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MÁRIO DO CARMO ODA
Adaptabilidade de Produção e Análise Molecular, Genealógica e
Morfológica de Cultivares de Soja
Viçosa
Minas Gerais – Brasil
2007
Dissertação apresentada a Universidade
Federal de Viçosa, como parte das
exigências do Programa de Pós-
Graduação em Genética e
Melhoramento, para obtenção do titulo
de “Magister Scientiae”.
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ii
Ficha catalográfica preparada pela Seção de Catalogação e
Classificação da Biblioteca Central da UFV
T
Oda, Mário do Carmo, 1981-
O22a Adaptabilidade de produção e análise molecular, genealó-
2007 gica e morfológica de cultivares de soja / Mário do Carmo
Oda. – Viçosa, MG, 2007.
xi, 76f.: il. (algumas col.) ; 29cm.
Orientador: Tuneo Sediyama.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Viçosa.
Referências bibliográficas: f. 67-76.
1. Soja - Genética. 2. Melhoramento genético - Modelos
matemáticos. 3. Soja - Morfologia. 4. Cultivos agrícolas -
Rendimento. I. Universidade Federal de Viçosa. II.Título.
CDD 22.ed. 633.342
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MÁRIO DO CARMO ODA
Adaptabilidade de Produção e Análise Molecular, Genealógica e
Morfológica de Cultivares de Soja
Aprovada:19 de Dezembro de 2007.
_________________________ __________________________
Prof. Cosme Damião Cruz Dra. Márcia Flores da Silva
Co - orientador
_________________________ __________________________
Prof. Múcio Silva Reis Prof. Ney Sussumu Sakiyama
_______________________
Prof. Tuneo Sediyama
Orientador
Dissertação apresentada a Universidade
Federal de Viçosa, como parte das
exigências do Programa de Pós-
Graduação em Genética e
Melhoramento, para obtenção do título
de “Magister Scientiae”.
ii
A Deus.
À minha mãe, Maria das Graças do Carmo Oda.
Ao meu pai, Mário Minolu Oda.
A minhas irmãs, Simone e Silvia.
Dedico.
iii
AGRADECIMENTOS
À Deus, sobretudo.
À Universidade Federal de Viçosa e ao Curso de Pós-Graduação em Genética e
Melhoramento, pela oportunidade de realização do curso.
Ao Departamento de Fitotecnia e ao Instituto de Biotecnologia Aplicada à
Agropecuária (BIOAGRO), pela infra-estrutura para a realização dos trabalhos científicos.
A Capes, pela conseção do auxílio financeiro, possibilitando a realização deste
trabalho.
Aos meus pais Mário e Maria da Graças, pelo apoio em todas as estapas de
minha vida.
Ao professor, orientador e amigo Tuneo Sediyama, pela orientação, apoio e
confiança desde o período de graduação e pela colaboração para o meu
desenvolvimento intelectual e pessoal.
Ao professor Cosme Damião Cruz, pelas sugestões nas análises biométricas e na
discussão dos resultados.
Ao professor Maurílio Alves Moreira, pela colaboração e incentivo na execução
deste trabalho.
Aos demais professores do Curso de Agronomia e de Pós-Graduação em
Genética e Melhoramento, pelos ensinamentos e conselhos.
À Dr. Marcia Flores da Silva, pela amizade, ensinamentos e valiosas sugestões.
Ao Newton Piovesan, pelas sugestões e ajuda para o desenvolvimento do
trabalho.
Aos colegas de trabalho: Luis Henrique, Ricardo, Fábio, Éder, Éverton, Hélio, Ana
Paula e Márcia pela amizade e ajuda.
A todos os amigos e colegas de universidade que, direta ou indiretamente,
contribuíram para a conclusão deste trabalho.
iv
Aos funcionários do laboratório de melhoramento de soja: Cupertino, Paulo Paiva,
Paulinho, Custódio, Bernado e Adílio pela colaboração e agradável convivência.
À Celina Miki Fukuzawa, pela paciência, carinho e ajuda dedicados.
A todos os amigos que passaram pela república Baiacu.
v
BIOGRAFIA
Mário do Carmo Oda, filho de Maria das Graças do Carmo Oda e Mário Minolu
Oda, nasceu em 05 de novembro de 1981, na cidade de Pindamonhangaba, no estado
de São Paulo.
Em julho de 2005, graduou-se no curso Agronomia da Universidade Federal de
Viçosa, na cidade de Viçosa, Minas Gerais.
Em agosto de 2005, iniciou o curso de Mestrado em Genética e Melhoramento,
submetendo-se à defesa de tese em19 de dezembro de 2007.
vi
SUMÁRIO
Página
RESUMO ....................................................................................................................... viii
ABSTRACT ...................................................................................................................... x
1- INTRODUÇÃO GERAL ............................................................................................ 1
2. REVISÃO DE LITERATURA ........................................................................................ 3
2.1. Origem da soja .................................................................................................................. 3
2.2. Interação genótipos X ambientes .................................................................................. 3
2.3. Adaptabilidade e estabilidade ......................................................................................... 5
2.5. Marcadores moleculares ................................................................................................. 9
2.5.1. Marcadores RFLP ..................................................................................................... 9
2.5.2. Marcadores RAPD e SCAR .................................................................................. 10
2.5.3. Marcadores AFLP ................................................................................................... 11
2.5.4. Marcadores microssatélites (SSR) ....................................................................... 12
CAPÍTULO 1 .................................................................................................................. 14
Análise de Adaptabilidade e Estabilidade de Produção de Grãos em Linhagens de Soja
Originadas pelo Método Descendente de uma Única Vagem por Planta ...................... 14
1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................... 15
2. MATERIAL E MÉTODOS........................................................................................... 18
2.1. Locais de condução dos experimentos de campo .................................................... 18
2.2. Delineamento experimental .......................................................................................... 19
2.3. Cultivares e linhagens avaliadas ................................................................................. 19
2.4. Avaliação da produtividade ........................................................................................... 20
2.5. Teste de comparação entre médias ............................................................................ 20
2.6. Análises estatísticas ....................................................................................................... 20
2.6.1. Método de Ebehart e Russell (1966) ................................................................... 21
2.6.2. Método de Annicchiarico (1992) ........................................................................... 22
2.6.3. Método de Lin e Binns (1988), modificado por Carneiro (1998) ..................... 23
2.6.4. Método do Centróide .............................................................................................. 24
vii
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................. 26
3.1. Teste de comparação entre médias ............................................................................ 26
3.2. Análise de variância conjunta ....................................................................................... 30
3.3. Adaptabilidade e estabilidade ....................................................................................... 31
4. CONCLUSÕES .......................................................................................................... 41
CAPÍTULO 2 .................................................................................................................. 42
Diversidade Genética em soja utilizando caractéres fenotípicos e moleculares ............ 42
1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 43
2. MATERIAL E MÉTODOS ....................................................................................... 46
2.1. Material genético ............................................................................................................ 46
2.2. Extração de DNA ............................................................................................................ 46
2.3. Marcadores SSR e condições de amplificação ......................................................... 47
2.4. Estimativa do coeficiente de parentesco (CP) ........................................................... 48
2.5. Análise dos dados .......................................................................................................... 48
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................. 52
4. CONCLUSÕES ......................................................................................................... 66
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................... 67
viii
RESUMO
ODA, Mário do Carmo, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, dezembro de 2007.
Adaptabilidade de produção e análise molecular, genealógica e morfológica de
cultivares de soja. Orientador: Tuneo Sediyama. Co-orientadores: Cosme Damião
Cruz e Maurílio Alves Moreira.
Nos programas de melhoramento de soja as cultivares, antes de serem lançadas,
são avaliadas em vários locais e por pelo menos dois anos para a tomada de decisão
sobre a sua indicação. O aumento de registro de novas cultivares no Brasil e no mundo
vêm obrigando pesquisadores a utilizarem informações a nível de diversidade genética
para tomar a decisão correta em seu programa de melhoramento. Este trabalho teve
como objetivos avaliar a estabilidade e adaptabilidade do rendimento de grãos de
linhagens elites do Programa de Melhoramento Genético de Soja da Universidade
Federal de Viçosa, utilizando diferentes métodos de adaptabilidade e estabilidade,
quantificar a contribuição genética de cultivares antigas em cultivares recentes que
apresentam alguma ancestralidade, selecionar um conjunto de primers microssatélites
capazes de diferenciar 21 cultivares, obter informações de caráter de diversidade para a
utilização no melhoramento, realizar associação da diversidade estimada com base em
informações fenotípica, de genealogia e de marcadores moleculares e estimar a
distância genética entre as 21 cultivares. Os ensaios para estudo de estabilidade e
adaptabilidade foram conduzidos em cinco diferentes ambientes e em dois anos agrícola.
As seguintes metodologias foram utilizadas: método de Ebehart e Russell, de
Annicchiarico, de Lin e Binns e do Centróide. Para o estudo de diversidade foram
utilizadas 21 cultivares provenientes de diferentes programa de melhoramento,
adaptadas a diferentes regiões do Brasil e do mundo e com diferentes períodos de
lançamento. Um total de 41 marcadores microssatélites foram utilizados no trabalho.
Matrizes de dissimilaridade utilizando coeficiente de parentesco, valores fenotípicos e
moleculares foram obtidas. Para a realização da análise de agrupamento foram utilizados
ix
os métodos de UPGMA e de otimização de Tocher. As cultivares do grupo de maturidade
semitardio-tardio Monarca, UFV01-10533486B e UFV99-722F626 foram as que
apresentaram ampla adaptabilidade e estabilidade e as cultivares do grupo de
maturidade tardio UFV99-8552093 e UFV91-651226 foram as que destacaram em
produtividade, adaptabilidade e estabilidade para os ambientes em geral. Os 41
marcadores microssatélites utilizados amplificaram um total de 106 alelos com uma
média de 2,52 alelos por loco, sendo que destes 37 mostraram-se polimórficos. A
estimativa da informatividade de cada loco microssatélite variou de 0 a 0,68 com uma
média de 0,38. Os primers Satt 263, Satt 192, Satt 070 e Sct_ 189 foram os que
apresentaram um maior polimorfismo com 5, 4, 4 e 4 alelos por loco, respectivamente.
As medidas de dissimilaridade média dos pares de cultivares obtidas por marcadores
microssatélites foi de 0,4 a 0,6, por coeficiente de parentesco em torno de 0,8 a 1,0 e por
caracteres fenotípicos em torno de 0,2 a 0,4. Constatou-se que dentro do grupo de
cultivares utilizado a variabilidade genética manteve a mesma ao longo de quase 40
anos de melhoramento. A combinação dos 6 primers microssatélites Satt 192, Satt 263,
Satt 070, Satt 100, Satt 108 e Satt 215 foi possível diferenciar as 21 cultivares. Com as
análises de diversidade realizadas foi possível afirmar que dentre as cultivares
consideradas como recentes ainda existe uma variabilidade genética útil ao
melhoramento de plantas e a cultivar Conquista foi a que apresentou a maior
dissimilaridade quando combinada com as outras.
x
ABSTRACT
ODA, Mário do Carmo, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, December, 2007.
Adaptability of Production and Molecular Analysis, Genealogical and Morphology of
Soybeans Cultivars. Adviser: Tuneo Sediyama. Co-advisers: Cosme Damião Cruz and
Maurílio Alves Moreira.
In the improvement programs of soybean the cultivars, before being planted, are
evaluated in several places and at least through two years for the decision about its
indication be taken. The increases in the registration of new cultivars in Brazil and in the
world are obligating researchers to utilize information about the genetic diversity to take
the correct decision in its improvement program. This work had as objectives evaluate the
stability and adaptability of the yielding of beans of elite’s lineages of the Soybean
Genetic Improvement Program of Universidade Federal de Viçosa, utilizing different
methods of adaptability and stability, quantifying the genetic contribution of old cultivars in
recent cultivars which present any ancestry, selecting a set of microsatellites primers
capable of differentiate 21 cultivars, obtaining information about the diversity for the
utilization in the improvement, performing the association of the estimated diversity based
in phenotypic, genealogic and molecular markers information and estimate the genetic
distance among the 21 cultivars. The tests about the study of the stability and adaptability
were conduced in five different environments and in two agricultural years. The following
methodologies were utilized: Ebehart and Russell method, Annicchiarico method, Lin and
Binns method, and the centroid method. For the study about diversity it were utilized 21
cultivars from different improvement programs, adapted to different regions of Brazil and
of the world and with different periods of planting. A total of 41 micro-satellites markers
were utilized in the work. Matrices of dissimilarities utilizing kinship coefficient, phenotypic
and molecular values were obtained. For the performing of the grouping analyses it was
utilized the UPGMA method and the optimization Tocher method. The cultivars of the
semi-late and late maturity groups Monarca, UFV01-10533486B and UFV99-722F626
xi
were the ones which presented wide adaptability and stability and the cultivars of the late
maturity groups UFV99-8552093 and UFV91-651226 were the ones which presented
good productivity, adaptability and stability for the environments in general. The 41
microsatellites markers utilized amplified a total of 106 alleles with an average of 2,52
alleles per locus and 37 of these presented itself as polymorphic. The estimative of the
information of each microsatellite locus varied from 0 to 0,68 with an average of 0,38. The
primers Satt 263, Satt 192, Satt 070 e Sct_189 were the ones which presented a higher
polymorphism with 5, 4, 4 and 4 alleles per locus, respectively. The measurements of
average dissimilarities of the cultivar pairs obtained by microsatellites markers was of 0,4
to 0,6 per coefficient of kinship around 0,8 to 1,0 and per phenotypic characters around
0,2 to 0,4. It was confirmed that within the group of cultivars utilized the genetic variability
kept the same throughout almost 40 years of improvement. The combination of the 6
micro-satellites primers Satt 192, Satt 263, Satt 070, Satt 100, Sat 108, and Satt 215 was
possible differentiate the 21 cultivars. With the analyses of diversity performed it was
possible affirm that amongst the cultivars considered as recent there is still a useful
genetic variability to the improvement of plants and the cultivar Conquista was the one
which presented the highest dissimilarity when combined with others.
1
1- INTRODUÇÃO GERAL
Atualmente a soja (Glycine max (L.) Merrill) é a oleaginosa mais cultivada no
mundo e um dos mais importantes produtos agrícolas da economia brasileira. Sua
enorme importância deve a facilidade de seu cultivo e a ampla aplicabilidade de seus
compostos, apresentando teores de proteína e óleo em torno de 40% e 20%,
respectivamente (Sediyama et al., 1996; Embrapa 2005).
Com uma área de 20,654 milhões de hectares na safra 2006/2007 o Brasil
apresentou estimativa de produção de 58,020 milhões de toneladas e produtividade de
2.809 Kg/ha, o que manteve o país como o segundo maior produtor e exportador de soja
do mundo (Conab, 2007).
A expansão da soja para as diversas regiões do Brasil mostra a capacidade da
espécie de adaptação a uma ampla diversidade de ambientes, fotoperiodismo e solos.
Uma das justificativas dessa grande expansão pode ser explicada, sem dúvida, pelo
melhoramento genético, com o desenvolvimento de novas cultivares, principalmente as
que apresentam período juvenil longo, cada vez mais adaptados as condições adversas
e consequentemente, mais produtivas.
Assim, o sucesso para implantação de uma lavoura depende, dentre outros
fatores, da escolha da cultivar, considerando que existe diferença no desempenho de
acordo com a região.
Os programas de melhoramento genético de plantas têm como principal objetivo a
obtenção de cultivares com elevada produtividade, com características agronômicas
consistentemente superiores e responsivos, estáveis e adaptadas frente às variações
ambientais. Para isso recomenda-se a utilização de métodos que permitem avaliar a
capacidade genética de adaptação e de desempenho das cultivares nos programas de
melhoramento (Bonato, 1978).
2
O termo ambiente pode ser interpretado, no melhoramento, como uma série de
condições sob as quais as plantas crescem, podendo envolver locais, épocas, anos,
práticas culturais ou de manejo, ou a combinação de todos esses fatores (Rocha, 2002).
Para haver a possibilidade de realizar seleção e assim obter linhagens com boas
características é necessário primeiramente utilizar parentais que contenha o(s) gene(s)
das características desejadas e utilizar, se possível, parentais divergentes. De acordo
com Hiromoto e Vello (1986), a base genética do melhoremento de soja está se
estreitando nas últimas décadas, devido à utilização de progenitores com parentesco em
comum, tornando os novos cultivares mais semelhantes.
Desta forma, em razão do grande número de cultivares existentes, do grande
número de cultivares que são lançadas todos os anos e da ocorrência mais freqüente de
similaridades no momento de realizar o registro de novas cultivares junto ao Serviço
Nacional de Proteção de Cultivares (SNPC), vem a justificar a realização deste trabalho.
O trabalho tem como objetivos a utilização de marcadores moleculares
microssatélites em um conjunto de cultivares que apresentam genealogia em comum, e
assim, realizar inferências quanto a diversidade e a relação entre materiais antigos e
recentes; e também identificar dentre as cultivares desenvolvidas pelo Programa de
Melhoramento Genético da Soja do Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal
de Viçosa as que apresentam melhor estabilidade de produção.
3
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Origem da soja
A soja é espécie autógama, herbácea, anual, ereta, de crescimento morfológico
diversificado e se diferencia de outras espécies semelhantes pelas hastes e vagens
pubescentes, pertencente à classe Dicotyledoneae, família Leguminosinae, gênero
Glycine, subgênero Soja e espécie Glycine max (L.) Merrill (Sediyama et al., 1985).
Evidências históricas e geográficas indicam que a espécie foi domesticada no século XI
d.C. no Nordeste da China, e que seu provável lugar de origem seja o Vale do Rio
Amarelo (Xu et al., 1989). Apresenta número de cromossomos igual a 2n = 40,
representando um tetraplóide diploidizado, ou seja, um poliplóide que se comporta
citologicamente como um diplóide (Hymowitz et al., 1997).
Domesticada em latitudes compreendidas entre 35° e 45°, na região da
Manchúria, a soja foi disseminada posteriormente para a Europa, América do Norte e
América do Sul. No Brasil foi introduzida no estado na Bahia em 1882, seguindo para o
estado de São Paulo e depois para o Sul do país, onde encontrou bioclima favorável ao
seu desenvolvimento semelhante as regiões tradicionais de cultivo (Vernetti, 1983;
Sediyama et al., 1996). A partir de 1970, passou a ser cultivada em grandes extensões,
levando o país ao segundo lugar no contexto mundial em produção de soja (Hiromoto e
Vello, 1986).
2.2. Interação genótipos X ambientes
A resposta fenotípica é resultante da ação conjunta do genótipo, do ambiente e da
interação entre genótipos e ambientes (G x A) (Allard, 1971). Esse último componente
reflete as diferentes sensibilidade dos genótipos às variações ambientais (Falconer &
4
Mackay, 1996), resultando em mudanças no desempenho relativo dos genótipos (Fehr,
1987).
A interação genótipos x ambientes pode ser definida como a alteração no
desempenho relativo dos genótipos em virtude de diferenças de ambiente. Todos os
fatores que afetam o desenvolvimento das plantas que não são de origem genética,
podendo envolver locais, regiões, épocas, anos, práticas culturais ou de manejo, ou a
combinação de todos esses fatores, constituem o ambiente (Romagosa & Fox, 1993;
Borém, 1997).
Em um programa de melhoramento é freqüente a realização de testes de
genótipos em diferentes locais e anos, sendo que o comportamento destes não são
constantes nos diferentes ambientes. Essa inconsistência no comportamento dos
cultivares frente às variações ambientais gera a interação genótipos x ambientes que,
quando significativa, pode indicar a existência de genótipos específicos para
determinados ambientes, (Eberhart & Russell, 1966), sendo estes classificados em
previsíveis e imprevisíveis segundo Allard e Bradshaw (1964). Fehr (1987) comenta que
as variáveis imprevisíveis são as que mais contribuem para as interações genótipos x
anos e genótipos x locais x anos.
Para que a interação genótipos x ambientes possa ser detectada, é necessário
que os diferentes genótipos sejam avaliados em dois ou mais ambientes contrastantes
(Arias, 1996).
Existem pelo menos três opções possíveis para atenuar ou minimizar os efeitos da
interação genótipos x ambientes: a identificação de cultivares específicos para cada
ambiente; a realização de zoneamento ecológico; e a identificação de cultivares com
maior estabilidade fenotípica, o que mais tem sido realizado nos últimos anos (Ramalho
et al., 1993).
Devido a importância da interação genótipos x ambientes, cabe aos melhoristas
avaliarem a sua magnitude e significância, quantificar o efeito das técnicas de
melhoramento e estratégias de difusão de tecnologias e fornecer subsídios que
possibilitem adotar procedimentos de minimização e aproveitamento, como a
desistência, ou não, da instalação de ensaios em determinado local, em razão de
problemas técnicos ou de escassez de recursos (Cruz e Regazzi, 1997; Carneiro, 1998).
5
Arantes (1979), baseando-se em revisão de literatura, concluiu que entre os melhoristas
de plantas existe consenso de que as interações genótipos x ambientes devam ser
consideradas na seleção de genótipos superiores no programa de melhoramento.
A interação genótipos x ambientes deve ser vista, não como um problema, cujos
efeitos devem ser minimizados em um programa de melhoramento, mas sim, como um
fenômeno biológico natural, o qual cumpre conhecê-la bem, para melhor aproveitá-la no
processo de seleção (Chaves, 2001).
2.3. Adaptabilidade e estabilidade
Estudos a respeito da interação geótipos x ambientes, apesar de serem de grande
importância para o melhoramento, não proporcionam informações detalhadas sobre o
comportamento de cada genótipo frente às variações ambientais. Para tal objetivo,
realizam análises de adaptabilidade e estabilidade, pelas quais se torna possível a
identificação de cultivares com comportamento previsível e que sejam responsivos às
variações ambientais ou amplas (Cruz e Regazzi, 1997).
Adaptabilidade e estabilidade apesar de serem termos relacionados, não devem
ser considerados como um só. Segundo Mariotti et al. (1976), citado por Mauro (1991),
adaptabilidade é a capacidade potencial das cultivares de responderem vantajosamente
aos estímulos ambientais, já a estabilidade é a capacidade de uma cultivar exibir um
desempenho o mais constante possível, em função de variações na qualidade ambiental.
Cruz e Regazzi (1997) conceituam estabilidade como a capacidade de as cultivares
mostrarem um comportamento altamente previsível em função do estimulo ambiental.
Kiihl e Almeida (2000) afirmaram que uma boa variedade de soja deve ter alta
produtividade e estabilidade de produção nos mais variados ambientes possíveis. Os
autores ressaltam ainda que a estabilidade é conferida pela introdução de resistência as
doenças, aos nematóides e aos insetos e pela introdução de características agronômicas
especiais como tolerância aos solos ácidos, penetração profunda de raízes e alta
qualidade fisiológica de sementes, proporcionando a planta maior tolerância aos fatores
adversos que podem comprometer a produção.
6
Nos programas de melhoramento de qualquer espécie cultivada, os genótipos são
avaliados em diferentes ambientes antes da seleção final, recomendação e distribuição
para a exploração comercial (Mauro, 1991).
O estudo da estabilidade fenotípica fornece informações detalhadas sobre o
comportamento de cultivares em diversos ambientes e isso permite indicar, com
segurança, os cultivares mais adaptados tanto a ambientes específicos, como para uma
determinada área e, por isso, recomenda-se a utilização, em programas de
melhoramento, de métodos que permitam avaliar a capacidade genética de adaptação e
desempenho das cultivares diante das variações ambientais (Bonato, 1978).
Há vários métodos para estimar estabilidade e adaptabilidade e a escolha do
método dependerá dos dados experimentais, do número de ambientes disponíveis, da
precisão requerida e do tipo de informação desejada (Cruz e Regazzi, 1997). Os
métodos mais comumente utilizados são os seguintes: o Tradicional, e os propostos por
Plaisted e Peterson (1959), Finlay e Wilkinson (1963), Wricke (1965), Eberhart e Russell
(1966), Tai (1971), Verma et al. (1978), Silva e Barreto (1985), Lin e Binns (1988), Cruz
et al. (1989), Huehn (1990), Annicchiarico (1992), Murakami (2001) e o método baseado
em componentes principais/centróide.
Comparações entre os métodos são, de certa forma, impróprias, visto que os
métodos, em sua maioria, empregam procedimentos estatísticos específicos e alguns
são modificações de outros anteriores, podendo ser alternativos, ou então
complementares ( Cruz e Regazzi, 1997).
Sediyama et al., (1990) consideram que devem ser realizados estudos criteriosos
de adaptabilidade e estabilidade de produção de soja, para garantir maior segurança às
recomendações de cultivares.
2.4. Diversidade genética
A diversidade genética tem sido utilizada como uma ferramenta para identificar as
melhores combinações híbridas, estudar a evolução das plantas, identificar um conjunto
gênico mais amplo e a viabilidade de cruzamentos (Miranda, 1998).
7
Hiromoto e Vello (1986) afirmam que no melhoramento genético da soja o ganho
genético tem sido acompanhado de uma erosão genética, devido ao estreitamento da
base genética. A diversidade genética que era quantificada por meio de análises
dialélicas, atualmente tem sido quantificada com maior freqüência utilizando ferramentas
moleculares.
Estudos realizado por pesquisadores americanos revelou que a diversidade
genética entre as variedades comerciais de soja, nos Estados Unidos da América, é
devida, somente, a onze progenitores como fonte principal da contribuição genética
(National, 1972). Posteriormente Specht e Willians (1983) relataram que somente cinco
progenitores contribuíram para o citoplasma das variedades norte americanas.
Gizlice et al., (1993) citam que, nos EUA, a base genética da produção sojícola é
constituída de pouco mais de 15 progenitores e resultados de diversidade genética tem
sido interpretados erroneamente, uma vez que o número de marcadores empregados
nessas análises podem não estar distribuídos nos grupos de ligação em soja. As
características quantitativas são, potencialmente, úteis para evitar este problema, pois
envolvem grande número de genes.
Maughan et al., (1996) afirmam que o baixo nível de diversidade genética,
detectada por marcadores moleculares convencionais como RFLP e RAPD, é devido a
ausência de um mapa intra-específico da soja com extensiva caracterização genética. No
entanto, por meio de marcadores microssatélites tem sido detectado alto número de
marcadores polimórficos.
Smith et al. (1994), utilizando marcadores AFLP, verificaram maiores valores de
diversidade genética na soja selvagem que na cultivada. Observaram também que as
variedades de soja eram muito similares, indicando baixa diversidade genética.
No Brasil, Hiromoto e Vello (1986) determinaram a base genética do germoplasma
da soja cultivada e compararam o grau de similaridade do germoplasma brasileiro com o
norte americano. Utilizando o coeficiente de parentesco de Malecot, os autores
identificaram 26 ancestrais do terceiro ciclo do melhoramento brasileiro da soja, sendo
que 11 progenitores contribuíram, com 89% do conjunto gênico das variedades
brasileiras e que seis destes são, também, os mais freqüentes nas variedades norte
americanas. Concluíram que existe a necessidade de aumentar a base genética das
8
variedades brasileiras a fim de evitar a vulnerabilidade genética do germoplasma e,
assim, aumentar ainda mais a produção.
Abdelnoor et al., (1995) avaliaram a diversidade de 38 variedades brasileiras de
soja, por marcadores RAPD separaram as variedades em cinco subgrupos, que
apresentaram concordância com os resultados obtido pelo coeficiente de parentesco.
Baranek et al., (2002) utilizando marcadores RAPD para avaliar a diversidade
genética de 19 acessos da Coleção Nacional da República Tcheca, concluiram que
houve a possibilidade de selecionar individuos genéticamente distintos para serem
utilizados como fontes genéticas no programa de melhoramento.
Chen e Nelson (2005) utilizaram marcadores RAPD, estimaram a variância
genética de cultivares de soja primitivas dentro e entre quatro provincias
geograficamente distintas na China e determinaram a relação entre a origem geográfica
e a diversidade genética. Verificaram diferença genética significativa nos cultivares de
todos os pares de províncias, e a existência de acessos, provenientes de uma única
província, comuns entre os seis grupos formados.
Miranda et al., (2007), utilizando um grupo de 90 cultivares elites, adaptadas a
diferentes regiões do Brasil, estimaram o coeficiente de parentesco para entender a
estrutura genética dessas cultivares. Verificaram baixo tamanho populacional efetivo (Ne)
e alto coeficiente de parentesco, indicativos de alta similaridade entre as principais
cultivares brasileiros.
Bodanese-Zanettini et al., (1996) afirmam que um dos meios para introdução de
novos alelos nas variedades de soja brasileiras, consiste em utilizar parentes exóticos,
principalmente do subgrupo Glycine.
Vello et al. (1984) recomendam, para aumentar a base genética do germoplasma
da soja, a realização de cruzamentos entre variedades adaptadas e geneticamente
divergentes com genótipos exóticos.
9
2.5. Marcadores moleculares
2.5.1. Marcadores RFLP
O primeiro tipo de marcador do DNA utilizado no melhoramento de plantas foi o
RFLP. Nessa técnica, o DNA total de um indivíduo é inicialmente isolado e clivado com
enzimas de restrição. Os fragmentos obtidos são separados por eletrosforese e
transferidos para uma membrana de celulose ou náilon. Em seguida, fragmentos
específicos podem ser detectados pela incubação da membrana com uma sonda
previamente marcada (radioativamente ou a frio). Sonda é uma seqüência de DNA
(normalmente da própria espécie em estudo) que irá, por complementaridade entre as
bases nitrogenadas, parear com um ou mais dos fragmentos contidos na membrana. A
posição da membrana onde a sonda hibridiza pode ser determinada por autorradiografia.
O polimorfismo entre diferentes indivíduos decorre de variações nas seqüências
primárias dos sítios de restrição ou na mudança de suas posições relativas devido a
inserções e/ou deleções. As dificuldades inerentes à técnica, o grande número de etapas
e o uso, em muitos casos de sondas radioativas, dificultam que o RFLP seja
extensivamente utilizado no melhoramento.
Diers et al. (1992) procuraram identificar marcadores moleculares do tipo RFLP
em soja para seis locos de Phythophthora sojae (Rps1, Rps2, Rps3, Rps4, Rps5 e
Rps6), os quais conferem, cada um, resistência a uma raça específica do patógeno.
Foram identificados marcadores RFLP para cinco dos seis locos (Rps1, Rps2, Rps3,
Rps4 e Rps5). Os autores descobriram também que o loco Rps2 está ligado ao loco Rj2,
o qual está associado à alta eficiência de nodulação.
Trabalhando também com marcadores RFLP, Concibido et al. (1994) identificaram
dois marcadores (pA85 e pB32), não ligados entre si, associados com a resistência à
raça 3 do nematóide do cisto da soja (Heterodera glycines); juntos, estes explicam 51,7%
da variação genotípica em torno desse caráter.
Diversos outros trabalhos já foram realizados em soja utilizando marcadores
RFLP: construção de mapas genéticos (Keim et al., 1990); identificação de marcadores
10
associados ao conteúdo de ácidos graxos (Diers e Shoemaker, 1992); e estudo de
diversidade genética em genótipos de soja (Keim et al., 1989; Ingey et al., 1991).
2.5.2. Marcadores RAPD e SCAR
A tecnologia da Reação em Cadeia de Polimerase (PCR) foi definida em meados
dos anos 80 (Mullis e Faloona, 1987; Saiki et al., 1985). A facilidade, rapidez,
versatilidade e sensibilidade da PCR tornaram-na verdadeiramente poderosa para
estudos genético-moleculares. Dela derivou um tipo de marcador molecular informado
por dois grupos independentes nos anos 90, Williams et al. (1990) o denominaram de
RAPD (Random Amplified Polymorphic DNA) e Welsh e Maclelland (1990) o
denominaram AP-PCR (Arbirarily-Primer PCR). A primeira denominação tornou-se mais
conhecida.
Marcadores do tipo RAPD detectam seqüências polimórficas num ensaio de
amplificação de DNA usando somente um iniciador de seqüência arbitrária. Nessa
reação, seqüências únicas de iniciadores se unem em dois sítios diferentes em filas
opostas do DNA-molde. Se esses sítios estão a uma distância amplificável, uma
população de fragmentos de diferentes tamanhos é formada durante a amplificação. O
número e o tamanho dos produtos de amplificação dependem, essencialmente, da
seqüência do iniciador e do DNA-molde usado.
Os marcadores têm sido amplamente usados em estudos de mapeamento,
identificação de locos, clonagem baseada em mapas, caracterização de cultivares
(fingerprinting) e seleção assistida por marcadores (SAM). Marcadores RAPD têm sido
utilizados na identificação de polimorfismos ligados a locos de resistência à doenças em
feijoeiro (Cardoso e Arruda, 1998), em alface (Paran e Michelmore, 1993) em tomate
(Martin et al., 1991) e em soja (Silva, 1998; Schuster, 2001).
Existem, entretanto, alguns fatores que limitam a sua aplicação, como o baixo
conteúdo de informação por loco; desconhecimento da base genética dos fragmentos de
DNA amplificadas; e por serem marcadores dominantes, não permite a distinção entre
homozigotos e heterozigotos. Um segundo problema apresentado por esses marcadores
é a baixa reprodutibilidade dos dados. No entanto, diferentes laboratórios motivados pela
11
sensibilidade do RAPD têm superado esse efeito, padronizando as condições técnica (Yu
et al., 1993). Atualmente, é possível aumentar a utilidade e a reprodutibilidade de um
marcador RAPD de interesse, convertendo-o em um marcador mais específico e
reprodutível, denominado SCAR – Sequence Characterized Amplified Regions (Melotto
et al., 1996).
2.5.3. Marcadores AFLP
O AFLP (Amplified Fragment Length Plymorphisms) é uma classe de marcadores,
que alia a especificidade dos sítios de restrição do RFLP à praticidade da amplificação
do PCR (Vos et al., 1995). A técnica baseia-se na digestão simultânea do DNA genômico
com duas enzimas de restrição, sendo EcoRI e Mset as mais usadas. Adaptadores
específicos, com terminais complementares às extremidades coesivas dos sítios de
restrição, são ligados aos fragmentos de DNA digeridos. São utilizados dois adaptadores
específicos, sendo um para cada sítio de restrição. Os fragmentos digeridos e com os
adaptadores ligados a eles são submetidos a uma reação de PCR com primers pré-
seletivos cuja seqüência é complementar à dos adaptadores, acrescidos de um
nucleotídeo arbitrário na sua extremidade 3’. A detecção dos fragmentos polimórficos é
feita em géis de seqüênciamento utilizando um dos primers seletivos marcados com
radiotatividade ou com fluorescência.
Uma das vantagens do AFLP é o grande poder de detecção de variabilidde
genética, uma vez que a técnica explora polimorfismos de restrição e de amplificação.
Desta forma, são resolvidos um grande número de fragmentos polimórficos em um único
gel de seqüênciamento. Como os primers utilizados nas etapas de amplificação são
longos, em torno de 20 pb, a especificidade das reações é aumentada significativamente,
quando comparada com o RAPD. Assim, o AFLP alia a vantagem de explorar regiões
genômicas arbitrárias, sem a necessidade do conhecimento prévio das sequências do
DNA, com a elevada especificidade da técnica de PCR. Uma das limitações do AFLP é o
baixo conteúdo de informação genética por loco e são marcadores essencialmente
dominantes. Como o AFLP é realizado em várias etapas, incluindo a digestão do DNA
com enzimas de restrição, é uma técnica mais trabalhosa, necessitando de DNAs
12
genômicos de alta qualidade e de um maior número de reagentes, o que a torna também
mais cara. Outro fato que contribui para aumentar a complexidade do AFLP é que a
resolução dos polimorfismos precisa ser realizada em géis de seqüênciamento utilizando
radioatividade ou fluorescência e nem todos os laboratórios estão capacitados para
trabalharem com tais metodologias.
2.5.4. Marcadores microssatélites (SSR)
Nakamura et al. (1987) determinaram que locos de sequências de DNA repetidas
em série e de número variável – VNTR (Variable Number Tandem Repeat) poderiam ser
usados como marcadores genéticos altamente informativos. Esses locos multialélicos
foram denominados por Jeffreys et al. (1985) como minissatélites e como repetições de
seqüências flanqueadas por sítios de restrição altamente conservados. Três anos depois,
Jeffreys et al. (1988) sugeriram que a natureza altamente informativa dos locos VNTR
fosse combinada com a especificidade e rapidez da reação de PCR. Assim, foram
usados iniciadores para as regiões conservadas que flanqueiam os locos de VNTR,
permitindo suas amplificações. A mobilidade dos fragmentos amplificados em géis de
agarose ou poliacrilamida difere de acordo com o número de unidades repetidas no loco
VNTR. As unidades que se repetem foram inicialmente identificadas em humanos, como
repetições em série de nucleotídeos (GA/CT)
n
, que se repetem no genoma humano
aproximadamente 50,000 vezes, com ‘n’ variando entre 10 e 60, esse tipo de seqüência
repetida foi denominado SSR (Simple Sequence Repeat) por Jacob et al. (1991) ou,
microssatélites por Litt e Luty (1989).
Tendo em vista alto grau de polimorfismo e o nível informativo apresentados por
essas seqüências, Akkaya et al. (1992) conduziram experimentos em soja, para verificar
a freqüência, na natureza, de polimorfismo e o modo de herança dos SSR. O
polimorfismo apresentado foi considerado bom, tendo em média sete alelos por par de
primers, que, juntamente com sua herança mendeliana e sua condição de co-dominante,
tornaram os SSR marcadores que podem ser utilizados em complementação com outros,
como o RFLP ou RAPD. Os níveis informativos dos SSR os tornam marcadores
extremamente úteis para a soja, devido à sua estreita variabilidade genética. Ao contrário
13
do que foi detectado em humanos, cujas seqüências centrais dos SSR são (GA/CT)
n
em
soja foram detectadas as seqüências (AT)
n
/(TA)
n
e (ATT)
n
/(TAA)
n
, as quais se repetem
em tandem de 2 a 5 pares de bases, formando o centro da seqüência.
Os microssatélites são preferidos sobre outros marcadores moleculares baseados
na reação de PCR, por serem co-dominantes e os dados serem altamente reprodutíveis.
Na seleção assistida, eles são de fácil aplicação e de baixo custo, possibilitando a
análise de milhares de genótipos rapidamente (Mudge et al., 1997).
Marcadores microssatélites já foram utilizados para mapeamento de genes de
resistência ao NCS em soja (Concibido et al.,2004) e genes que controlam o número de
dias para floração (Li e NIWA, 1996). Os SSR também foram utilizados como
marcadores para a distinção inequívoca de diferentes cultivares de soja (Rongwen et al.,
1995). Cregan et al. (1999) publicaram um mapa genéticos de soja, resultado da
integração de três mapas genéticos gerados pela Universidade Federal de Iowa,
Universidade de Utah e Universidade de Nebraska. Este mapa consenso possui 20
grupos de ligação formados por 1004 marcadores moleculares entre SSR, RFLP, RAPD
e isoenzimas. Devido ao grande número de SSR posicionados, 406 pares ao todo, este
mapa mostrou ser muito útil para flaquear os QTLs mapeados, permitindo a comparação
de mapas genéticos obtidos com diferentes germoplasmas, baseados no pressuposto de
que os SSRs são altamente conservados.
Atualmente, muitas espécies de plantas já dispõem de um conjunto de
marcadores microssatélites para utilização em estudos genéticos, entre elas a soja. Em
soja Charlson et al. (2005), trabalhando com população endogâmica derivada do
cruzamento entre Pioneer 925 e A97-770012, identificaram três marcadores
microssatélites, Satt211, Satt481 e Satt010 associados à clorose por deficiência de ferro.
Silva et al. (2001), estudando populações resultantes de um cruzamento entre
cultivares de soja resistente e suscetível a M. javanica, encontraram um marcador
microssatélite, SOYHSP 176, que mostrou associação significativa com o número de
galhas. Este marcador encontra-se no grupo de ligação F, e está associado entre os
marcadores de RFLP, A186D e A757V.
14
CAPÍTULO 1
Análise de Adaptabilidade e Estabilidade de Produção de Grãos em
Linhagens de Soja Originadas pelo Método Descendente de uma Única
Vagem por Planta
15
1. INTRODUÇÃO
Atualmente a soja é cultivada de norte a sul e leste a oeste do Brasil, em áreas de
alta a baixa latitude, totalizando mais de 20 milhões de hectares e uma produção
estimada em mais de 57 milhões de toneladas na safra 2007, onde encontra
considerável diversidade de ambientes. No Estado de Minas Gerais, o quarto maior
estado produtor de soja do país, cultiva-se mais de 2 milhões de hectares, representando
fator de grande importância econômica e social (CONAB, 2007). Nesse contexto, a
obtenção de variedades produtivas, estáveis e adaptadas assume papel fundamental na
maioria dos programas de melhoramento.
Em todos os programas de melhoramento de soja as cultivares, antes de serem
lançadas, são avaliadas em vários locais e por pelo menos dois anos para a tomada de
decisão sobre a sua indicação, mas essa decisão é normalmente dificultada pela
interação genótipos x ambientes.
Respostas deferenciais de genótipos em diferentes ambientes são freqüentes e
relevantes no contexto do melhoramento. O entendimento da interação genótipos e
ambientes torna-se imprescindível aos programas de melhoramento que buscam
minimizar a inconsistência das características relacionadas à produtividade diante da
variação ambiental, para recomendações mais acertadas (Duarte e Vencovsky, 1999).
A interação genótipo x ambiente deve ser observada como um fenômeno
biológico em suas implicações no melhoramento de plantas e não como simples efeito
estatístico, visando buscar a explicação do fenômeno para obter proveito de seus efeitos
benéficos, bem como para contornar seus efeitos indesejáveis sobre a avaliação de
genótipos e recomendação de cultivares. A reação diferencial às mudanças ambientais
pode ocorrer devido a diferenças de constituição gênica para os caracteres importantes
16
nessa adaptação, a mecanismos de regulação gênica e até caracteres morfológicos
finais (Chaves, 2001).
O conhecimento do comportamento ou adaptabilidade de cultivares a
determinados ambientes é de grande importância para a avaliação do valor agronômico
das cultivares, tanto para os produtores de sementes como para os de grãos. A
estabilidade da produtividade, em grande amplitude de condições ambientais, tem sido
relevante para avaliar o potencial genético das cultivares, pois, permite a identificação de
cultivares de comportamento previsível e que respondam às variações ambientais, em
condições específicas ou amplas. Amplos esforços devem ser feitos no sentido de
identificar genótipos que possuam alta estabilidade e ampla adaptabilidade ou com o
comportamento previsível para produção em diversos ambientes (Murakami et al., 2004).
Existem, diversos estudos sobre adaptabilidade e estabilidade tendo o intuito de
amenizar os efeitos da interação genótipos x ambientes em soja (Alliprandini et al., 1998;
Miranda et al., 1998; Rocha e Vello, 1999; Di Mauro at al., 2000; Rocha, 2002;
Ampessan, 2003; Azevedo, 2004).
Diversos métodos têm sido propostos para estudo da estabilidade, sendo que
a diferença entre os métodos origina-se nos próprios conceitos da estabilidade e nos
procedimentos biométricos empregados para medi-la. Os métodos baseados em ANOVA
são: tradicional Plaisted & Peterson (1959), Wricke (1965) e Annicchiarico (1992); Os
métodos propostos por Finlay & Wilkinson (1963), Eberhart & Russell (1966) e Tai (1971)
são baseados em regressão; Métodos baseados em regressão bisegmentada foram
propostos por Verma et al. (1978), Silva & Barreto (1986) e Cruz et al. (1989). Os
métodos de Lin E Binns (1988) e Huehn (1990) são baseados em análises não
paramétricas. Finalmente o método Murakami & Cruz (2001) é baseado em análise de
fatores e centróide, método baseado em componetes principais.
O método de Eberhart & Russell (1966) considera a cultivar ideal aquela que tem
produção média alta, coeficiente de regressão unitário e desvio de regressão
praticamente nulo, isto é, aquele desvio que tem resposta positiva à melhoria das
condições ambientais (β
1
= 1,0), e comportamento altamente previsível (σ
2
di
= 0,0).
A metodologia proposta por Annicchiarico (1992) considera as cultivares mais
estáveis para ambientes geral, favorável ou desfavorável aquelas que estiverem
17
associadas aos maiores valores do índice de recomendação (ω
i
), ou seja, aquelas
cultivares com valores de média alto e variação do comportamento nos vários ambientes
baixo.
Lin & Binns (1988) definiram, como medida para estimar a performance genotípica
(P
i
), o quadrado médio da distância entre a média da cultivar e a resposta média máxima
para todos os ambientes. Para que a recomendação de cultivares atenda às
necessidades de se identificar cultivares superiores nos grupos de ambientes favoráveis
e desfavoráveis, Carneiro (1998) propôs a decomposição do estimador (P
i
), nas partes
devido a ambientes favoráveis (P
if
) e desfavoráveis (P
id
)
A análise baseada em componentes principais/centróide foi desenvolvida para
facilitar a recomendação de cultivares estáveis a determinados ambientes. Por técnicas
de agrupamento, baseada em distâncias aos referênciais (ou ideótipos), procura-se
classificar as diferentes cultivares estudadas em quatro referenciais, cultivares de
adaptabilidade geral, de adaptabilidade específica a ambientes favoráveis, de
adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis e de desempenho desfavorável.
Dessa maneira, o presente trabalho teve o objetivo de avaliar a estabilidade e
adaptabilidade do rendimento de grãos de linhagens elites do Programa de
Melhoramento Genético de Soja da Universidade Federal de Viçosa, utilizando diferentes
métodos de adaptabilidade e estabilidade.
18
2. MATERIAL E MÉTODOS
2.1. Locais de condução dos experimentos de campo
Informações de produtividade foram obtidas nos anos agricolas 2002/03 e 2003/04
com linhagens e cultivares de soja pertencentes aos ensaios intermediários do Estado de
Minas Gerais e aos grupos de maturidade semitardio/tardio e tardio do Programa de
Melhoramento Genético de Soja do Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal
de Viçosa.
Os ensaios foram conduzidos em cinco diferentes ambientes:
• I – Capinópolis 1 - solo fértil, adubação de base 300kg/ha 00-25-25, ano
agrícola 2002/03.
• II – Capinópolis 2 - solo pobre, sem adubação de base, ano agrícola
2002/03.
• III – Florestal – solo fétil e adubação de base 300kg/ha 00-25-25.
• IV – Capinópolis 1 - solo fértil, adubação de base 300kg/ha 00-25-25,
agrícola 2003/04.
• V – Capinópolis 2 - solo pobre, sem adubação de base, ano agrícola
2003/04).
Capinópolis – município localizado no Triângulo Mineiro, Estado de Minas Gerais,
a 620 metros de altitude, latitude de 18° 41’05” Sul e longitude de 49° 34’51” Oeste.
Florestal – município localizado na Zona Metalúrgica de Belo Horizonte, Estado de
Minas Gerais, a 796 metros de altitude, latitude de 19° 52’26” Sul e longitude 42° 26’17”
Oeste.
As linhagens testadas nos ensaios foram provenientes do método descendente de
uma única vagem por planta (SPD), ou seja, a partir da geração F2 até a geração F6,
adotou-se o procedimento de retirada de uma vagem por planta e posteriormente a
19
semeadura de 3 a 5 fileiras de 5 metros cada, contendo de 12 a 15 sementes por metro
linear.
2.2. Delineamento experimental
Nos ensaios de campo utilizou-se o delineamento em blocos casualizados, com 3
repetições. Cada parcela foi constituída por quatro linhas de 5 metros cada, distânciadas
de 0,5 metro. As informações de produtividade foram coletadas em uma área de útil de
4m
2
, constituída das duas fileiras centrais desprovidas de 0,5 metros em cada
extremidade.
2.3. Cultivares e linhagens avaliadas
Os materiais genéticos utilizados foram constituidos de linhagens do Programa de
Melhoramento Genético de Soja da Universidade Federal de Viçosa e de cultivares
oriundas de diferentes programas.
Para análise, os materiais genéticos foram divididos em dois grupos, de acordo
com o grupo de maturação:
• Grupo I – constituido por 20 cultivares pertencentes ao grupo de maturidade
semitardio-tardio (Tabela 1).
• Grupo II – constituido por 17 cultivares pertencentes ao grupo de
maturidade tardio (Tabela 2).
Tabela 1. Materiais do grupo de maturidade Semitardio-tardio
1- Conquista (padrão semitardio) 11- UFV99-722F626
2- Monarca (padrão semitardio) 12- UFV98-RC71067
3- DM-339 (padrão tardio) 13- UFV98-878557
4- BRS-Celeste (padrão tardio) 14- UFV98-878565
5- UFV99-9392019 15- UFV99-8231826
6- UFV99-3047-84 16- UFV98-8552095
7- UFV99-3047-81 17- UFV99-8542068
8- UFV-2002-284 18- UFV99-8552104
9- UFV01-846305B 19- UFV99-8552096
10- UFV01-10533486B 20- UFV-18 (Patos de Minas) (padrão semitardio)
20
Tabela 2. Materiais do grupo de maturidade Tardio
1- UFV-18 (Patos de Minas) (padrão semitardio) 11- UFV99-853459
2- BRS-Celeste (padrão tardio) 12- UFV-18-170
3- DM-339 (padrão tardio) 13- UFV-2003-334
4- M-Soy 8914 (padrão tardio) 14- FT CRISRC7RC135A
5- UFV01-66322813 15- FT CRISRC7C1PUB1369
6- UFV99-9422035 16- UFV01-8553215
7- UFV99-8552093 17- UFV01-871375B
8- UFV91-651226
9- UFV99-8552099
10- UFV99-8972162
2.4. Avaliação da produtividade
Em cada parcela, a avaliação da produtividade de grãos foi realizada em uma
área útil de 4m
2
, onde foram colhidas todas as plantas manualmente e em seguida
realizado o processo de debulha e quando necessário a secagem até 14% de umidade.
As sementes de cada parcela foram recolhidas em um saco de pano, retirado a umidade
e pesadas utilizando uma balança digital. Este processo foi realizado para todas as
parcelas e para as três repetições.
2.5. Teste de comparação entre médias
Foi realizado a comparação entre as médias de produtividade de cada genótipo
dentro de cada ambiente utilizando o teste Tukey a 5% de probabilidade.
2.6. Análises estatísticas
Os dados obtidos de produtividade, foram submetidos a análise de normalidade
(teste de Lilliefors), verificando a necessidade ou não de transformação dos dados. Após
este teste, foi realizado a análise de variância individual e em seguida a análise de
variância conjunta para cada grupo de maturação. Nas análises, os efeitos de genótipos
foram considerados fixo, enquanto os de local e ano foram considerados aleatórios.
Na análise de estabilidade e adaptabilidade foram utilizados as seguintes
metodologias: método de Ebehart e Russell, de Annicchiarico, de Lin e Binns e do
Centróide, as quais são descritas a seguir.
21
2.6.1. Método de Ebehart e Russell (1966)
Nesta metodologia, é realizada uma análise de regressão dos valores da
produção dos genótipos em função dos indíces ambientais, definidos como a diferença
entre a média dos genótipos em cada ambiente e a média geral.
Os parâmetros que expressam a estabilidade e a adaptabilidade são a
produtividade média (
i0
β
), a resposta linear a variação ambiental (
i1
β
) e o desvio da
regressão para cada genótipo (
2
di
σ
), obtidos a partir do seguinte modelo de regressão:
ijijjiiij
εδββ
++Ι+=Υ
10
onde:
ij
Υ = média do i-ésimo genótipo no j-ésimo ambiente;
i0
β
= média geral do genótipo i;
i1
β
= resposta linear do genótipo i a variação ambiental;
j
Ι = índice ambiental codificado
=Ι
∑
j
j
0 ;
ij
δ
= desvio da regressão; e
ij
ε
= erro experimental médio.
De acordo com a metodologia, o genótipo que apresenta um coeficiente de
regressão (
i
1
β
) maior que 1 terá comportamento melhor, em ambientes favoráveis
respondendo de forma acentuada a melhoria do ambiente, enquanto o genótipo com
coeficiente de regressão menor que 1 terá melhor desempenho em ambientes
desfavoráveis e o genótipo responde pouco a melhoria do ambiente. Se
i
1
β
= 1, o
genótipo é considerado de adaptabilidade geral ou ampla. A estabilidade é medida pelo
desvio da regressão, sendo que,
2
di
σ
= 0 o genótipo é considerado de alta estabilidade,
significando em termos de produtividade que esta é previsível nos distintos ambientes. A
variância dos desvios da regressão e a medida de estabilidade podem ser obtidas por:
22
=
∧
2
di
σ
r
QMRQMD
i
−
Medida de adaptabilidade
∑
∑
Ι
ΙΥ
=
j
j
j
jij
i
2
1
ˆ
β
Sendo a hipótese H
0
:
1
1
=
i
β
versus H
a
:
1
1
≠
i
β
, testada pela estatística ‘’t’’
2.6.2. Método de Annicchiarico (1992)
Neste método, o parâmetro de estabilidade é medido pela superioridade do
genótipo em relação à média de cada ambiente. A medida de estabilidade e
adaptabilidade, ou índice de recomendação foi obtido por:
ziii
σµω
α
ˆˆ
)1(
−
Ζ−=
sendo
j
ij
ij
.
100
Υ
Υ
=Ζ
onde:
:
ij
Υ
média do i-ésimo genótipo no j-esimo ambiente; e
:
. j
Υ
média do j-ésimo ambiente;
a
a
j
ij
i
∑
=
Ζ
=
1
ˆ
µ
: média do genótipo considerando todos os genótipos, da mesma forma
foi obtido para ambientes favoráveis e desfavoráveis.
:
ˆ
Zi
σ
refere-se ao desvio padrão dos valores de Z
ij
do i-ésimo genótipo,
considerando seu comportamento em todos os ambientes, em ambientes favoráveis e
em ambientes desfavoráveis.
Desta forma, obteve-se três estimativas de
i
ω
, a primeira para todos os
ambientes, a segunda para ambientes favoráveis e a última para ambientes
23
desfavoráveis. Sendo neste caso, os genótipos mais estáveis aqueles associados aos
maiores valores do índice de recomendação (
i
ω
), ou seja, aqueles genótipos com
valores altos da média e baixos da variação do comportamento nos vários ambientes.
2.6.3. Método de Lin e Binns (1988), modificado por Carneiro (1998)
Neste método, avaliou-se a estabilidade do genótipo como o quadrado médio da
distância entre a média do genótipo e a resposta média máxima para todos os locais,
dado por:
a
a
j
jij
i
2
)(
1
2
∑
=
Μ−Υ
=Ρ
onde:
:
i
Ρ
estimativa do parâmetro estabilidade do cultivar i;
:
ij
Υ
produtividade do i-ésimo cultivar no j-ésimo ambiente;
:
j
Μ
resposta máxima observada entre todos os cultivares no ambiente j;
a: número de ambientes
Apesar da metologia de Lin e Binns (1988) ser bastante promissora para
recomendação geral de cultivares, Carneiro (1998) propôs a recomendação de cultivares
particularizando grupos de ambientes favoráveis e desfavoráveis, refletindo ambientes
de utilização de alta e baixa tecnologia, respectivamente. Assim, decompôs a estatística
Pi em ambientes favoráveis e desfavoráveis.
f
f
j
jij
if
2
)(
1
2
∑
=
Μ−Υ
=Ρ
em que:
:
if
Ρ
estimativa do parâmetro estabilidade do cultivar i para ambientes favoráveis;
:
ij
Υ
produtividade do i-ésimo cultivar no j-ésimo ambiente;
:
j
Μ
resposta máxima observada entre todos os cultivares no ambiente j;
f : número de ambientes favoráveis
24
d
d
j
jij
id
2
)(
1
2
∑
=
Μ−Υ
=Ρ
onde:
d: número de ambientes desfavoráveis.
O genótipo que apresentar o menor valor de P
i
, terá a maior estabilidade.
2.6.4. Método do Centróide
Este método foi desenvolvido visando facilitar a interpretação dos dados e a
escolha do genótipo que mais se aproxima do ideal. Primeiramente, admite a existência
de quatro referenciais ou ideótipos e através de técnicas de agrupamento, baseada em
distâncias aos ideótipos, procura classificar os diferentes genótipos estudados. Os
ideótipos foram definidos com base nos dados experimentais, conforme apresentado a
seguir:
Ideótipo I: apresenta adaptabilidade geral máxima, tendo os máximos valores
observados em todos os ambientes.
Ideótipo II: tem máxima adaptabilidade específica a ambiente favorável,
apresentando máxima resposta em ambiente favorável e mínima a ambiente
desfavorável.
Ideótipo III: possui máxima adaptabilidade específica a ambiente desfavorável,
apresentando máxima resposta em ambiente desfavorável e mínima em ambiente
favorável.
Ideótipo IV: possui mínima adaptabilidade, apresentando mínimos valores
observados em todos os ambientes.
O seguinte índice foi utilizado para classifcar os ambientes em favoráveis ou
desfavoráveis:
..
11
Υ−Υ=Ι
∑
agg
i
ijj
em que:
25
=Υ
ij
média do genótipo i no ambiente j;
=Υ
..
total das observações;
a = número de ambientes; e
g = número de genótipos.
A análise classificatória foi realizada calculando as distâncias euclidianas de cada
genótipo aos centróides estabelecidos, por meio de:
D
ik
=
∑
=
−
a
j
ijkij
CY
1
2
)(
,
em que D
ik
é a distância do genótipo i ao centróide K (K=1,2,3 e 4). De posse dos
valores de D
ik
realiza-se a seguinte classificação:
a) Adaptabilidade geral: quando D
i1
é o menor valor obtido.
b) Adaptabilidade específica a ambientes favoráveis: quando D
i2
e o menor
valor.
c) Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis: quando D
i3
é o
menor valor obtido.
d) Não adaptado: quando D
i4
é o menor valor obtido.
As análises estatísticas e biométricas de estabilidade e adaptabilidade foram
processadas com o auxílio do aplicativo computacional “Genes”, desenvolvido por Cruz
(1997).
26
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
3.1. Teste de comparação entre médias
As Tabelas 3 e 4 contêm os resultados obtidos nos ensaios intermediários de
avaliação de cultivares de ciclo semitardio/tardio e tardio, respectivamente, do ano
agrícola 2002/2003 e 2003/2004.
As 20 cultivares avaliadas do ciclo de maturidade semitardio/tardio apresentaram
produtividade média geral nos cinco ambientes avaliados de 2237,05 kg/ha. Em
Capinópolis I, safra 2002/2003, a cultivar UFV-18 (Patos de Minas) foi estatisticamente
superior aos cultivares UFV99-3047-81, UFVS-2002-284, BRS-Celeste e UFV98-
8552095. Este foi o ambiente que apresentou a maior média dentre os cinco ambientes.
Em Capinópolis II, safra 2002/2003, a linhagem UFV99-9392019 apresentou a menor
média de produtividade e diferença estatistica em relação os cultivar DM-339.
O cultivar UFV-18 (Patos de Minas) também foi estatisticamente superior aos
cultivares UFV99-3047-84, UFV01-846305B e UFV98-RC71067 em Florestal – MG.
Em Capinópolis I, safra 2003/2004, os cultivares Conquista e UFV99-3047-84 se
destacaram apresentando maior média dentre os demais. Em Capinópolis II, safra
2003/2004, os cultivares Conquista e UFVS-2002-284 apresentaram-se estatisticamente
diferente dos cultivares UFV99-8542068 e BRS-Celeste. Neste ambiente os cultivares
apresentaram menor média de produtividade que os demais.
Realizando uma análise geral o cultivar UFV01-846305B apresentou a menor
média, sendo muito prejudicado nos ambientes Florestal, Capinópolis I e II safra
2003/2004.
Na Tabela 3 são apresentados os resultados de 17 cultivares de ciclo tardio,
apresentando uma média geral de 2249,55 kg/ha.
27
Em Capinópolis I, safra 2002/2003, os cultivares UFV99-8552093 e UFV91-
651226 apresentaram média alta e diferença estatistica em relação o cultivar UFVS-
2003-334. Este foi o ambiente que apresentou a melhor média dentre os demais. Em
Capinópolis II, safra 2002/2003, não houve diferença significativa entre as médias de
cultivares avaliados.
O cultivar DM-339 apresentou-se diferente estatisticamente do cultivar FT
CRISRC7RC135A em Florestal – MG.
Em Capinópolis I, safra 2003/2004, o cultivar UFV99-8972162 apresentou
diferença estatisticamente do cultivar BRS-Celeste, sendo o ambiente com a menor
média dentre os demais. Em Capinópolis II, safra 2003/2004, o cultivar UFV99-8972162
apresentou-se diferente estatisticamente da cultivar BRS-Celeste.
Realizando uma análise de todos os ambientes utilizando cultivares tardios, a
linhagem UFV91-651226 apresentou a melhor média com 2.603 kg/ha.
Comparando os dados contidos nas Tabelas 3 e 4, verifica-se que os ensaios
instalados em Capinópolis na safra 2003/2004 apresentaram uma menor média,
podendo inferir que este local no ano agrícola 2003/2004 não foi favorável para o
desenvolvimento dos cultivares avaliados.
28
Genótipos
Ambientes
Capinópolis I Capinópolis II Florestal Capinópolis I* Capinópolis II* Média
UFV-18 (Patos de Minas) 4212,50 a 2100,00 def 3150,00 a 1358,33 ab 1270,83 ab 2418,33
UFV99-8231826 4093,33 ab 2962,50 abc 2854,17 ab 1358,33 ab 1070,83 ab 2467,83
Monarca 3987,50 abc 3008,33 ab 2725,00 ab 1900,00 ab 1462,50 ab 2616,67
UFV99
-
9392019
3968
,
33
abcd
1800
,
00
f
1962
,
50
a
bcd
1358
,
33
ab
1520
,
83
ab
2122
,
00
Conquista 3400,00 abcde 2500,00 abcdef 2000,00 abcd 2108,33 a 1854,17 a 2372,50
DM-339 3808,33 abcde 3108,33 a 2655,83 abc 1404,17 ab 1112,50 ab 2417,83
UFV99-3047-84 3479,17 abcde 2062,50 ef 1441,67 cd 2080,83 a 1483,33 ab 2109,50
UFV01-846305B 3412,50 abcde 2500,83 abcdef 1287,50 d 1400,00 ab 1050,00 ab 1930,17
UFV01-10533486B 3658,33 abcde 2454,17 abcdef 2850,00 ab 1762,50 ab 1520,83 ab 2449,17
UFV99-722F626 3625,00 abcde 2718,33 abcde 2069,17 abcd 1875,00 ab 1441,67 ab 2345,83
UFV98-RC71067 3562,50 abcde 2725,00 abcde 1804,17 bcd 1291,67 ab 1487,50 ab 2174,17
UFV98
-
878557
3758
,
33
abcde
2
093
,
33
def
2104
,
17
a
bcd
1341
,
67
ab
1287
,
50
ab
2117
,
00
UFV98-878565 3808,33 abcde 2283,33 bcdef 2630,00 abc 1220,83 b 1295,83 ab 2247,67
UFV99-8542068 3654,17 abcde 2334,17 bcdef 2337,50 abcd 1212,50 b 875,00 b 2082,67
UFV99-8552104 3587,50 abcde 2805,83 abcd 2730,83 ab 1195,83 b 1329,17 ab 2329,83
UFV99
-
8552096
3508
,
33
abcde
2679
,
17
abcde
2575
,
00
a
bc
1133
,
33
b
1158
,
33
ab
2210
,
83
UFV99-3047-81 3312,50 bcde 2312,50 bcdef 2133,33 abcd 1462,50 ab 1570,83 ab 2158,33
UFV-2002-284 3100,00 cde 2543,33 abcde 2043,33 abcd 1600,00 ab 1879,17 a 2233,17
BRS-Celeste 3070,83 de 2270,83 cdef 2395,83 abcd 1170,83 b 900,00 b 1961,67
UFV98-8552095 2933,33 e 2287,50 bcdef 2320,83 abcd 1087,50 b 1250,00 ab 1975,83
Média (kg/ha) 3597,04 2477,50 2303,54 1466,12 1341,04 2237,05
Tabela 3. Médias de produtividade de grãos de 20 cultivares de soja de ciclo semitardio/tardio, em cinco ambientes, na safra 2002/2003
e 2003/2004 em Minas Gerais
Médias seguidas pela mesma letra na coluna não diferem entre si pelo teste Tukey a 5% de probabilidade.
Capinópolis I = solo fértil safra 2002/2003; Capinópolis II = solo pobre safra 2002/2003; Capinópolis I* = solo fértil safra 2003/2004; Capinópolis II* = solo pobre safra
2003/2004.
29
Genótipos
Ambientes
Capinopolis I Capinopolis II Florestal Capinopolis I* Capinopolis II* Média
UFV99-8552093 4175,00 a 2593,33 a
2494,17 abc 1412,50 abc 1495,83 abc 2434,17
UFV91-651226 4154,17 a 3087,50 a
2794,17 abc 1287,50 abcd 1691,67 ab 2603,00
UFV99-9422035 3983,33 ab 2212,50 a
2300,00 bcd 1037,50 bcd 779,17 bc 2062,50
UFV01-871375B 3850,00 ab 2505,83 a
2325,00 bcd 1554,17 ab 1437,50 abc 2334,50
M
-
Soy 8914
3820
,
83
ab
2700
,
00
a
2645
,
83
abc
1193
,
75
abcd
1081
,
25
abc
2288
,
33
UFV99-8972162 3783,33 abc 2650,00 a
2083,33 cd 1705,83 a 1729,17 a 2390,33
UFV99-8552099 3725,00 abc 2262,50 a
2775,00 abc 1330,83 abcd 1279,17 abc 2274,50
UFV-18 (Patos de Minas) 3691,67 abc 3143,33 a
2341,67 bcd 1237,50 abcd 1418,75 abc 2366,58
FT CRISRC7C1PUB1369 3679,17 abc 1983,33 a
2337,50 bcd 1104,17 bcd 1437,50 abc 2108,33
UFV01-66322813 3670,83 abc 3068,33 a
2068,33 cd 1229,17 abcd 1350,00 abc 2277,33
DM-339 3625,00 abc 3205,83 a
3154,17 a 944,17 cd 1020,83 abc 2390,00
FT CRISRC7RC135A 3625,00 abc 2380,83 a
1587,50 d 1300,00 abcd 1562,50 abc 2091,17
UFV99-853459 3620,83 abc 2468,33 a
2380,83 bc 1137,50 bcd 1275,00 abc 2176,50
UFV01-8553215 3612,50 abc 2062,50 a
2170,83 bcd 1041,67 bcd 1487,50 abc 2075,00
UFV-18-170 3275,00 bc 2868,33 a
2905,83 ab 1155,83 bcd 1308,33 abc 2302,67
BRS-Celeste 3225,00 bc 2662,50 a
2816,67 abc 833,33 d 745,83 c 2056,67
UFV
-
2003
-
334
3025
,
00
c
2037
,
50
a
2166
,
67
bcd
1408
,
33
abc
1416
,
67
abc
2010
,
83
Média (kg/ha) 3678,92 2581,91 2432,21 1230,22 1324,51 2249,55
Tabela 4. Médias de produtividade de grãos de 17 cultivares de soja de ciclo tardio em cinco ambientes, na safra 2002/2003 e 2003/2004
em Minas Gerais
Médias seguidas pela mesma letra na coluna não diferem entre si pelo teste Tukey a 5% de probabilidade.
Capinópolis I = solo fértil safra 2002/2003; Capinópolis II = solo pobre safra 2002/2003; Capinópolis I* = solo fértil safra 2003/2004; Capinópolis II* = solo pobre safra
2003/2004.
30
3.2. Análise de variância conjunta
Realizando inicialmente uma inferência sobre as análises individuais dos
materiais de ciclo de maturação semitardio-tardio e tardio, todos os ambientes
mostraram-se significativos a 1% (p<0,01) e coeficiente de variação inferior a
23%.
Os resultados das análises de variância conjunta quanto a produção de
grãos são apresentados nas Tabelas 5 e 6. Os efeitos de ambiente e da
interação entre genótipo e ambiente para ambos os grupos de maturação
mostraram-se significativos. O efeito de genótipo mostrou-se não-significativo
para ambos os ciclos de maturação, o qual assemelha-se ao trabalho de
Alliprandini
et al
, (1998).
A significância da interação genótipo e ambiente demonstra que há uma
variação de resposta dos cultivares nos diferentes ambientes, indicando a
existência de cultivares adaptados a ambientes particulares e ou com adaptação
mais ampla. Os coeficientes de variações foram 13,95 e 12,82 para os ciclos
semitadio-tardio e tardio respectivamente, indicando uma boa precisão de
acordo com Carvalho (2002), Prado (2001) e Lopes (2002).
Tabela 5. Análise de variância conjunta para rendimento de grãos (kg/ha) de 20
genótipos de soja de ciclo semitardio-tardio, em 5 ambientes, no Estado de
Minas Gerais
Fonte de variação GL Quadrado médio
Rendimento de grãos
Bloco/Ambiente 10
283234,50
Bloco 2
56124,81
Bloco x Ambiente 8
340011,92
Genótipos 19
523945,04
ns
Ambientes 4
49634564,50**
Genótipo x Ambiente 76
349047,15**
Resíduo 190
97448,00
Média
2237,05
CV(%)
13,95
** - Significativo a 1%,
ns - não significativo,
31
Tabela 6. Análise de variância conjunta para rendimento de grãos (kg/ha) de 17
genótipos de soja de ciclo tardio, em 5 ambientes, no Estado de Minas Gerais
Fonte de variação GL Quadrado médio
Rendimento de grãos
Bloco/Ambiente 10 112915,61
Bloco 2 120462,54
Bloco x Ambiente 8 111028,88
Genótipos 16
407998,47
ns
Ambientes 4 52041195,71**
Gentipo x Ambiente 64 287589,13**
Resíduo 160
83277,51
Meédia
2249,55
CV(%)
12,82
** - Significativo a 1%.
ns - não significativo
3.3. Adaptabilidade e estabilidade
De acordo com a metologia de Eberhart & Russell (1966) para a avaliação
de estabilidade e adaptabilidade, Tabelas 7 e 8, a cultivar ideal é a que
apresenta produtividade média superior a média geral, coeficiente de regressão
igual à unidade e com pequeno desvio de regressão, ou seja, a cultivar com
resposta positiva à melhoria das condições ambientais (
1
β
= 1) e com
comportamento previsível (
2
di
σ
= 0).
Analisando os cultivares do grupo de maturação semitardio-tardio (Tabela
7), os cultivares Monarca, UFV01-10533486B, UFV99-722F626, UFV98-878565,
UFV99-8552096, UFV98-878557, UFV98-8552095 e BRS-Celeste apresentaram
coeficiente de regressão e desvio da regressão não significativo, indicando que
são cultivares de adaptabilidade geral e estabilidade de produção ao longo dos
ambientes.
A linhagem UFV99-8231826 foi a única que apresentou média superior a
média geral, coeficiente de regressão significativo e superior a unidade,
indicando ser responsivo a ambientes favoráveis e desvio da regressão não
significativo. Este mesmo resultado foi encontrado por Di Mauro
et al
, (2000),
onde relata que estes têm a capacidade de explorar vantajosamente os
ambientes favoráveis.
32
A cultivar Conquista apresentou média superior a média geral, coeficiente
de regressão significativo e menor que a unidade, indicando ser um genótipo
específico a ambientes desfavoráveis e de boa estabilidade, Segundo Pelúzio e
Sediyama (2000), cultivares como estes são recomendados para áreas de baixa
tecnologia.
As cultivares UFV-18 (Patos de Minas) e DM-339 são cultivares de
adaptabilidade a ambientes favoráveis e de baixa previsibilidade.
Tabela 7. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação semitardio-tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Eberhart e Russel (1966)
Genótipo
Produtividade (kg/ha)
Média
1
β
)
2
di
σ
)
2
i
R
Monarca 2616,66 1,07
ns
-7007,68
ns
98,03
UFV99-8231826 2467,83 1,34** 34521,86
ns
96,76
UFV01-10533486B 2449,16 0,91
ns
25909,44
ns
94,07
UFV-18 (Patos de Minas) 2418,33 1,28** 240221,58
++
87,00
DM-339 2417,83 1,21* 69138,36
+
94,13
Conquista 2372,50 0,62** 51710,77
ns
83,69
UFV99-722F626 2345,83 0,90
ns
34158,43
ns
93,08
UFV99-8552104 2329,83 1,09
ns
64498,85
+
93,16
UFV98-878565 2247,66 1,14
ns
26657,13
ns
96,09
UFVS-2002-284 2233,16 0,61** 15712,11
ns
89,74
UFV99-8552096 2210,83 1,11
ns
41652,47
ns
94,83
UFV98-RC71067 2174,16 0,99
ns
82133,14
+
90,49
UFV99-3047-81 2158,33 0,80* -20883,34
ns
98,40
UFV99-9392019 2122,00 1,07
ns
191959,74
++
84,97
UFV98-878557 2117,00 1,07
ns
14045,55
ns
96,49
UFV99-3047-84 2109,50 0,72** 297716,74
++
63,54
UFV99-8542068 2082,66 1,19* -13738,80
ns
98,83
UFV98-8552095 1975,83 0,82
ns
30155,08
ns
92,32
BRS-Celeste 1961,66 0,95
ns
42530,30
ns
93,11
UFV01-846305B 1930,16 0,99
ns
195894,39
++
82,83
Média Geral 2237,05
* e ** - Significativo a 5% e 1% de probabilidade, pelo teste t, respectivamente.
+ e ++ - Significativo a 5% e 1% de probabilidade, pelo teste F, respectivamente.
ns – Não significativo .
As cultivares do grupo de maturação tardio DM-339, UFV99-9422035,
UFV99-8972162 e UFVS-2003-334 apresentaram valores de
1
β
estatisticamente
diferente de 1 (um), sendo que os dois primeiros mostraram-se serem adaptados
33
especificamente a ambientes favoráveis e os dois últimos a ambientes
defavoráveis. Com relação a estabilidade, as cultivares UFV-18 (Patos de
Minas), BRS-Celeste, DM-339, UFV01-66322813, UFV99-8552099, UFV99-
8972162, UFV-18-170, FT CRISRC7RC135A, FT CRISRC7C1PUB1369 e
UFV01-8553215 apresentaram desvio de regressão significativos, demonstrando
serem de baixa estabilidade.
No geral, as linhagens UFV91-651226, UFV99-8552093 e UFV01-
871375B apresentaram desempenho satisfatório, devido a uma média elevada,
superior a média geral, boa adaptabilidade geral e previsibilidade de seus
comportamentos.
A linhagem UFV99-8972162 apesar de ser uma linhagem produtiva e
adaptável a ambientes de baixa tecnologia, não demonstra ser promissora
devido a um desvio de regressão linear significativo. Porêm apresenta R
2
de
90,36%.
Tabela 8. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Eberhart e Russel (1966)
Genótipo
Produtividade (kg/ha)
Média
1
β
)
2
di
σ
)
2
i
R
UFV91-651226 2603,00 1,12
ns
-7469,09
ns
98,83
UFV99-8552093 2434,16 1,09
ns
7864,58
ns
97,85
UFV99-8972162 2390,33 0,
81*
68886,57
+
90,36
DM-339 2390,00 1,
20*
244959,15
++
87,86
UFV-18 (Patos de Minas) 2366,58 1,02
ns
59527,09
+
94,22
UFV01-871375B 2334,50 0,94
ns
10454,25
ns
96,93
UFV-18-170 2302,66 0,92
ns
118385,23
++
88,85
M-Soy 8914 2288,33 1,13
ns
-7630,52
ns
98,86
UFV01-66322813 2277,33 1,01
ns
93891,23
++
92,01
UFV99-8552099 2274,50 0,99
ns
49028,47
+
94,56
UFV99-853459 2176,50 1,00
ns
-26675,12
ns
99,92
FT CRISRC7C1PUB1369 2108,33 0,95
ns
67967,95
+
92,80
FT CRISRC7RC135A 2091,16 0,85
ns
174845,17
++
83,09
UFV01-8553215 2075,00 0,93
ns
50211,14
+
93,82
UFV99-9422035 2062,50 1,
24**
27746,10
ns
97,42
BRS-Celeste 2056,66 1,09
ns
182179,44
++
88,59
UFV-2003-334 2010,83 0,
64**
-11715,16
ns
97,28
Média Geral 2249,55
* e ** - Significativo a 5% e 1% de probabilidade, pelo teste t, respectivamente.
+ e ++ - Significativo a 5% e 1% de probabilidade, pelo teste F, respectivamente.
ns – Não significativo .
34
Na metologia de Lin e Binns, modificado por Carneiro (1998), a
perfomance genotípica é estimada pelo parâmentro (Pi), o qual se relaciona à
distância da cultivar avaliada a melhor cultivar, de modo que quanto menor o seu
valor, maior será a adaptabilidade e estabilidade de comportamento da cultivar.
Nas Tabelas 9 e 10 estão apresentados os valores de médias de
produtividade, Pi geral, Pi favorável e Pi desfavorável, das cultivares de soja de
ciclo semitardio-tardio e tardio, respectivamente.
As cultivares do grupo de maturação semitardio-tardio (Tabela 9)
Monarca, UFV01-10533486B e UFV99-8231826 apresentaram as maiores
médias de produtividade e estabilidade a ambiente geral, ou seja, menores
valores de Pi geral, como pode ser observado pelo método de Ebehart e Russell
(1966).
A linhagem UFV99-8231826 apresentou o menor valor de Pi geral,
indicando ser responsiva a melhoria de ambiente e de alta estabilidade, como se
observa pela metodologia de Eberhat e Russell (1966).
A cultivar Conquista foi indicada pelo método de Eberhart e Russell
(1966) a ambientes desfavoráveis, o que pode ser visto pelo método de Lins e
Binns modificado por Carneiro (1998), em que esta apresenta o menor valor de
Pi desfavorável.
A metodologia de Lin e Binns indicou as cultivares UFV-18 (Patos de
Minas) e DM-339 como sendo responsivas a melhoria de ambientes e de boa
previsibilidade, o que também foi observado pela metodologia de Eberhart e
Russell.
35
Tabela 9. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação semitardio-tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Lin e Binns (1988)
Genótipo Produtividade (kg/ha)
Média
i
P
geral
i
P
favorável
i
P
desfavorável
Monarca 2616,66 45826,38
40208,33
54253,46
UFV99-8231826 2467,83 133888,80
20497,56
303975,66
UFV01-10533486B 2449,16 107303,81
137505,78
62000,85
UFV-18 (Patos de Minas) 2418,33 194930,53
169456,01
233142,31
DM-339 2417,83 149117,98
67925,24
270907,08
Conquista 2372,50 235335,06
392120,94
156,25
UFV99-722F626 2345,83 191130,76
277576,15
61462,66
UFV99-8552104 2329,83 179298,80
109638,65
283789,02
UFV98-878565 2247,66 224230,97
185729,31
281983,47
UFV-2002-284 2233,16 303999,50
463598,72
64600,67
UFV99-8552096 2210,83 248088,51
168443,29
367556,37
UFV98-RC71067 2174,16 320105,89
396785,30
205086,78
UFV99-3047-81 2158,33 298913,18
412826,96
128042,50
UFV99-9392019 2122,00 387241,23
530251,62
172725,66
UFV98-878557 2117,00 326810,69
388376,63
234461,79
UFV99-3047-84 2109,50 470738,82
758324,67
39360,06
UFV99-8542068 2082,66 338209,42
261871,06
452716,97
UFV98-8552095 1975,83 443550,35
499592,04
359487,80
BRS-Celeste 1961,66 441124,98
428929,39
459418,36
UFV01-846305B 1930,16 566721,58
746327,08
297313,33
A linhagem UFV91-651226, do grupo de maturação tardio, (Tabela 10)
apresentou a melhor média geral, o menor Pi geral e o menor Pi favorável
indicando ter boa performance geral e responsiva a ambientes favoráveis, como
pode ser observado na metodologia de Eberhart e Russell.
A linhagem UFV99-8972162 apresentou-se responsiva a ambientes de
baixa tecnologia e de baixa previsibilidade.
36
Tabela 10. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Lin e Binns (1988)
Genótipo
Produtividade (kg/ha)
Média
i
P
geral
i
P
favorável
i
P
desfavorável
UFV91-651226 2603,00
32044,58
24006,13
44102,25
UFV99-8552093 2434,16
95124,51
135126,04
35122,22
UFV99-8972162 2390,33
160903,75
268172,92
0,00
DM-339 2390,00
138437,22
50416,66
270468,05
UFV-18 (Patos de Minas) 2366,58
121336,81
149612,25
78923,65
UFV01-871375B 2334,50
139121,45
213857,06
27018,05
UFV-18-170 2302,66
146517,63
164262,61
119900,17
M-Soy 8914 2288,33
132172,95
106617,36
170506,33
UFV01-66322813 2277,33
182310,27
242020,71
92744,61
UFV99-8552099 2274,50
157927,01
206024,18
85781,25
UFV99-853459 2176,50
197832,15
241508,56
132317,53
FT CRISRC7C1PUB1369 2108,33
285437,35
401216,88
111768,05
FT CRISRC7RC135A 2091,16
363004,79
572928,24
48119,61
UFV01-8553215 2075,00
309008,19
431760,30
124880,04
UFV99-9422035 2062,50
310221,73
292174,65
337292,36
BRS-Celeste 2056,66
303981,80
218602,88
432050,17
UFV-2003-334 2010,83
384882,13
610443,14
46540,63
De acordo com Annicchiarico (1992), a cultivar que apresenta melhor
desempenho é aquela de maior indíce de recomendação (
i
ω
).
Na Tabela 11 estão os resultados da análise de estabilidade seguindo a
metodologia de Annicchiarico (1992). Entre os materiais do grupo de maturação
semitardio-tardio, as cultivares Monarca e UFV01-10533486B foram as que
apresentaram os maiores valores do índice de recomendação
i
ω
ambientes no
geral, ou seja, valores altos de média e baixos na variação do comportamento
nos vários ambientes, o que pode ser visto pela metodologia de Lin e Binns
modificado por Carneiro (1998).
Para ambientes favoráveis UFV99-8231826, Monarca e DM-339 foram as
que apresentaram maiores valores de
i
ω
, o que pode ser evidenciado pela
metodologia de Lin e Bins modificado por Carneiro (1998) e Eberhart e Russell
(1966).
37
Em ambientes desfavoráveis Conquista, UFV99-3047-84 e UFVS-2002-
284 foram as de maior desempenho em ambientes desfavoráveis, tendo
também ocorrido nos dois métodos anteriores.
Tabela 11. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação semitardio-tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Annicchiarico (1992)
Genótipo
Produtividade (kg/ha)
Média
i
ω
geral
i
ω
favorável
i
ω
desfavorável
Monarca 2616,66 115,56 115,37 115,35
UFV99-8231826 2467,83 100,78 117,70 83,77
UFV01-10533486B 2449,16 108,62 104,45 115,49
UFV-18 (Patos de Minas) 2418,33 99,37 105,69 93,29
DM-339 2417,83 100,54 112,86 86,88
Conquista 2372,49 105,68 92,15 139,96
UFV99-722F626 2345,83 103,33 97,38 113,75
UFV99-8552104 2329,83 98,50 107,85 86,94
UFV98-878565 2247,66 95,14 101,03 87,36
UFV-2002-284 2233,16 99,44 90,08 118,63
UFV99-8552096 2210,83 92,26 103,79 80,08
UFV98-RC71067 2174,16 93,42 91,38 95,09
UFV99-3047-81 2158,33 96,08 92,50 105,08
UFV99-9392019 2122,00 90,16 84,14 99,01
UFV98-878557 2116,99 91,55 90,66 92,89
UFV99-3047-84 2109,50 90,86 76,15 120,21
UFV99-8542068 2082,66 84,84 97,93 70,60
UFV98-8552095 1975,83 85,53 88,91 80,01
BRS-Celeste 1961,66 81,85 91,08 71,02
UFV01-846305B 1930,16 80,06 77,21 83,56
Utilizando ainda a metodologia de Annicchiarico (1992) para cultivares do
grupo de maturação tardio (Tabela 12), as linhagens que apresentaram
estabilidade geral, ou seja, as com maiores valores do índice de recomendação
e maiores médias foram as UFV91-651226 e UFV99-8552093.
Em ambientes favoráveis a linhagem UFV91-651226 ficou entre as de
maior estabilidade e maior média, semelhante ocorreu na metodologia de
Eberhart e Russell (1966) e Lin e Binns modificado por Carneiro (1998).
38
A linhagem UFV99-8972162 demonstrou ser responsiva a ambientes de
baixa tecnologia em todas as metodologias utilizadas.
Tabela 12. Estimativa de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Annicchiarico (1992)
Genótipo
Produtividade (kg/ha)
Média
i
ω
geral
i
ω
favorável
i
ω
desfavorável
UFV91-651226 2603,00 113,62 114,85 111,72
UFV99-8552093 2434,16 106,99 103,57 113,51
UFV99-8972162 2390,33 106,07 94,34 133,03
DM-339 2390,00 94,37 112,91 76,84
UFV-18 (Patos de Minas) 2366,58 102,47 102,38 102,59
UFV01-871375B 2334,50 103,05 97,769 113,99
UFV-18-170 2302,66 99,03 102,22 95,43
M-Soy 8914 2288,33 96,25 105,01 86,35
UFV01-66322813 2277,33 97,81 96,58 100,53
UFV99-8552099 2274,50 98,74 97,37 100,13
UFV99-853459 2176,50 95,48 96,89 93,62
FT CRISRC7C1PUB1369 2108,33 90,99 87,58 95,51
FT CRISRC7RC135A 2091,16 90,56 80,50 109,44
UFV01-8553215 2074,99 89,36 86,60 93,14
UFV99-9422035 2062,50 81,39 93,06 66,64
BRS-Celeste 2056,66 79,43 98,34 59,81
UFV-2003-334 2010,83 90,05 81,98 109,26
Utilizando o método de centróide, que visa facilitar a interpretação dos
dados, as cultivares do grupo de maturação semitardio-tardio (Tabela 13),
Monarca e UFV01-10533486B foram as cultivares com maior probabilidade de
pertencer ao grupo das que apresentam melhores padrões de reposta em
ambiente geral, grupo I e com as maiores médias, o que também foi notado
pelos métodos anteriores.
Como visto pelo os outros métodos as cultivares UFV99-8231826, UFV-
18 (Patos de Minas) e DM-339 apresentaram-se responsivas à melhoria do
ambiente, e as cultivares Conquista, UFVS-2002-284 e UFV99-3047-81
apresentaram-se adaptados a ambientes de baixa tecnologia.
39
As cultivares BRS-Celeste, UFV99-9392019, UFV01-846305B, UFV98-
RC71067, UFV98-878557 e UFV98-8552095 pertencem aos grupos dos
materiais pouco adaptados, grupo IV.
Tabela 13. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação semitardio-tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Centróide
Genótipo Média Classe Prob
1
I Prob
1
II
Prob
1
II Prob
1
IV
Monarca 2616,66 I 0,
454
0,
275
0,
139
0,129
UFV99-8231826 2467,83 II 0,
229
0,
548
0,
105
0,115
UFV01-10533486B 2449,16 I 0,
352
0,
280
0,
191
0,176
UFV-18 (Patos de Minas) 2418,33 II 0,
292
0,36
6
0,
165
0,175
DM-339 2417,83 II 0,
268
0,
436
0,
140
0,154
Conquista 2372,50 III 0,
251
0,
184
0,
349
0,214
UFV99-722F626 2345,83 I 0,
277
0,
237
0,
259
0,226
UFV99-8552104 2329,83 II 0,
267
0,
382
0,
165
0,184
UFV98-878565 2247,66 II 0,
254
0,
333
0,
192
0,222
UFV-2002-284 2233,16 III 0,
224
0,
194
0,
329
0,251
UFV99-8552096 2210,83 II 0,
237
0,
358
0,
182
0,222
UFV98-RC71067 2174,16 IV 0,
221
0,236
0,
258
0,284
UFV99-3047-81 2158,33 III 0,
215
0,
211
0,
291
0,281
UFV99-9392019 2122,00 IV 0,
211
0,
216
0,
279
0,292
UFV98-878557 2117,00 IV 0,
212
0,
240
0,
249
0,297
UFV99-3047-84 2109,50 III 0,
154
0,1
38
0,
453
0,253
UFV99-8542068 2082,66 II 0,
211
0,
308
0,
201
0,279
UFV98-8552095 1975,83 IV 0,
191
0,
228
0,
244
0,336
BRS-Celeste 1961,66 IV 0,
192
0,
251
0,
222
0,333
UFV01-846305B 1930,16 IV 0,
155
0,
172
0,
268
0,402
1 – Probabilidade de pertencer à classe indicada; Classe I: adaptabilidade geral; Classe II: adaptabilidade específica a
ambientes favoráveis; Classe III: adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis; Classe IV: pouco adaptado.
Após realizado as análises para as cultivares do grupo de maturação
tardio (Tabela 14), utilizando a metodologia de Centróide, as cultivares UFV99-
8552093 e UFV91-651226 apresentaram as melhores médias e os melhores
padrões de respostas a ambientes de uma maneira geral, como demonstrado
pelo os outros métodos.
As cultivares DM-339 e UFV-18-170 apresentaram-se médias razoáveis e
com comportamento responsivo a melhoria do ambiente, enquanto as linhagens
UFV99-9422035 e UFV99-853459 apresentam padrões de resposta de pouco
adaptados.
40
Tabela 14. Parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja do
grupo de maturação tardio, avaliadas em Minas Gerais, com base na
metodologia de Centróide
Genótipo Média Classe
Prob
1
I Prob
1
II Prob
1
III Prob
1
IV
UFV91-651226 2603,00
I 0,490 0,249 0,136 0,123
UFV99-8552093 2434,16
I 0,348 0,259 0,208 0,183
UFV99-8972162 2390,33
III 0,281 0,195 0,317 0,206
DM-339 2390,00
II 0,253 0,476 0,128 0,142
UFV-18 (Patos de Minas) 2366,58
I 0,311 0,279 0,210 0,199
UFV01-871375B 2334,50
I 0,289 0,225 0,269 0,215
UFV-18-170 2302,66
II 0,293 0,299 0,202 0,204
M-Soy 8914 2288,33
II 0,276 0,338 0,185 0,200
UFV01-66322813 2277,33
I 0,266 0,256 0,242 0,234
UFV99-8552099 2274,50
I 0,280 0,265 0,231 0,222
UFV99-853459 2176,50
IV 0,236 0,246 0,252 0,264
FT CRISRC7C1PUB1369
2108,33
III 0,210 0,206 0,296 0,286
FT CRISRC7RC135A 2091,16
III 0,172 0,158 0,390 0,278
UFV01-8553215 2075,00
III 0,194 0,191 0,313 0,301
UFV99-9422035 2062,50
IV 0,208 0,274 0,218 0,298
BRS-Celeste 2056,66
II 0,214 0,327 0,193 0,264
UFV-2003-334 2010,83
III 0,154 0,143 0,417 0,285
1 – Probabilidade de pertencer à classe indicada; Classe I: adaptabilidade geral; Classe II: adaptabilidade específica a
ambientes favoráveis; Classe III: adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis; Classe IV: pouco adaptado.
41
4. CONCLUSÕES
Entre as cultivares avaliadas do grupo de maturidade semitardio-tardio a
cultivar Monarca e as linhagens UFV01-10533486B e UFV99-722F626 foram as
que apresentaram ampla adaptabilidade e estabilidade.
As linhagens do grupo de maturidade tardio UFV99-8552093 e UFV91-
651226 foram as que destacaram em produtividade, adaptabilidade e
estabilidade para os ambientes em geral.
Os dados de produção de grãos analisados pelos diferentes métodos de
estabilidade e adaptabilidade permitiram identificar as cultivares que
apresentaram melhores padrões nos ambientes estudados.
Houve concordância entre as metodologias utilizadas para identificação
das linhagens com maior adaptabilidade e estabilidade, mas as metodologias de
ANNICCHIARICO (1992) e Centróide demonstraram os resultados de uma
forma que facilita a interpretação.
42
CAPÍTULO 2
Diversidade Genética em soja utilizando caractéres fenotípicos e
moleculares
43
1. INTRODUÇÃO
A soja (
Glycine max
(L.) Merrill) é uma leguminosa herbácea anual de
hábito de crescimento ereto, alto teor proteico e mediano de óleo e com uma
facilidade de adaptação às diversas condiçoes edafoclimaticas.
O Brasil possui extensa área cultivada e detêm tecnologia de produção de
grãos, para esta espécie, que é comparável e até mesmo superior, a muitos
países desenvolvidos. Parte desse grande suscesso deve-se aos programas de
melhoramento genético de várias instituições de pesquisa e universidades
brasileiras.
No início do cultivo da soja em regiões tradicionais, os programas de
melhoramento se basearam em introduções de linhagens desenvolvidas no Sul
dos EUA. Posteriormente, houve o desenvolvimento de cultivares mais
adaptadas. Nas regiões de expansão, os programas de melhoramento genético,
primeiramente seguiram a estratégia de desenvolvimento de linhagens
adaptadas às baixas latitudes, por meio da incorporação da característica
período juvenil longo (Paludzyszyn Filho
et al
.,1993). Após este momento, a soja
apresentou aumento da produtividade nas regiões de cultivo, e a expansão da
agricultura para as regiões de cerrado e a utilização da rotação de culturas,
deixou claro que o desenvolvimento de cultivares mais produtivos e adaptados a
estas regiões foram fundamentais para o desenvolvimento desta cultura no país
(Hiromoto, 1996).
Estimativas da variabilidade genética da cultura têm revelado que o
germoplasma brasileiro provém de base genética restrita, tendo se originado de
poucas linhagens ancestrais, o que justifica a frequente similaridade entre duas
ou mais cultivares no momento do pedido de registro da cultivar. Bonetti (1983)
estimou que cerca de 70% das cultivares desenvolvidas para o Rio Grande do
44
Sul, naquela data, descendiam das cultivares americanas Hill, Hood ou ambas.
Hiromoto & Vello (1986) informaram que todas as cultivares recomendadas para
plantio naquele ano agrícola descendiam de 26 cultivares, sendo que, deste
total, apenas quatro eram responsáveis por cerca da metade daquele conjunto
gênico.
Atualmente, os melhoristas de plantas tem utilizado características
morfológicas e bioquímicas para os registro e proteção de cultivares. O uso de
técnicas de genética molecular, baseado na tecnologia de marcadores
moleculares, permitiu analisar e detectar diferenças entre indivíduos a nível de
DNA, fornecendo medidas mais precisas e diretas da variabilidade genética
existente não só entre os acessos armazenados, mas também dentro destes. A
caracterização genética, tanto das variedades quanto de acessos, constitui
grande contribuição aos programas de melhoramento, facilitando a escolha das
melhores combinações de progenitores (Neto, 2005).
Utilizando coeficiente de parentesco para avaliar a diversidade genética
entre cultivares brasileiras, Vello
et al
. (1988) encontraram valor médio de
parentesco de 0,16 para 69 cultivares de soja, Bonato (2000) encontrou valor
médio de 0,21 para 100 cultivares e Miranda (2005), trabalhando com 457
cultivares brasileiras, encontrou valor médio de parentesco de 0,178.
Muitos estudos de diversidade em soja têm sido conduzidos utilizando
características morfológicas, informações de pedigree e variações bioquímicas
(Nelson
et al
., 1987; 1988; Gizlice
et al
., 1993; Bernard
et al
., 1998). Embora
características morfológicas e agronômicas sejam úteis na avaliação da
diversidade genética, elas são altamente influenciadas pelo ambiente e a coleta
destas informações demanda grande quantidade de tempo. Análises
bioquímicas, tais como isoenzimas e proteínas, são menos influenciados pelo
ambiente mas apresenta variação limitada. Marcadores de DNA são alternativas
atrativas, pois são praticamente ilimitados em número, apresentam alto grau de
polimorfismo, independência entre os efeitos ambientais e o estádio fisiológico
da planta e podem ser organizados dentro de mapa de ligação.
45
Os marcadores microssatélites, também denominados SSR (Simple
Sequence Reapeat), possibilitam ampla utilização nos programas de
melhoramento, uma vez que são co-dominantes, multialélicos e capazes de
fornecer um elevado nível de informação genética por loco (Lanza
et al
., 2000).
Há vários trabalhos utilizando marcadores moleculares para estimar a
diversidade genética entre acessos. Rongwen
et al
. (1992), utilizando
marcadores microssatélites iniciaram um estudo de utilização destes
marcadores para diferenciar genótipos no momento de registro e proteção de
cultivares. Doldi
et al
. (1997), utilizaram marcadores RAPD e microssatélites
para avaliar a diversidade genética de 18 genótipos de soja, concluiram que
marcadores RAPD e SSR são úteis para avaliar a relação genética entre
genótipos e comparar com dados de pedigree. Ude
et al
. (2003) determinaram o
nível de divergência genética para marcadores AFLP entre e dentro de cultivares
de soja norte americana e asiática e encontraram genótipos asiáticos com uma
diferença genética significativa dos norte americanos.
O trabalho teve como objetivos: (1) avaliar a contribuição genética de
cultivares antigas em cultivares recentes que apresentam alguma
ancestralidade; (2) selecionar um conjunto de primers microssatélites capazes
de diferenciar 21 cultivares; (3) obter informações de caráter de diversidade para
a utilização no melhoramento; (4) realizar associação da diversidade estimada
com base em informações fenotípica, de genealogia e de marcadores
moleculares; e (5) estimar a distância genética entre as 21 cultivares.
46
1. MATERIAL E MÉTODOS
2.1. Material genético
Foram utilizados 21 cultivares (Tabela 1) provenientes de diferentes
programas de melhoramento, adaptadas a diferentes regiões do Brasil e do
mundo e lançados no mercado em diferentes períodos. Na escolha dessas
cultivares, foi utilizado como critério a genealogia e a época de lançamento.
Procurou-se selecionar cultivares aparentadas com diferentes épocas, sendo
que, a época de lançamento entre a mais antiga e a mais nova variou em torno
de 40 anos.
2.2. Extração de DNA
A extração de DNA das 21 cultivares foram obtidas a partir de um bulk de
dez sementes de cada cultivar. A extração foi reliazada utilizando o protocolo
descrito por McDonald
et al
. (1994), com algumas modificações.
Em tubos eppendorfs de 1,5 ml, contendo cerca de 50 mg de sementes
moídas de cada unidade de análise, foram adicionados 700 µl de tampão de
extração contendo Tris-HCl 0,2 M (pH 7,5), NaCl 0,28 M, EDTA 0,25 mM e SDS
10%. As amostras foram maceradas e em seguida centrifugadas a 14.000 rpm
por 10 minutos. Os sobrenadantes foram transferidos para novos tubos, e em
seguida, acrescentados 10 µl de proteinase K (10 mg/ml) e 10 µl CaCl2 1 mM, e
colocados em banho maria a 55°C por 1,5 horas. Foram, então, adicionados às
amostras 900 µl de isopropanol e deixadas em repouso por 2 min. Após este
tempo as amostras foram centrifugadas por 10 min a 14.000 rpm. Os
sobrenadantes foram descartados e os preciptados foram lavados uma vez com
47
álcool 70% e, uma segunda vez, com álcool 90%. Após as lavagens os
preciptados foram colocados para secar em temperatura ambiente durante 15
min e, posteriormente, ressuspendidos em TE (Tris HCl 10 mM, EDTA 1 mM. pH
8,0). contendo 60 µg/ ml de RNAse A e colocadas em banho maria por uma
hora. As amostras foram precipitadas novamente pela adição de 900 µl de
isopropanol por dois minutos. Logo após, as amostras foram novamente
centrifugadas a 14.000 rpm por 10 min, e os sobrenadantes descartados. Os
preciptados formados foram ressuspendidos, ao final, em TE.
A qualidade do DNA foi estimada por espectrofotometria, considerando a
razão A260/A280. A concentração foi estimada a partir da abasorbância a 260
nm, conforme Sambrook
et al
. (1989).
O DNA concentrado de cada amostra foi armazenado a -20°C e diluído
para a concetração de trabalho de 10 ng/µL e esta ficou armazenada a 5°C.
2.3. Marcadores SSR e condições de amplificação
Os marcadores microssatélites utilizados no trabalho, num total de 41,
foram selecionados com base em informações de artigos e teses, que
descreveram polimorfismos para estes primers (Tabela 2). As sequências dos
primers
foward
e
reverse
para cada loco microssatélite amplificado estão
descritas em Song
et al
. (2004), bem como a estrutura repetida para cada
microssatélite.
As reações de microssatélite foram realizadas em um volume total da
reação de 15 µL, contendo tampão de PCR (100 mM de Tris-HCl e 500 mM de
KCl, pH 8,0) 2,5 mM de cada desoxirribonucleotídeo (dATP, dTTP, dGTP e
dCTP), 20 mM de MgCl
2
, 6 µM de cada primer (
foward e reverse
), uma unidade
da enzima Taq polimerase e 40 ng de DNA molde.
As amplificações foram feitas em termocicladores Perkin Elmer
(GeneAmp PCR System 9600) a 50°C por ciclo. Cada ciclo consistiu de
desnaturação a 94°C durante 4 min, uma etapa de anelamento a 65°C por 40s,
seguidos por 10 ciclos decrescendo 1°C por ciclo até 55°C, a partir da qual se
48
seguiram 30 ciclos a 55°C por 40s cada. Em cada ciclo foram mantidas as
respectivas temperaturas de desnaturação (94°C/40s) e polimerização (72°C/1
min.). O final do programa consistiu de um ciclo de polimerização a 72°C por 7
min.
2.4. Estimativa do coeficiente de parentesco (CP)
O coeficiente de parentesco foi estimado entre as 21 cultivares utilizadas
no trabalho, combinando-as duas a duas, totalizando 210 combinações de
cultivares.
Algumas pressuposições foram adotadas para o cálculo do coeficiente de
parentesco (CP): (1) as cultivares ancestrais foram consideradas não
relacionadas: CP=0; (2) cultivar derivada de cruzamento simples recebeu
metade de seus genes de cada pai: CP=0,5; (3) todos os pais foram
considerados homozigotos e homogêneos; (4) foram considerados não
correlacionados, pais cuja a genealogia não se conhecia: CP=0; (5) considerou
CP=1 entre uma cultivar e ela própria; (6) considerou-se CP=0,75 entre uma
cultivar e uma outra obtida a partir da seleção dessa; (7) considerou-se CP=0,56
entre duas seleções obtidas de uma mesma cultivar (Bowman
et al
., 1997).
Utilizando os coeficientes de parentesco de cada par formado, foi
calculada a contribuição genética de cada cultivar em relação a um grupo de
cultivares formado de acordo com a data de lançamento.
2.5. Análise dos dados
A diversidade genética de cada loco microssatélite foi obtida através da
frequência dos alelos presentes no loco da seguinte maneira:
Informação do conteúdo de polimorfismo (PIC) = 1 – j = 1 -
∑
=
n
j
ij
p
1
2
49
Onde p é a frequência do j-ésimo alelo para o primer i (Anderson
et al
.,
1993). O valor da diversidade genética do loco é similar a heterozigosidade que
é comumente utilizada para descrever a informatividade de um marcador
molecular em populações.
As distâncias genéticas entre as cultivares, obtidas através de
informações geradas por marcadores microssatélite, foram avaliadas por meio
de uma matriz de dissimilaridade construída utilizando-se o complemento do
índice de similaridade (IS) para variáveis co-dominantes/multialélicas, por meio
do programa Genes versão Windows (CRUZ, 2001). Os escores foram
estabelecidos conforme o número de alelos presentes. O índice foi obtido
dividindo-se o número total de locos de microssatélites contendo alelos comuns
pelo número total dos locos avaliados.
Para a obtenção da matriz de dissimilaridade através dos dados de
coeficiente de parentesco, foi subtraído de 1 os valores do CP.
As distâncias genéticas provenientes dos valores fenotípicos foram
obtidas considerando as características como multicategóricas, dando notas
para cada escala de variação da informação fenotípica considerada.
A análise de agrupamento foi feita com base nas matrizes de
dissimilaridade e obtidas pelos marcadores microssatélites, pelos coeficiente de
parentesco e pelas características fenotípicas. Os métodos utilizados foram o
UPGMA e o otimização de Tocher.
50
N° Origem Cultivares Genealogia* Cor da
flor
Cor do
hilo
Cor da
pubecência
Hábito de
crescimento
Ciclo
1 USA Improved Pelican PI 548461 Roxa Marrom Marrom Indeterminado Médio
2 UFV Viçoja D492491x I. Pelican Roxa Marrom Marrom Determinado Médio
3 UFV UFV-1 Seleção em Viçoja Roxa Marrom Marrom Determinado Tardio
4 USA Davis D 49-2573 X N 45-1497 Branca Marrom Cinza Determinado Precoce
5 MONSOY FT-12 Nissei FT 9510 x Prata Branca Marrom Marrom Determinado Médio
6 IAC IAC-8 Linhagem F
5
obtida do cruzamento Bragg x E 70-51 Roxa Marrom Marrom Determinado Medio
7 MONSOY FT-Cristalina Cruzamento natural em UFV-1 Roxa Marrom Cinza Determinado Tardio
8 Embrapa Doko Progenie F
7
. obtida da população RB 72-1. proveniente
de seis cruzamentos (E 70-46 x Pickett, E 70-47 x F 65-
1376 e Davis x IAC 79308)
Branca Preto Marrom Determinado Tardio
9 UFV UFV-17(Minas Gerais) FT-12 x IAC-8 Roxa Marrom Marrom Determinado Tardio
10 UFV UFV-19(Triângulo) FT-12 x IAC-8 Branca Preto Marrom Determinado Médio
11 UFV UFV-18(Patos de Minas) FT-Cristalina x IAC-8 Roxa Preto Marrom Determinado Tardio
12 UFV UFVS-2007 FT-Cristalina x Doko Roxa Marrom Marrom Determinado Tardio
13 Embrapa BRS-Tuiuiu FT-Cristalina (4) x Doko Roxa Marrom Marrom Determinado Tardio
14 MONSOY FT-Cristalina RCH FT-CRISTALINA (5) x EMBRAPA-20 Roxa Marrom Cinza Determinado Tardio
15 Embrapa Conquista Lo76-4484 x Numbaira Roxa Preto Marrom Determinado Médio
16 Embrapa Valiosa RR Conquista (n) x RR Roxa Preto Marrom Determinado Médio
17 Embrapa Santa Rosa D49-772 x La41-1219 Branca Marrom Marrom Determinado Médio
18 USA Bragg Jackson x D49-2491 Branca Preto Marrom Determinado Precoce
19 Embrapa BR-IAC-21 IAC-8(6) x FT-Cristalina Roxa Preto Marrom Determinado Médio
20 UFV UFV-10 (Uberaba) Santa Rosa x UFV-1 Roxa Marrom Marrom Determinado Tardio
21 UFV UFVS-2301 [FT-Cristalina (6) x Doko] x FT-72285 Branca Preto Marrom Determinado Tardio
Tabela 1. Cultivares de soja, genealogia e algumas características fenotípicas
51
Loco Estrut. Repetida Grupo Ligação
1 Satt521 (ATT)12 N
2 Satt526 (ATT)9 A1
3 Satt531 (ATT)14 D1a
4 Satt180 (ATT)16 C1
5 Satt181 (ATT)18 H
6 Satt302 (ATT)12 H
7 Satt102 (ATT)11 K
8 Satt571 (ATT)14 I
9 Satt417 (ATT)18 K
10 Satt108
11 Satt237 (ATT)17 N
12 Satt192 (ATT)32 H
13 Satt070 (ATT)24 B2
14 Satt200 (ATT)17 A1
15 Satt336 (ATT)14 M
16 Satt464 (ATT)16 D2
17 Satt191 (ATT)18 G
18 Satt079 (ATT)13 C2
19 Satt100 (ATT)33 C2
20 Satt304 (ATT)29 B2
21 Satt142 (ATT)21 H
22 Satt077 (ATT)12 D1a
23 Satt335 (ATT)12 F
24 Satt215 (ATT)11 J
25 satt263 (ATT)19 E
26 Satt492 (ATT)15 O
27 Satt211 (ATT)10 A1
28 Satt242 (ATT)26 K
29 Satt285 (ATT)19 J
30 Satt215 (ATT)11 J
31 Satt309 (ATT)13 G
32 Satt487 (ATT)22 O
33 Satt182 (ATT)17 L
34 Satt177 (ATT)16 A2
35 Sct_189 (CT)17 I
36 Satt406 (ATT)31 J
37 Satt173 (ATT)18 O
38 Satt256 (ATT)10 D2
39 Satt001 (ATT)25 K
40 Satt113
41 Satt170 (ATT)10 C2
42 Satt146 (ATT)17 F
Tabela 2. Descrição dos microssatélites utilizados para caracterizar 21 genótipos
de soja
52
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Na caracterização das 21 cultivares utilizando 38 de 41 marcadores
microssatélites mostraram-se polimórficos para o grupo de cultivares utilizado
(Tabela 3). Foram identificados 106 alelos com uma média de 2,52 alelos por
loco SSR. Os microssatélites Satt 263, 192, 070 e Sct_189 foram os que
apresentaram um maior polimorfismo com 5, 4, 4 e 4 alelos por loco,
respectivamente. Yamanaka
et al
., (2007) utilizaram 12 pares de primers
microssatélites para verificar a relação genética entre cultivares de soja
brasileira, chinesa e japonesa e obtiveram 82 alelos para um grupo de 272
cultivares com média de 6,83 alelos por loco. Priolli
et al
. (2002), em trabalho de
caracterização de 186 cultivares de soja brasileira, encontraram um número
médio de alelos por loco de 5,3.
A informação do conteúdo de polimorfismo (PIC), calculada para estimar
a informatividade de cada loco microssatélite variou de 0 a 0,68 com uma média
de 0,38. Trabalhos conduzidos por Rongwen
et al
., (1995) utilizando sete
primers microssatélites para caracterizar 96 genótipos de soja, apresentaram
uma alta diversidade genética de 0,71 a 0,95, explicada pela utilização de
materiais introduzidos e de outras espécies (
Glycine max e Glycine soja
).
53
Locos Sequência de bases (5’-3’)
Estrutura
repetida
Grupo de
ligação
N
o
de
alelos PIC
1 Satt521 GCGCTTCACTCTGGTGTAGTGTAG
(ATT)
12
N 2 0,3744
GCGTTAGATAACGACACATTATTA
2 Satt526 GCGGCAAATTCTAATGACTG
(ATT)
9
A1 2 0,3658
GTCGGAGTTCTCAGTCTACCTGTC
3 Satt531 GCATGCAACTGAGGGAGCAGAT
(ATT)
14
D1a 2 0,0866
GCCACAAATTATGCAGAATATA
4 Satt180 TCGCGTTTGTCAGC
(ATT)
16
C1 2 0,3119
TTGATTGAAACCCAACTA
5
Satt181
TGGCTAGCAGATTGACA
(ATT)
18
H
2
0
,
3457
GGAGCATAGCTGTTAGGA
6 Satt302 GCGAACTGTAGTTTACTAAAAATAAGTG
(ATT)
12
H 2 0,3648
GCGGACTGAATTAATATTGGTGTTGAATT
7 Satt102 CACCTTGCTTCAAAATTC
(ATT)
11
K 2 0,1575
AATAAGTGAGAGCATAGAAAATAC
8 Satt571 GGGTAGGGGTGGAATATAAG
(ATT)
14
I 3 0,2051
GCGGGATCCGCGGATGGTCAAAG
9 Satt417 TCTTGCTAATTGCTTCATTTCAT
(ATT)
18
K 3 0,3267
AATTGCTTGGGATTTTCATTT
10
Satt108 3 0,4783
11
Satt237 GCGTGATTTCAATCCTTTTTC
(ATT)
17
N 3 0,5400
GCGGTTGTCCTGTTAGAACCT
12
Satt192 CACCGCTGATTAAGATTTTT
(ATT)
32
H 4 0,5915
CGCTGAGTTGTTTTCATC
13
Satt070 TAAAAATTAAAATACTAGAAGACAAC
(ATT)
24
B2 4 0,5854
TGGCATTAGAAAATGATATG
Tabela 3. Número de alelos por locus microssatélite e conteúdo de informação polimófica (PIC) para 21
genótipos de soja lançadosao longo de 40 anos de melhoramento
54
14
Satt200 TTTCATTTCTTTGCCTTCT
(ATT)
17
A1 3 0,5594
TTCGTAGTCCGTCTTTCAT
15
Satt336 AATTGGAGTGGGTCACAC
(ATT)
14
M 3 0,5668
TTCCCGGAAAGAAAGAAA
16
Satt464 GGGTTGGGAGAATTTAGGTT
(ATT)
16
D2 2 0,3739
TTTTGCATTAAAGGCTAATATGAA
17
Satt191 CGCGATCATGTCTCTG
(ATT)
18
G 3 0,3092
GGGAGTTGGTGTTTTCTTGTG
18
Satt079 AGTCGAAGATACACAATTAGAT
(ATT)
13
C2 3 0,5547
CTTTTAGACACAAATTTATCACT
19
Satt100 ACCTCATTTTGGCATAAA
(ATT)
33
C2 3 0,4236
TTGGAAAACAAGTAATAATAACA
20
Satt304
GGGTAGTGACGTATTTCATGGTC
(ATT)
29
B2
2
0
,
3374
GCGTAAAAACATTCGTTGACTACATAA
21
Satt142 GGACAACAACAGCGTTTTTAC
(ATT)
21
H 2 0,3515
TTTGCCACAAAGTTAATTAATGTC
22
Satt077 GATCTAAAGTCTGATATTTTTAACTA
(ATT)
12
D1a 3 0,4065
AAAAGGAGAAGGAATGC
23
Satt335 CAAGCTCAAGCCTCACACAT
(ATT)
12
F 3 0,5578
TGACCAGAGTCCAAAGTTCATC
24
Satt215
GCGCCTTCTTCTGCTAAATCA
(ATT)
11
J
3
0
,
5313
CCCATTCAATTGAGATCCAAAATTAC
25
satt263 CACCCAATCATGATAGCATTTTAT
(ATT)
19
E 5 0,6808
CTCATGGAATTGTCTTTCAGTTTC
26
Satt492 GTATCGTTCGCGTCTTGAGTC
(ATT)
15
O 2 0,3698
GCAGCGGTGTAGTTCGTTCTTTCT
27
Satt211 GAAAAAGCCCACATCCAA
(ATT)
10
A1 2 0,2149
CATGGGCATGCAGTAACA
28
Satt242 GCGTTGATCAGGTCGATTTTTATTTGT
(ATT)
26
K 3 0,4898
55
GCGAGTGCCAACTAACTACTTTTATGA
29
Satt285 GCGACATATTGCATTAAAAACATACTT
(ATT)
19
J 2 0,329
GCGGACTAATTCTATTTTACACCAACAAC
30
Satt215 GCGCCTTCTTCTGCTAAATCA
(ATT)
11
J 3 0,5313
CCCATTCAATTGAGATCCAAAATTAC
31
Satt309 GCGCCTTCAAATTGGCGTCTT
(ATT)
13
G 2 0,3457
GCGCCTTAAATAAAACCCGAAACT
32
Satt487
ATCACGGACCAGTTCATTTGA
(ATT)
22
O
3
0
,
3586
TGAACCGCGTATTCTTTTAATCT
33
Satt182 GGTCCACATGAAATGAAGGT
(ATT)
17
L 2 0,3515
TCTCAGCCTGCAAAGAAAA
34
Satt177 CGTTTCATTCCCATGCCAATA
(ATT)
16
A2 3 0,5594
CCCGCATCTTTTTCAACCAC
35
Sct_189 CTTTTCCTGGCAATGAT
(CT)
17
I 4 0,5471
AAAATCGCAAAACCTTAGT
36
Satt406 GCGTGAGCATTTTTGTTT
(ATT)
31
J 3 0,5564
TGACGGGTTTAATAGCAT
37
Satt173 TGCGCCATTTATTCTTCA
(ATT)
18
O 3 0,5439
AAGCGAAATCACCTCCTCT
38
Satt256 GCGATGCATAAATTAGACACAT
(ATT)
10
D2 2 0,3687
CCACTGCTTCATCACATTCACAC
39
Satt001 AAAGTCTTTAAAAGTGTGTCTTA
(ATT)
25
K 1 0
TTAAAAGAAAAATGCAACAT
40
Satt113 1 0
41
Satt170 GGGAAATCTAAATAAAATGATGGATAT
(ATT)
10
C2 1 0
GGGGTAGTTAAAATTCATCCTTAAAA
42
Satt146 AAGGGATCCCTCAACTGACTG
(ATT)
17
F 1 0
GTGGTGGTGGTGAAAACTATTAGAA
56
* Dados perdidos
/1
- Em cada loco, os diferentes alelos foram identificados por ordem alfabética na coluna e em
ordem decrescente de tamanho de fragmento de DNA, tendo o maior fragamento recebido a
letra A .
Narvel
et al
. (2000) trabalharam com 74 primers microssatélites para
estimar a diversidade entre variedades elites de soja e alguns acessos,
encontrou valores de PIC variando de 0 a 0,84 com média de 0,56 nos acessos
utilizados e de 0 a 0,79 com média de 0,50 nas variedades elites, sendo um bom
indicativo de que grupos de genótipos com uma base genética estreita
apresentam uma menor diversidade genética.
Priolli
et al
. (2004), conduzindo um trabalho para estimar a diversidade
genética entre períodos e entre programas de melhoramento no Brasil,
encontraram um valor de diversidade genética médio para diferentes programas
de melhoramento de 0,63.
Para obter informações de diversidade foi obtida a matriz de
dissimilaridade, a partir de informações de marcadores microssatélites, com 210
combinações geradas a partir de 21 cultivares. A dissimilaridade genética
Genótipos\Locos
/1
Satt263 Satt192 Satt070 Satt100 Satt108 Satt215
1 Improved Pelican A A A A A A
2 Viçoja B A * * B B
3 UFV-1 B A A B B B
4 Davis C B B B C B
5 FT-12 Nissei B B C B B C
6 IAC-8 D C D C A B
7 FT-Cristalina B A A B C B
8 Doko E C D B A C
9 UFV-17 D B C C A C
10 UFV-19 B B D B B B/C
11
UFV
-
18
D
C
A
C
B
B
12 UFVS-2007 B A A B C C
13 BRS-Tuiuiú B C A B B B
14 FT-Cristalina RCH B A D * B C
15 Conquista A B C A A A
16 Valiosa RR C B * B B B
17 Santa Rosa D C D C B B
18 Bragg E C D B B C
19 BR-IAC-21 D B/C D B B C
20 UFV-10 A A D B B A
21 UFVS-2301 B B D B B *
Tabela 4. Diferenciação de 21 cultivares de soja com base em seis
marcadores microssatélites
57
calculada variou de 0,0769 a 0,7631. Os valores de dissimilaridade indicam o
quanto um par de cultivares são diferentes quanto ao seu conteúdo genético.
Assim, o menor valor de dissimilaridade foi obtido entre as cultivares Viçoja e
UFV-1, o que é concordante com as suas genealogias, pois UFV-1 é uma
seleção em Viçoja. O maior índice de dissimilaridade obtida foi entre as
cultivares UFV-1 e Conquista, e entre estas não há nenhuma relação de
parentesco com a cultivar UFV-1. Foram também obtidas as matrizes de
dissimilaridade utilizando informações da genealogia e de caracteres fenotípicos.
Na Figura 1 observa-se que a dissimilaridade dos pares de cultivares
obtidas por marcadores microssatélites estão em torno de 0,4 a 0,6, quando se
utiliza o coeficiente de parentesco os valores de dissimilaridade ficam em torno
de 0,8 a 1,0 e utilizando informações de caracteres fenotípicos os valores de
dissimilaridade ficam entre 0,0 a 0,4. Estes resultados indicam que para o grupo
de cultivares utilizado no trabalho, a maior divergência entre elas é detectada
utilizando o coeficiente de parentesco. Provavelmente a genealogia de cada
cultivar está superestimando os valores de dissimilaridade genética, pois muitos
trabalhos afirmam que a base genética da soja é estreita.
Resultados de outros trabalhos também tem revelado o mesmo raciocínio
quando se utiliza coeficiente de parentesco, ou seja, uma maior diversidade
genética é detectada quando se utiliza este. Como é o caso do trabalho de
Bertini (2004). Estes autor, trabalhando com algodão, encontrou maior
diversidade genética utilizando coeficientes de parentesco. Neto (2005) avaliou e
caracterizou 100 acessos de soja de um banco ativo de germoplasma utilizando
marcadores microssatélites, avaliação morfológica e informação da genealogia,
e verificou que o coeficiente de parentesco possui maior formação de grupos,
entretanto possui um viés elevado quando comparado com os outros métodos
de avaliação.
58
Figura 1 – Distribuição gráfica das distâncias genéticas para os 210 pares de cultivares avaliados
por marcadores microssatélites (A), Coeficiente de parentesco (B) e por
características fenoítpicas (C).
Com o objetivo de facilitar as interpretações dos resultados de
dissimilaridade utilizando marcadores microssatélites, foi criada uma tabela com
valores médios de dissimilaridade. Primeiramente as 21 cultivares foram
agrupadas em três grupos, cultivares antigas, intermediárias e recentes,
utilizando como critério a época em que cada cultivar foi desenvolvida, ou seja,
Improved Pelican, Bragg, Viçosa, UFV-1, Davis e Santa Rosa foram agrupadas
no grupo das cultivares antigas, UFV-10, FT-12, IAC-8, FT-Cristalina e Doko no
grupo das intermediárias e UFV-17, UFV-18, UFV-19, BR-IAC-21, UFVS-2007,
BRS-Tuiuiú, FT-Cristalina-RCH, ValiosaRR e Conquista ficaram no grupo das
recentes. Em seguida, foi obtida a média da dissimilaridade de cada cultivar com
cada grupo formado, como pode ser visualizado na Tabela 5.
0
20
40
60
80
100
120
140
N de pares de cultivares
0.0 - 0.2 0.2 - 0.4 0.4 - 0.6 0.6 - 0.8 0.8 - 1.0
Dissimilaridade obtida por caracteres
moleculares
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
N de pares de
cultivares
0.0 - 0.2 0.2 - 0.4 0.4 - 0.6 0.6 - 0.8 0.8 - 1.0
Dissimilaridade obtida por coeficiente de
parentesco
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
N de pares de cultivares
0.0 - 0.2 0.2 - 0.4 0.4 - 0.6 0.6 - 0.8 0.8 - 1.0
Dissimilaridade obtida por caracteres fenotipicos
A
B
C
59
Tabela 5. Dissimilaridade média entre grupos de soja, antigas, intermediárias e
recentes com base marcadores microssatélites
Cultivares Antigas Intermediárias
Recentes
Antigas
Improved Pelican 0,6792 0,6566 0,6495
Bragg 0,6151 0,5792 0,6198
Viçoja 0,5242 0,6170 0,5571
UFV-1 0,5019 0,5830 0,5259
Davis 0,6830 0,6000 0,5764
Santa Rosa 0,6358 0,5453 0,5717
Média
0,6065 0,5969 0,5834
Intermediárias
UFV-10 0,6116 0,6439 0,6052
FT-12 (nissei) 0,6509 0,6391 0,5604
IAC-8 0,5786 0,6108 0,5660
FT-Cristalina 0,5377 0,6557 0,5137
Doko 0,6006 0,6157 0,6066
Média
0,5959 0,6330 0,5704
Recentes
UFV-17 0,6085 0,5500 0,5949
UFV-18 0,5204 0,5547 0,5241
UFV-19 0,5629 0,4849 0,5220
BR-IAC-21 0,6061 0,5632 0,5681
UFVS-2007 0,5079 0,5283 0,5278
BRSMS-Tuiuiú 0,5000 0,5302 0,5441
FT-Cristalina RCH 0,5645 0,5415 0,5026
Valiosa RR 0,5723 0,6170 0,6195
Conquista 0,7170 0,6698 0,7248
UFVS-2301 0,6745 0,6641 0,6247
Média
0,5834 0,5704 0,5753
De acordo com a Tabela 5 pode-se inferir que ao comparar as cultivares
pertencentes ao grupo das antigas com ela mesma, com o grupo das
intermediárias e das recentes houve um leve decréscimo no valor médio de
dissimilaridade com o passar dos anos, podendo indicar um estreitamento da
base genética. Em contrapartida, observando os valores médios de
dissimilaridade do grupo cultivares recentes com elas mesmas e com os outros
dois grupos, pode-se verificar que a cultivar Conquista, considerada como
60
recente, apresenta um valor de dissimilaridade média relativamente alto,
indicando ser uma cultivar que deve ser incluída nos blocos de cruzamentos,
para gerar uma dissimilaridade importante em um programa de melhoramento
de soja. Com o grupo de cultivares utilizados pode-se verificar que a
variabilidade genética manteve-se a mesma ao longo de mais de 40 anos de
melhoramento.
A partir das medidas de dissimilaridade utilizando informações de
marcadores microssatélites, de genealogia e caracteres fenotípicos foi obtido
dendogramas utilizando o método de UPGMA. Considerando um limite superior
de 70%, o agrupamento utilizando informações de marcadores microssatélites
formou 10 grupos, contendo cada um diferentes números de cultivares (Figura
2). Utilizando um limite superior de 30% formou-se 7 grupos utilizando
informações de coeficiente de parentesco e 7 grupos utilizando informações de
caracteres fenotípicos com um limite superior de 35%. Para facilitar o
entendimento dos dendogramas, os mesmos foram compilados para a forma de
tabela (Tabela 6).
61
Figura 2. Dendograma construído com base nas medidas de dissimilaridade de 21 cultivares,
obtidas pela análise molecular, utilizando o método das médias das distâncias
(UPGMA).
Tabela 6. Grupos obtidos para as 21 cultivares de soja pelo metodo das médias
das distâncias (UPGMA) com base nas medidas de dissimilaridade
calculadas utilizando informações de microssatélites (A), coeficiente de
paretesco (B) e caracteres fenotipicos (C).
A
Grupos
Marcadores Microssatélites
1
FT-Cristalina, UFVS-2007, BRS-Tuiuiú, UFV-18, FT-Cristalina RCH,
Viçoja e UFV-1
2 Davis
3 ValiosaRR
4 BR-IAC-21
5 UFV-10
6 IAC-8, Santa Rosa, UFV-17 e UFV-19
7
Doko e Bragg
8 FT-12 Nissei
9 UFVS-2301
10 Improved Pelican e Conquista
62
B
Grupos
Coeficiente de Parentesco
1 Doko e UFVS-2301
2
Viçoja. UFV-10, UFV-1, Bragg, FT-Cristalina RCH, FT-12 Nissei,
Conquista, Improved Pelican, BR-IAC-21, FT-Cristalina e Santa Rosa
3 IAC-8 e UFVS-2007
4 Davis. ValiosaRR e UFV-19
5 UFV-17
6 UFV-18
7 BRS-Tuiuiú
C
Grupos Caracteres Fenotípicos
1 Doko, UFV-19, Bragg e UFVS-2301
2 FT-Cristalina, FT-Cristalina RCH, BRS-Tuiuiú, UFV-10
3 UFV-1, UFV-17, UFV-18 e UFVS-2007
4 FT-12 Nissei, ValiosaRR e Santa Rosa
5 Viçoja. IAC-8, Conquista e BR-IAC-21
6 Improved Pelican
7 Davis
Objetivando obter grupos mutuamente exclusivos, foi utilizado o método
de otimização de Tocher, que formou oito grupos utilizando informações
moleculares, 15 grupos utilizando informações de coeficiente de parentesco e 3
grupos utilizando caracteres fenotípicos (Tabela 7).
Tabela 7. Grupos obtidos para as 21 cultivares de soja pelo agrupamento de
Tocher com base nas medidas de dissimilaridade calculadas
utilizando informações de microssatélites (A), coeficiente de
paretesco (B) e caracteres fenotipicos (C).
A
Grupos Marcadores Microssatélites
1
Viçoja, UFV-1, BRS-Tuiuiú, UFVS-2007, FT-Cristalina, FT- Cristalina
RCH, UFV-18 e Davis
2 IAC-8, Santa Rosa, UFV-19 e UFV-17
3 Improved Pelican e Conquista
4 Doko e Bragg
5 FT-12 Nissei e BR-IAC-21
6 UFVS-2301
7
UFV
-
10
8 ValiosaRR
63
B
Grupos Coeficiente de Parentesco
1
Improved Pelican, Viçoja, UFV-1, Davis, FT-12 Nissei, FT-Cristalina e
Doko
2 FT-Cristalina RCH
3 IAC-8
4
UFV
-
17
5 UFV-19
6 UFV-18
7 BRS-Tuiuiú
8 Santa Rosa
9 UFV-10
10 UFVS-2301
11 UFVS-2007
12
Conquista
13 ValiosaRR
14 Bragg
15 BR-IAC-21
C
Grupos Caracteristicas Fenotípicas
1
Viçoja, Improved Pelican, UFV-1, IAC-8, UFV-17, UFVS-2007, BRS-
Tuiuiú, UFV-10, FT-Cristalina, FT-Cristalina RCH, UFV-18, Conquista,
ValiosaRR e BR-IAC-21
2 FT-12 Nissei, Santa Rosa, UFV-19, Doko, UFVS-2301 e Bragg
3 Davis
Observando a Tabela 8, verifica-se que cultivares que apresentam a
mesma genealogia não estão agrupadas utilizando informações de coeficiente
de parentesco, que é o caso de UFV-17 e UFV-19, que por outro lado utilizando
informações moleculares elas se encontram no mesmo grupo, já pelas
características fenotípicas elas não se encontram no mesmo grupo devido
apresentarem cor de flor, cor de hilo e ciclo diferentes.
Verifica-se que as cultivares FT-Cristalina e FT-Cristalina RCH estão
sempre no mesmo grupo independente do método de avaliação utilizado, o
mesmo acontece para as cultivares Viçoja e UFV-1 utilizando somente
informações moleculares e de coeficiente de parentesco.
As cultivares Conquista e ValiosaRR apesar de não apresentarem
primeiramente nenhum parentesco com as demais cultivares e a cultivar
ValiosaRR ser originado de Conquista, elas não se encontram agrupadas em
nenhum dos métodos de avaliação utilizados.
64
Tabela 8. Comparação dos grupos obtidos pelo método UPGMA, entre as
avaliações por microssatélites, coeficiente de paretesco e caracteres
fenotípicos, para 21 cultivares de soja
Grupos
Microssatélites Coeficiente de parentesco Caract. fenotípicas
1
7, 12, 13, 11, 14, 2 e 3 8 e 21 8, 10, 18 e 21
2 4 2, 20, 3, 18, 14, 5, 15, 1, 19, 7 e 17 7, 14, 13 e 20
3 16 6 e 12 3, 9, 10 e 12
4 19 4, 16 e 10 5, 16 e 17
5 20 9 2, 6, 15 e 19
6 6, 17, 9 e 10 11 1
7 8 e 18 13 4
8 5
9 21
10 1 e 15
Na avaliação da Tabela 9 utilizando o método de agrupamento de Tocher,
verifica-se que utilizando informações de coeficiente de parentesco houve uma
formação de uma grande quantidade de grupos, apesar de, algumas cultivares
terem parentais em comum, já utilizando características fenotípicas observou a
formação de somente 3 grupos.
Verifica-se que as cultivares UFV-17 e UFV-19 apresentam-se em grupos
diferentes utilizando coeficiente de parentesco e no mesmo grupo utilizando
características moleculares.
Tabela 9 – Comparação dos grupos obtidos pelo método de Tocher, entre as
avaliações por microssatélites, coeficiente de paretesco e
caracteres fenotipicos, para 21 cultivares de soja
Grupos
Microssatélites Coeficiente de parentesco Caract. fenotípicas
1
2, 3, 13, 12, 7, 14, 11 e
4
1, 2, 3, 4, 5, 7 e 8
2, 6, 1, 3, 9, 12, 13, 20, 7,
14, 11, 15, 16 e 19
2
6
,
17
,
9 e 10
14
5
,
17
,
10
,
8
,
21 e 18
3 1 e 15 6 4
4 8 e 18 9
5 5 e 19 10
6
21
11
7 20 13
8 16 17
9 20
10 21
11 12
12 15
13 16
14
18
15 19
65
Uma justificativa para que cultivares apresentando progenitores em
comum terem sido alocadas em grupos diferentes, pelo coeficiente de
parentesco é que a estimativa de coeficiente de parentesco pressupõe que os
progenitores não sejam aparentados, o que leva afirmar que estimativas de
similaridade e dissimilaridade obtidas pelo coeficiente de parentesco são
bastante viesadas.
Utilizando informações de marcadores microssatélites verificou-se que
houve o agrupamento de cultivares que apresentam parentais em comum e as
que não apresentavam parentais em comum, isso porque marcadores
microssatélites são herdados de forma co-dominante e as estimativas geradas
por eles são mais informativas e menos viesadas que estimativas geradas por
coeficiente de parentesco e caracteres fenotípicos. Além disso, as estimativas
geradas pelos microssatélites leva em consideração os efeitos da seleção
praticada ao longo das gerações de melhoramento.
Com os seis primers Satt 192, Satt263, Satt070, Satt100, Satt108 e
Satt215 dos 41 utilizados no trabalho foi possível diferenciar as 21 cultivares de
soja, como pode ser visto na Tabela - 4. A cultivar UFV-19 e BR-IAC-21
apresentaram 2 alelos no loco Satt215 e Satt192 respectivamente, podendo ser
um indicativo de que as variedades não são uma linha pura ou que havia
impureza na amostra coletada.
66
4. CONCLUSÕES
Com os estudos realizados no presente trabalho foi possível verificar a
contribuição das cultivares consideradas como antigas para as cultivares
consideradas como intermediárias e recentes, afirmando que dentro do grupo de
cultivares utilizado a variabilidade genética manteve-se a mesma ao longo de
quase 40 anos de melhoramento.
Com a combinação dos 6 primers microssatélites Satt 192, Satt263,
Satt070, Satt100, Satt108 e Satt215 foi possível diferenciar as 21 cultivares
utilizadas neste trabalho.
Com as análises de diversidade realizadas foi possível observar que
dentre as cultivares consideradas como recentes ainda existe variabilidade
genética útil ao melhoramento de plantas. Dentre as cultivares utilizadas a
Conquista foi a que apresentou a maior dissimilaridade quando comparada com
as outras cultivares.
Dentre as três informações utilizadas no trabalho, marcadores
microssatélites, coeficiente de parentesco e caracteres fenotípicos, para realizar
estudos de diversidade, os marcadores microssatélites foram os que
apresentaram estimativas menos viesadas.
67
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