Estudo genético e análise multivariada de múltiplos caracteres agronômicos e comercial visando a seleção de linhagens avançadas de soja

Abstract

O objetivo deste trabalho foi obter genótipos de soja que associam atributos agronômicos e comerciais superiores. Para tanto, foi conduzido um experimento durante três anos agrícolas: 2019/2020, quando foram semeados genótipos da geração F5:6; 2020/2021, quando foram semeados genótipos de geração F5:7; e 2021/2022, quando foram semeados genótipos da geração F5:8. Em cada ano, foram semeadas as mesmas quatro populações, denominadas A, B, C e D. Tais populações foram oriundas de genitores contrastantes para o caráter de alto teor de óleo no grão, além de possuírem outras características comerciais desejáveis. Cada parcela foi avaliada individualmente para vários atributos agronômicos na época da maturidade e após a colheita, como também avaliados os caracteres relacionados à produção de grãos. Após a obtenção dos dados, foram realizadas as análises estatísticas, as quais incluíram análise de Deviance (ANADEV), estimativa de parâmetros genéticos e índice de seleção Z. A alta intensidade de seleção para os mesmos caracteres diminuiu a variabilidade da população, ou seja, reduziu a variância genética dentro das populações. O índice de seleção Z se mostrou eficaz ao selecionar os 10 genótipos mais produtivos da população A, B, C e D. A aplicação da análise de componentes principais se mostrou apropriada para a seleção de genótipos de soja, levando em consideração diversos atributos associados aos componentes de produção de grãos, bem como o alto teor de proteína e óleo no grão.

The objective of this study was to obtain soybean genotypes that combine superior agronomic and commercial attributes. To achieve this, an experiment was conducted over three agricultural years: 2019/2020, when F5:6 generation genotypes were sown; 2020/2021, when F5:7 generation genotypes were sown; and 2021/2022, when F5:8 generation genotypes were sown. In each year, the same four populations, labeled A, B, C, and D, were sown. These populations originated from contrasting parents for high grain oil content, as well as possessing other desirable commercial traits. Each plot was individually evaluated for various agronomic attributes at maturity and after harvest, as well as for traits related to grain production. After obtaining the data, statistical analyses were performed, including Deviance Analysis (ANADEV), analysis of variance (ANOVA), estimation of genetic parameters, and Z selection index. The high selection intensity for the same traits reduced the population's variability, i.e., it decreased the genetic variance within the populations. The Z selection index proved effective in selecting the top 10 productive genotypes from populations A, B, C, and D. The application of principal component analysis was suitable for the selection of soybean genotypes, taking into account various attributes associated with grain production components, as well as high protein and oil content in the grain.