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【24h】

Algoritmo de Gower na estimativa da divergência genética em germoplasma de pimenta

机译:估计胡椒种质遗传差异的高尔算法

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摘要

A estimativa da variabilidade genética existente em um banco de germoplasma é importante n?o só para a conserva??o dos recursos genéticos, mas também para sua utiliza??o no melhoramento de plantas. Os acessos de um banco s?o estudados com base em descritores quantitativos e qualitativos. Porém, nem sempre esses dados s?o analisados simultaneamente. O presente trabalho teve como objetivo estudar a divergência genética entre 56 acessos de Capsicum chinense procedentes da Cole??o de Germoplasma da Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro, com base em 44 descritores morfoagron?micos, 37 qualitativos e sete quantitativos, utilizando-se a análise conjunta baseada no algoritmo de Gower. Utilizou-se o delineamento inteiramente ao acaso, com três repeti??es e três plantas por parcela. As plantas estudadas cresceram em vasos de 5 L. Houve variabilidade fenotípica entre os acessos de pimenta estudados, principalmente nos frutos, que mostraram diferen?as acentuadas em tamanho, formato, colora??o, teores de sólidos solúveis totais e vitamina C. O método aglomerativo utilizado foi UPGMA por ter maior coeficiente de correla??o cofenética (r = 0,82). Os acessos estudados dividiram-se em seis grupos. O agrupamento com base na distancia de Gower revelou maior eficiência na disjun??o dos genótipos quando foram utilizadas as variáveis qualitativas em compara??o às quantitativas, indicando uma maior contribui??o daquelas na explica??o dos agrupamentos. A análise conjunta dos dados quantitativos e qualitativos resultou em maior eficiência na determina??o da divergência genética entre os acessos avaliados, sendo uma alternativa viável e uma ferramenta importante para o conhecimento da variabilidade em bancos de germoplasma.
机译:种质库中存在的遗传变异性的估计不仅对于遗传资源的保护很重要,而且对于将其用于植物育种也很重要。基于定量和定性描述符研究银行的准入。但是,并非总是同时分析此数据。本研究旨在研究44种形态农艺学描述,37种定性和7种定量的56种辣椒(辣椒)品种在北Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro种质资源库中的遗传差异。如果基于Gower算法进行联合分析。使用完全随机的设计,每块地重复三个重复并种植三株植物。所研究的植物生长在5 L的盆中,所研究的辣椒品种之间的表型差异很大,主要在果实中,其大小,形状,颜色,总可溶性固形物和维生素C表现出明显差异。所使用的凝聚方法是UPGMA,因为它具有较高的共价相关系数(r = 0.82)。研究的种质分为六组。与定量变量相比,当使用定性变量时,基于高尔距离的分组显示出更高的基因型分离效率,表明这些变量在解释聚类中的贡献更大。定量和定性数据的联合分析提高了确定所评估种质之间遗传差异的效率,是了解种质库变异性的可行替代方法和重要工具。

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