ABSTRACT
One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.
Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.
Subject(s)
Triticum , Plant Breeding , Pakistan , Phenotype , SeedsABSTRACT
One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation ,regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. [...].
Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do [...].
Subject(s)
Regression Analysis , Rainy Season , Models, Statistical , Triticum/anatomy & histology , Triticum/growth & development , Triticum/physiologyABSTRACT
Abstract One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.
Resumo Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.
ABSTRACT
One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation ,regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. [...].(AU)
Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do [...].(AU)
Subject(s)
Triticum/growth & development , Triticum/physiology , Triticum/anatomy & histology , Rainy Season , Models, Statistical , Regression AnalysisABSTRACT
Drought is likely the main abiotic stress that affects wheat yield. The identification of drought-tolerant genotypes represents an effective way of dealing with the continuous decrease in water resources as well as the increase in world population. The aim of this study was to identify single nucleotide polymorphisms (SNP) associated with drought tolerance indices in wheat by using a genome-wide association study (GWAS) under fully irrigated and rain-fed conditions. The drought tolerance indices (i.e., Stress Susceptibility Index, Stress Tolerance Index, Tolerance Index and Yield Stability Index) were calculated based on grain yield, 1,000-kernel weight and kernels per spike. The association panel was genotyped using genotyping-by-sequencing (GBS). A total of 175 SNPs exhibited statistical evidence of association with at least one drought tolerance index, explaining up to 6 % of the phenotypic variation. Forty-five SNPs were associated with more than one tolerance index (up to 4 agronomic traits). Most associations were located on chromosome 4A, supporting the hypothesis that this chromosome has a key role in drought tolerance which should be exploited for wheat improvement. In addition, statistical analysis detected SNPs associated with tolerance indices in both growing seasons, providing information about genetic regions with stable effects under different environmental conditions. This GWAS experiment serves as one of the few studies on association mapping for drought tolerance indices in wheat, which could increase the efficiency of rain-fed and irrigated crop production.
Subject(s)
Plant Breeding , Droughts , Triticum , Genome-Wide Association StudyABSTRACT
Drought is likely the main abiotic stress that affects wheat yield. The identification of drought-tolerant genotypes represents an effective way of dealing with the continuous decrease in water resources as well as the increase in world population. The aim of this study was to identify single nucleotide polymorphisms (SNP) associated with drought tolerance indices in wheat by using a genome-wide association study (GWAS) under fully irrigated and rain-fed conditions. The drought tolerance indices (i.e., Stress Susceptibility Index, Stress Tolerance Index, Tolerance Index and Yield Stability Index) were calculated based on grain yield, 1,000-kernel weight and kernels per spike. The association panel was genotyped using genotyping-by-sequencing (GBS). A total of 175 SNPs exhibited statistical evidence of association with at least one drought tolerance index, explaining up to 6 % of the phenotypic variation. Forty-five SNPs were associated with more than one tolerance index (up to 4 agronomic traits). Most associations were located on chromosome 4A, supporting the hypothesis that this chromosome has a key role in drought tolerance which should be exploited for wheat improvement. In addition, statistical analysis detected SNPs associated with tolerance indices in both growing seasons, providing information about genetic regions with stable effects under different environmental conditions. This GWAS experiment serves as one of the few studies on association mapping for drought tolerance indices in wheat, which could increase the efficiency of rain-fed and irrigated crop production.(AU)
Subject(s)
Droughts , Triticum , Plant Breeding , Genome-Wide Association StudyABSTRACT
Under rain-fed conditions, foliar application of nutrients is an efficient tool to eliminate the adverse effects of nutrients shortage and helpful to catch the maximum yield of any crop. Field experiments were executed to evaluate the effect of foliar spray of different strengths and application times of Hoagland's solution on growth and yield characteristics of chickpea (Cicer arietinum L.) under rain-fed conditions. The treatments consisted of distilled water (control), 25, 50, and 75% strength of Hoagland's solutions prayed at 7, 14, and 21 days after crop emergence (DACE) on two chickpea cultivars C-44 and CM-72. In terms of growth and yield, CM-72 showed superiority over C-44. The 75% strength of Hoagland's solution showed an improvement of 32.9, 37.9, 35.3, 13.5, and 35% in dry weight, plant height, 100-seed weight, seed yield, and biological yield, respectively when sprayed at 21 DACE than distilled water. However, the lower strength (25%) of Hoagland's solution produced similar results to distilled water. It is recommended that under rain-fed conditions chickpea cultivar CM-72 should be cultivated with a foliar supply of 75% strength of Hoagland's solution at 21 DACE to obtain the maximum growth and yield.(AU)
Sob condições de chuva, a aplicação foliar de nutrientes é uma ferramenta eficiente para eliminar os efeitos adversos da falta de nutrientes e útil para obter o rendimento máximo de qualquer cultura. Experimentos de campo foram executados para avaliar o efeito do spray foliar de diferentes forças e tempos de aplicação da solução de de Hoagland sobre as características de crescimento e rendimento do grão de bico (Cicer arietinum L.) e m condições de chuva. Os tratamentos foram constituídos por água destilada (controle), 25, 50 e 75% da solução de Hoagland pulverizada aos 7, 14 e 21 dias apósa emergência da colheita (DACE) em duas cultivares de grão de bico (C-44 e CM-72). Em termos decrescimento e rendimento, o CM-72 mostrou superioridade em relação ao C-44. A aplicação de 75%da solução de de Hoagland mostrou uma melhoria de 32,9, 37,9, 35,3, 13,5 e 35% em peso seco, altura da planta, peso de 100 sementes, rendimento de sementes e rendimento biológico, respectivamente, quando pulverizados a 21 DACE do que a água destilada. No entanto, a menor dose(25%) da solução dede Hoagland produziu resultados semelhantes aos da água destilada. Recomenda-se que, em condições de chuva, a cultivar CM-72 seja cultivada com suprimento foliar de 75% da solução de de Hoagland em21 DACE para obter o máximo crescimento e rendimento.(AU)
Subject(s)
Cicer/drug effects , Cicer/growth & development , Nutrients/administration & dosageABSTRACT
Under rain-fed conditions, foliar application of nutrients is an efficient tool to eliminate the adverse effects of nutrients shortage and helpful to catch the maximum yield of any crop. Field experiments were executed to evaluate the effect of foliar spray of different strengths and application times of Hoagland's solution on growth and yield characteristics of chickpea (Cicer arietinum L.) under rain-fed conditions. The treatments consisted of distilled water (control), 25, 50, and 75% strength of Hoagland's solutions prayed at 7, 14, and 21 days after crop emergence (DACE) on two chickpea cultivars C-44 and CM-72. In terms of growth and yield, CM-72 showed superiority over C-44. The 75% strength of Hoagland's solution showed an improvement of 32.9, 37.9, 35.3, 13.5, and 35% in dry weight, plant height, 100-seed weight, seed yield, and biological yield, respectively when sprayed at 21 DACE than distilled water. However, the lower strength (25%) of Hoagland's solution produced similar results to distilled water. It is recommended that under rain-fed conditions chickpea cultivar CM-72 should be cultivated with a foliar supply of 75% strength of Hoagland's solution at 21 DACE to obtain the maximum growth and yield.
Sob condições de chuva, a aplicação foliar de nutrientes é uma ferramenta eficiente para eliminar os efeitos adversos da falta de nutrientes e útil para obter o rendimento máximo de qualquer cultura. Experimentos de campo foram executados para avaliar o efeito do spray foliar de diferentes forças e tempos de aplicação da solução de de Hoagland sobre as características de crescimento e rendimento do grão de bico (Cicer arietinum L.) e m condições de chuva. Os tratamentos foram constituídos por água destilada (controle), 25, 50 e 75% da solução de Hoagland pulverizada aos 7, 14 e 21 dias apósa emergência da colheita (DACE) em duas cultivares de grão de bico (C-44 e CM-72). Em termos decrescimento e rendimento, o CM-72 mostrou superioridade em relação ao C-44. A aplicação de 75%da solução de de Hoagland mostrou uma melhoria de 32,9, 37,9, 35,3, 13,5 e 35% em peso seco, altura da planta, peso de 100 sementes, rendimento de sementes e rendimento biológico, respectivamente, quando pulverizados a 21 DACE do que a água destilada. No entanto, a menor dose(25%) da solução dede Hoagland produziu resultados semelhantes aos da água destilada. Recomenda-se que, em condições de chuva, a cultivar CM-72 seja cultivada com suprimento foliar de 75% da solução de de Hoagland em21 DACE para obter o máximo crescimento e rendimento.
Subject(s)
Cicer/growth & development , Cicer/drug effects , Nutrients/administration & dosageABSTRACT
Persian lime (PL) [Citrus latifolia (Yu. Tanaka) Tanaka] is an important species both for domestic fresh fruit consumption in Brazil as well as the export market, since the country is one of the largest producers in the world despite the fact that, in commercial plantations, it is still not uncommon to find trees with low productivity and high plant vigor of unknown origin. Selections of Persian lime CNPMF2000, CNPMF2001, CNPMF01, CNPMF02, IAC5, IAC5.1, Bearss, Persian58, and 5059, were therefore grafted onto Swingle citrumelo [C. paradisi Macfad. cv. Duncan × Poncirus trifoliata (L.) Raf.] rootstocks and evaluated in Cruz das Almas, Bahia, Brazil in a field experiment conducted in a completely randomized block design with five replications and two trees per plot. The biometric attributes (canopy height, diameter and volume), yield parameters (yield during the off-season harvest period, yield per plant, production efficiency), and fruit quality traits, were evaluated. The CNPMF2001, CNPMF01, CNPMF02, IAC5, and Bearss selections had 5-11 % shorter trees than the other cultivars. CNPMF01, CNPMF02, Persian58, and 5059 presented higher yield efficiency values, between 3.1-3.4 kg m3, and higher yield levels during the off-season harvest periods. The Bearss, Persian58, CNPMF2000, IAC5.1 and 5059 selections had more acid fruits and the latter three, smaller fruits. Based on their horticultural performance up to eight years of age, CNPMF01, CNPMF02, Persian58 and 5059 selections were the most promising varieties of Persian lime.
Subject(s)
Citrus/anatomy & histology , Citrus/growth & developmentABSTRACT
Persian lime (PL) [Citrus latifolia (Yu. Tanaka) Tanaka] is an important species both for domestic fresh fruit consumption in Brazil as well as the export market, since the country is one of the largest producers in the world despite the fact that, in commercial plantations, it is still not uncommon to find trees with low productivity and high plant vigor of unknown origin. Selections of Persian lime CNPMF2000, CNPMF2001, CNPMF01, CNPMF02, IAC5, IAC5.1, Bearss, Persian58, and 5059, were therefore grafted onto Swingle citrumelo [C. paradisi Macfad. cv. Duncan × Poncirus trifoliata (L.) Raf.] rootstocks and evaluated in Cruz das Almas, Bahia, Brazil in a field experiment conducted in a completely randomized block design with five replications and two trees per plot. The biometric attributes (canopy height, diameter and volume), yield parameters (yield during the off-season harvest period, yield per plant, production efficiency), and fruit quality traits, were evaluated. The CNPMF2001, CNPMF01, CNPMF02, IAC5, and Bearss selections had 5-11 % shorter trees than the other cultivars. CNPMF01, CNPMF02, Persian58, and 5059 presented higher yield efficiency values, between 3.1-3.4 kg m3, and higher yield levels during the off-season harvest periods. The Bearss, Persian58, CNPMF2000, IAC5.1 and 5059 selections had more acid fruits and the latter three, smaller fruits. Based on their horticultural performance up to eight years of age, CNPMF01, CNPMF02, Persian58 and 5059 selections were the most promising varieties of Persian lime.(AU)
Subject(s)
Citrus/growth & development , Citrus/anatomy & histologyABSTRACT
Freeze-drying technology is the best dehydration process to preserve shelf-life and allowing avocado to maintain its sensorial and nutritional characteristics. The aim of this work was to determine if the freeze-drying and production condition have an effect on the nutritional quality of the avocado pulp grown in rain-fed and irrigation orchards. Four treatments were applied: non-freeze-dried rain-fed fruits, non-freeze-dried irrigation fruits, freeze-dried rain-fed fruits and freeze-dried irrigation fruits. Results showed that the fruit is made up of 71.4%, 16%, and 12.6% pulp, seed and skin, respectively. The pulp is made up of 71.51%, 19.96%, 2.81%, 0.51% and 1.51% water, lipids, ashes, crude fiber and protein, respectively. Avocado oil is composed by 61%, 18.8%, 11.6% and 7% oleic, palmitic, linoleic, and palmitoleic fatty acids, respectively. The freeze-drying decreased the linoleic acid by 1.43 g/100g. Under rain-fed conditions 4% and 13% less total fat and oleic fatty acid are produced than in irrigation conditions. We conclude that freeze-dried avocado pulp shows slight changes in their nutritional quality.
La tecnología de liofilización es el mejor proceso de deshidratación para mantener mayor vida de anaquel y conservar las propiedades nutricionales y sensoriales de la pulpa del aguacate. El objetivo de este estudio fue determinar si el liofilizado y condición de producción tienen un efecto sobre la calidad nutrimental de la pulpa de aguacate cultivado en huertas de riego y temporal. Se aplicaron 4 tratamientos: frutos de temporal no liofilizado, frutos de riego no liofilizado, frutos liofilizados de temporal y frutos liofilizados de riego. Los resultados muestran que el fruto está compuesto por 71.39, 16 y 12.6% de pulpa, hueso y cascara respectivamente. La pulpa está compuesta por 71.51, 19.96, 2.81, 0.51 y 1.5 % de humedad, lípidos, cenizas, fibra cruda y proteína, respectivamente. El aceite del aguacate está constituido de 61. 18.8, 11.6 y 7% de ácidos grasos oleico, palmítico, linoléico y palmitoleico, respectivamente. El liofilizado disminuyó 1.43 g/100 g de ácido linoléico. Bajo condiciones de temporal se produce 4 y 13% menos grasa total y ácido graso oleico que en condiciones de riego. Se concluye que la pulpa del aguacate liofilizada presenta ligeros cambios en su calidad nutrimental.