Search

This study aimed to estimate genetic and phenotypic parameters and provide knowledge for breeding programs aiming at the selection of the main characters of assessment in soybeans. The experiment was installed in Sabia farm, located at ‘Serra das Laranjeiras” , in the municipality of Currais, Piaui, Brazil, during the 2011/2012 crop year using a randomized block design with 27 genotypes and three repetitions. The evaluated variables were: height at flowering (APF), height at maturity (APM), pod insertion height (AIV), grain yield (PG), number of nodes (NN) and number of pods (NV). The obtained heritability coefficients were from medium to high, for all evaluated characters, ranging from 0.53 to 0.94, for grain yield and plant height at flowering, respectively. These high heritability were confirmed by the high degree of genetic variation and the CVg/CVe ratio, indicating a high prospect of success for the phenotypic selection. The higher positive genetic correlations and the significant (P, O presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos e fenotípicos e fornecer subsídios para programas de melhoramento visando a seleção dos caracteres principais de avaliação em soja. O experimento foi instalado na fazenda Sabiá, localizada na Serra das Laranjeiras, no município de Currais, Piauí, na safra 2011/2012. O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com 27 genótipos e três repetições. Foram avaliados os caracteres agronômicos altura de plantas no florescimento (APF) e na maturidade (APM), altura de inserção da vagem (AIV), produtividade de grãos (PG), número de nós (NN) e número de vagem (NV). Os coeficientes de herdabilidade foram de médios a altos para todos os caracteres, variando entre 0,53 a 0,94, para produtividade de grãos e altura da planta no florescimento respectivamente. Estas altas herdabilidade foram confirmadas pelos altos coeficiente de variação genético e a razão CVg/CVe, indicando que a perspectiva de sucesso pela seleção fenotípica é grande. As maiores correlações genotípicas positivas e significativas a (P

ABORDAGEM EXPLORATORIA MULTIVARIADA E INFLUENCIA DE SEIS CARACTERES AGRONOMICOS NA SELECAO DE GENOTIPOS DE SOJA Uma analise mais abrangente para selecao de genotipos superiores pode ser util e necessaria. O objetivo do presente estudo foi selecionar genotipos de soja com caracteres agronomicos superiores por meio de analise exploratoria multivariada, e identificar aqueles caracteres que mais influenciam na produtividade de graos e na selecao. Para tanto, foram avaliados 29 genotipos de soja, conduzidos no delineamento de blocos ao acaso, com tres repeticoes. Os caracteres agronomicos avaliados foram: altura da planta no florescimento (APF) e na maturidade (APM), altura de insercao da primeira vagem (AIV), produtividade de graos (PG), numero de nos (NN) e numero de vagens (NV). Os dados foram submetidos a analise de componentes principais. Na analise de componentes principais dois autovalores explicaram 68,17% da variância contida nas informacoes originais, gerando dois componentes com quantidades de informacoes relevantes, sendo caracterizados pelos caracteres APF, APM, AIV, NV e PG que permitiram discriminar e selecionar 6 genotipos com bons atributos agronomicos com enfase em produtividade de graos. Relacoes diretas (positivas) foram observadas entre PG com os caracteres APF, APM, AIV e NV, pois estes tiveram influencia na distribuicao dos genotipos com PG superior no plano bidimensional. Os caracteres que mais relacionaram e influenciaram favoravelmente a PG dos genotipos selecionados foram altura da planta na maturidade e numero de vagens. Palavras-chave: Glycine max , componentes principais, melhoramento genetico, selecao para caracteres, produtividade de graos. ABSTRACT A comprehensive analysis for selection of superior genotypes can be useful and necessary. The aim of this study was to select soybean genotypes with superior agronomic traits through the use of multivariate exploratory analysis and to identify those traits that are most influent over grain productivity and selection. We evaluated 29 soybean genotypes in a randomized block design with three replications. Agronomic traits analyzed were: plant height at flowering (PHF), plant height at maturity (PHM), height at insertion of the first pod (HIP), grain productivity (GP), number of nodes (NN) and number of pods (NP). Data were submitted to principal componente analysis. Two eigenvalues explained 68.17% of the variance contained in the original information, generating two components with relevant amount of information. These were characterized by the traits PHF, PHM, HIP, NP and GP which allowed to discriminate and select 6 genotypes with good agronomic traits with emphasis on grain productivity. Direct (positive) relationships were observed between GP and the traits PHF, PHM, HIP and NP, as these were observed to influence the distribution of genotypes with greater GP in the two-dimensional plane. The traits that were more related and favorably influencing GP of selected genotypes were plant height at maturity and number of pods. Keywords: Glycine max , principal components, genetic improvement, trait selection, grain productivity. DOI: http://dx.doi.org/10.14583/2318-7670.v04n04a04