ABSTRACT
Sweet sorghum has the potential for use in bioethanol production as a complement to sugarcane. This work aimed to identify sweet sorghum genotypes by mixed models, using the Ward-MLM method. Trials were carried out in the 2013/2014 and 2014/2015 crop years at the experimental area of Embrapa Agropecuária Oeste, in Dourados, Mato Grosso do Sul. The experiment consisted of a randomized blocks design, with three replications, using 16 sweet sorghum genotypes from the breeding program of Embrapa Milho e Sorgo. The genotype effect was significant for all the variables analyzed, and the genotypes x environments interaction was significant for most of these variables. Estimates of genetic parameters indicate that gains with selection can be obtained for the dry mass yield of panicles and ºBrix. The Ward-MLM procedure is useful for detecting genetic divergence and clustering genotypes by simultaneously using morphological, agronomic, and molecular descriptors. In addition, this method showed that three was the ideal number of groups, according to the pseudo-F and pseudo-t2 criteria, identifying the most divergent groups. When crossed, these groups have a higher probability of generating genotypes with high yield and variability.
O sorgo sacarino apresenta potencial para utilização na produção de bioetanol em complementação à cana-de-açúcar. O objetivo deste trabalho foi identificar genótipos de sorgo sacarino via modelos mistos, usando o método Ward- MLM. O experimento foi conduzido nas safras 2013/2014 e 2014/2015, na área experimental da Embrapa Agropecuária Oeste, em Dourados, MS. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados com três repetições. Foram avaliados 16 genótipos de sorgo sacarino oriundos do programa de melhoramento da Embrapa Milho e Sorgo. O efeito de genótipo foi significativo para todas as variáveis analisadas, e a interação genótipos x ambientes foi significativa para a maioria destas variáveis. As estimativas de parâmetros genéticos obtidas indicam que ganhos com a seleção podem ser obtidos para as variáveis rendimento da massa seca de panículas e ºBrix. O procedimento Ward-MLM é útil para detectar divergência genética e agrupar genótipos pelo uso simultâneo de descritores morfológicos, agronômicos e moleculares. Além disso, este método mostrou que três foi o número ideal de grupos, conforme os critérios do pseudo-F e pseudo-t2, identificando os grupos mais divergentes. Estes grupos, quando cruzados, apresentam maior probabilidade gerar genótipos com alta produtividade e variabilidade.