Relação entre caracteres nutricionais e a produtividade de grãos em cultivares de milho transgênico

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1 Relação entre caracteres nutricionais e a produtividade de grãos em cultivares de milho transgênico Bruna Mendonça Alves 1 Alberto Cargnelutti Filho 2 Marcos Toebe 1 Cláudia Burin 3 Leila Picolli da Silva Introdução O milho (Zea mays L.) é um cereal cultivado mundialmente e na safra 2009/2010, a produtividade brasileira foi de 53,2 milhões de toneladas, mantendo o Brasil no terceiro lugar no ranking mundial de produção deste cereal (MAPA, 2011). Programas de melhoramento genético de plantas de milho têm buscado, principalmente, incremento na produtividade de grãos aliado ao aumento da qualidade nutricional desses grãos, pois o milho é o principal ingrediente energético nas rações animais. O conhecimento do grau de associação entre caracteres agronômicos é de grande importância para melhoristas, porque a seleção sobre determinado caractere pode alterar o comportamento do outro. De acordo com (HALLAUER & MIRANDA FILHO, 1988), a correlação tem importância no melhoramento de plantas, por quantificar o grau de associação genético e não-genético entre dois ou mais caracteres. É importante estudar as correlações entre caracteres, pois essas associações quantificam a possibilidade de ganhos indiretos por seleção em caracteres correlacionados, e indicam que caracteres de baixa herdabilidade têm a seleção mais eficiente quando realizada sobre caracteres que lhe são correlacionados e que apresentam alta herdabilidade (CRUZ & CARNEIRO, 2003). O estudo de correlações permite medir a associação entre os caracteres, mas não permite tirar conclusões sobre a relação de causa e efeito, que podem ser obtidas por meio da análise de trilha. Com a análise de trilha é possível fornecer informações mais precisas sobre a 1 Programa de Pós-graduação em Agronomia, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Santa Maria, RS, Brasil. 2 Departamento de Fitotecnia, Centro de Ciências Rurais (CCR), UFSM, , Santa Maria, RS, Brasil. alberto.cargnelutti.filho@gmail.com 3 Curso de Engenharia Florestal, UFSM, Santa Maria, RS, Brasil. 4 Departamento de Zootecnia, CCR, UFSM, , Santa Maria, RS, Brasil. Agradecimentos ao CNPq e a CAPES pelas bolsas concedidas

2 importância relativa dos efeitos diretos e indiretos de cada variável explicativa sobre uma variável principal. Esta análise proporciona um conhecimento detalhado das influências dos caracteres envolvidos, e justificam a existência de correlações positivas e negativas, de alta e baixa magnitude, entre os caracteres estudados (SILVA et al., 2005). Quando um caráter correlaciona-se positivamente com alguns e negativamente com outros, há a indicação de se ter um cuidado adicional, pois, ao selecionar-se um determinado caráter, podem-se provocar mudanças indesejáveis em outros (CRUZ & CARNEIRO, 2003). A seleção indireta é importante, especialmente quando existe dificuldade de mensuração da variável principal, ou quando se deseja a seleção para vários caracteres simultaneamente. Dessa forma, estudos sobre o desdobramento do coeficiente de correlação pela análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos de caracteres sobre a produtividade de grãos, indicam quais caracteres podem ser utilizados na seleção indireta. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre caracteres nutricionais e a produtividade de grãos em cultivares de milho transgênico. 2 - Material e Métodos O experimento de milho (Zea mays L.) foi conduzido no ano agrícola 2009/2010 na área experimental do Departamento de Fitotecnia, da Universidade Federal de Santa Maria, Estado do Rio Grande do Sul. Foram avaliadas 18 cultivares de milho transgênico no delineamento experimental de blocos ao acaso com três repetições. Cada parcela foi constituída de duas linhas de 5 m de comprimento, espaçadas em 0,8 m. A densidade de semeadura foi de planta ha -1. A semeadura foi realizada no dia 26/10/2009, com adubação de base de 37,5 kg ha -1 de N, 150 kg ha -1 de P 2 O 5 e 150 kg ha -1 de K 2 O. Foram realizadas três aplicações de nitrogênio, quando as plantas apresentavam quatro, seis e oito folhas expandidas, respectivamente, totalizando 200 kg ha -1 de N. A produtividade de grãos (PROD) de cada repetição de cada cultivar foi obtida através da colheita de todas as espigas da parcela, sendo corrigida para 13% de umidade. Após a colheita, em cada repetição de cada cultivar, foi coletada uma amostra de 0,5 kg de grãos de milho, que foi acondicionada em saco de papel e levada a estufa de circulação forçada de ar até atingir umidade média de 10%. Após a secagem, os grãos foram submetidos à moagem a fim de obter tamanho de partículas apropriado para as análises bromatológicas. As determinações de proteína bruta (PB), lisina (LIS), metionina (MET), cisteina (CIS), treonina (THR), triptofano (TRP), valina (VAL), isoleucina (ILE), leucina (LEU), fenilalanina (FEN),

3 histidina (HIS), arginina (ARG) e amido (AMD) foram realizadas com o equipamento NIR (Near Infrared Analysis), usando ajuste de calibração pelo procedimento analítico CEAN 010 da Adisseo Brasil AS. Estimou-se a matriz de coeficientes de correlação fenotípica entre os caracteres e após fezse o diagnóstico da multicolinearidade (MONTGOMERY & PECK, 1982), visando identificar e posteriormente eliminar caracteres causadores de multicolinearidade. Após, fezse a análise de trilha considerando a produtividade de grãos como a variável principal e os demais caracteres como variáveis explicativas. As análises foram realizadas com o auxílio do programa GENES (CRUZ, 2006) e do aplicativo Office Excel. 3 - Resultados e Discussão Com base na matriz de correlação fenotípica entre os caracteres, constatou-se que com exceção da correlação entre metionina e amido (embora não significativa), todos os demais coeficientes de correlação entre caracteres nutricionais foram positivos (Tabela 1). Dos 13 caracteres nutricionais mensurados, apenas o amido apresentou coeficiente de correlação positivo com a produtividade de grãos (r = 0,130), porém essa correlação não foi significativa. Os demais 12 caracteres apresentaram coeficientes de correlação negativos que oscilaram entre -0,123 e -0,655, sugerindo, de maneira geral, que a seleção de plantas mais produtivas, resulte na redução dos teores nutricionais dos grãos. Constatou-se elevado grau de multicolinearidade entre os caracteres nutricionais na matriz de correlação fenotípica das variáveis explicativas (MONTGOMERY & PECK, 1982), com número de condição igual a 9.673,64. Após a eliminação dos caracteres: valina, histidina, isoleucina, cisteina, treonina, leucina e fenilalanina, o número de condição foi de 94, o que indica multicolinearidade fraca (MONTGOMERY & PECK, 1982). Assim, para a análise de trilha, restaram apenas seis caracteres nutricionais (proteína bruta, lisina, metionina, triptofano, arginina e amido) (Tabela 2). Os caracteres nutricionais triptofano e lisina apresentaram os maiores coeficientes de correlação negativos e efeitos diretos negativos sobre a produtividade de grãos (Tabela 2) indicando relação de causa e efeito. Assim, a seleção de plantas mais produtivas, tende a reduzir a concentração desses dois caracteres nutricionais. Os caracteres proteína e metionina também apresentaram efeitos diretos negativos sobre a produtividade de grãos, mas de menor magnitude. A arginina apresentou coeficiente de correlação negativo com a produtividade de grãos (r = -0,374) e efeito direto positivo (0,546). A mudança de sinal entre a correlação e o

4 efeito direto, aliado aos elevados efeitos indiretos desse caractere sobre a produtividade de grãos via proteína bruta, lisina e triptofano, indicam que a arginina não apresenta relação de causa e efeito com a produtividade de grãos. O amido foi o único caractere nutricional que apresentou correlação e efeito direto positivo sobre a produtividade de grãos, indicando que a seleção de plantas mais produtivas contribui no aumento do teor de amido nos grãos de milho. Tabela 1. Matriz de correlação fenotípica entre os caracteres proteína bruta (PB), lisina (LIS), metionina (MET), cisteina (CIS), treonina (THR), triptofano (TRP), valina (VAL), isoleucina (ILE), leucina (LEU), fenilalanina (FEN), histidina (HIS), arginina (ARG), amido (AMD) e a produtividade de grãos (PROD) de 18 cultivares de milho transgênico. PB LIS MET CIS THR TRP VAL ILE LEU FEN HIS ARG AMD PROD PB 1 0,533* 0,197 ns 0,659* 0,545* 0,611* 0,663* 0,544* 0,534* 0,607* 0,726* 0,731* 0,450 ns -0,411 ns LIS 0,533* 1 0,651* 0,516* 0,838* 0,791* 0,748* 0,657* 0,652* 0,743* 0,574* 0,816* 0,262 ns -0,596* MET 0,197 ns 0,651* 1 0,060* 0,673* 0,583* 0,544* 0,530* 0,503* 0,628* 0,144 ns 0,452 ns -0,084 ns -0,588* CIS 0,659* 0,516* 0,060 ns 1 0,480* 0,423 0,731* 0,653* 0,727* 0,708* 0,925* 0,824* 0,608* -0,123 ns THR 0,545* 0,838* 0,673* 0,480* 1 0,894* 0,877* 0,892* 0,687* 0,875* 0,589* 0,826* 0,279 ns -0,570* TRP 0,611* 0,791* 0,583* 0,423 ns 0,894* 1 0,774* 0,744* 0,522* 0,722* 0,578* 0,763* 0,316 ns -0,655* VAL 0,663* 0,748* 0,544* 0,731* 0,877* 0,774* 1 0,936* 0,825* 0,959* 0,838* 0,927* 0,401 ns -0,467 ns ILE 0,544* 0,657* 0,530* 0,653* 0,892* 0,744* 0,936* 1 0,813* 0,932* 0,713* 0,827* 0,330 ns -0,346 ns LEU 0,534* 0,652* 0,503* 0,727* 0,687* 0,522* 0,825* 0,813* 1 0,916* 0,697* 0,786* 0,415 ns -0,280 ns FEN 0,607* 0,743* 0,628* 0,708* 0,875* 0,722* 0,959* 0,932* 0,916* 1 0,753* 0,881* 0,398 ns -0,471* HIS 0,726* 0,574* 0,144 ns 0,925* 0,589* 0,578* 0,838* 0,713* 0,697* 0,753* 1 0,914* 0,680* -0,198 ns ARG 0,731* 0,816* 0,452* 0,824* 0,826* 0,763* 0,927* 0,827* 0,786* 0,881* 0,914* 1 0,594* -0,374 ns AMD 0,450 ns 0,262 ns -0,084 ns 0,608* 0,279 ns 0,316 ns 0,401 ns 0,330 ns 0,415 ns 0,398 ns 0,680* 0,594* 1 0,130 ns PROD -0,411 ns -0,596* -0,588* -0,123-0,570* -0,655* -0,467* -0,346* -0,280 ns -0,471* -0,198 ns -0,374 ns 0,130 ns 1 *Coeficiente de correlação fenotípico significativo a 5% de probabilidade de erro, pelo teste t, com 16 graus de liberdade. ns = Não significativo. Tabela 2. Efeitos diretos e indiretos das variáveis explicativas proteína bruta, lisina, metionina, triptofano, arginina e amido sobre a produtividade de grãos, coeficiente de determinação da análise de trilha e efeito da variável residual. Efeitos Proteína Bruta Lisina Metionina Triptofano Arginina Amido Efeito Direto sobre PROD -0,357-0,368-0,216-0,501 0,546 0,203 Efeito Indireto Via Proteína Bruta -0,190-0,070-0,218-0,261-0,161 Efeito Indireto Via Lisina -0,196-0,240-0,291-0,300-0,096 Efeito Indireto Via Metionina -0,042-0,140-0,126-0,098 0,018 Efeito Indireto Via Triptofano -0,306-0,396-0,292-0,382-0,158 Efeito Indireto Via Arginina 0,399 0,446 0,247 0,417 0,325 Efeito Indireto Via Amido 0,091 0,053-0,017 0,064 0,120 Total -0,411-0,596-0,588-0,655-0,374 0,130 Coeficiente de determinação 0,643 Efeito da variável residual 0,597

5 4 - Conclusão Com exceção do amido, os seguintes caracteres nutricionais (proteína bruta, lisina, metionina, cisteina, treonina, triptofano, valina, isoleucina, leucina, fenilalanina, histidina e arginina) apresentam correlação negativa com a produtividade de grãos. Arginina e amido apresentam efeito direto positivo sobre a produtividade de grãos o que demonstra relação de causa e efeito. 5 - Referências [1] CRUZ, C.D.; CARNEIRO, P.C.S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV, p. [2] CRUZ, C.D. Programa Genes: Estatística Experimental e Matrizes. Viçosa: UFV, p. [3] HALLAUER, A.R.; MIRANDA FILHO, J.B. Quantitative genetics in maize breeding. Ames: Iowa State University Press, p. [4] MAPA - Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Disponível em: < Acesso em: 05 de maio [5] MONTGOMERY, D.C.; PECK, E.A. Introduction to linear regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 504p [6] SILVA, S.A.; CARVALHO, F.I.F.; NEDEL, J.L.; CRUZ, P.J.; SILVA, J.A.G.; CAETANO, V.R.; HARTWIG, I.; SOUSA, C.S. Análise de trilha para os componentes de rendimento de grãos em trigo. Bragantia, v.64, p , 2005.