COSTA, L. T. da

COSTA, R. D.

DOURADO, R. M.

FALCAO, R.

LAVIOLA, B. G.

RODRIGUES, E. V.

TEODORO, P. E.

Portuguese

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

6° Congresso da Rede Brasileira de Tecnologia de Biodiesel 9º Congresso Brasileiro de Plantas Oleaginosas, Óleos, Gorduras e Biodiesel NATAL – RIO GRANDE DO NORTE 22 a 25 DE NOVEMBRO DE 2016 Análise de trilha para produtividade de grãos em pinhão-manso Bruno Galvêas Laviola (Embrapa Agroenergia, bruno.laviola@embrapa.br), Paulo Eduardo Teodoro (UFV, eduteodoro@hotmail.com), Erina Vitório Rodrigues (Embrapa Agroenergia, erina.rodrigues@colaborador.embrapa.br), Rhayanne Dias Costa (Embrapa Agroenergia, rhdico@gmail.com), Ricardo Maciel Dourado (ricardo32012@hotmail.com), Laise Teixeira da Costa (Embrapa Agroenergia laise.costa@embrapa.br), Rosana Falcão (Embrapa Agroenergia, rosana.falcao@embrapa.br)  Palavras Chave: Jatropha curcas L., efeitos diretos, seleção indireta.  1 - Introdução  A principal utilização do pinhão-manso é na produção de biodiesel, pois possibilita produzir combustível com baixo preço e de uma forma ecológica, minimizando a emissão de gases do efeito estufa. Atualmente, o rendimento de genótipos não melhorado está entre 930 e 1.250 kg de óleo por hectare (Bhering et al., 2013). Frente ao enorme potencial produtivo da espécie, faz-se necessário buscar métodos de melhoramento e estratégias de seleção que possibilitem o desenvolvimento de cultivares de pinhão-manso com alta produção de óleo. Um dos principais objetivos dos programas de melhoramento genético de pinhão-manso é a seleção de genótipos com maior potencial produtivo. Para que isto ocorra, é necessário conhecer as correlações entre os caracteres agronômicos, pois a seleção com base em um caráter pode alterar a expressão de outros caracteres (Cruz et al., 2012). Nesse sentido, a análise de trilha, proposta por Wright (1921), permite melhor compreender a associação entre características agronômicas, por meio do desdobramento dos coeficientes de correlação em seus efeitos diretos e indiretos sobre um caráter principal, utilizando equações de regressão das variáveis padronizadas. Desse modo, o objetivo desse trabalho foi estimar, por meio de análise de trilha, os efeitos diretos e indiretos de caracteres vegetativos sobre a produtividade de grãos em genótipos de pinhão-manso.  2 - Material e Métodos  O experimento foi instalado na área experimental da Embrapa Cerrados, em Planaltina, DF (15°35'30'' S e 47°42'30'' W, a 1.007 m altitude). O clima é tropical com inverno seco e verão chuvoso (Aw) segundo a classificação de Köppen, com temperatura média anual de 22 °C, umidade relativa de 73% e precipitação pluvial média de 1.100 mm. O solo predominante no local foi classificado como Latossolo Vermelho com alto teor de argila. Utilizou-se o delineamento em blocos ao acaso com duas repetições e cinco plantas por parcela no espaçamento 4 x 2 m. O manejo baseou-se em Dias et al. (2007), com adaptações de acordo com os resultados de pesquisa com pinhão-manso no Brasil e no mundo.  Os caracteres avaliados foram: altura de planta aos 12 (AP12) e 40 (AP40) meses após o plantio (MAP); projeção da copa na linha aos 12 (PL12) e 40 (PL40) meses após o plantio; projeção da copa na entrelinha aos 12 (PE12) e 40 (PE40) meses após o plantio; número de ramificações aos 40 (R40) meses após o plantio; produtividade de grãos em 2014 (PG6) que corresponde ao sexto ano após o plantio. Os caracteres altura de plantas, projeção da copa na linha e entrelinha foram mensurados em m, enquanto a produtividade de grãos foi estimada em kg ha-1. Após verificar efeito significativo (p<0,05) entre genótipos para todos os caracteres avaliados, foram estimadas as correlações fenotípicas entre os caracteres. Posteriormente foi realizado o diagnóstico de multicolinearidade da matriz de correlações X’X, que revelou multicolinearidade fraca. Estas correlações foram desdobradas, por meio da análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos, considerando o seguinte modelo: Y = p1X1 + p2X2 + ... + pnXn + pεu, em que Y é a variável dependente principal produtividade de grãos no sexto ano após o plantio (PG6); X1, X2, ..., xn: são as variáveis independentes explicativas; p1, p2, ..., pn: são os coeficientes da análise de trilha. O coeficiente de determinação foi calculado pela expressão R2 = p1y2 + p2y2 + ... 2p2yp2nr2n (Wright, 1921). Todas as análises estatísticas foram realizadas com o auxílio do software GENES (Cruz, 2013) e seguiram os procedimentos recomendados por Cruz et al. (2012).  3 - Resultados e Discussão   Houve correlações positivas e significativas (p<0,05) entre AP12 x AP40 (0,718), PCE12 x PCL12 (0,9077), PCE12 x PCE40 (0,6627), PCL12 x PCE40 (0,6506) e PCE40 x PCL40 (0,6664) (Tabela 1). De acordo com os resultados é possível inferir que o uso da seleção indireta para cada um destes pares de caracteres será eficiente. Além disso, essa inter-relação entre esses caracteres sugere que os mesmos podem ser avaliados em um único período, o que possibilita reduzir custos nos programas de melhoramento de pinhão-manso. As demais correlações não foram significativas pelo teste t. 6° Congresso da Rede Brasileira de Tecnologia de Biodiesel 9º Congresso Brasileiro de Plantas Oleaginosas, Óleos, Gorduras e Biodiesel NATAL – RIO GRANDE DO NORTE 22 a 25 DE NOVEMBRO DE 2016  Tabela 1. Correlações fenotípicas entre os caracteres altura de planta aos 12 (AP12) e 40 (AP40) MAP, projeção da copa na linha aos 12 (PCL12) e 40 (PCL40) MAP, projeção da copa na entrelinha aos 12 (PCE12) e 40 (PCE40) MAP e número de ramificações aos 40 (NR40) MAP e produtividade no sexto (PG6) ano após o plantio avaliadas em 67 genótipos de pinhão-manso.  Caráter PCL12 PCE12 NR40 AP40 PCL40 PCE40 PG6 AP12 0.453 0.419 -0.599 0.718* 0.192 0.314 0.443 PCL12  0.908* -0.078 0.477 0.485 0.651* 0.446 PCE12   -0.063 0.475 0.466 0.663* 0.462 NR40    -0.407 0.014 -0.037 -0.090 AP40     0.134 0.289 0.463 PCL40      0.666* 0.318 PCE40       0.498   A projeção da copa na entrelinha aos 40 MAP foi o caráter de maior influência direta positiva na produtividade de grãos e que, juntamente com os efeitos indiretos positivos através dos caracteres projeção da copa na linha aos 12 MAP, número de ramificações aos 40 MAP e projeção da copa na linha aos 40 MAP resultou em estimativas positivas de média magnitude do coeficiente de correlação genotípica (0,498) (Tabela 2). O efeito direto positivo do número de ramificações aos 40 MAP (0,182) não compensou os efeitos indiretos negativos via PCL12 (-0,164), AP40 (-0,096) e PCE40 (-0,013) o que resultou em estimativa negativa do coeficiente de correlação genotípica (-0,090).  O coeficiente de determinação genotípica da produtividade de grãos pelos caracteres avaliados no período juvenil foi baixo (0,391). Apenas 39,1% do caráter produtividade de grãos foi explicada genotipicamente pelas variáveis consideradas. Isso indica que a variabilidade do caráter principal foi determinada pela variação dos caracteres explicativos.  Tabela 2. Correlações e cargas nos pares canônicas entre os caracteres avaliados no período juvenil (Grupo I) altura de planta aos 12 (AP12) e 40 (AP40) meses após o plantio (MAP), projeção da copa na linha aos 12 (PCL12) e 40 (PCL40) MAP, projeção da copa na entrelinha aos 12 (PCE12) e 40 (PCE40) MAP e número de ramificações aos 40 (NR40) MAP e o caráter produtividade no sexto (PG6) ano após o plantio (Grupo II).          Efeito AP12 PCL12 PCE12 NR40 AP40 PCL40 PCE40 Direto via AP12 0,273 -0,101 0,111 0,182 0,237 -0,001 0,344 Indireto via PCL12 -0,046 0,124 0,114 -0,164 0,196 0,052 0,086 Indireto via PCE12 0,046 0,101 -0,092 0,008 -0,048 -0,049 -0,065 Indireto via NR40 -0,109 -0,014 -0,011 -0,007 0,053 0,052 0,074 Indireto via AP40 0,170 0,113 0,113 -0,096 -0,074 0,002 -0,007 Indireto via PCL40 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,033 0,069 Indireto via PCE40 0,108 0,224 0,228 -0,013 0,099 0,229 -0,001 Total 0,443 0,446 0,462 -0,090 0,4361 0,318 0,498 Coeficiente de determinação = 0,391 Efeito da variável residual = 0,780  4 – Conclusões Os caracteres avaliados influenciaram de maneira direta ou indireta na produtividade de grãos, sendo a projeção da copa na entrelinha aos 40 meses após o plantio o caráter que exibiu maior efeito direto positivo na produtividade de grãos.  5 – Agradecimentos  Embrapa, CNPq, Capes e Finep.  6 - Bibliografia  1 Bhering LL, Barrera CF, Ortega D, Laviola BG, Alves AA, Rosado TB, et al. Differential response of Jatropha genotypes to different selection methods indicates that combined selection is more suited than other methods for rapid improvement of the species. Industrial Crops and Products. 2013; 41:260-265. 2 Cruz, C. D.; Regazzi, A. J.; Carneiro, P. C. S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Editora UFV: Viçosa, 2012. 3 Cruz, C. D.  GENES - a software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum Agronomy 2013, 35, 271-276. 4 Dias, L. A. S.; Leme, L. P.; Laviola, B. G.; Pallini Filho, A.; Pereira, O. L.; Carvalho, M.; Manfio, C.E.; Santos, A. S.; Sousa, L.C.A.; Oliveira, T.S.; Dias, D.C.F.S. Cultivo de pinhão manso (Jatropha curcas). Viçosa: UFV, 2007. 40p. 5 Wright, S. Correlation and causation. Journal of Agricultural Research 1921, 20, 557-585. 

Análise de trilha para produtividade de grãos em pinhão-manso.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1060723/1/a1177.pdf

Análise de trilha para produtividade de grãos em pinhão-manso.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa