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Hortic. bras., v. 30, n. 2, (Suplemento - CD Rom), julho 2012 S 4308

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Caracterização de genótipos de soja-hortaliça com base em

características agronômicas e propriedades funcionais por análise

multivariada

Dora Enith Tobar T1; Renata Castoldi1; Hamilton César de O Charlo2; Willame dos S Cândido1; Pablo F Vargas3; Leila T Braz1; Antonio S Ferraudo1.

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; 3UNESP - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias,

Campus Experimental de Registro, Rua Nelson Brihi Badur, 430, 11900-000, Registro, SP;

detobart@unal.edu.co; rcastoldi@gmail.com; hamiltoncharlo@iftm. edu.br; wsc.agro@yahoo.com.br;

pfvargas@gmail.com; leilatb@fcav.unesp.br; fsajago@gmail.com.

RESUMO

Técnicas de análises multivariadas foram utilizadas para avaliar a divergência genética entre cinco genótipos de soja-hortaliça. Foram avaliadas características agronômicas, propriedades funcionais e antinutricionais nos genótipos JLM003, JLM004, JLM010, JLM024 e JLM030, em um experimento conduzido em condições de campo no Setor de Olericultura e Plantas Aromático-Medicinais na UNESP-FCAV. O delineamento experimental foi de blocos ao acaso com cinco tratamentos (genótipos) e quatro repetições. Análises de agrupamento por método hierárquico e de componentes principais contribuíram na identificação da divergência genética contida nos genótipos. No processamento das análises foram consideradas as variáveis: número de vagens por planta; número de sementes por vagem; massa fresca das vagens por planta (g); massa fresca de 100 sementes (g); produtividade total estimada de grãos imaturos (kg ha-1); teor de umidade; proteínas; lipídeos; cinzas; carboidratos; isoflavonas e inibidores de tripsina Kunitz (KSTI). Foi possível separar os genótipos em dois grupos contendo neles, genótipos com padrões específicos de variabilidade genética. O genótipo JLM010 apresentou melhores características agronômicas para produção como soja-hortaliça entre os genótipos considerados.

Palavras-chave: Glycine Max, edamame, divergência genética, isoflavonas. ABSTRACT

Characterization of vegetable soybean genotypes based agronomic characteristics and functional properties by multivariate analysis

Techniques of multivariate analyzes were used to assess the genetic divergence between five vegetable soybean genotypes. It was evaluated agronomic characteristics, functional and antinutritional properties in the genotypes JLM003, JLM004, JLM010, JLM024 and JLM030, in an experiment conducted in field condition, in the School of Agricultural and Veterinary Sciences, in Jaboticabal, São Paulo State, Brazil. The experimental design was a randomized block design with five treatments (genotypes) and four replications. Cluster analysis by hierarchical method and principal components contributed to the identification of the genetic diversity contained in the genotypes. In the processing of the analysis variables were considered: number of pods per plant, number of seeds per pod, fresh weight of pods per plant (g), fresh weight of 100 seeds (g), estimated total yield of immature seeds (kg ha-1), moisture content, proteins, lipids, ash, carbohydrates, isoflavones and Kunitz trypsin inhibitor. It was possible to separate

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the genotypes into two groups containing genotypes with specific patterns of genetic variability. JLM010 genotype showed better agronomic characteristics of production as a vegetable, between genotypes considered.

Keywords: Glycine max, edamame, genetic divergence, isoflavones. INTRODUÇÃO

Atualmente, a soja (Glycine max) é um dos mais importantes produtos na economia do Brasil, para exportação. Apenas cerca de 2% da produção nacional é para consumo direto, enquanto que 70% da produção é exportada in natura, na forma de grãos (Brasil, 2007). Nos últimos anos, o mercado têm exigido quantidade aliada a qualidade, em resposta à procura de produtos com maior valor agregado. Em virtude disso, as cultivares têm sido desenvolvidas com características especiais para diferentes usos, como, por exemplo, para uso como soja verde, soja-hortaliça ou edamame (prato tradicional japonês, em que as vagens imaturas são cozidas em água contendo sal) (Embrapa, 2003).

Para este tipo de produto outras características também são consideradas importantes, tais como: sementes grandes, alto teor de proteína, hilo de cor amarelo, ausência de lipoxigenases e reduzido toer de inibidor de tripsina Kunitz, o que permite reduzir o tratamento térmico (Embrapa, 2003).

A soja-hortaliça pode ter boa aceitabilidade pela população brasileira, podendo constituir-se em alimento saudável. Assim sendo, é indispensável realizar estudos de divergência genética entre genótipos, pois permite identificar progênies com maior efeito heterótico e maior probabilidade de recuperação de genótipos superiores nas gerações seguintes (Cruz, 1990).

Para determinar a distância genética entre populações ou genótipos são utilizados métodos biométricos, onde se estima-se e/ou quantifica-se a heterose, analisada pela estatística multivariada, permitindo, dessa forma, unificar múltiplas informações de um conjunto de caracteres. Vários métodos podem ser utilizados, dentre eles estão à análise por componentes principais, variáveis canônicas e métodos aglomerativos. A escolha do método depende da precisão desejada pelo pesquisador, da facilidade da análise e da forma como os dados são obtidos (Cruz & Regazzi, 2001)

A análise de divergência genética em qualquer espécie pode ser dividida de forma simplificada em seis fases: i) escolha dos genótipos a serem analisados; ii) definição das

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variáveis a serem medidas; iii) obtenção e mineração dos dados; iv) escolha dos métodos de análise dos dados v) análise dos dados vi) verificação do grau de distorção provocado pelos métodos estatísticos adotados e vi) interpretação e discussão dos resultados. Todas essas fases devem ser cumpridas rigorosamente para resultados eficientes e satisfatórios (Cruz & Carneiro, 2003).

Este trabalho teve por objetivos: caracterizar cinco genótipos de soja-hortaliça por meio de análises multivariadas de agrupamento hierárquico e componentes principais e, mostrar o poder das técnicas multivariadas como ferramenta em programas de melhoramento genético.

MATERIAL E MÉTODOS

O experimento foi conduzido durante os meses de novembro de 2006 a março de 2007, em área experimental do Setor de Olericultura e Plantas Aromático-Medicinais, pertencente ao Departamento de Produção Vegetal, nas dependências da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (UNESP–FCAV), Câmpus de Jaboticabal-SP, cujas coordenadas geográficas são 21° 14’ 05’’ Latitude Sul, 48° 17’ 09’’ Longitude Oeste e altitude de 614 m.

O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com cinco tratamentos (genótipos) e quatro repetições. Cada parcela experimental consistiu de quatro linhas de 6 m de comprimento, 0,60 m entre linhas e 0,15 entre plantas, sendo consideradas para avaliação 20 plantas por parcela, das duas linhas centrais.

Utilizou-se cinco genótipos com características para consumo como hortaliça: JLM003 (originário de coleta no Distrito Federal, porte médio, massa seca de 100 sementes = 30 g, flor de coloração roxa, hilo claro e grão bege); JLM004 (originário de coleta no Distrito Federal, porte médio; massa seca de 100 sementes = 37 gramas; flor de coloração roxa e hilo marrom-claro); JLM010 (originário da Asian Vegetable Research and Development Center (AVRDC) – Taiwan, porte médio; massa seca de 100 sementes = 41 gramas; flor de coloração branca e hilo e grãos claros); JLM024 (originário do CENARGEN; porte alto e massa seca de 100 sementes = 19 gramas), e JLM030 (originário da Embrapa Soja; porte médio; massa seca de 100 sementes = 27,8 gramas e hilo claro).

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O transplantio ocorreu 20 dias após a semeadura, quando as plantas apresentavam 2 ou 3 folhas definitivas e em torno de 12 cm de altura. Para isto removeram-se as mudas da bandeja e colocaram-nas no local definitivo, anteriormente preparado, conforme sistema convencional (aração e gradagem) e adubado cinco dias antes do transplantio, conforme os resultados da análise de solo e a recomendação de Raij et al. (1997).

As colheitas foram realizadas quando as vagens estavam em estádio reprodutivo R6,

utilizando a escala de referência de Fehr & Caviness, adaptada por Costa & Marchezan (1982). As plantas foram cortadas logo acima da superfície do solo e levadas para o laboratório, onde as vagens foram removidas. As características agronômicas avaliadas foram: número de vagens por planta (NVP), número de sementes por vagem (NSV), massa fresca de vagens por planta (MVP), massa fresca de 100 sementes (MFS) e produtividade total de sementes imaturas (PTS) (obtido a partir do número de plantas m-2, número de vagens por planta, número médio de sementes por vagem e massa média de 100 sementes). As características funcionais avaliadas foram: teor de umidade (UMI) (determinado pelo método gravimétrico), proteínas (PRO) [quantificadas pelo método micro Kjeldahl, de acordo com a AOCS (1988)], lipídeos (LIP) [determinados por extração de Soxhlet, de acordo com o método de AOCS (1988)], teor de cinzas (CIN) [determinado de acordo com o método proposto pelos AOCS (1988), através da incineração completa da amostra na mufla, com temperatura inicial de 150°C, sendo esta aumentada de 50 em 50°C a cada 30 minutos, até atingir a temperatura final de 550°C], carboidratos (CAR) [determinados por diferença, conforme metodologia proposta por AOCS (1988)], isoflavonas (ISO) [quantificadas por cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC), seguindo a metodologia de Berhow (2002)] e inibidor de Tripsina Kunitz (KSTI) [determinado nos extratos obtidos a partir das farinhas desengorduradas em espectrofotômetro (λ = 410nm), utilizando tripsina padrão e BPNA como substrato, conforme sugerido por Kakade et al. (1974) modificado por Hamerstrand et al. (1981).

Na identificação de genótipos quanto à divergência genética foram utilizadas análises multivariadas de agrupamento e componentes principais. A análise de agrupamento por método hierárquico foi utilizada uma vez que não se tinha informação a priori da formação do número de grupos. Foi processada com a distância euclidiana como

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medida de semelhança e o método de Ward como ligação de grupos (Hair et al., 2005). A análise de componentes principais foi processada com a matriz de covariância obtida com as variáveis originais, obtendo-se dela os autovalores que construíram os autovetores. Estes são combinações lineares das variáveis originais e se denominam componentes principais. Todas as análises foram processadas no programa Statistica, versão 7.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

De acordo com os resultados obtidos (Figuras 1 e 2), foi possível identificar variabilidade entre os cinco genótipos de soja-hortaliça. No dendrograma obtido na análise de agrupamento (Figura 1), verifica-se que os genótipos se dividem em dois grupos: grupo I, que abrange os genótipos JLM010, JLM024 e JLM030 e, o grupo II que abrange os genótipos JLM003 e JLM004.

O grupo I foi subdividido em dois subgrupos: CP1 e CP2, pelo fato do genótipo JLM030 ter se distanciado dos genótipos JLM024 e JLM010 (Figura 1). 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) foram: MVP (correlação -0,978), ISO (correlação -0,911), CAR (correlação -0,899), PRO (correlação -0,816) e PTS (correlação -0,791). Como todas as correlações são negativas, elas são responsáveis pela discriminação dos genótipos localizados à esquerda de CP1.

As variáveis com contribuição considerável no segundo componente principal (CP2) foram: CIN (correlação -0,790), MFS (correlação -0,734) e LIP (correlação -0,623) responsáveis pela discriminação dos genótipos localizados na parte inferior de CP2 e NVP (correlação 0,721), responsável pela discriminação dos genótipos localizados na parte superior de CP2.

No grupo I, as variáveis que mais contribuíram na ordem de importância para o genótipo JLM010, foram: massa de vagens por planta, produção total das sementes imaturas, porcentagem de proteína, massa fresca de 100 sementes e porcentagem de cinzas. Enquanto que para os genótipos JLM024 e JLM030 as características que contribuíram foram: teor de isoflavonas, porcentagem de carboidratos e, em menor magnitude, o inibidor de tripsina Kunitz. Porém, para o genótipo JLM030, a variável

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que mais contribuiu foi o número de vagens por planta, o que explica a formação de um subgrupo no dendrograma para este grupo (Figura 2).

Para que um genótipo de soja hortaliça seja considerado apto para o consumo como hortaliça e possa ser comercializado deve ter excelente produção (de 50 a 70 vagens por planta) (Nguyen, 2001), além de sementes graúdas e altas porcentagens de propriedades funcionais, como isoflavonas e proteínas. Baseado nestas informações, e conforme as análises de componentes principais, os genótipos do grupo II, não devem ser considerados como genótipos com boas características agronômicas e funcionais para consumo como soja-hortaliça, já que poucas variáveis relacionadas com a produção como o número de sementes por vagem e aquelas relacionadas com as propriedades funcionais como teor de umidade e lipídeos contribuíram para a expressão destes. Entre os genótipos do grupo I, observou-se que o genótipo JLM010 ficou caracterizado por excelentes propriedades agronômicas e funcionais de interesse, o que demonstra ser um adequado genótipo para ser cultivado como soja-hortaliça.

REFERÊNCIAS

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2 3 4 5 6 7 8 JLM030 JLM024 JLM010 JLM004 JLM003 Grupo I Grupo II

Figura 1. Dendrograma resultante da análise de agrupamento por método hierárquico mostrando a estrutura de grupos contida em cinco genótipos de soja hortaliça (Dendrogram resulting from cluster analysis for hierarchical method showing the group structure contained in five vegetable soybean genotypes). Jaboticabal-SP, UNESP-FCAV, 2012. JLM003 JLM004 JLM010 JLM024 JLM030 -3 -2 -1 0 1 2 3 -2,5 -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 UMI LIP NSP NVP CAR ISO MVP PTS PRO CIN MFS KST Grupo I Grupo II CP1: 53,10% CP2: 21,730%

Figura 2. Biplot construído com os dois primeiros componentes principais mostrando a distribuição dos genótipos e as direções das variáveis responsáveis na caracterização de cinco 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 five vegetable soybean genotypes). Jaboticabal-SP, UNESP-FCAV, 2012.

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