Estimativas de correlação e repetibilidade para caracteres do fruto de bacurizeiro (página 2)

Foram utilizados dados de caracterização de frutos de 13 matrizes de bacurizeiro estabelecidas em uma população natural, no município de Carutapera, MA. Em cada indivíduo foram amostrados dez frutos e avaliaram-se as seguintes características: comprimento do fruto (CF), diâmetro do fruto (DF), espessura da casca (EC), peso da casca (PC), peso das sementes (PS), número de sementes (NS), volume da cavidade interna (VCI), peso do fruto (PF), peso total de polpa (PTP), porcentagens de casca (%C), sementes (%S) e polpa total (% PT).

Os caracteres CF, DF e a EC foram determinados com paquímetro digital, sendo o CF medido na porção mais larga do fruto; DF compreendeu a distância entre as cicatrizes do pedúnculo e do estigma e EC foi medida após a abertura transversal dos frutos no ponto médio da distância entre as referidas cicatrizes.

O VCI foi estimado medindo-se o volume de água comportado na parte interna da casca, após a abertura transversal dos frutos e remoção das sementes, polpa e do conjunto representado pela coluna placentária e óvulos abortados. O valor do caráter NS foi transformado para e as características %C, %S e %PT foram transformadas para arcosin da raiz quadrada da proporção (arcsin (x/100)1/2), conforme Steel e Torrie (1980).

A estimativa dos coeficientes de repetibilidade foi obtida pelos métodos: análise de variância (ANOVA), componentes principais e análise estrutural, com base na matriz de correlação e de covariância. Esses métodos encontram-se descritos em Abeywardena (1972), Rutledge (1974), Mansour et al. (1974) e Cruz e Regazi (1994). Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o programa computacional GENES (CRUZ, 2001).

Estimativas de correlação fenotípica entre todos os caracteres foram realizadas usando-se as fórmulas apresentadas por Falconer (1987). Para testar se os valores das correlações não diferiram de zero, utilizou-se o teste t, com n-2 número de graus de liberdade, sendo n o número de genótipos.

Os resultados da análise de variância, utilizando- se o modelo com um fator de variação, são apresentados na Tabela 1. Com exceção do caráter espessura da casca (EC), cujo valor de F não foi significativo, foram detectadas diferenças significativas, a 1% de probabilidade, para todas as outras, evidenciando a presença de variabilidade das características entre os indivíduos. Os valores médios estimados para a maioria dos caracteres estudados foram semelhantes aos encontrados por Guimarães et al. (1992). Carvalho et al. (2003) também obtiveram valores semelhantes, com exceção dos caracteres NS (2,3±0,7), %S (18,7±3,3) e %PTP (27,7±2,4).

Os maiores coeficientes de variação foram estimados para PF (37,6%), PS (36,5%), NS (33,5%), PTP (31,4%) e VCI (21,5%).

Na Tabela 2, apresentam-se as estimativas do coeficiente de repetibilidade obtidas pelos diferentes procedimentos estatísticos. Com exceção do caráter EC, houve concordância muito grande nas magnitudes dos coeficientes de repetibilidade obtidas pelos diferentes métodos, conferindo-lhes maior confiabilidade.

Percebe-se que, para os caracteres CF, DF, PC e VCI, a repetibilidade foi relativamente alta (acima de 0,70) em todos os métodos de estimação, com o valor real em torno de 97,4%, o que pode ser considerado um ótimo valor. Para os caracteres PS, PTP, %C e %PTP, a repetibilidade foi pouco menor, porém variando de 0,510 a 0,700, com predição do valor médio real em torno de 93,6%, o que pode ser considerado bastante satisfatório.

As menores estimativas foram obtidas para os caracteres NS, PF e %S, que variaram entre 0,289 a 0,479, com a predição do valor real médio de 87,7%, sugerindo a necessidade de aumento de medições para o aumento da acurácia, que certamente implicará maiores custos e emprego e mão-de-obra. Esse fato também demonstra que essas características são mais influenciadas pelo ambiente, e que a seleção indireta via características de melhor controle genético seria uma estratégia interessante a ser aplicada.

A característica EC apresentou discrepâncias nas estimativas do coeficiente de repetibilidade obtidas pelas metodologias da ANOVA e análise estrutural, 0,288 e 0,224, respectivamente, e demais metodologias, cujas estimativas foram substancialmente mais altas. Portanto, ambos os métodos foram ineficientes para eliminar o efeito de variação da EC, que ocorreu entre os indivíduos e se tornou um componente adicional do erro experimental.

Na Tabela 3, encontram-se as estimativas do número de medições necessárias para se ter diferentes valores de predição do valor real, obtidos a partir dos coeficientes de repetibilidade estimados pelo método dos componentes principais, baseado na matriz de correlação.

Percebe-se que, para os caracteres CF, DF, EC, PC, PS, VCI, PTP, %C e %PTP, são necessárias de quatro a 12 medições, para obter predições com confiabilidade em torno de 95%. Para o mesmo nível de confiabilidade, são necessárias 25, 29 e 33 medições para PF, NS e %S, respectivamente, que são as características que apresentaram menores coeficientes de repetibilidade (Tabela 2). Nota-se que é possível obter maiores níveis de precisão para essas características mediante maior número de medições, nas quais se espera alcançar 99% de determinação do valor real dos indivíduos.

Entretanto, o processo seletivo seria impraticável para a avaliação de alguns caracteres, pois seria necessário realizar 126, 149 e 169 medições para PF, NS e %S, respectivamente.

As estimativas de correlação podem ser úteis quando determinado caráter de interesse é de difícil avaliação. Nessa situação, o processo seletivo pode se tornar mais simples se esse caráter apresentar alta correlação positiva com outro de fácil avaliação, haja vista que, nesse caso, aumentos em um caráter tendem a ser acompanhados de aumentos no outro e vice-versa, não necessitando de adoções de restrições na seleção para obtenção de ganhos no sentido desejado. As estimativas de correlações fenotípicas entre 12 caracteres são apresentadas na Tabela 4. A estimativa positiva e elevada de correlação entre peso do fruto e peso de semente (0,889) indica que frutos de maior peso representam sementes maiores. Portanto, a seleção de plantas com fruto grande e semente pequena é bastante dificultada.

Os caracteres referentes ao tamanho do fruto (comprimento e diâmetro) apresentaram estimativas positivas com o peso total da polpa, sugerindo que frutos maiores estão associados com maior quantidade de polpa, o que já era esperado e desejável. A correlação entre peso total de polpa e peso do fruto apresenta valor positivo (0,643), fato que assegura que a seleção de frutos grandes, principalmente de maior diâmetro, resulte em maior quantidade de polpa.

A correlação significativa e negativa entre % PTP e %C (-0,641) e %PTP com %S (-0,542), aliada ao bom índice de repetibilidade apresentado pelo primeiro (0,659), indica que a seleção para o primeiro resultará na obtenção de progênies, as quais tenderiam a ter menor %C e %S. Resultados semelhantes foram obtidos por Guimarães et al. (1992), que observaram que o rendimento de polpa está associado com o menor peso de sementes e casca do que com o tamanho do fruto. De fato, Carvalho et al. (2003), estudando um tipo de bacuri com elevado rendimento porcentual de polpa, verificaram que as principais características diferencias relativamente a outros tipos encontrados em populações naturais e em áreas de cultivo são: casca fina, elevado número de segmentos partenocárpicos e grande freqüência de frutos com, no máximo, duas sementes.

Ainda segundo esses autores, o tamanho, peso e volume da cavidade interna dos frutos são semelhantes ao da maioria dos tipos ocorrentes em área de dispersão e em áreas de cultivo.

Os coeficientes de repetibilidade de CF, DF, EC, PC, PS, VCI, PTP, %C e %PTP demonstram alta regularidade nos indivíduos, e 4 a 12 medições são necessárias para obter predições com confiabilidade em torno de 95%. Considerando o mesmo nível de precisão, são necessárias 25, 29 e 33 para PF, NS e %C, respectivamente.

Não foram observadas grandes diferenças entre os coeficientes de repetibilidade obtidos pelo método da ANOVA e pelos métodos de análise multivariada, exceto para EC.

O aumento na precisão em termos de predição do valor real dos indivíduos além de 95% implicará aumentar, sobremaneira, o número de medições que, por sua vez, pouco acrescentará em termos de precisão, sendo então injustificado seu uso.

Peso total de polpa apresentou associações positivas com o diâmetro de fruto, volume da cavidade interna e peso do fruto.

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