Relações lineares entre caracteres radiculares e de parte aérea em gerações segregantes de feijão comum
DOI:
https://doi.org/10.5965/223811712312024043Palavras-chave:
Análise de trilha, Ganhos com a seleção, Melhoramento de plantas, CorrelaçãoResumo
A estimativa de correlação e sua partição em causa e efeito é vista como uma ferramenta valiosa na obtenção de ganhos com a seleção no melhoramento de plantas. Isso permite a antecipação da escolha dos melhores genótipos. Deste modo, o objetivo do trabalho foi considerar a seleção indireta para melhoria simultânea de características radiculares e de parte aérea em populações segregantes de feijão. O experimento foi executado na safra 2021/22, considerando seis genótipos de feijão, sendo dois genitores e quatro gerações segregantes (F2, F3, F4 e F5), sob delineamento látice. Foram mensuradas variáveis do sistema radicular por dois métodos de fenotipagem, denominados de Shovelomics e WinRHIZO. As variáveis avaliadas de parte aérea foram os teores de clorofila, estatura de plantas, diâmetro de caule, altura de inserção do primeiro legume e componentes do rendimento (número de legumes, número de grãos e peso de grãos por planta). Foram executadas as análises de correlação e análise de causa e efeito (trilha). Foram evidenciadas estimativas de correlação (τ) significativas entre características radiculares e de parte aérea, com destaque para o teor de clorofila B com comprimento horizontal esquerdo (τ = -0,22) e teor de clorofila A com comprimento total de raízes (τ = 0,24). O desdobramento destas estimativas pela análise de trilha indicou que o teor de clorofila A tem correlação e elevado efeito direto sobre o comprimento total de raízes e que o teor de clorofila total influencia indiretamente os comprimentos radiculares horizontais esquerdo e direito. Este fato possibilita a obtenção de ganhos coma a seleção de plantas de feijão melhoradas para sistema radicular com base na avaliação direta e indireta dos teores de clorofila, facilmente mensurados na parte aérea das plantas. Isso permite a otimização de tempo e recursos nos programas de melhoramento, visando a obtenção de plantas agronomicamente superiores.
Downloads
Referências
APPIAH-KUBI D et al. 2022. Heat Stress Tolerance: A Prerequisite for the Selection of Drought- and Low Phosphorus-Tolerant Common Beans for Equatorial Tropical Regions Such as Ghana. Plants 11: 1-16.
BARILI LD et al. 2011. Correlação fenotípica entre componentes do rendimento de grãos de feijão comum (Phaseolus vulgaris L.). Semina:Ciencias Agrarias 32: 1263-1274.
BEEBE SE et al. 2013. Phenotyping common beans for adaptation to drought. Frontiers in Physiology 4: 1-20.
BISATO M et al. 2021. Early performance of common bean cultivars submitted to different sowing depths. Revista de Ciencias Agroveterinarias 20: 118 -127.
BULYABA R et al. 2020. Genotype by location effects on yield and seed nutrient composition of common bean. Agronomy 10: 1-16.
BURRIDGE JD et al. 2020. Comparative phenomics of annual grain legume root architecture. Crop Science 60: 2574 - 2593.
CARVALHO IF et al. 2004. Estimativas e implicações da correlação no melhoramento vegetal. Pelotas: UFPel. 142p.
CQFS-RS/SC. 2016. Manual de adubação e de calagem para os estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina. Núcleo Regional Sul: Comissão de química e fertilidade do solo. 376p.
CRUZ CD. 2013. GENES - A software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum 35: 271-276.
CRUZ CD et al. 2012. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV. 512p.
DA ROCHA F et al. 2014. Análise dialélica como ferramenta na seleção de genitores em feijão. Revista Ciência Agronômica 45: 74 - 81.
DIANATMANESH M et al. 2022. Yield and yield components of common bean as influenced by wheat residue and nitrogen rates under water deficit conditions. Environmental Technology and Innovation 28: 102549.
EMBRAPA. 2018. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Sistema brasileiro de classificação de solos. 5.ed. Brasília: Embrapa. 355p.
FANCELLI AL & NETO DD. 2007. Produção de feijão. Piracicaba: Esalq. 224p.
GEPTS P & FERNÁNDEZ F. 1982. Etapas de desarollo de la planta de frijol comum (Phaseolus vulgaris L.). Cali: CIAT.
GOLTSEV V et al. 2012. Drought-induced modifications of photosynthetic electron transport in intact leaves: Analysis and use of neural networks as a tool for a rapid non-invasive estimation. Biochimica et Biophysica Acta - Bioenergetics 1817: 1490-1498.
GOMEZ KA & GOMEZ AA. 1985. Statistical procedures for agricultural research. Philippines: International Rice Research Institute. 690p.
KARAVIDAS I et al. 2022. Agronomic Practices to Increase the Yield and Quality of Common Bean (Phaseolus vulgaris L.): A Systematic Review. Agronomy 12: 2.
KOWALSKI CJ. 1972. On the effects of non-normality on the distribution of the sample product-moment correlation coefficient. Journal of the Royal Statistical Society 21: 1-12.
MARSHALL AH et al. 2016. A new emphasis on root traits for perennial grass and legume varieties with environmental and ecological benefits. Food and Energy Security 5: 26 - 39.
MUKANKUSI C et al. 2019. Genomics, genetics and breeding of common bean in Africa: A review of tropical legume project. Plant Breeding 138: 401- 414.
NOGUEIRA APO et al. 2012. Análise de trilha e correlações entre caracteres em soja cultivada em duas épocas de semeadura. Bioscience Journal 28: 877-888.
PEREIRA FB et al. 2013. Relação entre os caracteres determinantes das eficiências no uso de nitrogênio e fósforo em milho. Revista Ceres 60: 636-645.
PORNARO C et al. 2017. WinRHIZO technology for measuring morphological traits of bermudagrass stolons. Agronomy Journal 109: 3007-3010.
ROCHA JR et al. 2019. Selection of superior inbred progenies toward the common bean ideotype. Agronomy Journal 111: 1181-1189.
SÁNCHEZ-REINOSO AD et al. 2019. Drought-tolerant common bush bean physiological parameters as indicators to identify susceptibility. Hort Science 54: 2091-2098.
SCHNEIDER HM et al. 2020. Should Root Plasticity Be a Crop Breeding Target? Frontiers in Plant Science 11: 1-16.
SPARKS AH. 2018. Nasapower: a NASA POWER global meteorology, surface solar energy and climatology data client for R. Journal of Open Source Software 3: 1-3.
STROCK CF et al. 2019. Field Crops Research Seedling root architecture and its relationship with seed yield across diverse environments in Phaseolus vulgaris. Field Crops Research 237: 53-64.
SUÁREZ JC et al. 2021. Influence of nitrogen supply on gas exchange, chlorophyll fluorescence and grain yield of breeding lines of common bean evaluated in the Amazon region of Colombia. Acta Physiologiae Plantarum 43: 1-15.
TRACHSEL S et al. 2011. Shovelomics: High throughput phenotyping of maize (Zea mays L.) root architecture in the field. Plant and Soil 341: 75-87.
VELHO LPS et al. 2017. Phenotypic correlation and direct and indirect effects of aerial part components with root distribution of common bean. Pesquisa Agropecuaria Brasileira 52: 5.
VENCOVISKY R & BARRIGA P. 1992. Genética biométrica no fitomelhoramento. Ribeirão Preto: SBG. 496p.
ZANDALINAS SI et al. 2018. Plant adaptations to the combination of drought and high temperatures. Physiologia Plantarum 162: 2-12.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 Autores e Revista de Ciências Agroveterinárias
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Os autores que publicam nesta revista estão de acordo com os seguintes termos:
a) Os autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista os direitos autorais da primeira publicação, de acordo com a Creative Commons Attribution Licence. Todo o conteúdo do periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons do tipo atribuição BY.
b) Autores têm autoridade para assumir contratos adicionais com o conteúdo do manuscrito.
c) Os autores podem fornecer e distribuir o manuscrito publicado por esta revista.