Seleção simultânea de genótipos de soja de diferentes grupos de maturidade baseada em características agronômicas e de curva de senescência
Authors:   , Paula Bruna Stephani de 
Published: August 2024

A soja desempenha um papel crucial na agricultura global, sendo o Brasil o maior produtor mundial. O melhoramento genético tem suma importância para alavancar a produtividade desta cultura, para atender a demanda do mercado mundial que vem aumentando ao longo dos anos. Este estudo buscou identificar os ideótipos de soja de diferentes grupos de maturação ao incluir o estudo de características agronômicas e de curvas de senescência em progênies de soja, e selecionar os genótipos mais produtivos em cada grupo de maturação utilizando o índice MGIDI (Multitrait Genotype Ideotype Distance Index), a partir do ideótipo desenhado para cada grupo. Durante a safra 2022/23, dois ensaios de teste de progênies F 3:5 foram realizados na Universidade Federal de Viçosa, adotando o delineamento de blocos aumentados (DBA). As parcelas experimentais foram constituídas por três linhas com 1,5 m de comprimento, espaçadas em 0,50 m, com densidade populacional de 16 plantas por metro. Foram avaliados: produção, data de florescimento, data de maturação, peso de 100 sementes, altura de planta na maturação e acamamento. A curva de maturação foi traçada utilizando valores de reflectância do índice GLI ao longo dos dias após o plantio (DAP), ajustados por regressão LOESS. As variáveis extraídas da curva foram: área total abaixo da curva (AUC 1), o ponto de máximo GLI (GLIMáx), o número de dias até o ponto de máximo GLI (DAMáx), o número de dias do ponto de máximo GLI até a maturação (DDMáx) e a área em baixo da curva obtida a partir do ponto de máximo GLI até a maturação completa (AUC 2) e verde acumulado, calculado pela diferença o GLIMáx e o valor inicial do índice GLI. A correlação de Pearson entre as variáveis da curva de maturação. Foi utilizando o índice MGIDI, com diferentes combinações de variáveis agronômicas e da curva de maturação, além da seleção direta através do BLUP de produtividade, comparando- se sete estratégias de seleções. O índice MGIDI mostrou eficácia nas seleções 2 a 6, enquanto a seleção 2 foi menos eficiente na população 1. Na população 2, a seleção 3 foi menos eficaz. A coincidência entre os 10 melhores genótipos das seleções variou significativamente, destacando a importância de considerar a data de maturação ao conduzir a seleção. Estudar o comportamento dos genótipos dentro dos grupos de maturação revelou-se promissor, possibilitando uma seleção mais precisa e eficiente. A análise de imagem demonstrou eficiência na extração de variáveis da curva de maturação, através da utilização do índice de vegetação GLI (Green Leaf Index), embora seja necessário realizar mais estudos para correlacionar as fases fenológicas da soja com essas variáveis de maneira mais precisa. A análise das diferenças médias entre grupos reforçou a importância de conduzir a seleção considerando a data de maturação, evitando beneficiar genótipos de um grupo específico. Em conclusão, a associação das características agronômicas e características da curva de maturação foram eficientes para definir o ideótipo de cada grupo em cada população e selecionar genótipos superiores em cada grupo a partir do ideótipo definido, nas diferentes estratégias de seleção. Palavras-chave: Glycine max, Melhoramento da soja, Ideótipo, Fenotipagem via drone, Seleção multivariada, MGIDI