DIVERGÊNCIA GENÉTICA EM SORGO SACARINO A PARTIR DE CARACTERES MORFO-AGRONÔMICOS Fabio Tomaz de Oliveira 1 ; Carla Lima Corrêa 2 ; Marcilene Alves de Souza Castrillon 3 ; Flávio Dessaune Tardin 4 ; Marco Antonio Aparecido Barelli 5 1,3 Mestrando em Genética e Melhoramento de Plantas UNEMAT/Cáceres-MT/Brasil. Bolsista CAPES email: tomaz_oft@yahoo.com.br; 4 Pesquisador - Embrapa Milho e Sorgo - Sete Lagoas MG/Brasil. 2,5 Professora da Universidade do Estado de Mato Grosso/Cáceres-MT/ Brasil Resumo: O escopo deste trabalho foi estimar a divergência entre os genótipos de sorgo sacarino através do método de Tocher e avaliar a importância relativa dos caracteres. O experimento foi conduzido na área experimental do LRG & B da UNEMAT, na Safra 2014/2015 na Cidade Cáceres-MT, foram avaliados nove genótipos de sorgo sacarino (CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004, CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007, CMSXS5009). O experimento foi conduzido em um delineamento experimental em blocos casualizados, foram avaliados: DPF, ALT, DC, PMV, PMS, VC, PC, STT. As médias foram submetidas à análise de variância, a divergência foi estimada utilizando-se a Variáveis Canônicas e o método da Distância Generalizada de Mahalanobis, para agrupamento utilizou se o método de otimização de Tocher. Concluiu-se que os caracteres (PMS, PC, PMV e SST), foram os de maior importância e que (PMS e VC), foram os que mais contribuíram, e que o método de UPGMA possibilitou a formação de dois grupos distintos. Palavras-chaves: Cultivares, Dissimilaridade, Etanol. Abstract: The scope of this study was to estimate the divergence between sweet sorghum genotypes by Tocher method and the relative importance of characters. The experiment was conducted in the experimental area of LRG & B UNEMAT, in Safra 2014/2015 in Cáceres- MT City were evaluated nine genotypes of sweet sorghum (CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004, CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007, CMSXS5009). The experiment was conducted in a randomized complete block were evaluated: DPF, ALT, DC, PMV, PMS, VC, PC, STT. The data were submitted to analysis of variance, the divergence was estimated using the canonical variables and the method of Generalized Mahalanobis Distance to group used the Tocher method. It was concluded that the characters (PMS, PC, PMV and SST), were the most important and (PMS and VC) were the main contributors and the UPGMA method enabled the formation of two distinct groups. Keywords: Cultivars, Dissimilarity, Ethanol.
INTRODUÇÃO O Brasil é considerado uma referência internacional na geração e na utilização de fontes renováveis de energia. Dentre as diversas matérias-primas renováveis e sustentáveis, disponíveis atualmente, para auxiliar a expansão do setor sucroalcooleiro do Brasil, destaca-se o sorgo sacarino. A cultura aparece neste cenário como uma alternativa bastante promissora para incrementar a cadeia produtiva do etanol (Hunsigi et al., 2010). Apresenta colmo suculento rico em açúcares fermentescíveis e oferece outras vantagens como ciclo rápido, cultura totalmente mecanizável, alta produtividade de biomassa verde, tolerância a seca, utilização do bagaço para cogeração de energia e etanol de segunda geração (Durães., 2011). O sorgo ainda pode ser usado na entressafra canavieira, proporcionando as usinas a antecipação e ampliação no período de moagem ou podendo ser usada como cultura complementar à cana-de-açúcar em áreas de reforma, áreas consideradas marginais para a cana-de-açúcar ou áreas que não tenham sido contempladas no zoneamento de riscos climáticos da cultura (Emygdio et al., 2011). Em programas de melhoramento de sorgo sacarino o principal foco tem sido voltado ao desenvolvimento de cultivares genotipicamente superior para a produção de etanol, ou seja, elevada performance agronômica, caracteres demandados pelo mercado, além de estáveis às variações ambientais (Durães, 2014). A quantificação da diversidade genética pode ser realizada por meio de caracteres agronômicos, morfológicos e moleculares entre outros. No caso de caracteres agronômicos essa variabilidade pode ser acessada com base nas técnicas de análises multivariadas. Com estas informações, é possível identificar e realizar inferências do material genético sobre um conjunto de características combinando as múltiplas informações contidas na unidade experimental, facilitando, dessa forma, a seleção de materiais promissores e avaliação da divergência genética (Iqbol, 2008). O objetivo deste trabalho foi estimar a divergência entre os genótipos de sorgo sacarino através do método de Tocher e avaliar a importância relativa dos caracteres. MATERIAL E MÉTODOS O experimento foi conduzido na área experimental do Laboratório de Recursos Genéticos & Biotecnologia da Universidade do Estado de Mato Grosso UNEMAT, Safra 2014/2015 localizado na Cidade Universitária do Campus de Cáceres, situada a 16 04 59 Sul e 57 39 01 Oeste com altitude de 118 metros, no município de Cáceres-MT. O solo da região foi classificado como Latossolo vermelho amarelo distrófico (Embrapa., 2006). A temperatura média anual da região é de 26,24ºC, precipitação total anual de 1.335 mm, com período de maior concentração de dezembro a março (Neves., et al., 2011). O plantio foi realizado no dia 05 de dezembro de 2014 e a colheita dos genótipos entre 22 a 24 de abril de 2015, quando os grãos apresentavam-se no estádio farináceo. Foram avaliados nove genótipos de sorgo sacarino provenientes do Programa de Melhoramento da Embrapa Milho e Sorgo, localizado no munícipio de Sete Lagoas/MG.
Sendo eles: CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004, CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007, CMSXS5009. O experimento foi conduzido em um delineamento experimental em blocos casualizados, com três repetições. As parcelas foram constituídas por quatro linhas de plantio espaçadas em 0,70 m entre si, com 5 m de comprimento, sendo as duas linhas centrais consideradas como úteis para coleta e observação de dados. As características avaliadas foram: A- Dias para florescimento (DPF): número de dias da semeadura até o início da liberação do pólen em 50% das plantas da parcela. B- Altura da planta (ALT): altura média em metros de 10 plantas de cada parcela, medidas na base da planta até o ápice da panícula; C- Diâmetro do colmo (DC): medida realizada com um paquímetro digital em 10 plantas da parcela a 10 cm da superfície do solo; D- Produção de massa verde (PMV): determinada em Kg, através da pesagem de 10 plantas inteiras (sem panícula) colhidas da área útil da parcela. Os dados de PMV serão convertidos para t.ha -1, utilizando regra de três. E- Produção de massa seca (PMS): determinada pela diferença de peso existente entre amostras do material recém colhido (PMV) e após ser submetido a secagem em estufa de aeração forçada a 65 C por 72 horas. F- Volume de caldo (VC): volume médio do caldo extraído de 6 plantas inteiras (sem panículas), em L ha -1, prensadas no moinho elétrico na época da colheita. G- Peso de caldo (PC): peso calculado utilizando balança analítica através do volume de caldo produzido de cada genótipo. H- Sólidos solúveis totais SST ( Brix): determinado do caldo, a porcentagem de sólidos solúveis totais (%) por meio de refratômetro digital de leitura automática, na época da colheita. As médias dos caracteres agronômicos estudados foram submetidas à análise de variância (ANOVA), sendo utilizado o teste F para verificar a existência de variabilidade genética significativa entre os genótipos. As medidas de similaridade com base em variáveis quantitativas foram determinadas segundo o modelo de análise multivariada. A divergência genética foi estimada entre os genótipos utilizando-se as Variáveis Canônicas e o método da Distância Generalizada de Mahalanobis (D ii 2 ) e, para agrupamento dos genótipos, o método de otimização de Tocher, adotando-se o critério de que a média das medidas de divergência dentro de cada grupo deve ser menor que as distâncias médias entre quaisquer grupos. Estudou-se, ainda, a importância relativa das diversas características para a divergência genética, baseando-se na metodologia de Singh (1981), conforme descrito por Cruz & Regazzi (2006). As análises foram realizadas, usando o programa computacional Genes, desenvolvido pela Universidade Federal de Viçosa (Cruz, 2013).
RESULTADOS E DISCUSSÕES Por meio da análise de variância, observou-se que houve diferença significativa (P<0,01) entre os nove genótipos para todas as características avaliadas. Estes resultados indicam que existe variabilidade genética, possibilitando o emprego de técnicas multivariadas para estimar a divergência, com a finalidade de selecionar materiais promissores. O menor coeficiente de variação observado foi para a característica DPF, com valor de 1,50 % e o PMS demonstrou o maior coeficiente de variação com 15,70% (Tabela 1). De acordo com a classificação proposta por Pimentel Gomes (2009), os coeficientes de variação de FLOR, ALT, VC e PC podem ser considerados como baixos, DC, PMV, PMS e Brix como médio. Estes resultados demonstram que houve precisão experimental e corroboram com os valores de coeficiente de variação encontrados por outros autores como Oliveira (2015) avaliando 25 genótipos de sorgo sacarino, obtiveram coeficiente de variação para florescimento de 2,97 % e altura de plantas 21,22 %. Castro (2014), avaliando o desempenho agronômico e energético de sorgo biomassa obtiveram coeficiente de variação de 7,81 % para diâmetro de colmo e 36,23 % para peso de matéria verde. Tabela 1. Quadrados médios, médias e coeficientes de variação (CV) das análises de variância, para oito características avaliadas, em 9 genótipos de sorgo sacarino. Cáceres - Mato Grosso, 2015 F.V G.L QuadradosMédios 1/ DPF ALT DC PMV PMS VC PC BRIX Bloco 2 1,592 0,030 0,002 0,037 0,150 14428,703 1,189 0,430 Tratamento 8 25,009** 0,260** 1,305** 0,951** 0,673** 642371,759** 41,782** 17,073** Resíduo 16 1,009 0,029 0,050 0,018 0,028 13274,537 0,700 3,208 Média 66,85 2,69 2,02 1,33 1,08 1159,81 12,52 17,63 C.V (%) 1,50 6,33 11,13 10,07 15,70 9,93 6,68 10,16 1/ DPF = número de dias para o florescimento; ALT = altura média final de planta (m); DC = diâmetro do colmo; PMV = produção de massa verde (kg ha -1 ); PMS = produção de massa seca (kg ha -1 ); VC = volume de caldo (L ha -1 ); PC = peso de caldo; BRIX = porcentagem de Brix do caldo (%). ** significativos ao nível de 1 de probabilidade, pelo teste F. Com relação à contribuição relativa dos caracteres para a divergência genética, observou-se que os caracteres associados à produção de colmos (Produção de massa seca, peso de caldo, produção de massa verde e SST) foram os de maior importância relativa para a divergência, enquanto que os caracteres morfo-agronômicas (diâmetro e dias para florescimento) apresentaram menor importância. Dentre as características estudadas, à produção de massa seca e peso de caldo, apresentaram os maiores valores de contribuições relativas, de 28 % e 22%, respectivamente (Figura 1). Essas características podem ser priorizadas no estudo de diversidade genética para seleção de híbridos com alta produtividade. Em estudos realizados por Sávio et. al (2008), avaliando a divergência genética em híbridos de sorgo cultivados sob diferentes níveis de fósforo, em solução nutritiva observaram
que entre as características analisadas, a matéria seca total apresentou a maior contribuição para divergência genética (38,67%, em média), nos três níveis avaliados. Tabela 2. Contribuição relativa dos oito caracteres para a divergência genética em nove genótipos de sorgo sacarino, avaliados na safra 20014/20015, Cáceres, ΜT, Brasil. Características Importância relativa (%) Dias para florescimento 7,09 Altura da planta 11,05 Diâmetro do colmo 1,14 Produção de massa verde 11,53 Produção de massa seca 28,75 Volume de caldo 22,72 Peso de caldo 7,49 Sólidos solúveis totais SST 10,20 O dendograma obtido pela análise de agrupamento dos 9 genótipos pelo método UPGMA, com base nas distâncias genéticas generalizada de Mahalanobis (D ii 2 ), utilizando-se os oito caracteres relacionados aos dados morfoagronômicos, encontra-se representado na Figura 1. Como critério do ponto de corte utilizou-se o método de média da matriz para definição dos grupos. O método de agrupamento UPGMA permite o estabelecimento dos grupos de forma que exista heterogeneidade entre grupos e homogeneidade dentro do grupo (CRUZ e CARNEIRO, 2003). Figura 1. Dendograma representativo do agrupamento de 9 genótipos de sorgo sacarino, pelo Método UPGMA, com base na dissimilaridade estimada a partir de oito características morfoagronômicas. Cáceres - Mato Grosso, 2015. Com base no método UPGMA submetido a um corte significativo a 80 % de distância genética, possibilitou a formação de dois grupos. O grupo I é constituído por 8 genótipos
geneticamente similares (CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004, CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007), com 88,88 % do total genótipos, indicando que os possíveis cruzamentos dessas cultivares entre si diminuem a possibilidade de obtenção de genótipos superiores. O genótipo restante CMSXS5009 ficou no grupo II. A formação destes grupos é de fundamental importância para a escolha dos progenitores, pois as novas combinações híbridas a serem estabelecidas devem ser baseadas na magnitude de suas dissimilaridades e no potencial per se dos genitores. Cruz &Regazzi (2004) sugerem o não envolvimento de indivíduos de mesmo padrão de dissimilaridade nos cruzamentos, de modo a não restringir a variabilidade genética e, assim, evitar reflexos negativos nos ganhos a serem obtidos pela seleção, assim as melhores combinações híbridas a serem testadas em um programa de melhoramento, devem envolver parentais tanto divergentes como de elevada performance média. Tabela 3. Representação do agrupamento gerado pelo método de otimização de Tocher com base na dissimilaridade entre os 9 genótipos de sorgo sacarino, Cáceres-MT, 2015. GRUPOS GENÓTIPOS % GENÓTIPOS I CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004, CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007 88,88 II CMSXS5009 11,11 TOTAL 9 100,0 Por meio do método de Tocher, pode-se verificar a divergência entre os genótipos de sorgo sacarino. CONCLUSÃO Os caracteres (produção de massa seca, peso de caldo, produção de massa verde e SST), foram os de maior importância relativa, dentre estes a produção de massa seca e volume de caldo foram os que mais contribuíram 28,75 e 22,72% respectivamente para a divergência genética dos genótipos de sorgo sacarino. A analise de agrupamento pelo método de UPGMA possibilitou a formação de dois grupos distintos, grupo I (CMSXS5010, CMSXS639, CMSXS648, CMSXS5004,
CMSXS5003, CMSXS5006, CMSXS5008, CMSXS5007), e grupo II (CMSXS5009), indicando a existência de dissimilaridade entre os genótipos em estudo. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CRUZ, C. D. GENES: a software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum, v. 35, n 3, p 271-276, 2013. DURÂES, N. N. L. Heterose em sorgo sacarino. Lavras: Universidade Federal de Lavras, 2014. 96p. (Dissertação - Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas). HUNSIGI, G.; YEKKELI, N. R.; KONGAWAD, B. Y. Sweetstalksorghum: analternative sugar crop for ethanolproduction. Sugar Tech, Oxford, v. 12, n.1, p. 79-80, 2010. EMYGDIO, B. M.; AFONSO, A. P. S.; OLIVEIRA, A. C. B.; PARRELLA, R.; SCHAFFERT, R. E.; MAY, A. Desempenho de Cultivares de Sorgo Sacarino para a Produção de Etanol sob Diferentes Densidades de Plantas. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2011. 22 p. (Boletim de pesquisa e desenvolvimento). DURÃES, F. O. M. Sorgo sacarino: desenvolvimento de tecnologia agronômica. Revista Agroenergia. 2:7. 2011. IQBAL, Z. et al. Evaluation of soybean [Glycine max (l.) Merrill] germplasm for some important morphological traits using multivariate analysis. Pakistan Journal of Botany, v.40, n.6, p.2323-2328, 2008. PIMENTEL GOMES, F. Curso de estatística experimental. Piracicaba: FEALQ, 2009. 451p. CASTRO, F. M. R. Potencial Agronômico e Energético de Híbridos de Sorgo Biomassa. 80p. Dissertação (Mestrado em Fitotecnia) Universidade Federal de Lavras, 2014. SÁVIO, F. L.; FARIA, P. N.; PEREIRA, W. A.; BORÉM, A. O.; TARDIN, F. D.; RODRIGUES, J. A. S.; SCHAFFERT, R. E. Divergência genética em híbridos de sorgo cultivados sob diferentes níveis de fósforo, em solução nutritiva. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas, v.7, n.3, p. 305-321, 2008. SINGH, D.The relative importance of characters affecting genetic divergence. Indian Journal of Genetics and Plant Breeding, New York, v. 41, n. 2, p. 237-245, 1981. CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV, 2006. 585 p.
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