Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2018-04-03T17:29:33Z
No. of bitstreams: 1
PDF - Geovana Priscilla da Silva.pdf: 23114530 bytes, checksum: 21a71f5f627139e01477f343ef133e79 (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2018-04-10T15:07:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1
PDF - Geovana Priscilla da Silva.pdf: 23114530 bytes, checksum: 21a71f5f627139e01477f343ef133e79 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-10T15:07:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
PDF - Geovana Priscilla da Silva.pdf: 23114530 bytes, checksum: 21a71f5f627139e01477f343ef133e79 (MD5)
Previous issue date: 2018-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Cotton is one of the most important crops worldwide because of its fiber is used as raw mat e- rial for the textile industry and the processing of fiber generates by-products of great commer- cial value. In Brazil, cotton is cultivated in several regions in different production systems, causing a high interaction genotypes x environments, which makes difficult to obtain adapted and stable materials. The objective of this work was to estimate the genetic parameters, sele c- tion index and phenotypic stability of upland cotton cultivars cultivated in the State of Mato Grosso. Sixteen genotypes were evaluated in eight environments of the State of Mato Grosso from the Regional Cotton Varieties Test from Cotton Breeding Program of Embrapa Cotton for the Savanna conditions in 2008/09 season. The evaluated characteristics were: seed cotton yield, fiber percentage, lint yield, fiber length, fiber strength and micronaire index. Individual and joint analyzes of variance were performed and the genetic parameters were estimated. The Mulamba & Mock selection index was applied and the adaptability and stability analysis was performed based on the GGE biplot multivariate methodology. Using the Mulamba & Mock index, the most productive and adapted genotypes were FM 993, FM 910, followed by CNPA MT 04-2080, BRS BURITI and CNPA MT 04-2088. In relation to the capture ratio of the GxA interaction in the first two axes by GGE biplot methodology it was observed 68.52% and 88.94%, for PROD and PRODF respectively. It was observed similarity in the behavior of the genotypes for the PROD and PRODF characteristics, the majority of the genotypes were stable in the set of environments, except for: BRS BURITI, DELTA OPAL and LD CV 02. As for the set of environments, it was observed that the Pedra Preta environment was the one that most contributed to the GxA interaction. There is genetic variability among the genotypes for the agronomic and fiber quality characteristics, and can be used for crosses in other cotton breeding programs, aiming at the incorporation of specific characteristics. The GGE biplot methodology proved to be very efficient to select stable and adapted genotypes in the cotton crop. / O algodoeiro é uma das mais importantes culturas do mundo, porque sua fibra é usada como matéria prima para a indústria têxtil e o beneficiamento da fibra gera subprodutos de grande valor comercial. No Brasil é cultivado em diversas regiões em diferentes sistemas de prod u- ção, causando uma elevada interação genótipos x ambientes, o que dificulta a obtenção de materiais adaptados e estáveis. O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos, o índice de seleção e a estabilidade fenotípica de cultivares de algodoeiro herbáceo cultivados no Estado do Mato Grosso. Foram avaliados dezesseis genótipos em oito ambientes do Estado do Mato Grosso oriundos do Ensaio Regional de Cultivares de Algodoeiro para as condições do Cerrado, safra 2008/09. As características avaliadas foram: produtividade de algodão em caroço, porcentagem de fibras, produtividade da fibra, comprimento de fibras, resistência da fibra e o índice de micronaire. Realizou-se análises de variância individual, conjunta e esti- mou-se os parâmetros genéticos. Em seguida foi aplicado o índice de seleção de Mulamba & Mock e realizada a análise de adaptabilidade e estabilidade baseada na metodologia multiva- riada GGE biplot. Através do índice de Mulamba & Mock, os genótipos mais produtivos e adaptados foram: FM 993, FM 910, seguidos de CNPA MT 04 - 2080, BRS BURITI e CNPA MT 04 - 2088. Em relação a proporção de captura da interação GxA nos dois primeiros eixos pela metodologia GGE biplot para PROD e PRODF, observou-se 68,52% e 88,94%, respecti- vamente. Notou-se similaridade no comportamento dos genótipos para as características PROD e PRODF, a maioria dos genótipos apresentaram-se estáveis no conjunto de ambientes, com exceção de: BRS BURITI, DELTA OPAL e LD CV 02. Quanto ao conjunto de ambientes, verificou-se que o ambiente Pedra Preta foi o que mais contribuiu para a interação GxA. Exis- te variabilidade genética entre os genótipos para as características agronômicas e de qualidade de fibras, podendo serem utilizados para cruzamentos em outros programas de melhoramento do algodoeiro visando a incorporação de características especificas. A metodologia GGE b i- plot mostrou-se bastante eficiente para selecionar genótipos estáveis e adaptados na cultura do algodoeiro.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.bc.uepb.edu.br:tede/2970 |
| Date | 20 February 2018 |
| Creators | Silva, Geovana Priscilla da |
| Contributors | Farias, Francisco José Correia, Neder, Hiago Gonçalves, Cavalcanti, José Jaime Vasconcelos, Silva, Carliane Rebeca Coelho |
| Publisher | Universidade Estadual da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Ciências Agrárias - PPGCA, UEPB, Brasil, Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPB, instname:Universidade Estadual da Paraíba, instacron:UEPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3549167150673249483, 600, 600, 600, 524871450381110278, 7828424726906663919 |
Page generated in 0.0034 seconds