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http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/119824
- Title:
- Abordagem multivariada na análise de diversidade genética em cruzamentos para alto teor de óleo em soja
- Mardegan, Catarina
- Universidade Estadual Paulista (UNESP)
- The soybean crop is considered a high expression around the world. In plant breeding programs, knowledge of genetic diversity is extremely important and in this context, are frequently used multivariate analyzes. Thus, the aim of the present study was to evaluate the genetic divergence between soybean crosses through multivariate techniques. In total, 16 crosses were evaluated, which were in the F2 generation of inbreeding. The evaluated characteristics were plant height at maturity, height of the first pod, number of branches per plant, number of pods per plant, number of nodes per plant, hundred seed weight, grain yield and oil content. For the analyzes was used Euclidean distance, methods of hierarchical clustering UPGMA and Ward and principal component analysis. Genetic distances estimated using Euclidean distance ranged from 1.24 to 8.13, with the smallest distance observed between crosses C1 and C4, and the greatest distance between the C2 crosses and C6. The methods UPGMA clustering and Ward met crossings in five different groups. The principal component analysis explained 86.2% of the variance contained in the original eight variables with three main components. The APM characters, NV, NR, NN, PG% and oil were the main contributors to genetic divergence among traits. Multivariate techniques were crucial to the analysis of genetic diversity, and the methods of Ward and UPGMA clustering and principal components have consistent results in this way, the simultaneous use of these tools in genetic analysis of crosses is indicated
- A soja é considerada uma cultura de grande expressão em todo o mundo. Nos programas de melhoramento de plantas, o conhecimento da diversidade genética é de extrema importância e dentro deste contexto, são utilizadas com frequência as análises multivariadas. Desta forma, objetivou-se com o presente estudo avaliar a divergência genética entre cruzamentos de soja por meio de técnicas multivariadas. No total, foram avaliados 16 cruzamentos, os quais encontravam-se na geração F2 de endogamia. Os caracteres agronômicos avaliados foram altura da planta na maturidade, altura de inserção da primeira vagem, número de ramos por planta, número de vagens por planta número de nós por planta, peso de cem sementes, produção de grãos, e teor de óleo. Para as análises foram utilizados a distância euclidiana, os métodos de agrupamento hierárquicos UPGMA e de Ward e a análise de componentes principais. As distâncias genéticas estimadas por meio da distância euclidiana, oscilaram entre 1.24 a 8.13, sendo a menor distância observada entre os cruzamentos C1 e C4 e a maior distância entre os cruzamentos C2 e C6.Os métodos de agrupamento UPGMA e Ward reuniram os cruzamentos em cinco grupos distintos. A análise de componentes principais explicou 86,2% da variância contida nas oito variáveis originais com três componentes principais. Os caracteres APM, NV, NR, NN, PG e %Óleo foram os que mais contribuíram para a divergência genética entre os caracteres avaliados. As técnicas multivariadas foram determinantes para a análise da diversidade genética, sendo que os métodos de agrupamento UPGMA e de Ward e os componentes principais tiverem resultados congruentes, desta forma, é indicado o uso simultâneo destas ferramentas em análises genéticas de cruzamentos
- 2014
- MARDEGAN, Catarina. Abordagem multivariada na análise de diversidade genética em cruzamentos para alto teor de óleo em soja. 2014. vi, 50 f. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado - Agronomia) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias de Jaboticabal, 2014.
- vi, 50 f.
- Universidade Estadual Paulista (UNESP)
- Soja
- Soja - Melhoramento genético
- Analise multivariada
- Diversidade genética
- Cruzamento (Genetica)
- Breeding
- Acesso aberto
- outro
- http://repositorio.unesp.br/handle/11449/119824
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