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dc.creatorBatista, Elaine Cristina-
dc.date.accessioned2023-06-12T18:46:59Z-
dc.date.available2023-06-12T18:46:59Z-
dc.date.issued2023-06-07-
dc.date.submitted2023-02-28-
dc.identifier.citationBATISTA, E. C. Is it feasible to select for flowering set in soybean? 2023. 78 p. Tese (Doutorado em Agronomia/Fitotecnia)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56959-
dc.description.abstractIn soybean, potential grain yield is dependent on the number of plants per area, number of pods per plant, number of grains per pod and average grain weight. The contribution of each of these primary production components is variable, however, in some situations the number of pods per plant has been shown to be important. The number of pods depends on the number of flowers produced by the plant and their setting, that is, the proportion of flowers that originate pods. In soybean, normally the number of flowers per plant is much higher than the number of pods, therefore, the floral setting is almost always small. Accordingly, the plant is unable to express all its productive potential, since some stresses (biotic or abiotic) affect flower setting. The objective was to determine the floral setting levels of soybean progenies with different maturity groups; The correlate response for flower set and soybean grain yield; The viability of selection for the floral setting trait. The field experiments were conducted during the 2019/2020 and 2020/2021 crop seasons, in the municipalities of Ijaci, at the Center for Development and Transfer of Technology in Agriculture at UFLA – Palmital Farm, and in the municipality of Lavras, at the Center for Scientific and Technological in Agriculture- Muquém Farm. The F2:4 and F2:5 progenies were evaluated in two experiments: one containing early progenies and checks and another with late progenies and checks, both conducted under a complete randomized block design (RCBD). The plot consisted of two lines with three meters in length and spacing of 0.5 meters. In the central part, six plants were selected in the first row of each plot, a floral receptacle was placed, aiming to collect reproductive structures that would be aborted. The agronomic traits days for full maturity (DTM), yield (YIELD), growth habit (GROWTH) and flower set (FS) were evaluated. Statistical analyzes were performed in the R environment, using mixed linear models (LMM) and generalized linear models (GLMM). The initial stage of data analysis involved fitting both mixed linear models and generalized linear models to the phenotypic data of each character. Only the fixed effects that were significant according to the Wald test and the random effects with non-zero variance estimates were included in the phenotypic model. Growth habit and days to maturity were taken into consideration as covariates in the analysis. Regarding the choice of phenotypic models, the selected model was a First-Order Analytical Factor (FA1) based on the various VCOV matrix structures tested and the criteria used for selection. Estimates of the genetic parameters denote variability among the progenies, making it possible to obtain genotypes with good yield performance. It was concluded that there is a great influence of the G x E interaction on the estimates of genetic and phenotypic parameters associated with Yield and flower set traits in soybean; The correlated response between the FS and Yield traits is negative, making the indirect selection of progenies with high yield and flower setting unfeasible; The selection based on high productivity was satisfactory, highlighting the progenies P72, P58, P30, T169, T136 and T82.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectGlycine max (L.) Merrillpt_BR
dc.subjectSoja - Melhoramento genéticopt_BR
dc.subjectInteração genótipo-ambientept_BR
dc.subjectVingamento floralpt_BR
dc.subjectEstruturas reprodutivaspt_BR
dc.subjectSoybean - Breedingpt_BR
dc.subjectGenotype-environment interactionpt_BR
dc.subjectFlower setpt_BR
dc.subjectReproductive structurespt_BR
dc.titleIs it feasible to select for flowering set in soybean?pt_BR
dc.title.alternativeÉ possível selecionar para vingamento floral em soja?pt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Agronomia/Fitotecniapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Bruzi, Adriano Teodoro-
dc.contributor.advisor-co1Pulcinelli, Carlos Eduardo-
dc.contributor.referee1Pulcinelli, Carlos Eduardo-
dc.contributor.referee2Fernandes, Samuel B.-
dc.contributor.referee3Pádua, José Maria Villela-
dc.contributor.referee4Pinheiro, José Baldin-
dc.description.resumoEm soja, a produtividade potencial de grãos é dependente do número de plantas por área, número de vagens por planta, número de grãos por vagem e o peso médio dos grãos. A contribuição de cada um desses componentes primários de produção é variável, contudo, em algumas situações o número de vagens por planta tem se mostrado importante. O número de vagens é dependente do número de flores produzidas pela planta e o seu vingamento, ou seja, a proporção de flores que originam vagens. Em soja, normalmente o número de flores por planta é muito superior ao de vagens, logo, o vingamento floral quase sempre é pequeno. Por consonância, a planta não tem condições de expressar todo o seu potencial produtivo, visto que alguns estresses (bióticos ou abióticos) afetam o vingamento das flores. Objetivou-se determinar o vingamento floral de progênies de soja com diferentes grupos de maturidade; A resposta correlacionada entre vingamento floral e produtividade de grãos de soja; Viabilidade de seleção para o caráter de vingamento floral. Os experimentos de campo foram conduzidos durante as safras 2019/2020 e 2020/2021, nos municípios de Ijaci, no Centro de Desenvolvimento e Transferência de Tecnologia em Agricultura da UFLA – Fazenda Palmital, e no município de Lavras, no Centro de Pesquisa Científica e Tecnológica em Agropecuária- Fazenda Muquém. As progênies F2:4 e F2:5 foram avaliadas em dois experimentos: um contendo progênies precoces e testemunhas e outro com progênies tardias e testemunhas, ambos conduzidos sob o delineamento de blocos completos casualizados (DBCC). A parcela foi constituída por duas linhas com três metros de comprimento e espaçamento de 0,5 metros. Na parte central, foram selecionadas seis plantas na primeira linha de cada parcela, onde foi colocado um receptáculo floral, com o objetivo de coletar estruturas reprodutivas que seriam abortadas. Foram avaliados os caracteres agronômicos dias para plena maturidade (DTM), produtividade de grãos (YIELD), hábito de crescimento (GROWTH) e vingamento floral (FS). As análises estatísticas foram realizadas no ambiente R, utilizando modelos lineares mistos (LMM) e modelos lineares generalizados (GLMM). A etapa inicial de análise dos dados envolveu o ajuste de modelos lineares mistos e modelos lineares generalizados aos dados fenotípicos de cada caráter. Apenas os efeitos fixos que foram significativos pelo teste de Wald e os efeitos aleatórios com estimativas de variância diferentes de zero foram incluídos no modelo fenotípico. O hábito de crescimento e dias para maturação absoluta foram considerados como covariáveis na análise. Quanto à escolha dos modelos fenotípicos, o modelo selecionado foi Fator Analítico de Primeira Ordem (FA1) baseado nas diversas estruturas matriciais de VCOV testadas e nos critérios utilizados para seleção. As estimativas dos parâmetros genéticos denotam a variabilidade entre as progênies, possibilitando a obtenção de genótipos com bom desempenho produtivo. Concluiu-se que há grande influência da interação G x E nas estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos associados às características de produtividade e vingamento floral em soja; A resposta correlacionada entre produtividade e vingamento floral foi negativa, inviabilizando a seleção indireta de progênies com alta produtividade e alto número de flores; A seleção baseada em alta produtividade foi satisfatória, destacando-se as progênies P72, P58, P30, T169, T136 e T82.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Agriculturapt_BR
dc.subject.cnpqFitotecniapt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/9836679701617994pt_BR
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