Divergência genética entre genótipos de soja-hortaliça com base em
caracteres morfoagronômicos
Willame dos S Cândido1; Renata Castoldi1;Hamilton César de O Charlo2; Antonio Sergio
Ferraudo1;Dora Enith Tobar T1;Rafaelle Fazzi Gomes1; Leila T Braz1.
1UNESP - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane
s/n, 14884-900 Jaboticabal-SP; 2IFTM -Instituto Federal do Triângulo Mineiro, Rua João Ribeiro, 4000,
38064-790, Bairro Mercês, Uberaba, MG; 3CATI - Coordenadoria de Assistência Técnica Integral, Casa
da Agricultura de Ibirá, Av. Gabriel Sanches, 725, 15860-000, Ibirá, SP; wsc.agro@yahoo.com.br; rcastoldi@gmail.com; hamiltoncharlo@iftm.edu.br; fsajago@gmail.com; detobar@unal.edu.co; rafaelle. fazzi@yahoo.com.br; leilatb@fcav.unesp.br
RESUMO
Uma investigação sobre a diversidade genética entre 10 genótipos de soja-hortaliça (JLM003; JLM004; JLM010; JLM018; JLM019; JLM024; JLM030; BR36; BR155 e BRS216), por meio de 16 características morfoagronômicas (precocidade; altura de inserção da primeira vagem; número de vagens chochas; números de vagens com 1 grão; número de vagens com 2 grãos; número de vagens com 3 grãos; número total de vagens comerciais; massa fresca de 100 grãos de vagens com 1, 2 e 3 grãos; massa de vagens não comerciais; massa fresca de vagens com 1, 2 e 3 grãos; massa fresca total de vagens comerciais e produtividade total estimada por hectare), foi implementada na área experimental do Setor de Olericultura e Plantas Aromático Medicinais, pertencente à UNESP, Campus de Jaboticabal-SP. Análises de variância univariadas e multivariadas de agrupamento e componentes principais foram utilizadas para caracterizar o grau de divergência genética entre os genótipos. Foi possível identificar materiais divergentes e com características agronômicas complementares para o desenvolvimento de novas cultivares superiores.
Palavras-chave: Glycine max, soja-hortaliça, divergência genética. ABSTRACT
Genetic divergence among vegetable soybean genotypes based morphological characteristics
An investigation about the genetic diversity among 10 genotypes of vegetable soybean (JLM003; JLM004; JLM010; JLM018; JLM019; JLM024; JLM030, BR36, BR155 and BRS216), by 16 agronomic characteristics (early, height of first pod insertion, number of empty pods, number of pods with a grain, number of pods with two grains, number of
pods with 3 grains; total number of commercial pods; fresh weight of 100 grains of pod with 1, 2 and 3 grains, non commercial pods, fresh weight of pods with 1, 2 and 3 grains; total fresh pod commercial and total yield per hectare estimated), was implemented in the experimental area of Sector Olericulture Medicinal and Aromatic Plants, belonging to UNESP, Campus Jaboticabal-SP. Univariate analyzes of variance and multivariate clustering and principal components were used to characterize the degree of genetic divergence among the genotypes. It was possible to identify different materials and with agronomical characteristics for the development of new superior cultivars.
Keywords: Glycine max,vegetable soybean, genetic divergence. INTRODUÇÃO
Recentemente introduzida no Brasil, a soja-hortaliça (Glycine max) vem despertando grande interesse na população (Mendonça & Carrão Panizzi, 2003). Constitui a chamada soja verde, soja-hortaliça ou edamame, as vagens de soja colhidas com os grãos totalmente desenvolvidos, mas ainda verdes (estádio R6).
A soja para este tipo de consumo apresenta grãos de tamanho grande (peso de 100 sementes imatura acima de 30g) e sabor mais adocicado do que no estádio de maturação total, ou seja, R8 (Carrão-Panizzi, 2006). Esta é uma das hortaliças com maior potencial
de crescimento de mercado no Brasil, pois pode ser uma alternativa natural de reposição hormonal, bem como alimento de grande importância na alimentação humana, es-pecialmente, pela presença das isoflavonas (Charlo et al., 2008).
Tendo em vista as diversas vantagens do cultivo da soja-hortaliça e sua crescente aceitabilidade no consumo por parte da população brasileira, estudos para obtenção de novas cultivares, com características desejáveis e adaptadas as diversas condições de cultivo no Brasil, tem se mostrado cada vez mais importante. No entanto, para obtenção de novas cultivares é necessário a implementação de um programa de melhoramento genético na cultura, com a realização da caracterização de germoplasmas, através de divergência genética. Isso permite conhecer a variabilidade genética existente entre os genótipos, e, consequentemente, orientar os futuros cruzamentos e intensificar a heterose. Segundo Abreu et al. (2004) esse conhecimento possibilita inferir sobre a capacidade específica de combinação e a heterose, antes de realizar cruzamentos entre o
genótipos, com maior chance de identificar e recuperar combinações mais promissoras nas populações segregantes.
A diversidade genética pode ser inferida de forma preditiva tendo por base as características agronômicas, morfológicas, nutricional, fisiológicas ou moleculares, que são quantificadas em medidas de dissimilaridade, por meio de técnicas de análises multivariadas, que expressam o grau de diversidade genética entre os genitores analisados (Cruz et al., 2004).
Com base no exposto, o presente trabalho teve por objetivo caracterizar por divergência genética, dez genótipos de soja- hortaliça, visando selecionar aqueles com maior variabilidade por meio de técnicas de análise multivariada de agrupamento por método hierárquico e análise de componentes principais.
MATERIAL E MÉTODOS
O experimento foi conduzido em campo, no período de 20-11-2008 a 02-04-2009, em área experimental do Setor de Olericultura e Plantas Aromático-Medicinais, pertencente à UNESP, Campus de Jaboticabal-SP.
Foram avaliadas os genótipos JLM003; JLM004; JLM010; JLM018; JLM019; JLM024; JLM030; BR36; BR155 e BRS216. O delineamento experimental adotado foi blocos ao acaso, com dez tratamentos (genótipos) e cinco repetições por tratamento. Cada parcela experimental foi constituída por quatro linhas de plantio de 5,0 m de comprimento, com 0,15 m entre plantas e 0,60 m entre linhas, sendo consideradas para avaliação 30 plantas por parcela, das duas linhas centrais.
As colheitas foram realizadas quando as vagens estavam em estádio reprodutivo R6,
tendo como referência a escala de Fehr & Caviness, adaptada por Costa & Marchezan (1982). Com a ajuda de uma tesoura, as plantas foram cortadas acima da superfície do solo, e levadas para o laboratório, onde as vagens foram retiradas para serem realizadas as análises.
Os descritores caracterizados foram: precocidade (PREC) (dias da semeadura até a colheita); altura de inserção da primeira vagem (ALT1V) (mensurada em centímetros); número de vagens chochas (NVCH); números de vagens com 1 grão (NV1G); número de vagens com 2 grãos (NV2G); número de vagens com 3 grãos (NV3G); número total de vagens comerciais (NTVC); massa fresca de 100 grãos de vagens com 1
(M100GV1G), 2 (M100GV2G) e 3 (M100GV3G) grãos (mensurada em gramas por 100
grãos); massa de vagens não comerciais (MVNC) (mensuradas em g planta-1); massa fresca de vagens com 1 (MV1G), 2 (MV2G) e 3 (MV3G) grãos (mensuradas em g planta-1); massa fresca total de vagens comerciais (MTVC) (mensurada em g planta-1) e produtividade total estimada por hectare (PTEH) (mensurada em t ha-1), onde considerou-se para o cálculo, a massa fresca de 100 grãos, o número de vagens por planta, o número de grãos por vagem e o número de plantas por hectare.
A existência de variabilidade genética entre os genótipos foi testada por meio da análise de variância, utilizando o teste F a 5% de probabilidade. As médias foram posteriormente agrupadas pelo critério de Scott-Knott a 5% de probabilidade (Scott & Knott, 1974).
Considerando a estrutura de dependência entre as variáveis, foram utilizadas como complemento, análises multivariadas de agrupamento por método hierárquico e componentes principais. Na análise de agrupamento por método hierárquico utilizou-se a distância euclidiana (medida de dissimilaridade). Já para medir a semelhança entre os genótipos e a organização dos genótipos em grupos utilizou-se o método de ligação de grupos Ward.
Na análise de componentes principais, técnica que discrimina amostras permitindo caracterizar variáveis, foram extraídos da matriz de covariância os autovalores que constroem os autovetores que são os componentes principais (Hair et al., 2005).
O processamento das análises foi feito com dezesseis características morfoagronômicas após a padronização (média nula e variância unitária). As analises estatísticas foram processadas com o programa computacional Statistica, versão 7.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
A distância euclidiana permitiu separar os genótipos em dois grandes grupos. No Grupo I foram incluídos cinco genótipos (JLM030, JLM010, BRS155, JLM019, BR36) podendo estes serem subdivididos em GIA (BRS155, JLM019, BR36) e GIB (JLM030, JLM010) e, no Grupo II, foram incluídos os outros cinco genótipos (JLM024, JLM003, JLM020, JLM018, JLM004), sendo que este último genótipo se distanciou dos demais genótipos presentes no grupo, devido o mesmo apresentar menor número de vagens comerciais e possuir ciclo mais tardio. Tais características não são desejáveis para soja-
hortaliça, não sendo, portanto, recomendado a utilização desse genótipo para prosseguir com estudos de obtenção de linhagens superiores, como demonstrado na Figura 1. No Grupo I constam os genótipos que apresentam ciclo precoce (97 a 104 dias) e, no Grupo II àqueles que apresentam ciclo tardio (111 a 120 dias).
De acordo com o dendograma (Figura 1), os genótipos similares geneticamente são: JLM020 e JLM018 bem como JLM024 e JLM003; e àqueles divergentes são: BRS155 e JML010.
Os genótipos JLM030 e JLM010 apresentam semelhança acentuada em relação à produtividade (maiores valores de produtividade de grãos imaturos), característica importante para o seguimento de soja-hortaliça. Isso permite agrupá-los no mesmo grupo.
Santos et al. (2011), avaliando 48 genótipos de soja cultivados em várzea irrigada no Estado do Tocantins, quanto à divergência genética, por meio de características fisiológicas e morfoagronômicas, verificaram variabilidade entre os genótipos de soja, formando dessa forma, 4 grupos distintos sendo, portanto, sugeridos as seguintes hibridações promissoras para produção de grãos destinados a óleo e farelo: M-Soy 8766, M-Soy 9144, A 7002 e M-Soy 9056 com Amaralina. Cruzamentos entre M-Soy 8766, M-Soy 9144 e Amaralina com BRSMG 790A, BRS 257, BRS 216 e BRS 213 são indicados, visando a genótipos de soja especial para alimentação humana.
Dois componentes principais (CP1 e CP2) foram suficientes para discriminar os genótipos. Os dois componentes principais explica aproximadamente 75% de variabilidade contida nas variáveis originais (CP1= 40,23%, CP2=34,66%) (Figura 2 - Apresenta a distribuição dos genótipos no plano bidimensional construído com os dois primeiros componentes principais.).
No Grupo I, as variáveis que mais contribuíram para a discriminação no subgrupo GIA foram: massa fresca de vagens com 3 grãos, número de vagens com 2 e 3 grãos, número total de vagens comerciais e produtividade total estimada por hectare; e no subgrupo GIB foram: massa fresca total de vagens comerciais, massa fresca de vagens com 2 grãos e massa fresca de 100 grãos de vagens com 1, 2 e 3 grãos. Para o Grupo II as variáveis que mais contribuíram foram: precocidade, altura de inserção da primeira vagem, números de vagens com 1 grão, massa de vagens não comerciais, número de vagens chochas e massa fresca de vagens com 1 grão.
A análise de componentes principais foi concordante com a distribuição obtida na análise de agrupamento. As variáveis com contribuição considerável no primeiro componente principal (CP1), responsáveis pela discriminação dos genótipos localizados à esquerda de CP1, já que apresentaram correlações negativas, foram: massa fresca de vagens com 2 grãos (correlação -0,862), massa fresca de 100 grãos de vagens com 3 grãos (correlação -0,841), massa fresca total de vagens comerciais (correlação -0,839), produtividade total estimada por hectare (correlação -0,834), massa fresca de 100 grãos de vagens com 2 grãos (correlação -0,785) e massa fresca de 100 grãos de vagens com 1 grão (correlação -0,754). Já as variáveis massa de vagens não comerciais (correlação 0,843), número de vagens chochas (correlação 0,833), discriminaram os genótipos localizados à direita de CP1, pois apresentaram correlações positivas.
As variáveis com contribuição considerável no segundo componente principal (CP2) foram: número de vagens com 3 grãos (correlação 0,890), massa fresca de vagens com 3 grãos (correlação 0,869), número total de vagens comerciais (correlação 0,862), número de vagens com 2 grãos (correlação 0,804), onde foram responsáveis pela discriminação dos genótipos localizados na parte superior de CP2 e, precocidade (correlação -0,725) responsável pela discriminação dos genótipos localizados na parte inferior de CP2. Com base nos resultados obtidos pode-se afirmar que os genótipos agrupados no Grupo II não apresentam características agronômicas importantes para um bom genótipo de soja-hortaliça, devendo-se optar por genótipos que estão agrupados no Grupo I por apresentar características bastante relevantes para o seguimento de soja-hortaliça. Verificou-se portanto a existência de variabilidade entre os genótipos.
REFERÊNCIAS
ABREU FB; LEAL NR; RODRIGUES R; AMARAL Jr AT; SILVA DJH. 2004. Divergência genética entre acessos de feijão-de-vagem de crescimento indeterminado. Horticultura Brasileira 22: 547-552.
CARRÃO-PANIZZI MC. 2006. Edamame ou soja-hortaliça: fácil de consumir e muito saudável. Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v.27, n. 230, p. 59-64.
CHARLO HCO; CASTOLDI R; VARGAS PF; BRAZ LT; MENDONÇA JL. 2008. Desempenho de genótipos de soja-hortaliça de ciclo precoce [Glycine max (L.) Merril] em diferentes densidades. Ciência e Agrotecnologia 32: 630-634.
COSTA JA; MARCHEZAN E. 1982. Características dos estádios de desenvolvimento da soja. Campinas: Fundação Cargill. 30 p.
CRUZ CD; REGAZZI AJ; CARNEIRO PCS. 2004. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. 3 ed. Viçosa: UFV. 480 p.
HAIR JF; ANDERSON RE; TATHAM RL; BLACK W. 2005. Análise Multivariada de dados. Porto Alegre-RS: Bookman. 5 ed. 593 p.
MENDONÇA JL; CARRÃO-PANIZZI MC. 2003. Soja-verde: uma nova opção de consumo. Brasília-DF: Embrapa Hortaliças. 8 p. (Comunicado Técnico).
SANTOS ER; BARROS HB; FERRAZ EC; CELLA AJS; CAPONE A; SANTOS AF;
FIDELIS RR. 2011. Divergência entre genótipos de soja cultivados em várzea irrigada. Revista Ceres 58: 755-764.
SCOTT AJ; KNOTT MA. 1974. A cluster analysis method for grouping means in the analysis of variance. Biometrics 30: 507-512.
0 2 4 6 8 10 12 JLM004 JLM024 JLM003 JLM020 JLM018 JLM030 JLM010 BRS155 JLM019 BR36 Grupo I Grupo II GIA GIB
Figura 1. Dendrograma resultante da análise de agrupamento por método hierárquico mostrando a estrutura de grupos contidos nos dez genótipos de soja hortaliça (Dendrogram resulting from cluster analysis for hierarchical method showing the group structure contained in ten vegetable soybean genotypes). Jaboticabal-SP, UNESP-FCAV, 2012
BR36 JLM010 JLM030 JLM019 BRS155 JLM018 JLM003 JLM020 JLM004 JLM024 -6 -4 -2 0 2 4 6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 CP1: 40,23% CP2: 34,66% MV3G M100GV3G M100GV2G M100GV1G NV1G ALT1V PREC MV1G MV2G NV2G MTVC PTEH NVNC NVCH NTVC NV3G
Figura 2. Biplot construído com os dois primeiros componentes principais, mostrando a distribuição dos genótipos e as direções das variáveis responsáveis na caracterização dos dez genótipos de soja hortaliça (Biplot built with the two first principal components showing the distribution of genotypes and the directions of the variables responsible for the characterization of the ten vegetable soybean genotypes). Jaboticabal-SP, UNESP-FCAV, 2012.
