Made available in DSpace on 2017-07-25T19:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Danilo Fernando Silva.pdf: 2153350 bytes, checksum: 98ff37c94e2ac6b2c024e233ffbea127 (MD5)
Previous issue date: 2014-05-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objectives were to evaluate the potential of half sib progenies of maize for the ability to produce green maize, estimate through statistical multivariate procedures the genetic divergence and select maize progenies with the highest number of characteristics of interest. The 96 progenies were evaluated in two experiments in a randomized block design with three replications, using the variety Cativerde 02 (CATI - SP) and the hybrid AG 1051 (AGROCERES) as commercial control. 18 phenotypic characteristics were measured associated with agronomic adaptation, the potential yield and the commercial aspect of the ears of maize. The data were submitted the individual and joint analyses of variance of the experiments. The means of phenotypic variables were grouped according to Scott and Knott test. The genetic parameters were estimated using the mathematical expectation of the mean squares of the sources of variation, were considered random the effects of treatments (progenies) and experiments. The genetic divergence between treatments was obtained from the Generalized Mahalanobis Square Distance. The genotypes were grouped by genetic dissimilarity through UPGMA and Tocher Optimization methods. To check the consistency of groups Fisher discriminant analysis (1936) was applied. The phenotypic variables were submitted to principal component analysis aiming to reduce the data dimension and selection high progenies for ability to produce green maize. The results of the 18 characteristics confirmed the genetic potential of the majority half sib progenies as function the productive precocity, high yield and commercial quality of the ears of green maize when compared to commercial control. The genetic parameters estimates showed high variability among the progenies, indicating the possibility of genetic gains with artificial selection. The UPGMA cluster analysis and Tocher were effective in identifying dissimilarity genotypes groups. The UPGMA method was more sensitive than the Tocher optimization, because it enabled the formation of 11 genetically dissimilar groups. The principal component analysis (PC) reduced set of 18 variables on three principal components explaining 70 % of the total phenotypic variance. The coefficients of the eigenvectors indicated that PC1 was more related to the productive potential of green maize ears. The PC2 was more influenced by the characteristics associated with the ears commercial aspect and PC3 for adaptive characteristics of maize genotypes. The eigenvectors of the PC1 showed the characteristics RENDC, NEC, %EC, REND, PE, % EE and PEC were the most important in defining the productive potential and as well as to attend the demands of the consumer market, allowing through the scores of this the selection of 30 half sib progenies highly favorable to this ability. / Os objetivos do trabalho foram avaliar o potencial de progênies de meios irmãos de milho quanto à aptidão para produção de milho verde, estimar através de procedimentos estatísticos multivariados a divergência genética e selecionar progênies de milho com o maior número de características de interesse. As 96 progênies foram avaliadas em dois experimentos no delineamento aleatorizado em blocos com três repetições, utilizando a variedade Cativerde 02 (CATI-SP) e o híbrido AG 1051 (AGROCERES) como testemunhas comerciais. Foram mensuradas 18 características fenotípicas associadas à adaptação agronômica, ao potencial de rendimento e ao aspecto comercial das espigas de milho verde. Os dados foram submetidos às análises de variância individuais e conjunta dos experimentos. As médias das variáveis fenotípicas foram agrupadas pelo teste de Scott e Knott. Os parâmetros genéticos foram estimados através da esperança matemática dos quadrados médios das fontes de variação, sendo considerados aleatórios os efeitos de tratamentos (progênies) e de experimentos. A divergência genética entre os tratamentos foi obtida a partir da Distância Quadrada Generalizada de Mahalanobis. Os genótipos de milho foram agrupados pela dissimilaridade genética através dos métodos UPGMA e de Otimização de Tocher. Para verificar a consistência dos grupos foi aplicada a análise discriminante de Fisher (1936). As variáveis fenotípicas foram submetidas a análise de componentes principais visando a redução da dimensão dos dados e a seleção de progênies superiores para a aptidão de milho verde. Os resultados das 18 características confirmaram o potencial genético da maioria das progênies de meios irmãos em função da precocidade produtiva, elevado rendimento e qualidade comercial das espigas de milho verde quando comparadas as testemunhas comerciais. As estimativas dos parâmetros genéticos evidenciaram elevada variabilidade entre as progênies, indicando a possibilidade de ganho genético com a seleção artificial. Os métodos de agrupamento UPGMA e Tocher foram eficazes na identificação de grupos de genótipos dissimilares. O método UPGMA foi mais sensível que o de Otimização de Tocher, pois possibilitou a formação de 11 grupos geneticamente dissimilares. A análise de componentes principais (CP) reduziu o conjunto de 18 variáveis em três componentes principais explicando 70% da variância fenotípica total. Os coeficientes dos autovetores indicaram que o CP1 foi mais relacionado ao potencial produtivo de espigas de milho verde. O CP2 mais influenciado pelas características associadas ao aspecto comercial das espigas e o CP3 pelas características adaptativas dos genótipos de milho. Os autovetores do CP1 evidenciaram que as características RENDC, NEC, %EC, REND, PE, %EE e PEC foram as mais importantes para a definição do potencial produtivo bem como para atender as exigências do mercado consumidor, possibilitando através dos escores deste a seleção de 30 progênies de meios irmãos com características altamente favoráveis a esta aptidão.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/2256 |
| Date | 20 May 2014 |
| Creators | Silva, Danilo Fernando Guimarães |
| Contributors | Matiello, Rodrigo Rodrigues, Scapim, Carlos Alberto, Gardingo, José Raulindo |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, UEPG, BR, Agricultura |
| 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 UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0031 seconds