLWRVGLUHWRVHLQGLUHWRV'HVVDIRUPDpSRVVtYHOTXDQWL¿FDUDLQÀXrQFLDGLUHWDde uma variável sobre a outra, independente das demais, no contexto de causa e efeito. Essa metodologia permite o estudo dos efeitos diretos e indiretos de algumas variáveis independentes sobre uma variável dependente (básica), cujas estimativas são obtidas por meio de equações de regressão em que as variáveis são primeiramente padronizadas (Cruz Regazzi and Carneiro 2004). A estimação dos FRH¿FLHQWHVGHWULOKDpIHLWDSHORPpWRGRGRVPtQLPRVTXDGUDGRVRUGLQiULRV$VXDXWLOL]DomRDSURSULDGDdepende do conjunto de caracteres estudados, sendo indispensável a elaboração de um diagrama de causa HHIHLWRTXHH[LEHJUD¿FDPHQWHRSDGUmRGHKLSyWHVHGDVUHODo}HVGHFDXVDHHIHLWRHQWUHXPFRQMXQWRGHvariáveis, representando a relação dos caracteres explicativos sobre uma característica principal (resposta).1 'RXWRUDQGDGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP*HQpWLFDH0HOKRUDPHQWRGH3ODQWDV±8)/$/DYUDV%ROVLVWDGR&13THPDLOcamila.cbra2@gmail.com. 2 'RXWRUDQGRGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP)LWRWHFQLD±8)/$/DYUDV%ROVLVWDGD&$3(63 'RXWRUDQGRGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP*HQpWLFDH0HOKRUDPHQWRGH3ODQWDV±8QHVS-DERWLFDEDO%ROVLVWDGD&$3(64 Pesquisador da Embrapa Caprinos e Ovinos5 'RXWRUDQGRGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP*HQpWLFDH0HOKRUDPHQWRGH3ODQWDV±8)/$/DYUDV%ROVLVWDGD&DSHV60HVWUDQGDGRGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP*HQpWLFDH0HOKRUDPHQWRGH3ODQWDV±8)/$/DYUDV%ROVLVWDGD&DSHV7 'RXWRUDQGRGR3URJUDPDGH3yVJUDGXDomRHP*HQpWLFDH0HOKRUDPHQWRGH3ODQWDV±8)/$/DYUDV%ROVLVWDGD&DSHV 3URIHVVRU$GMXQWRGR'HSDUWDPHQWRGH%LRORJLD±8)/$/DYUDV7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas1974(VWHWUDEDOKRWHYHFRPRREMHWLYRDWUDYpVGDDQiOLVHGHWULOKDLGHQWL¿FDUHQWUHDOJXQVFDUDFWHUHVGDSODQWDRVTXHPDLVFRQWULEXHPSDUDDSURGXomRGHJUmRVHPPLOKRYLVDQGRLGHQWL¿FDURVFDUDFWHUHVPDLVLQGLFDGRVpara seleção indireta para esse caráter.Material e MétodosForam escolhidas quatorze linhagens de milho do programa de melhoramento da UFLA, obtidas pela autofecundação de híbridos existentes no mercado, e pelo esquema de dialelo completo entre elas, foram obtidos 91 híbridos simples.Os experimentos de avaliação dos híbridos foram conduzidos em dois locais no município de Lavras-MG, QDVDIUDDJUtFRODQDiUHDH[SHULPHQWDOGR'HSDUWDPHQWRGH%LRORJLDGD8)/$'%,8)/$Hna fazenda experimental da Universidade Federal de Lavras (Vitorinha), ambos situados no município de Lavras (MG). O delineamento utilizado foi o de látice triplo 10 x 10, com 9 testemunhas. )RUDP DYDOLDGRV RV VHJXLQWHV FDUDFWHUHV SURGXomR GH JUmRV 352' SUROL¿FLGDGH 352/,),&FRPSULPHQWRGHHVSLJD&203(63QXPHURGH¿OHLUDVQDHVSLJD180),/Q~PHURGHJUmRVSRU¿OHLUD*5$26),/SHVRGHJUmRV3SURIXQGLGDGHGHJUmRV352)Q~PHURGHJUmRVSRUSODQWD180e peso de grãos por espiga (PESOG).A escolha do diagrama foi feita com a combinação de acordo com o conhecimento a priori das relações entre as variáveis em estudos, utilizando-se como base os trabalhos de Ribeiro (2012) e Toledo (2010). No primeiro diagrama causal da análise de trilha em cadeia, foi considerado como variável básica (dependente) D352'HFRPRYDULiYHLVSULPiULDVR3180H3(62*1RVHJXQGRGLDJUDPDFDXVDOIRLFRQVLGHUDGRQRYDPHQWHFRPRYDULiYHOEiVLFDD352'HFRPRYDULiYHLVVHFXQGiULDV352/,),&5(1'&203(63NUMFIL, GRAOSFIL e PROF.)RLHVWLPDGRHGHVGREUDGRRFRH¿FLHQWHGHFRUUHODomRVLPSOHV$VHVWLPDWLYDVGRVFRH¿FLHQWHVIRUDPobtidos usando o estimador da correlação linear de Pearson (Steel et al.1997), considerando como valores das variáveis, a média de cada tratamento dos experimentos. Foram feitas todas as inferências possíveis analisando os efeitos diretos e indiretos das variáveis explicativas sobre a variável básica. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o software Genes VS 7.0.Resultados e Discussão$PXOWLFROLQHDULGDGHHQWUHDVYDULiYHLVLQGHSHQGHQWHVIRLWHVWDGDSHORQ~PHURGHFRQGLo}HVGDPDWUL]GHFRUUHODomRHIRLREVHUYDGDXPDPXOWLFROLQHDULGDGHIUDFD1& DVVLPRVFRH¿FLHQWHVGHFDGDPRGHORque compõem o diagrama foram estimados pelo método dos mínimos quadrados.3HORFRH¿FLHQWHGHGHWHUPLQDomRSRGHVHREVHUYDUTXHDVYDULiYHLVSULPiULDVH[SOLFDUDPHda variação na produtividade de grãos, na Vitorinha e na UFLA, respectivamente (Tabela 1).  Apenas o 3(62*DSUHVHQWRXHIHLWRGLUHWRPDLRUGRTXHRHIHLWRUHVLGXDOVREUHDYDULiYHOEiVLFD352'VHQGRDVVLPo principal determinante da produtividade de grãos. O efeito indireto do P100 via PESOG e do NUM via PESOG também foram altos nos dois ambientes e maiores do que o efeito residual, indicando a importância dessas duas variáveis (P100 e NUM) na variação da produtividade de grãos, o que corrobora com resultados encontrados por Ribeiro (2012) e Toledo (2010). Tabela 1. Estimativas dos efeitos diretos e indiretos das variáveis primárias (P100, NUM E PESOG) sobre DYDULiYHOEiVLFD352' Vitorinha UFLA P100   (IHLWRGLUHWRVREUH352' -0.2463 -0.0573Efeito indireto via  NUM        0.0991Efeito indireto via  PESOG 1.2063 0.7371TOTAL                                                    NUM   7º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas1975(IHLWRGLUHWRVREUH352'           Efeito indireto via  P100       -0.1749 -0.0441         Efeito indireto via  PESOG  TOTAL                                                    0.75244PESOG(IHLWRGLUHWRVREUH352' 1.3261          Efeito indireto via  P100       -0.224 -0.0511         Efeito indireto via  NUM        0.104TOTAL                                                   0.904 R2  Efeito residual 0.424 ([LVWH WDPEpPXPJUDQGH LQWHUHVVH HP VH YHUL¿FDU RV HIHLWRV GRV FRPSRQHQWHV FRQVLGHUDGRV FRPRVHFXQGiULRVVREUHDSURGXWLYLGDGHGHJUmRVHPPLOKR5RGULJXHVHWDO3HORFRH¿FLHQWHGHGHWHUPLQDomRpercebe-se que as variáveis secundárias explicaram de maneira satisfatória a variação das variáveis primárias 7DEHOD(PUHODomRDRVHIHLWRVGLUHWRVGDVYDULiYHLVVHFXQGiULDVVREUHD352'DSHQDVR&203(63QD9LWRULQKDHD352)81'QD8)/$DSUHVHQWDUDPHIHLWRVHOHYDGRVHPDLRUHVTXHRHIHLWRUHVLGXDOcom valores de 0.4059 e 0.7433, respectivamente. No entanto, nenhuma variável secundária apresentou FRQVLVWrQFLDGHHIHLWRVGLUHWRVHLQGLUHWRVVREUHD352'XPDYH]TXHHVVHVHIHLWRVQmRVHUHSHWLUDPQRVdois ambientes avaliados. Sendo assim, de acordo com a análise de trilha, o peso de grãos (PESOG) foi o componente de rendimento TXHDSUHVHQWRXRPDLRUHIHLWRGLUHWRVREUHDSURGXomRGHJUmRV352'VHQGRDVVLPRPDLVLQGLFDGRSDUDDVHOHomRLQGLUHWDSDUD352'7DEHOD(IHLWRVGLUHWRVHLQGLUHWRVGDVYDULiYHLVVHFXQGiULDVVREUHDEiVLFD352'PROLIFIC Vitorinha 2012 UFLA 2012(IHLWRGLUHWRVREUH352' 0.2131 0.2667 Efeito indireto via  COMPESP 0.099 0.0019 Efeito indireto via  NUMFIL -0.0093 0.0049 Efeito indireto via  GRAOSFIL 0.0326 0.0074(IHLWRLQGLUHWRYLD352)81'   TOTAL                     0.32706COMPESP   (IHLWRGLUHWRVREUH352' 0.4059  Efeito indireto via  PROLIFIC 0.052 0.0266 Efeito indireto via  NUMFIL 0.021 -0.0236 Efeito indireto via  GRAOSFIL 0.091 0.0432(IHLWRLQGLUHWRYLD352)81' 0.1174  TOTAL                     0.72347NUMFIL   (IHLWRGLUHWRVREUH352' 0.1357  Efeito indireto via  PROLIFIC -0.0146 -0.0144 Efeito indireto via  COMPESP  0.0049 Efeito indireto via  GRAOSFIL 0.0036 0.00147º Congresso Brasileiro de Melhoramento de Plantas1976(IHLWRLQGLUHWRYLD352)81' 0.0617 0.3375 TOTAL                     GRAOFILEIRA   (IHLWRGLUHWRVREUH352' 0.1014 0.0545 Efeito indireto via  PROLIFIC  0.0364 Efeito indireto via  COMPESP 0.3644  Efeito indireto via  NUMFIL 0.0049 -0.0022(IHLWRLQGLUHWRYLD352)81' 0.1419 0.6327 TOTAL                     0.79693PROFUND   (IHLWRGLUHWRVREUH352' 0.2279 0.7433 Efeito indireto via  PROLIFIC 0.0795  Efeito indireto via  COMPESP 0.209 0.0153 Efeito indireto via  NUMFIL  (IHLWRLQGLUHWRYLD352)81' 0.0631 0.0464 TOTAL                     R2  Efeito residual  0.4366AgradecimentosAgradecemos ao CNPq pela concessão da bolsa de doutorado, a CAPES pela concessão da bolsa de mestrado e doutorado e a FAPEMIG pelo auxílio para a participação no evento.Referências&58=&'5(*$==,$-DQG&$51(,523&6Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genéticoHG9LoRVD0*8)9SRIBEIRO CB (2012) Caracteres que explicam a heterose na produtividade de grãos de milho. /DYUDV8)/$SLORIOS SA. et al. (2012) Análise de trilha para carotenoides em milho. Revista Ceres, Viçosa, MG, v. 59, n. SPDLMXQ52'5,*8(6*%HWDO$QiOLVHGHWULOKDGHFRPSRQHQWHVGHSURGXomRSULPiULRVHVHFXQGiULRVHPtomateiro do grupo Salada. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 45, n. 2, p. 155-162, fev. 67((/5*'HWDOPrinciples and procedures of statistics: a biometrical approach. 3rd ed. New <RUN0F*UDZ+LOO%RRNS72/('2)+5%Controle genético e inter-relação de um caráter de limiar e outros componentes da espiga do milho/DYUDV8)/$S:5,*+76&RUUHODWLRQDQGFDXVDWLRQ-RXUQDORI$JULFXOWXUDO5HVHDUFK:DVKLQJWRQYQS-DQ

Relações de causa e efeito em relação à contribuição dos componentes de rendimento na produtividade de grãos de milho.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/977393/1/aacRelacoesdeCausa.pdf

Relações de causa e efeito em relação à contribuição dos componentes de rendimento na produtividade de grãos de milho.

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