COMPORTAMIENTO DE PRODUCCIÓN EN CLONES DE ANACARDO EN RELACIÓN CON ESTABILIDAD Y ADAPTABILIDAD

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v31i70.4516

Palabras clave:

AMMI, Anacardium occidentale L., análise de componentes principais, interação genótipo-ambiente

Resumen

El anacardo es importante económica y socialmente para el Nordeste brasileño. El desarrollo de nuevos clones es una estrategia fundamental para la sostenibilidad de este cultivo. Se necesitan estudios para comprender el efecto de la interacción entre genotipos y ambientes sobre el comportamiento entre clones en la selección de nuevos materiales. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue identificar el comportamiento de rendimiento y estabilidad en clones de anacardo utilizando análisis REML/BLUP y AMMI. Los 25 clones fueron plantados en el municipio de Cruz, Ceará, de 2016 a 2018, en bloques al azar con cuatro repeticiones, siendo evaluadas: productividad de la nuez en la cosecha (PRC); peso promedio de nuez (PMC) y porcentaje de nueces perforadas (PCF). Los resultados de REML/BLUP indican, debido a la heredabilidad, una alta posibilidad de obtener comportamiento similar de las características en generaciones sucesivas; los valores significativos de la prueba de razón de máxima verosimilitud (LRT) justifican la realización del análisis AMMI, donde el eje PC1 retiene una porción importante y significativa de la variabilidad, ratificada por el eje PC2; En cuanto a los clones, T8, T7, T12 y T2 son superiores para PRC; T1, T8, T18, T22, T17 y T19 para PMC; y, T18, T14, T2, T16 y T3, para PCF, sin coincidencia simultánea para todas las características. Los mayores aportes a los medios provienen de los clones: T22, T25, T10, T14 y T18, para PRC; T12, T1, T16 y T18 para PMC; y T11, T15, T20, T13 y T4, para PCF.

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Biografía del autor/a

Gilberto Ken Iti Yokomizo, Embrapa Amapá

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade de São Paulo (1991), mestrado em Agronomia (área de concentração em Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (1994) e doutorado em Agronomia (área de concentração em Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (1999). Atualmente é pesquisador da Embrapa Amapá. Pós-Doutor em Agronomia (área de concentração em Genética e Melhoramento de Plantas) pela Universidade de São Paulo (2008). Docente nos cursos de pós-graduação (mestrados) em Desenvolvimento Regional da UNIFAP de 2005 até 2015; pesquisador associado do doutorado do BIONORTE do MCT. Tem experiência na área de Genética, com ênfase em Genética Quantitativa, Melhoramento Genético Vegetal e, Recursos Genéticos Vegetais. Atuando principalmente nos seguintes temas: soja tipo grão, palmito de pupunheira, citros, mangabeira e açaizeiro; também trabalhou com ornamentais tropicais, cobertura verde, manga, abacate, abricó, milho e soja tipo alimento

Francisco das Chagas Vida Neto, Embrapa Agroindústria Tropical

Engenheiro Agrônomo, com mestrado em Agronomia (Fitotecnia) pela Universidade Federal do Ceará (1983) e doutorado em Agronomia (Fitotecnia) pela Universidade Federal do Ceará (2003). Atualmente é pesquisador A da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em fitomelhoramento, atuando principalmente nos seguintes temas: melhoramento genético vegetal, algodoeiro, mamoeiro, cajueiro, desenvolvimento de cultivares, sistema de produção.

Dheyne Silva Melo, Embrapa Agroindústria Tropical

Engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Ceará (2004). Mestre e Doutor em Genética e Melhoramento de Plantas pela Universidade Federal de Lavras (2007/2010). Foi pesquisador do Centro de Tecnologia Canavieira (CTC) de 2008 à 2010, conduzindo o Programa de Melhoramento Genético de Cana-de-açúcar na Região Nordeste. Atualmente é Pesquisador A da Embrapa Agroindústria Tropical (Fortaleza-CE), coordenando o projeto do Melhoramento Genético do Cajueiro - Fase V, nos Estados do Ceará, Piauí e Rio Grande do Norte. É membro do Comitê Local de Publicações (CLP/Embrapa Agroindústria Tropical) e do Comitê Local de Propriedade Intelectual (CLPI/Embrapa Agroindústria Tropical). Foi membro do Arranjo SustCaju - Sustentabilidade da Cadeia Produtiva do Cajueiro (2013-2018). Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Melhoramento Vegetal, atuando principalmente nos seguintes temas: Melhoramento genético de espécies de propagação vegetativa, Genética quantitativa, Experimentação e Análises estatísticas.

Marlon Vagner Valentim Martins, Embrapa Agroindústria Tropical

Possui graduação em Agronomia pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (1998). Atuou como bolsista de Iniciação Científica na área de Melhoramento Genético Vegetal (1994 - 1998). Tem mestrado (2001) e doutorado (2006) em Produção Vegetal pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro na área de Fitossanidade. Foi funcionário concursado do Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural (INCAPER) de abril de 2005 a dezembrode 2008 e, atuou como pesquisador na área de Fitopatologia, no Centro Regional de Desenvolvimento Rural (CRDR) de Linhares-ES. Em janeiro de 2009, ingressou como funcionário concursado na Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT), Fortaleza-CE, e atua como pesquisador na área de Fitopatologia. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Fitopatologia, atuando principalmente nos seguintes temas: ferrugem, Puccinia psidii, Hemileia vastatrix, epidemiologia e controle de doenças, clínica fitopatológica, cafeeiro, maracujazeiro, goiabeira, mamoeiro, cajueiro, pinha, atemóia e fruticultura em geral.

Kuang Hongyu, Universidade Federal do Mato Grosso

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (2009), Mestrado em Ciências (área de concentração em Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo - ESALQ/USP (2012) e doutorado em Ciências (área de concentração em Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo - ESALQ/USP (2015). Fui Professor Assistente pela Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP) em 2012 até 2013. Atualmente é Professor Adjunto concursado da Universidade Federal de Mato Grosso, vinculado ao departamento de Estatística. Tem experiência na área de Estatística Experimental, com ênfase em Análise Multivariada, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelos AMMI, GGE biplot, Modelos AMMI-ponderado, GGE biplot-ponderado, Distribuição dos Autovalores, Simulação Multivariada, Biplot e Interação Genótipos x Ambientes. Participa do grupo de Pesquisa Modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa - AMMl com o líder Dr. Prof. Carlos Tadeu dos Santos Dias. Atualmente é Coordenador dos projetos de pesquisa Técnicas de Estatística Multivariada para dados de interação genótipo × ambiente e Análise Multivariada aplicada em Ciências Agrárias pela Universidade Federal de Mato Grosso/Pró-Reitoria de Pesquisa-UFMT.

Citas

Aliyu, O. M. (2012). Genetic diversity of the Nigerian cashew germplasm. In M. Caliskan (Ed.) Genetic Diversity in Plants. Rijeka: InTech Publisher.

Aliyu, O. M., Adeigbe, O. O., & Lawal, O. O. (2014). Phenotypic stability analysis of yield components in Cashew (Anacardium occidentale L.) using additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) and GGE biplot analyses. Plant Breeding Biotechnology, 2(4), 354-369. https://doi.org/10.9787/PBB.2014.2.4.354

Companhia Nacional de Abastecimento. (2022) Castanha de caju: Análise Mensal (Julho). https://www.conab.gov.br/info-agro/analises-do-mercado-agropecuario-e-extrativista/analises-do-mercado/historico-mensal-de-castanha-de-caju.

Chen, Y. Y., Li, N. Y, Guo, X., Huang, H. J, Garcia-Oliveira, P., Sun, J. Y., Zhang, J. D., Prieto, M. A., Guo, Z. Q., & Liu, C. (2023) The nutritional and bio‐active constituents, functional activities, and industrial applications of cashew (Anacardium occidentale): A review. Food Frontiers, 4, 1606-1621. https://doi.org/10.1002/fft2.250

Duarte, J. B., & Vencovsky, R. (1999). Interação genótipos x ambientes: uma introdução à análise AMMI. Sociedade Brasileira de Genética.

Ferreira, D. F., Demetrio, C. G. B., Manly, B. F. J., Machado, A. A., & Vencovsky, R. (2006). Statistical models in agriculture: biometrical methods for evaluating phenotypic stability in plant breeding. Cerne, 12, 373–388. https://cerne.ufla.br/site/index.php/CERNE/article/view/572

Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos. (2020). Portal Hidrológico do Ceará – Calendário das Chuvas no Estado do Ceará. http://www5.funceme.br/app/calendario/produto/municipios/maxima/anual.

Gauch, H. G., & Zobel, R. W. (1988). Predictive and postdictive success of statistical analysis of yield trials. Theoretical and Applied Genetics, 76(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/BF00288824

Gollob, H. F. (1968). A statistical model which combines features of factor analytic and analysis of variance techniques. Psychometrika, 33(1), 73-115. https://doi.org/10.1007/BF02289676

Guzman, P. S., & Alejandro, F. R. (2002). Searching for better white corn genetics for marginal uplands in the Philippines. Proceedings of the 8th Asian Regional Maize Workshop. CIMMYT.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2022). Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA. IBGE. https://sidra.ibge.gov.br/home/lspa/brasil.

Instituto Nacional de Meteorologia. (2020). Dados Históricos Anuais: Estação A360. https://portal.inmet.gov.br/dadoshistoricos.

Maia, M. C. C., Resende, M. D. V., Paiva, J. R. de, Cavalcanti, J. J. V., & Barros, L. de M. (2009). Seleção simultânea para produção, adaptabilidade e estabilidade genotípicas em clones de cajueiro, via modelos mistos. Pesquisa Agropecuária Tropical, 39(1), 43-50.

Oliveira, N. N., Mothé, C. G., & Mothé, M. G. (2022). Sustainable uses of cashew tree rejects: cashew apple bagasse and cashew gum. Biomass Conversion and Biorefinery. 12, 2623-2633. https://doi.org/10.1007/s13399-020-00763-5

Oliveira, L. A., Silva, C. P. D., Silva, A. Q. D., Mendes, C. T. E., Nuvunga, J. J., Muniz, J. A., Bueno Filho, J. S. S., Balestre, M. (2021). Shrinkage in the Bayesian analysis of the GGE model: A case study with simulation. PloS one, 16(8), e0256882.

Resende, M. D. V. (2007). Software SELEGEN-REML/BLUP : sistema estatístico e seleção genética computadorizada via modelos lineares mistos. Colombo: Embrapa Florestas, 359p.

Resende, M. D. V. (2016). Software Selegen-REML/BLUP: a useful tool for plant breeding. Crop Breeding and Applied Biotechnology, 16, 330-339.

Resende, M. D. V., & Duarte, J. B. (2007). Precisão e controle de qualidade em experimentos de avaliação de cultivares. Pesquisa Agropecuária Tropical, 37, 182-194.

Resende, R. T., Chenu, K., Rasmussen, S. K., Heinemann, A. B., & Fritsche-Neto, R. (2022). Editorial: Enviromics in Plant Breeding. Frontiers in Plant Science, 13, 935380. https:// doi.org/10.3389/fpls.2022.935380

Rocha, M. M., Freire Filho, F.R., Ribeiro, V.Q. & Carvalho, H. W. L. (2007). Adaptabilidade e estabilidade produtiva de genótipos de feijão-caupi de porte semi-ereto na região Nordeste do Brasil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 42(9), 1283-1289. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2007000900010

Silveira, D. C., Machado, J. M., Motta, E. A. M., Barbosa, M. R., Simioni, C., Weiler, R, L., Mills, A., Sampaio, R., Brunes, A.P., & Dall’agnol, M. (2022). Genetic parameters, prediction of gains and intraspecific hybrid selection of Paspalum notatum Flügge for forage using REML/BLUP. Agronomy 12(7): 1654. https://doi.org/10.3390/agronomy12071654

Statistical Analysis System. (2012). SAS/STAT® 12.1 User’s Guide. Cary, NC: SAS Institute Inc. https://support.sas.com/en/support-home.html

Yan, W., & Kang, M. S. (2003). GGE Biplot analysis: a graphical tool for breeders, geneticists, and agronomists. CRC.

Yokomizo, G. K. I., Hongyu, K., Vidal Neto, F. das C., & Barros, L. de M. (2019). Estabilidade e adaptabilidade de clones de cajueiro para características vegetativas e produtivas. Revista Cientific@, 69(1), 55-67.

Yokomizo, G. K. I., Vidal Neto, F. das C., Hongyu, K., Melo, D. S., & Serrano, L. A. L. (2021). Estabilidade e adaptabilidade de clones de cajueiro para caracteres fenológicos. Agrarian, 14(54), 412-423.

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Publicado

2025-04-03

Cómo citar

Yokomizo, G. K. I., Vida Neto, F. das C. ., Melo, D. S., Martins, M. V. V. ., & Hongyu, K. (2025). COMPORTAMIENTO DE PRODUCCIÓN EN CLONES DE ANACARDO EN RELACIÓN CON ESTABILIDAD Y ADAPTABILIDAD. Revista Univap, 31(70). https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v31i70.4516

Número

Vol. 31 Núm. 70 (2025): Revista Univap

Sección

Ciências Biológicas

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