Predição, seleção e validação de compostos multigenotípicos em cana-deaçúcar de maturação precoce

Abstract

O presente trabalho teve como objetivo avaliar, predizer e validar o desempenho produtivo de sistemas multigenotípicos de cana-de-açúcar de maturação precoce, considerando o impacto das interações competitivas intergenotípicas sobre os componentes de produtividade e qualidade tecnológica. No primeiro capítulo, foram analisadas as diferenças entre as formas de autocompetição (monocultivo) e alocompetição (competição de multigenotípicos), além da dinâmica competitiva específica entre genótipos vizinhos ao longo de três safras. Foi constatado significância estatística para as interações competitivas, evidenciando que as variáveis toneladas de cana por hectare (TCH) e toneladas de açúcar por hectare (TAH) são altamente sensíveis as combinações multigenotípicas, enquanto atributos tecnológicos, como açúcar total recuperável (ATR) e teor de fibra, não são influenciados pela competição. No segundo capítulo, foi aplicado uma abordagem preditiva, fundamentada na Patente BR102024020180-9, para estimar a produção de compostos multigenotípicos e selecionar combinações genotípicas superiores. Os resultados demonstraram que a produtividade não é determinada exclusivamente pelo potencial individual dos genótipos, mas pela complementaridade das interações estabelecidas, sendo identificado as cinco melhores combinações (CG2,3, CG2,8, CG3,8, CG3,5 e CG1,3) com incrementos médios preditos de 6,66% (TCH) e 7,72% (TAH) em relação ao monocultivo. No terceiro capítulo, foi efetuada a validação experimental das combinações genotípicas realizadas, confirmando a alta acurácia do modelo preditivo. Foi registrado uma Herdabilidade Realizada H(real%) de 50,76% para TCH e 61,72% para TAH, em ganhos de seleção realizados GSr/GS(r% )de 5,26 t/ha (4,23%) e 0,56 t/ha (3,71%), respectivamente, com a correta classificação das combinações genotípicas de Alta Performance. Em conclusão, a utilização estratégica de sistemas multigenotípicos, aliada à predição e validação de interações genotípicas benéficas, representa uma abordagem inovadora e eficaz para maximizar o progresso genético e a estabilidade produtiva, com potencial aplicação imediata no manejo varietal do setor sucroenergético.

The objective of this study was to evaluate, predict, and validate the productive performance of early-cycle sugarcane multi-genotypic systems, considering the impact of intergenotypic competitive interactions on yield components and technological quality. In the first chapter, the differences between autocompetition (monoculture) and alocompetition (multi-genotypic competition) were analyzed, alongside the specific competitive dynamics between neighboring genotypes across three crop cycles. Statistical significance was detected for competitive interactions, demonstrating that the variables tons of cane per hectare (TCH) and tons of sugar per hectare (TAH) are highly sensitive to multi-genotypic combinations, whereas technological attributes, such as total recoverable sugar (TRS) and fiber content, are not influenced by competition. In the second chapter, a predictive approach, based on Patent BR102024020180-9, was applied to estimate the performance of specific combinations and select superior multi-genotypic compositions. The results demonstrated that yield is not solely determined by the individual potential of the genotypes, but rather by the complementarity of the established interactions, identifying the top five combinations (CG2,3, CG2,8, CG3,8, CG3,5 and, CG1,3) with predicted mean increments of 6.66% for TCH and 7.72% for TAH compared to monoculture. In the third chapter, the experimental validation of the established genotypic combinations was performed, confirming the high accuracy of the predictive model. A Realized Heritability H(real%) of 50.76% for TCH and 61.72% for TAH was recorded, resulting in realized selection gains GSr/GS(r% ) of 5.26 t/ha (4.23%) and 0.56 t/ha (3.71%), respectively, with the correct classification of high-performance genotypic combinations. In conclusion, the strategic use of multi-genotypic systems, coupled with the prediction and validation of beneficial genotypic interactions, represents an innovative and effective approach to maximize genetic progress and yield stability, with immediate potential application for varietal management in the sugar-energy sector.