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https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6660
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
metadata.dc.title: | Medidas de associação de variáveis com massa de grãos para cultivares de soja em terras baixas |
Autor(es): | Tartaglia, Francieli de Lima |
Primeiro Orientador: | Toebe, Marcos |
Resumo: | O objetivo desse trabalho foi estudar as medidas de associação linear existentes entre caracteres de soja cultivada em terras baixas, com base em correlações genotípicas e fenotípicas e na análise de trilha em diferentes cenários de variáveis explicativas. O experimento foi conduzido à campo na Universidade Federal do Pampa, Campus Itaqui-RS (29º 09’ 21” S e 56º 33’ 02” W e 74 m de altitude), safra 2014/2015. Os oito tratamentos foram dispostos no delineamento de blocos ao acaso, com três repetições, em parcelas de 11 m², sendo cada tratamento representado por uma das seguintes cultivares: DM6563; DM7166; BMX POTÊNCIA; DON MARIO 7.0i; BMX ATIVA; DM6160; DM5958 e DM6458. Foram avaliadas 100 plantas de cada parcela e, em cada planta foram mensurados os seguintes caracteres: altura de planta (AP), altura de inserção da primeira vagem (AIPV), número de ramos (NR), número de nós (NN), número de vagens (NV), número de grãos (NG), número de grãos por vagem (NGV), massa da planta na colheita (MP), massa de vagens (MV), massa de cem grãos (MCG) e massa de grãos por planta (MG). Para cada variável foi realizada a análise de variância no delineamento de blocos ao acaso para a verificação do efeito de cultivar e a posterior comparação de médias, sendo calculada também a precisão experimental, a herdabilidade e a acurácia seletiva. Foram calculados os coeficientes de correlação genotípicos e fenotípicos entre as variáveis e realizados a análise de trilha em crista e trilha tradicional. De acordo tanto com a matriz de correlação genotípica quanto na fenotípica, as variáveis MV, MP, NG e NN apresentaram as maiores correlações com a massa de grãos. Independentemente da matriz de correlação utilizada na análise de trilha em crista (genotípica ou fenotípica), MV, MP e MCG são as variáveis com maiores relações de causa e efeito sobre a MG e podem ser utilizadas para a seleção indireta de plantas mais produtivas. Já na análise de trilha tradicional a seleção indireta poderá ser realizada com base na massa da planta. |
Abstract: | The objective of this work was to study the linear association measures between characters of soybeans cultivated in lowland, based on genotypic and phenotypic correlations and path analysis in different scenarios of explanatory variables. The experiment was conducted at the Federal University of Pampa, Campus Itaqui-RS (29º 09' 21" S and 56º 33' 02" W and 74 m altitude), in the 2014/2015 harvest. The eight treatments were arranged in a randomized complete block design, with three replications, in plots of 11 m², each treatment represented by one of the following cultivars: DM6563; DM7166; BMX POWER; DON MARIO 7.0i; BMX ACTIVE; DM6160; DM5958 and DM6458. We evaluated 100 plants of each plot and,in each plant were measured the following characters: plant height (AP), height of insertion of the first pod (AIPV), number of branches (NR), number of nodes (NN), number of pods (NV), number of grains (NG), number of grains per pod (NGV), plant mass at harvest (MP), pod mass (MV), mass of one hundred grains (MCG) and grain mass per plant (MG). For each variable, the analysis of variance was performed in the randomized block design to verify the effect of cultivar and the subsequent comparison of means, being also calculated the experimental precision, heritability and selective accuracy. The genotypic and phenotypic correlation coefficients between the variables were calculated and the analysis of ridge and traditional path analysis was performed. According to both the genotypic and phenotypic correlation matrix, the variables MV, MP, NG and NN presented the highest correlations with grain mass. Regardless of the correlation matrix used in ridge path analysis (genotype or phenotype), MV, MP and MCG are the variables with the greatest cause and effect relationships on MG and can be used for the indirect selection of more productive plants. In the traditional path analysis, the indirect selection can be performed based on the plant mass. |
metadata.dc.subject: | Glycine max Análise de trilha Multicolinearidade Correlações Path analysis Multicollinearity Correlations |
CNPQ: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS |
Idioma: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
metadata.dc.publisher: | Universidade Federal do Pampa |
Sigla da Instituição: | UNIPAMPA |
Campus: | Campus Itaqui |
metadata.dc.identifier.citation: | TARTAGLIA, Francieli de Lima. Medidas de associação de variáveis com massa de grãos para cultivares de soja em terras baixas. 2022. 28 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2017. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
metadata.dc.identifier.uri: | https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6660 |
metadata.dc.date.issued: | 13-Jun-2017 |
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Francieli de Lima Tartaglia - 2017.pdf | 536.88 kB | Adobe PDF | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view??? |
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