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Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-06-29Bitstream added on 2014-06-13T19:33:26Z : No. of bitstreams: 1 oliveira_lz_me_jabo.pdf: 921703 bytes, checksum: a718a5abe40d58b514f5d9794b51f351 (MD5) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) O objetivo do presente trabalho foi estudar a divergência genética entre árvores matrizes de Tabebuia caraiba (Mart.) Bur. no município de Macapá, no Estado do Amapá, por meio de caracteres biométricos de flores, frutos, sementes e processo germinativo. A divergência genética foi avaliada pela análise de agrupamento, através do método de Ward, K-means e pelo algoritmo de Tocher, obtidos a partir da matriz de dissimilaridade pela Distância Euclidiana. Para verificação da importância relativa de cada variável para a divergência genética utilizou-se a análise de Componentes Principais. As 119 árvores matrizes foram distribuídas em 21 grupos no método de Ward e 23 grupos para o algoritmo de Tocher. O método K-means auxiliou na exclusão de 11 caracteres pouco discriminatórios. Dos caracteres mais importantes para a divergência genética, destacam-se o comprimento do fruto, largura do fruto, comprimento da ala maior da semente, massa de matéria seca da semente, largura do cotilédone, largura da folha e massa de matéria seca da plântula. Há variabilidade entre as árvores matrizes de T. caraiba quanto aos caracteres avaliados e o estudo da divergência possibilita a identificação de árvores matrizes para a colheita de sementes, que subsidiem programas de conservação genética The objective of this work was to study the genetic diversity among trees of Tabebuia caraiba (Mart.) Bur. at city of Macapá, Amapá State, by means of biometric characters of flowers, fruits, seeds and germination process. Genetic divergence was assessed by cluster analysis by Ward method, K-means algorithm and the Tocher, obtained from the matrix of the Euclidean Distance. To verify the relative importance of each variable to the genetic divergence we used the Principal Component analysis. The 119 selected trees were divided into 21 groups in the method of Ward and 23 groups for the algorithm Tocher. The K-means method aided in the exclusion of 11 characters less discriminatory. Among the most important traits for genetic divergence, we highlight the fruit length, fruit width, length of greater wing of the seed dry weight of seed, cotyledon width, leaf width and dry weight of seedlings. There is variability among the trees of T. caraiba about the traits and the study of divergence allows the identification of mother trees for seed collection, programs that support conservation genetics