Genetic diversity among soursop genotypes based on fruit production / Diversidade genética entre genótipos de graviola baseada na produtividade de frutos

This study aimed to estimate the genetic diversity among soursop genotypes in terms of fruit yield evaluated in different crop years. Sixteen measurements for fruit yield in 71 soursop genotypes were carried out from 2000 to 2016. Based on ANOVA it was verified the existence of genetic variability among genotypes in the different measurements (harvests). The genotypes were clustered according to their respective fruit yield averages in the 16 years as well as from their means obtained in each measurement year by the Scott-Knott test (p<0.05). To study genetic diversity among genotypes, three methodologies were compared: Tocher hierarchical optimization, UPGMA method and principal components. Five groups were formed for all clustering methods used. It was identified that crossings between genotypes 124 and 145 with genotypes 59 and 170 are potential to generate population with large genetic variability and high fruit yield average. New researches should be developed aiming to exploit the genetic variability among soursop genotypes based on the results found in this study.

O objetivo deste estudo foi estimar a diversidade genética entre genótipos de graviola em termos de produção de frutos avaliados em diferentes safras. Foram realizadas 16 medições de rendimento de frutos em 71 genótipos de graviola no período de 2000 a 2016. Com base na ANOVA, verificou-se a existência de variabilidade genética entre genótipos nas diferentes medidas (colheitas). Os genótipos foram agrupados de acordo com suas respectivas médias de rendimento de frutos nos 16 anos, bem como suas médias obtidas em cada ano de medição pelo agrupamento de médias de Scott-Knott. Para estudar a diversidade genética entre genótipos, foram aplicados a otimização hierárquica Tocher, método UPGMA e componentes principais. Cinco grupos foram formados para todos os métodos de agrupamento utilizados. Foi identificado que os cruzamentos entre os genótipos 124 e 145 com os genótipos 59 e 170 são promissores para gerar população com grande variabilidade genética e alta média de produtividade de frutos. Novas pesquisas devem ser desenvolvidas com o objetivo de explorar a variabilidade genética entre os genótipos de graviola, com base nos resultados encontrados neste estudo.

Repeatability reveals to be a useful method to evaluate the quality of an experiment with common beans / Repetibilidade revela ser um método eficiente para avaliar a qualidade de experimentos em feijão

Field experiment should be carried out with high accuracy since the discarding of a trial involves waste of time and resources, and can mislead breeders in selecting inferior genotypes. The simulation of a large number of experiments with great variability of traits is the main strategy to assist breeders on how to perform the experiment. Therefore, the objective of this study was to evaluate two criteria to infer the experimental quality: Coefficient of Variation (CV) and repeatability coefficient. Experimental data from evaluations of common bean lines carried out in 104 experiments were used in this study. The simulation of the scenarios used the following parameters: number of cultivars, number of blocks, genetic variance, mean yield, and coefficient of variation. Two thousand replications for each scenario were simulated. Genotypes means were arranged in an order, and the Spearman correlation was obtained between the estimated genotypes mean and the true genotypic values. Results revealed that CV is not a reliable parameter to evaluate the quality of experiment in the field. In conclusion, repeatability coefficient is the parameter that defines the discarding criteria of evaluation experiments and the recommendation of cultivars, as long as the values for each response variable are established.

A decisão de descartar um experimento envolve um grande desperdício de tempo e dinheiro e, portanto, e os experimentos de campo precisam ser desenvolvidos com a maior acurácia possível para que o melhorista não selecione genótipos inferiores. A simulação de um grande número de experimentos e características é a príncipal estratégia para ajudar os melhoristas na montagem dos experimentos. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois critérios para verificar a eficiência de um experimento: Coeficiente de variação (CV) e coeficiente de repetibilidade. Dados de 104 experimentais de avaliação de linhagens de feijoeiro foram utilizados. Para a simulação dos experimentos, os seguintes parâmetros foram considerados: número de cultivares, número de blocos, variância genética, média de produtividade e coeficiente de variação. Foram simuladas 2000 repetições para cada cenário. As médias dos genótipos foram ordenadas e a correlação de Spearman entre os valores observados e os valores genotípicos reais foram obtidas. Os resultados revelaram que o CV não é um estimador confiável para a avaliação da qualidade do ensaio em experimentos de campo. Concluiu-se que o coeficiente repetibilidade é o parâmetro que possibilitará definir critérios mais precisos de descarte de experimentos de avaliação e recomendação de cultivares.