INSTITUTO AGRONÔMICO
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA
TROPICAL E SUBTROPICAL
“INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR
AMBIENTES PARA
PRODUTIVIDADE DE GRÃOS, QUALIDADE
TECNOLÓGICA E RESISTÊNCIA A PATÓGENOS EM
FEIJOEIRO”
Cleber Vinicius Giaretta Azevedo
Orientador: Dr. Alisson Fernando Chiorato
Dissertação submetida como requisito parcial para
obtenção do grau de Mestre em Agricultura
Tropical e Subtropical, Área de Concentração em
Genética, Melhoramento Vegetal e Biotecnologia.
Campinas, SP
Fevereiro, 2014
ii
Aos meus pais Valéria e Cleber, que em
nenhum momento mediram esforços para
realização dos meus sonhos. A eles devo a
pessoa que me tornei, tenho muito orgulho
por chamá-los de pai e mãe.
DEDICO
A minha namorada Letícia, pelos
conselhos e companheirismo, estando
ao meu lado em todos os momentos,
me fazendo feliz e querer ser sempre
melhor.
OFEREÇO
iii
“Aprenda como se você fosse viver para
sempre. Viva como se você fosse morrer
amanhã”
Mahatma Gandhi
iv
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus, pela vida, por estar sempre no meu caminho, iluminando e
guiando às escolhas certas.
A minha família, que sempre me apoiou em todos os momentos.
Ao Dr. Alisson Fernando Chiorato pela orientação, oportunidade, ensinamentos e tempo dedicado
para a conclusão deste trabalho.
Ao Dr. Sérgio Augusto Morais Carbonell pelo auxilio e sugestões durante o transcorrer do trabalho.
A Dra Maria Elisa Ayres Guidetti Zagatto Paterniani pelos ensinamentos, correções e sugestões em
minha dissertação.
Aos Dr. José Antônio de Fátima Esteves, Dr. João Guilherme Ribeiro Gonçalves, Dra Fátima
Bosseti, Msc. Daiana Alves da Silva e Msc. Vinicius Andrade pela ajuda na execução dos
experimentos, realização e interpretação das análises estatísticas.
Ao Instituto Agronômico – IAC pela oportunidade.
A FAPESP pelo financiamento do trabalho e concessão da bolsa de estudos.
Aos membros da banca examinadora pela contribuição no trabalho e pela disponibilidade de
participação.
Aos amigos que sempre estiveram ao meu lado na execução deste trabalho: Aurélio Teixeira, Fábio
Belo, Estela Reis de Andrade, Tamires Ribeiro, Rodrigo Lorenzetti Tunes e Graziele Sasseron que
também contribuíram durante este período.
A coordenadora da Pós Graduação do Instituto Agronômico, Adriana Parada Dias da Silveira, a
todos os professores, secretárias, colegas, estagiários do Programa de Melhoramento Genético do
Feijoeiro e técnicos de campo pelo apoio e compreensão.
A todos que contribuíam diretamente ou indiretamente para que este trabalho pudesse ser realizado.
Aos amigos que fiz durante o curso, pela verdadeira amizade que construímos em particular aqueles
que estavam sempre ao meu lado.
Aos meus amigos da área de Grãos e Fibras do Instituto Agronômico - IAC.
Enfim a todas as pessoas que me ajudaram, não poderia deixar de expressar à minha imensa
gratidão.
v
SUMÁRIO
LISTA DE SIGLAS ..........................................................................................................................viii
LISTA DE TABELAS ........................................................................................................................ ix
LISTA DE FIGURAS ......................................................................................................................... xi
1.
INTRODUÇÃO ........................................................................................................................ 1
2.
REVISÃO DE LITERATURA ................................................................................................. 2
2.1
ASPECTOS GERAIS DA CULTURA DO FEIJOEIRO ........................................................................... 2
2.2
ENSAIOS DE VALOR DE CULTIVO E USO (VCU) .......................................................................... 2
2.3
RESISTÊNCIA A PATÓGENOS ......................................................................................................... 3
2.4
ANTRACNOSE (COLLETOTRICHUM LINDEMUTHIANUM) ................................................................. 4
2.5
MURCHA DE FUSARIUM (FUSARIUM OXYSPORUM F.SP. PHASEOLI) ................................................ 5
2.6
CRESTAMENTO BACTERIANO (XANTHOMONAS AXONOPODIS PV. PHASEOLI) .................................. 6
2.7
QUALIDADE TECNOLÓGICA DE GRÃOS ........................................................................................ 7
2.8
INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR AMBIENTES (GXA) ......................................................................... 9
2.9
ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL ................................................................................................... 10
2.10 ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE ........................................................................................... 11
3.
MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................................... 13
3.1
ENSAIOS DE VCU ...................................................................................................................... 13
3.2
AVALIAÇÃO DE DOENÇAS ......................................................................................................... 15
3.2.1 Antracnose (Colletotrichum lindemuthianum) ......................................................................... 15
3.2.2 Murcha de Fusarium (Fusarium. oxysporum f. sp. phaseoli)................................................... 16
3.2.3 Crestamento Bacteriano (Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli) .......................................... 17
3.3
AVALIAÇÃO DA QUALIDADE TECNOLÓGICA DOS GRÃOS .......................................................... 19
3.3.1 Análises do Tempo de Cocção dos Grãos ................................................................................ 19
3.3.2 Absorção de Água Antes do Cozimento (PEANC), Absorção de Água Após Cozimento e
Porcentagem de Grãos Inteiros (PGI) ................................................................................................ 20
3.3.3 Avaliação da Coloração do Tegumento.................................................................................... 20
vi
3.3.4 Avaliação da Porcentagem de Proteína nos Grãos ................................................................... 21
3.4
ANÁLISES ESTATÍSTICAS DOS DADOS ........................................................................................ 22
3.4.1 Análise de Variância Individual e Conjunta ............................................................................. 22
3.4.2 Estratificação Ambiental .......................................................................................................... 22
3.4.3 Adaptabilidade e Estabilidade .................................................................................................. 26
4.
RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................................ 28
4.1
AVALIAÇÃO DE DOENÇAS ......................................................................................................... 28
4.1.1 Antracnose (Colletotrichum lindemuthianum) ......................................................................... 28
4.1.2 Murcha de Fusarium (Fusarium oxysporum f. sp, phaseoli).................................................... 29
4.1.3 Crestamento Bacteriano (Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli) .......................................... 30
4.2
ANÁLISES DOS DADOS ............................................................................................................... 31
4.3
QUALIDADE TECNOLÓGICA ....................................................................................................... 33
4.4
PRODUTIVIDADE DE GRÃOS ....................................................................................................... 40
4.5
ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL ................................................................................................... 41
4.6
ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE ........................................................................................... 51
5.
CONCLUSÕES ...................................................................................................................... 60
6.
REFERÊNCIAS ...................................................................................................................... 61
7.
ANEXOS ................................................................................................................................ 70
vii
LISTA DE SIGLAS
VCU – VALOR DE CULTIVO E USO
GxA – Genótipo x Ambiente
AF – Análise de Fatores
TC – Tempo de cozimento
PEANC – Porcentagem de embebição antes do cozimento
PEAPC – Porcentagem de embebição após o cozimento
PGI – Porcentagem de grãos inteiros
PROT – Porcentagem de proteína
PROD – Produtividade em kg.ha-1
CBA.11 – Capão Bonito – Safra das águas de 2011
MOA.11 – Mococa – Safra das águas de 2011
TQS.12 – Taquarituba – Safra da seca de 2012
AVS.12 – Avaré – Safra da seca de 2012
MOS.12 – Mococa – Safra da seca de 2012
VTI.12 – Votuporanga – Safra de inverno de 2012
RPI.12 – Ribeirão Preto – Safra de inverno de 2012
COI.12 – Colina – Safra de inverno de 2012
ANI.12 – Andradina – Safra de inverno de 2012
CBA.12 – Capão Bonito – Safra das águas de 2012
ITA.12 – Itararé – Safra das águas de 2012
TQA.12 – Taquarituba – Safra das águas de 2012
MOS.13 – Mococa – Safra da seca de 2013
ITS.13 – Itararé – Safra da seca de 2013
ARS.13 – Araras – Safra da seca de 2013
TQS.13 – Taquarituba – Safra da seca de 2013
ANI.13 – Andradina – Safra de inverno de 2013
VTI.13 – Votuporanda – Safra de inverno de 2013
RPI.13 – Ribeirão Preto – Safra de inverno de 2013
viii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Relação dos 27 genótipos de feijoeiro avaliados nos ensaios de VCU para os anos
agrícolas 2011/2012 e 2013, no estado de São Paulo. .................................................... 14
Tabela 2. Municípios utilizados para condução dos ensaios de acordo com a safra e suas respectivas
latitudes e altitudes .......................................................................................................... 14
Tabela 3. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de feijoeiro ao patógeno Colletotrichum
lindemuthianum. .............................................................................................................. 29
Tabela 4. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de feijoeiro ao patógeno Fusarium
oxysporum f. sp, phaseoli. ............................................................................................... 30
Tabela 5. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de feijoeiro ao patógeno Xanthomonas
axonopodis. pv, phaseoli. ................................................................................................ 31
Tabela 6. Resumo da análise de variância conjunta dos 27 genótipos de feijoeiro cultivados em 19
locais do estado de São Paulo por safra e geral. ............................................................. 32
Tabela 7. Avaliação de colorimetria (L*) para grãos de tegumento carioca. ................................... 34
Tabela 8. Avaliação de colorimetria (L*) para grãos de tegumento preto. ....................................... 34
Tabela 9. Estimativa de médias das avaliações de qualidade tecnológica tempo de cozimento,
porcentagem de embebição antes do cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição
após o cozimento (PEAPC), porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína
bruta (PROT) para safra das águas. ................................................................................. 35
Tabela 10. Médias das avaliações para tempo de cozimento, porcentagem de embebição antes do
cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição após o cozimento (PEAPC),
porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta (PROT) para safra da seca.
......................................................................................................................................... 36
Tabela 11. Médias das avaliações para tempo de cozimento, porcentagem de embebição antes do
cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição após o cozimento (PEAPC),
porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta (PROT) para safra de
inverno............................................................................................................................. 37
Tabela 12. Médias das avaliações de qualidade tecnológica tempo de cozimento, porcentagem de
embebição antes do cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição após o cozimento
(PEAPC), porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta (PROT). ........ 39
Tabela 13. Produtividade média dos genótipos em kg.ha-1 por safra e geral para todos ambientes. 41
Tabela 14. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
produção de grãos. .......................................................................................................... 42
Tabela 15. Estratificação ambiental para produtividade por meio da analise de fatores, com 27
genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São Paulo. ................... 44
ix
Tabela 16. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
coloração do tegumento dos grãos. ................................................................................. 46
Tabela 17. Estratificação ambiental para coloração do tegumento por meio da analise de fatores,
com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São Paulo. ...... 47
Tabela 18. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
porcentagem de proteína nos grãos. ................................................................................ 48
Tabela 19. Estratificação ambiental para porcentagem de proteína nos grãos por meio da analise de
fatores, com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São
Paulo. ............................................................................................................................... 49
Tabela 20. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável tempo
médio de cozimento dos grãos. ....................................................................................... 50
Tabela 21. Estratificação ambiental para tempo de cozimento dos grãos por meio da analise de
fatores, com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São
Paulo. ............................................................................................................................... 51
Tabela 23. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27
genótipos de feijoeiro avaliados em 5 ambientes no estado de São Paulo na safra das
águas. ............................................................................................................................... 55
Tabela 24. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27
genótipos de feijoeiro avaliados em 7 ambientes no estado de São Paulo na safra da
seca. ................................................................................................................................. 56
Tabela 25. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27
genótipos de feijoeiro avaliados em 7 ambientes no estado de São Paulo na safra de
inverno............................................................................................................................. 57
Tabela 26. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada de acordo com o método de Lin
e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados
em 7 ambientes no estado de São Paulo considerando todas safras. .............................. 58
x
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Procedimentos realizados para inoculação de C. lindemuthianum em 27 genótipos de
feijoeiro. .......................................................................................................................... 16
Figura 2. Inoculação de Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli pelo método de imersão dipping
(COSTA et al., 1989). ..................................................................................................... 17
Figura 3. Plantas de feijoeiro resistentes (a esquerda), intermediarias (no centro) e suscetível (a
direita) ao Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli. ............................................................. 17
Figura 4. Inoculação de Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli pelo método agulhas múltiplas
(POMPEU et al. 1973). ................................................................................................... 18
Figura 5. Plantas de feijoeiro resistente (a esquerda), intermediaria (no centro) e suscetível (a
direita) a Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli. .......................................................... 19
Figura 6. Análise de tempo de cozimento por meio do Cozedor de Mattson. ................................. 19
Figura 7. Colorímetro Minolta® - CR 410 ....................................................................................... 21
Figura 8. Análise gráfica da adaptabilidade de 27 genótipos de feijoeiro, por meio da análise de
fatores, considerando os ambientes contidos nos fatores 1 e 2. ...................................... 52
Figura 9. Análise gráfica da adaptabilidade de 27 genótipos de feijoeiro, por meio da análise de
fatores, considerando os ambientes contidos nos fatores 3 e 4. ...................................... 53
xi
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Capão Bonito na safra das águas de 2011 ......................................................................... 70
Anexo 2. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Mococa na safra das águas de 2011 .................................................................................. 71
Anexo 3. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Capão Bonito na safra das águas de 2012. ........................................................................ 72
Anexo 4. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Itararé na safra das águas de 2012. .................................................................................... 73
Anexo 5. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Taquarituba na safra das águas de 2012. ........................................................................... 74
Anexo 6. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Andradina na safra de inverno de 2012. ............................................................................ 75
Anexo 7. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Colina na safra de inverno de 2012. .................................................................................. 76
Anexo 8. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Ribeirão Preto na safra de inverno de 2012....................................................................... 77
Anexo 9. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Votuporanga na safra de inverno de 2012. ........................................................................ 78
Anexo 10. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Avaré na safra da seca de 2012. ........................................................................................ 79
Anexo 11. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Mococa na safra da seca de 2012. ..................................................................................... 80
Anexo 12. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Taquarituba na safra da seca de 2012. ............................................................................... 81
Anexo 13. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Andradina na safra de inverno de 2013. ............................................................................ 82
Anexo 14. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Ribeirão Preto na safra de inverno de 2013....................................................................... 83
Anexo 15. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Votuporanga na safra de inverno de 2013. ........................................................................ 84
Anexo 16. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Araras na safra da seca de 2013. ....................................................................................... 85
xii
Anexo 17. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Itararé na safra da seca de 2013. ........................................................................................ 86
Anexo 18. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Mococa na safra da seca de 2013. ..................................................................................... 87
Anexo 19. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27 genótipos avaliados em
Taquarituba na safra da seca de 2013. ............................................................................... 88
Anexo 20. Estimativas de correlação de Pearson entre as variáveis TC, PEANC, PEAPC, PGI,
PROT, COR e PROD ........................................................................................................ 88
Anexo 21. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro
avaliados na safra das águas no estado de São Paulo. ....................................................... 89
Anexo 22. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro
avaliados na safra da seca no estado de São Paulo. ........................................................... 90
Anexo 23. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro
avaliados na safra de inverno no estado de São Paulo. ..................................................... 91
Anexo 24. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro
avaliados no estado de São Paulo em três safras. .............................................................. 92
xiii
Interação genótipos por ambientes para produtividade de grãos, qualidade tecnológica e
resistência a patógenos em feijoeiro
RESUMO
O objetivo do trabalho foi avaliar 27 genótipos de feijoeiro nos ensaios de Valor de Cultivo e Uso VCU realizados pelo Instituto Agronômico – IAC em diferentes ambientes no estado de São Paulo.
Os genótipos foram avaliados para a produtividade de grãos, reação de resistência à patógenos e
qualidade tecnológica dos grãos, estimando-se também os efeitos da interação GxA para indicação
do genótipo mais adaptado as diferentes condições de cultivo. Por meio de inoculações artificiais,
os genótipos foram avaliados para os patógenos da antracnose, murcha de fusarium e crestamento
bacteriano. Para qualidade tecnológica foram realizados os testes de tempo de cozimento (TC),
porcentagem de embebição antes e após o cozimento (PEANC e PEAPC), porcentagem de grãos
inteiros após cozimento (PGI), teor de proteína bruta (PROT) e coloração do tegumento (COR). Os
efeitos da interação GxA foram estimados por meio da decomposição da parte simples da interação
GxA e estratificação de ambientes por meio da análise de fatores. Também foram realizadas
análises de adaptabilidade e estabilidade pelo método de LIN E BINNS (1988) modificado por
Carneiro (1998). Para as avaliações de reação de resistência aos patógenos foi observado que os
genótipos CNFC 10762, LP 09-40, MAII – 2, IAC – Una, Gen PR 14-2-10-1-2, Gen PR 14-2-2-1-1
e BRS Madrepérola foram resistentes à antracnose. Os genótipos Gen C 4-7-7-2-2, LP 09-40,
CNFC 10729, Gen PR 14-2-2-1-1, LP 08-90 e SM 1810 foram resistentes à murcha de fusarium e
os genótipos LP 07-80, LP 08-90, LP 09-192 e SM 1810 foram resistentes ao crestamento
bacteriano. Observou-se que a maior parte da interação GxA para produtividade, PROT e TC foi do
tipo complexa, sendo possível o agrupamento de alguns ambientes por meio da análise de fatores.
Para COR foi observado que a maior parte da interação GxA foi do tipo simples, sendo agrupado a
maioria dos ambientes em apenas um grupo por meio da análise de fatores. Nas análises de
adaptabilidade e estabilidade foi observado que a utilização apenas da produtividade de grãos
fornece resultados mais robustos sobre o genótipo de melhor desempenho quando comparado à
análise de adaptabilidade e estabilidade com diversas variáveis. Dentre os genótipos de tegumento
carioca os mais estáveis foram LP 09-40 e LP 07-80 e para os genótipos de tegumento preto foram
CNFP 10794 e LP 09-192. Considerando que para a correta indicação de um genótipo de feijoeiro
deve-se levar em consideração outras características além da produtividade de grãos, observou-se
que os genótipos superiores que reuniram estabilidade produtiva, alta qualidade tecnológica dos
grãos e resistência a doenças foram LP 09-40, CNFC 10762 e Gen C 4-7-7-2-2 para genótipos de
tegumento carioca e CNFP 10794, LP 09-192 para genótipos de tegumento preto.
Palavras-chave: Phaseolus vulgaris L., adaptabilidade e estabilidade, proteína bruta, tempo de
cozimento, proteína bruta
xiv
Genotype by environment’s interaction of the production of grain, technological quality and
pathogens resistance of commom bean
ABSTRACT
The objective of this study was to evaluate 27 common bean genotypes in
trials of Value
Cultivation and Use - VCU conducted by the Agronomic Institute - IAC in different environments
in the state of São Paulo. The genotypes were evaluated for the grain yield, reaction of resistance to
pathogens and technological quality of grain, also estimating the effects of GxE interaction for
indication of the most adapted genotype to different growing conditions. By artificial inoculation,
the genotypes were evaluated for the anthracnose pathogen, wilt fusarium and bacterial blight. For
the technological quality it was conducted cooking time test (TC), imbibition percentage before and
after cooking (PEANC and PEAPC), percentage of whole grains after cooking (PGI), row protein
level (PROT) and tegument coloration (COR). The effects of the GxE interaction were estimated
through the decomposition of the GxE´s simplest part interaction and environments stratification
through factor analysis. Adaptability and stability analysis by the method of Lin and Binns (1988)
modified by Carneiro (1998) were also performed. For evaluations of the resistance reactions to
pathogens it was observed that genotypes CNFC 10762 , LP 09-40 , Maii - 2 , IAC Una , Gen PR
14-2-10-1-2 , Gen PR 14-2-2-1-1 and BRS Madrepérola were resistant to anthracnose. The
genotypes Gen C 4-7-7-2-2 , LP 09-40 , CNFC 10729 , Gen PR 14-2-2-1-1 , SM 1810 LP 08-90
were resistant to fusarium wilt and genotypes LP 07-80 , LP 08-90 , LP 09-192 and SM 1810 were
resistant to bacterial blight. It was observed that most part of the GxE for productivity, PROT and
TC were the complex type, making possible the grouping of some environments through factors
analysis. For COR it was observed that the biggest part of the GxE interaction was considered
simple type, which was grouped to the majority of envirouments in only one group by fator
analysis. In the analyzes of adaptability and stability it has been observed that the use of only the
productivity parameters provide more robust results about the genotype of best performance when
compared to analysis of stability and adaptability to different variables. Among varieties of carioca
integument the most stable were LP 09-40 and LP 07-80 and for the black integument genotypes
were CNFP 10794 and LP 09-192. Considering that for the correct FEIJOEIRO genotype
indication, one should take into account some other characteristics besides grain yield, it was
observed that superior genotypes that put together yield stability , high technological grain quality
and disease resistance were LP 09-40 , CNFC 10762 and Gen C 4-7-7-2-2 for genotypes carioca
integument and CNFP 10794 , LP 09-192 genotypes for black coat .
Key words: Phaseolus vulgaris L., adaptability and stability, raw protein, cooking time
xv
1. INTRODUÇÃO
Para uma nova cultivar de feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.) ser aceita no mercado é
necessário que o genótipo indicado reúna características desejáveis para os produtores e para o
mercado consumidor. Neste sentido, os programas de melhoramento genético de feijoeiro visam à
seleção de genótipos que apresentem características agronômicas desejáveis, como por exemplo,
alta produtividade de grãos, resistência aos principais patógenos da cultura e arquitetura de plantas
para colheita mecanizada, além das características relativas à qualidade tecnológica dos grãos, como
maior teor de nutrientes, menor tempo de cozimento, coloração clara do tegumento para feijões
cariocas e grãos mais graúdos.
No melhoramento genético de plantas autógamas, as etapas iniciais de seleção dos genótipos
normalmente são realizadas em apenas um ambiente devido a baixa quantidade de sementes, onde
desta forma a manifestação fenotípica é o resultado da ação do genótipo sob influência deste meio.
Entretanto, quando se considera uma série de ambientes distintos, sendo esta, situação comum aos
produtores, observa-se além dos efeitos genéticos e ambientais, um efeito adicional, proporcionado
pela interação destes (CRUZ et al. 2004).
Segundo RESENDE (2007), o efeito da interação GxA é decorrente do comportamento
diferencial dos genótipos nos diferentes ambientes de cultivo e pode indicar que o melhor indivíduo
em um ambiente pode não sê-lo em outro. Assim, este pode ser um complicador na seleção e
indicação de novas cultivares, se não for considerado adequadamente.
Neste sentido, na etapa final do desenvolvimento de cultivares é necessário um estudo
detalhado do desempenho dos genótipos em diversos ambientes, para avaliar a magnitude e
significância da interação GxA, fornecendo subsídios que possibilitem adotar procedimentos para
sua minimização e, ou, seu aproveitamento (CRUZ et al. 2004).
Estas avaliações são denominadas “ensaios de VCU” e são indispensáveis para o registro
nacional de cultivares (RNC) junto ao Ministério da Agricultura Pecuária e Abastecimento (MAPA)
para testar os genótipos nas diferentes condições edafoclimáticas que serão recomendados, sendo
assim possível selecionar genótipos mais adaptados e que sofram menos com a interação GxA.
Do exposto, este trabalho teve o objetivo de avaliar 27 genótipos de feijoeiro pertencentes
aos ensaios de VCU realizados nos anos agrícolas de 2011, 2012 e 2013 em diferentes municípios
do estado de São Paulo para estimar a interação GxA para a produtividade de grãos e qualidade
tecnológica por meio de análises de estratificação ambiental, avaliar a eficiência dos métodos de
estabilidade fenotípica, e também a reação de resistência dos genótipos aos patógenos:
Colletotrichum lindemuthianum, Fusarium oxysporum e Xanthomonas axonopodis por meio de
inoculações artificiais em laboratório.
1
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 ASPECTOS GERAIS DA CULTURA DO FEIJOEIRO
O feijão é uma espécie pertencente a família Leguminosae, gênero Phaseolus, e classificado
como Phaseolus vulgaris L. (SANTOS E GAVILANES, 1998). É uma planta predominantemente
autógama, de ciclo anual, originária do continente americano, porém sem centro de origem
específico, sendo considerado apenas dois locais de domesticação, Andino e Mesoamericano.
O Brasil se destaca entre os maiores produtores e consumidores mundiais de feijão, tendo
produzido no ano de 2013 cerca de 3,384 milhões de toneladas de grãos, onde este, é cultivado em
praticamente todo o território, em uma área total estimada de 3,129 milhões de ha-1 (CONAB,
2014).
Esta produção está concentrada principalmente nos estados do Paraná, Minas Gerais, Mato
Grosso, Goias e São Paulo os quais respondem por 70% da produção nacional. De acordo com o
zoneamento agrícola da cultura, no estado de São Paulo o cultivo concentra principalmente em três
safras, sendo: safra “das águas”, onde a semeadura é realizada predominantemente entre os meses
de agosto e setembro, safra “da seca”, realizada entre os meses de janeiro e fevereiro e o cultivo de
“inverno”, semeando-se entre os meses de abril e maio (CONAB, 2014).
Embora o Brasil se enquadre entre os maiores produtores mundiais de feijão, a
produtividade brasileira, estimada em 1.082 kg.ha-1 é considerada baixa frente ao potencial de
produção da cultura, sendo que em algumas regiões de cultivo nos estados de Minas Gerais, Paraná,
São Paulo e Goiás, têm alcançado produtividade acima de 3.000 kg.ha-1 (IBGE, 2012).
Segundo ZUCARELI et al. (2011), os principais fatores responsáveis por este baixo
rendimento são o uso de manejos culturais inadequados, incidência de pragas e doenças, uso de
sementes de baixa qualidade fisiológica e sanitária, pouco uso de insumos agrícolas como corretivos
e fertilizantes, além de problemas climáticos.
2.2 ENSAIOS DE VALOR DE CULTIVO E USO (VCU)
De acordo com a instrução normativa n° 25, de 23 de maio de 2006, do Ministério da
Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), para serem lançadas novas cultivares de feijoeiro
no mercado, os genótipos devem ser testadas por um mínimo de dois anos, três locais por região e
safra representativas à cultura (MAPA, 2006). Estes ensaios são denominados como “ensaios de
VCU” (Valor de Cultivo e Uso) e propõem os métodos de campo e laboratório para avaliação destas
cultivares e linhagens.
A importância destes ensaios é para obtenção de informações biológicas sobre o
2
comportamento das cultivares nos ambientes em que estes serão recomendados, sendo também,
uma etapa indispensável para o registro nacional de cultivares (RNC) junto ao Ministério da
Agricultura Pecuária e Abastecimento (MAPA). Estas avaliações fazem parte da etapa final no
desenvolvimento de uma nova cultivar e visam proteger o agricultor da venda indiscriminada de
sementes e mudas de cultivares que não tenham sido testadas e validadas nas condições
edafoclimáticas de exploração agrícola no Brasil (MAPA, 2006).
Além das avaliações agronômicas referentes à produtividade de grãos e resistência a
patógenos, a partir de 1999, de acordo com a Portaria 294 de 14 de outubro de 1998, testes de
qualidade tecnológica também passaram a ser exigidos para o registro de novas cultivares de
feijoeiro junto ao MAPA, para sua inscrição no sistema de comercialização de sementes no Brasil.
Atualmente, os principais parâmetros de qualidade dos grãos exigidos são a determinação do tempo
médio de cozimento e do teor médio de proteína dos genótipos que estejam inseridos nos ensaios de
VCU.
Neste sentido, o Programa de Melhoramento Genético do Feijoeiro do Instituto Agronômico
– IAC é responsável pela realização dos ensaios de VCU no Estado de São Paulo, onde em parceria
com outros institutos de pesquisa é realizada a avaliação de linhagens e cultivares de diversas
regiões do país.
2.3 RESISTÊNCIA A PATÓGENOS
Dentre os fatores que contribuem para a instabilidade de produção e a baixa produtividade
do feijoeiro, MIKLAS et al.
(2006) salientaram que o principal estresse biótico que afeta a
produtividade de grãos de feijoeiro no país, é a ocorrência de doenças causadas por vírus, fungos e
bactérias. Citam-se mais de 45 patógenos de maior ou menor importância incidindo sobre o
feijoeiro. Entre as mais comuns no Brasil, estão: antracnose (Colletotrichum lindemuthianum),
mancha-angular (Pseudocercospora griseola), ferrugem (Uromyces appendiculatus), mofo branco
(Sclerotinia sclerotiorum), oídio (Erysiphe polygoni) e murcha de fusarium (Fusarium oxysporum
f.sp. phaseoli), causadas por fungos, crestamento bacteriano (Xanthomonas axonopodis pv.
phaseoli),
murcha
de
curtobacterium
causada
pela Curtobacterium flaccumfaciens
pv.
flaccumfacienalém e mosaico dourado causado por vírus do grupo dos geminivírus (PAULA
JUNIOR E ZAMBOLIM, 2006).
De acordo com PIZA et. al. (1993), existem diversas medidas fitossanitárias que podem ser
adotadas para o manejo destas doenças, contudo a utilização de cultivares resistentes é a mais
eficiente e menos onerosa para o agricultor, sendo desta forma um dos principais objetivos dos
programas de melhoramento genético no Brasil e no mundo.
3
2.4 ANTRACNOSE (Colletotrichum lindemuthianum)
A antracnose é amplamente distribuída nos estados brasileiros, ocorrendo principalmente em
áreas serranas onde a temperatura moderada favorece o seu desenvolvimento, como é o caso dos
estados do Rio Grande do Sul, Paraná e Minas Gerais, sendo de menor importância em regiões mais
secas e quentes (VIEIRA et al. 2005).
A doença é favorecida por temperaturas entre 13 e 27 °C, com ótimo a 21 °C e umidade
relativa acima de 91%. Os conídios germinam entre seis e nove horas sob condições favoráveis,
penetrando mecanicamente na cutícula e epiderme do hospedeiro, sendo que os sintomas aparecem
a partir de seis dias após o inicio da infecção (PASTOR CORRALES E TU, 1994).
Os sintomas da antracnose podem ser observados em qualquer órgão da parte aérea da
planta e a disseminação do fungo ocorre principalmente por meio de respingos de água da chuva e
irrigação. Estudos relatam que a maior incidência deste patógeno ocorre na safra da seca, devido às
temperaturas amenas e ao uso da irrigação por aspersão (GARCIA, 1998; PINTO et al. 2001).
Para o controle da antracnose do feijoeiro devem ser utilizadas as práticas culturais como a
utilização de sementes sadias, rotação de culturas com plantas não hospedeiras, controle químico e
principalmente a utilização de cultivares resistentes.
Entretanto, a obtenção de genótipos resistentes ao C. lindemuthianum é dificultado pela
existência de grande número de raças, sendo mais de 50 raças foram identificadas no Brasil (SILVA
et al. 2007).
Segundo LANZA et al. (1997) a raça 81 é considerada de ocorrência frequente nas regiões
produtoras do estado de Minas Gerais e CARBONELL et al (1999) cita as raças 31, 65 e 81 sendo
as mais disseminadas do estado de São Paulo. CHIORATO et al. (2006), relataram a raça 65 como a
mais disseminada no Brasil, reforçando assim a importância da identificação e recomendação de
genótipos superiores e resistentes a estas raças. Melhor compreensão sobre a estrutura populacional
de C. lindemuthium é sugerida como estratégia fundamental para a incorporação de resistência à
antracnose do feijoeiro (BALARDIN E KELLY, 1998; MAHUKU et al. 2002).
De acordo com SINGH E SCHWARTZ (2010), o controle genético da resistência ao C.
lindemuthianum, tem sido estudado por diversos autores e embora existam duvidas a respeito do
número de genes envolvidos, sabe-se que ele é grande, sendo assim uma resistência complexa.
Uma relação de genes já descritos e a fonte de resistência são apresentadas nos trabalhos de
GONÇALVES-VIDIGAL (2011) e SINGH E SCHWARTZ (2010), onde os autores demonstraram
que existe variabilidade genética para resistência à antracnose, o que permite inferir que é possível
obter genótipos resistentes. Entretanto, o patógeno também apresenta variabilidade, assim, a
4
resistência obtida nem sempre é duradoura ou eficiente em todas as regiões de cultivo.
2.5 MURCHA DE FUSARIUM (FUSARIUM OXYSPORUM F.SP. PHASEOLI)
A murcha de fusarium causada pelo fungo Fusarium oxysporum f.sp. phaseoli destaca-se
como uma severa doença vascular, identificada em diversas regiões produtoras do mundo
(PASTOR-CORRALES E ABAWI, 1987; BURUCHARA E CAMACHO, 2000). No Brasil
existem relatos que esta doença é disseminada em diversas regiões produtoras por todo o país.
(COSTA et al. 1993; BALARDIN et al. 1990)
A infecção de F. oxysporum pode ocorrer em qualquer época do ciclo da planta e sua
incidência ocorre em reboleiras. (MOHAN et al. 1983). As plantas infectadas são identificadas pelo
sintoma de murcha, amarelecimento progressivo e senescência prematura (BIANCHINI et al.
2005).
Este fungo habita o solo e vive saprofiticamente sobre a matéria orgânica e restos culturais,
podendo sobreviver por vários anos na forma de clamidosporos (MOHAN et al 1983). A
temperatura ótima para o desenvolvimento da doença é de 20 °C, e sua disseminação ocorre
principalmente por meio de sementes contaminadas, pela água e pelo vento, que transportam
partículas de solo infestadas. Segundo SARTORATO E RAVA (1994), uma vez introduzido o
patógeno na área, seu controle por meio de práticas culturais é dificultado, sendo a prática mais
viável e eficaz o uso de cultivares resistentes.
Na literatura foram encontrados diversos trabalhos de avaliação da reação a este patógeno,
com diferenças entre os resultados obtidos entre eles, PEREIRA et al. (2011), em seus estudos com
349 genótipos de feijoeiro encontraram 134 genótipos resistentes (36%). A maior proporção foi
observada por RAVA et al. (1996) que encontraram 50% dos genótipos resistentes, entretanto seu
estudo contou com apenas 12 genótipos. Em contrapartida, ROCHA JUNIOR et al. (1998)
avaliando 169 genótipos constatou que 155 (92%) deles foram suscetíveis.
PEREIRA et al. (2011), ressaltaram que muitas das linhagens de feijoeiro recomendadas
para semeadura nos estados brasileiros apresentam alta suscetibilidade a este patógeno, entretanto
evidenciaram alta herdabilidade (h2=87%), indicando que a princípio, é esperado sucesso com a
seleção para este caráter. Há relatos de que o alelo dominante do gene Fop 1, confere resistência à
raça 2 de Fusarium, também denominada de “Brasileira” (RIBEIRO E HAGEDORN, 1979).
Também utilizando linhagens brasileiras, Pereira (2009), evidenciaram que o controle da resistência
é monogênico. Entretanto, a existência de outros genes de efeito menor não deve ser descartada, em
razão da ampla variação na expressão fenotípica (PEREIRA 2008).
5
2.6 CRESTAMENTO BACTERIANO (XANTHOMONAS AXONOPODIS PV. PHASEOLI)
O crestamento bacteriano comum, causado pela bactéria Xanthomonas axonopodis pv.
Phaseoli, é uma das principais doenças do feijoeiro em diversos países, sendo responsável por
prejuízos consideráveis à cultura, devido a agressividade e dificuldade de controle do patógeno
(SARTORATO E RAVA 1994; SAETTLER, 2005).
Esta doença é transmitida principalmente por sementes contaminadas, afetando toda a aérea
do feijoeiro dentro da lavoura, além disso, restos culturais contaminados como também respingos
de água e vento são importantes disseminadores do patógeno.
Segundo DIAZ et al. (2001), esta doença pode causar perdas superiores a 60% da produção,
sob condições favoráveis, devido a desfolha severa e formação de grãos chochos e de má qualidade.
Temperaturas altas e alta umidade são condições favoráveis a X. axonopodis, sendo assim,
normalmente de maior importância na safra das águas, principalmente em regiões de clima quente
(BIANCHINI et al. 2005).
A bactéria X. axonopodis, sobrevive em diferentes formas. Em sementes, pode resistir por
períodos variáveis de 2 a 15 anos, podendo estar localizada interna ou externamente, sem perder sua
patogenicidade. A sobrevivência em restos culturais infectados no solo é variável em função das
condições climáticas. Trabalhos desenvolvidos sob condições de campo, no estado do Paraná,
evidenciaram a sobrevivência desta bactéria por um período variável de 45 a 180 dias, em folhas
doentes sob a superfície do solo (BIANCHINI et al. 2005).
Os sintomas do crestamento bacteriano manifestam-se em toda a parte aérea da planta,
caracterizando-se inicialmente por pequenas áreas encharcadas, que crescem rapidamente de
tamanho e progridem para áreas necróticas (EMBRAPA, 2014). Temperatura e umidade elevadas
favorecem o desenvolvimento da doença, sendo que sob condições controladas, plantas incubadas a
28 °C desenvolvem os sintomas cerca de após nove dias após a inoculação (BIANCHINI et al.
2005).
O controle da doença é realizado por meio da adoção simultânea de várias medidas. O
emprego de sementes de boa qualidade sanitária é imprescindível, além disso, a rotação com
culturas não hospedeiras, a incorporação de restos culturais contaminados, o controle de insetos
disseminadores desta bactéria e a utilização de cultivares resistentes são algumas práticas que
podem ser adotadas no manejo desta doença (ZANATTA et al. 2007).
Diversos autores ressaltam a dificuldade na obtenção de genótipos resistentes a este
patógeno. DURSUN et al (2002), avaliando 22 genótipos de feijoeiro encontrou apenas 1 resistente,
RAVA et al (1990) obteve apenas 8 genótipos resistentes entre 60 genótipos avaliados. Contudo
6
SILVA (2009), classificou 21 genótipos com resistência de um total de 56 avaliados. Segundo
SANTOS et al. (2003), não há disponibilidade de cultivares comerciais de feijoeiro com alto nível
de resistência a este patógeno, enfatizando a necessidade de mais estudos relativos a esta doença.
2.7 QUALIDADE TECNOLÓGICA DE GRÃOS
As características denominadas de qualidade tecnológica de grãos são relativas às exigências
do mercado consumidor, aos que interessam apenas os aspectos relacionados com os grãos, como
cor, tamanho, forma, baixo tempo de cozimento, caldo espesso, sabor e nutrientes (BASSINELLO
et al. 2003).
Um aspecto importante da cultura do feijoeiro são suas características nutricionais, sendo
um alimento básico da população brasileira rico em carboidratos, fibras, minerais, vitaminas do
complexo B e principal fonte de proteína de origem vegetal consumida (MESQUITA et al. 2007).
Neste sentido, é crescente o interesse no melhoramento de feijoeiro para as características
relativas à qualidade tecnológica dos grãos, como por exemplo, o menor tempo de cozimento,
coloração adequada do tegumento e maiores teores de nutrientes.
No que diz respeito ao tempo de cozimento, encontra-se na literatura diversos trabalhos que
relatam a presença de variabilidade para esta característica, com valores entre 21 e 40 minutos
(RODRIGUES et al. 2005), de 15 a 25 minutos (LEMOS et al. 2004), de 35 a 45 minutos (RAMOS
JUNIOR et al. 2005) e 22 a 139 minutos (RIBEIRO et al. 2005), sendo assim possível a seleção de
genótipos superiores para esta característica.
COSTA et al. (2001), avaliaram a variabilidade genética para absorção de água em 100
genótipos do Banco de Germoplasma da Universidade Federal de Lavras (UFLA), como indicativo
do tempo de cozimento, cujas sementes permaneceram em embebição por quatro horas, sendo logo
após esse período estimada a porcentagem de água absorvida. Os autores constataram ampla
variação na capacidade de absorção de água dos genótipos, destacando-se os genótipos IAC - Aruã,
CI-107 e Ouro Negro.
Embora existam diversos trabalhos que sugerem a existência de variabilidade genética para
tempo de cozimento e absorção de água, poucos relacionam o tipo de controle genético desses
caracteres. Um dos trabalhos mais completos realizados a este respeito foi o de ELIA et al. (1996),
onde foram utilizaram 16 genótipos de feijoeiro, diferindo na capacidade de absorção de água e no
tempo de cozimento. Segundo os autores existe variabilidade genética para esta característica, sendo
que a variância genética observada foi predominantemente do tipo aditiva. Além disso, os valores
7
das estimativas de herdabilidade foram altos, indicando a possibilidade de sucesso para seleção de
genótipos superiores para estas características.
Em relação à variação do teor de proteínas, esta característica não depende apenas da
expressão genética que controla a síntese e o acúmulo de frações específicas de proteínas, mas
também de genes que controlam outros fatores, como aquisição de nutrientes, vigor da planta,
maturação, tamanho da semente, síntese e acúmulo de amido na semente (OSBORN, 1988). Há
evidências também, de que, além da própria cultivar, o conteúdo proteico dos feijões pode ser
influenciado por fatores climáticos e pelo local de cultivo (FARINELLI, 2006).
Segundo RIBEIRO et al. (2005), os teores de proteína encontrados em grãos de feijão
variam de 18 a 31%, dependendo do genótipo avaliado. O controle genético do teor de proteína nos
grãos é complexo, sendo que a variação do teor de proteína não depende somente do gene que
controla sua síntese e acumulação, mas também de genes que controlam outros fatores, tais como a
absorção de nutrientes, maturação, rendimento e da quantidade de adubação nitrogenada durante o
cultivo.
A composição de proteínas nos grãos, também pode ser alterada em função do genótipo,
ambiente e da interação genótipos por ambientes (BURATTO et al. 2009, RIBEIRO, 2010)
Consequentemente observa-se variação nos teores de minerais em cultivares e linhagens avaliadas
em diferentes locais, anos e safras. Contudo, os mesmos autores citam a existência de variabilidade
genética para características de qualidade nutricional em grãos de feijão, sendo possível assim a
obtenção de genótipos promissores por meio do melhoramento genético.
Outro problema relativo à seleção de genótipos com altos teores de proteína é a correlação
negativa deste caráter com o rendimento de grãos por planta (MELLO FILHO et al. 2004),
corroborado por LEMOS et al. (2004) citaram que genótipos de feijoeiro com produtividade de
grãos abaixo da media experimental apresentaram os maiores teores de proteína bruta.
Com relação à coloração de tegumento, o consumidor de feijão no Brasil tem diferentes
exigências de acordo com a região. O feijão de tegumento preto é consumido nos estados da região
sul,Rio de Janeiro, na região da Zona da Mata em Minas Gerais, bem como no Distrito Federal. No
nordeste a preferencia é por feijão do grupo mulatinho. Contudo, a preferencia por grãos tipo
carioca corresponde cerca de 70% do total consumido no Brasil (RAMALHO E ABREU, 2006).
Mais de 18 genes estão envolvidos com a cor do tegumento e nos padrões de listras e halo
no tegumento, o que implica em uma grande complexidade desta característica (GEPTS E
DEBOUCK, 1993).
8
2.8 INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR AMBIENTES (GXA)
Na fase final do programa de melhoramento genético de plantas, os genótipos avançados
são avaliados em varias localidades, em diferentes condições de clima, fertilidade de solo e também
em diferentes safras (ACCIARESI E CHIDICHIMO, 1999), de modo a constituir as chamadas
redes de avaliações de cultivares ou ensaios de valor de cultivo e uso (VCU). Segundo FERREIRA
et al. (2006), a combinação das diferentes condições, definidas pelos locais e safras, pode ser
considerada como um único fator para as condições ambientais.
De acordo com RAMALHO et al. (2012), considerando um caráter como por exemplo a
produtividade de grãos, o valor observado para esse caráter, denominado fenótipo, é função do
genótipo (G), do ambiente (A) e da interação genótipos por ambientes (GxA). A ocorrência da
interação GxA é consequência do comportamento não coincidente dos genótipos nos diferentes
ambientes avaliados (CRUZ E CARNEIRO, 2003), sendo este, um fenômeno natural que faz parte
da evolução das espécies e seus efeitos permitem o aparecimento de genótipos adaptados, aptos a
um ambiente específico, assim como, de comportamento geral aptos a vários ambientes
(LAVORANTI, 2003).
Em termos genéticos, de acordo com KANG E GAUCH (1996) a interação ocorre quando a
contribuição dos alelos dos diferentes genes que controlam o caráter ou o nível de expressão dos
mesmos não é coincidente entre os ambientes. Isso significa que os efeitos genéticos e ambientais
não são independentes, isto porque a expressão dos genes é influenciada e ou regulada pelo
ambiente.
Segundo GARBUGLIO et al. (2007), nos programas de melhoramento genético de diversas
espécies, a interação GxA dificulta a seleção e indicação de cultivares, em razão da inconsistência
do desempenho dos genótipos em ambiente distintos. No entanto, CHAVES (2001) citou que a
utilização de ferramentas estatísticas, juntamente com o conhecimento do fenômeno no âmbito
biológico pode-se obter informações para entender a interação GxA e propor alternativas para
minimizá-la ou aproveitá-la em beneficio dos agricultores.
A interação GxA pode ser de dois tipos, simples ou complexa. A interação do tipo simples é
caracterizada pela não alteração da classificação relativa dos genótipos avaliados, dentro de um
conjunto de ambientes, tomados dois a dois, havendo porém diferença da magnitude das respostas.
As interações do tipo complexa ocorre quando a correlação entre o desempenho dos
genótipos ao longo dos ambientes é baixa, fazendo com que a posição relativa dos genótipos seja
alterada em virtude das diferentes respostas às variações ambientais (ROBERTSON, 1959).
GARBUGLIO et al. (2007), citaram que em situações reais o mais comum é que ocorram as
9
interações do tipo simples e complexa em conjunto, sendo esta última a que mais atrapalha o
melhorista, principalmente no momento da recomendação de cultivares.
Neste sentido, para a correta recomendação de novas cultivares, deve-se fazer estudos sobre
a interação GxA, realizando-se experimentos em diversos locais e anos, avaliando e quantificando
os efeitos desta interação, possibilitando assim adotar estratégias que possibilitem contornar estes
efeitos (RESENDE, 2002). Enfatiza-se que esta fase de avaliação é a mais etapa mais difícil e cara
no desenvolvimento de novas cultivares (RAMALHO et al., 2012)
Segundo CRUZ et al. (2004) do ponto de vista biométrico, dois procedimentos podem ser
empregados: estudos de adaptabilidade e estabilidade de genótipos, onde procura-se quantificar as
respostas de cada genótipo frente as variações ambientais, para identificar aqueles de
comportamento previsível e que sejam responsivos às variações ambientais, em condições
específicas ou amplas. E o relativo aos métodos de estratificação ambiental, que identifica entre os
ambientes disponíveis, padrões de similaridades de respostas dos genótipos, sendo possível avaliar
o grau de representatividade dos ensaios e tomar decisões com relação a descarte de ambientes
quando necessário identificando grupos de ambientes que a interação GxA possa ser não
significativa, ou com predominância de porção interação de natureza simples, ou seja, que não
venha a comprometer a recomendação de cultivares.
2.9 ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL
DUARTE E ZIMERMANN (1991) ponderaram que em estudos para a determinação de
locais-chaves para realização de experimentos com genótipos, deve-se levar em consideração que as
avaliações devem ser realizadas em vários anos ou safras, devido as variações ambientais não
previstas que influenciam a interação de genótipos com anos e, com locais e anos.
Dentre os métodos de estratificação ambiental, citam-se os que procuram formar subgrupos
homogêneos, em que a interação GxA seja não significativa entre pares de ambientes (LIN, 1982)
ou, em outros casos significativa, mas de natureza predominantemente simples. O método definido
por CRUZ E CASTOLDI (1991), procura quantificar o porcentual de parte simples atuante (PS%)
da interação GxA, em que as posições relativas dos genótipos de um ambiente para o outro não
sofram alterações relevantes ou que comprometam as recomendações dos genótipos.
Outro método que vem sendo amplamente utilizado é a análise de fatores (AF), que segundo
FERREIRA (2008), consiste basicamente, em reduzir um número elevado de variáveis originais a
um pequeno número de variáveis abstratas, denominadas fatores. Cada fator irá agrupar um
conjunto de ambientes, altamente correlacionados entre si e fracamente correlacionados com os
10
ambientes agrupados nos demais fatores.
Entretanto, MURAKAMI E CRUZ (2004), citam que os estudos de estratificação ambiental
e adaptabilidade e estabilidade vêm sendo realizados de forma dissociada e propuseram um método
que contempla simultaneamente as duas análises, por meio do princípio da similaridade do
desempenho fenotípico, baseado na técnica de AF, descrita a seguir:
Na utilização da AF destinada à estratificação de ambientes, deve-se interpretar o
significado de cada fator e avaliar o interesse por ele. São analisados os elementos ou cargas
fatoriais, identificando, para cada variável (que neste caso representa um determinado ambiente), os
fatores com coeficientes de ponderação próximos da unidade.
Desta forma, o agrupamento de ambientes é realizado a partir das informações sobre a
magnitude das cargas fatoriais finais (obtidas após rotações), sendo que cargas fatoriais maiores ou
iguais a 0,70 indicam ambientes com altas correlações, devendo ser agrupados dentro de cada fator.
Cargas fatoriais com valores baixos indicam que o respectivo ambiente não deve pertencer ao
grupo.
Antes de serem obtidas as cargas fatoriais que permitirão identificar o melhor agrupamento
de ambientes, deve-se estabelecer o número de fatores a serem analisados. O número de fatores
finais pode ser admitido como igual ao número de autovalores maiores ou iguais a 1,0. No entanto,
nos casos em que a proporção da variabilidade explicada pelos autovalores maiores que 1,0 for
baixa, devem ser considerados mais fatores, até que se atinja uma proporção adequada de
explicação da variabilidade, geralmente próximo de 80% da variação total.
2.10
ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE
MARIOTTI et al. (1976), COSTA et al. (1999) E CRUZ et al. (2004), consideraram
estabilidade como sendo a capacidade dos genótipos mostrarem comportamento altamente
previsível em função do estímulo do ambiente enquanto que adaptabilidade refere-se à capacidade
dos genótipos aproveitarem vantajosamente o estímulo ambiental.
De acordo com PEREIRA et al. (2009), existem inúmeros métodos de análise de
adaptabilidade e estabilidade, baseados em diferentes princípios, entre eles: os baseados em
regressões lineares como de EBERHART E RUSSEL, 1966 e CRUZ et al. 2004, modelos não
paramétricos como os de LIN E BINNS (1988), LIN E BINNS modificado por CARNEIRO (1998)
e ANNICCHIARICO (1992), e os multivariados, como por exemplo o baseado em análises de
fatores (MURAKAMI E CRUZ, 2004), da análise da interação multiplicativa dos efeitos principais
aditivos (AMMI) e GGE-Biplot.
11
Devido à grande variedade de métodos para análise de adaptabilidade e estabilidade, cabe ao
melhorista analisar as vantagens e desvantagens de cada método e utilizar o que melhor se adequar
ao seu experimento e assim selecionar os genótipos efetivamente superiores, com menor distorção
ambiental possível, pois o que é passado para as próximas gerações é o genótipo (FONSECA
JUNIOR, 1996).
PEREIRA et al. (2009), relataram que um dos métodos mais utilizados na cultura do
feijoeiro é o não paramétrico proposto por LIN E BINNS (1988), modificado por CARNEIRO
(1998). Este método se baseia na avaliação da performance genotípica (Pi) dos cultivares avaliados,
que refere-se o estimador da performance genotípica (Pi) refere-se ao quadrado médio da
distância entre a média do cultivar e a resposta média máxima para todos os ambientes. Quanto
menor o valor de (Pi) maior a estabilidade do cultivar. A decomposição de Pi proposta por
CARNEIRO (1998) divide a estimativa Pi a ambientes favoráveis e desfavoráveis, em que a
classificação destes ambientes é feita com base nos índices ambientais, definidos como a diferença
entre a média dos cultivares avaliados em cada ambiente e a média geral.
Diversos autores relataram resultados satisfatórios em seus trabalhos utilizando esta
metodologia, sendo de fácil interpretação e possibilitando discriminar o desempenho dos genótipos
em ambientes favoráveis e desfavoráveis (MURAKAMI et al., 2004; ELIAS et al., 2005; RIBEIRO
et al., 2009 e PEREIRA et al., 2009).
Estudando adaptabilidade e estabilidade de soja por métodos paramétricos e não
paramétricos, BARROS (2008) concluiu que os métodos de LIN E BINNS (1988),
ANNICCHIARICO (1992) e Centroide de ROCHA et al. (2005) foram coerentes entre si e
permitiram identificar, entre os genótipos avaliados, aqueles de maior produtividade, adaptabilidade
e estabilidade.
A análise de adaptabilidade fenotípica, baseada na AF, é realizada graficamente por meio de
escores obtidos em relação aos fatores. De acordo com MURAKAMI E CRUZ (2004), nos
quadrantes II e IV, estarão os genótipos de adaptabilidade específicas aos ambientes agrupados em
cada um dos dois fatores utilizados na plotagem gráfica. No quadrante I, estarão os genótipos de
adaptabilidade ampla, ou seja, apresentarão escores altos para os ambientes agrupados nos dois
fatores, simultaneamente. No quadrante III estarão os genótipos de baixo desempenho, passíveis de
não indicação de cultivo para os ambientes em estudos.
GARBUGLIO et al. (2007), estudando a adaptabilidade de genótipos de milho e realizando
a estratificação em 22 ambientes no estado do Paraná, constataram que a adaptabilidade analisada
por meio de plotagens gráficas a partir dos escores fatoriais, apresentou respostas diferenciadas e
12
mais eficientes, quando comparada com os métodos de regressão bissegmentada.
MENDONÇA et al. (2007), avaliando a eficiência de diferentes métodos de estratificação
ambiental e a adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja nos estados do Paraná e Santa
Catarina, verificaram que a técnica de AF foi mais seletiva no processo de estratificação ambiental
do que o método tradicional de LIN (1982), e superior ao método de regressão linear simples de
EBERHART E RUSSELL (1966) para adaptabilidade e estabilidade fenotípica.
Nesse sentido, as análises de adaptabilidade e estabilidade fenotípica são procedimentos
estatísticos que permitem, de algum modo, identificar genótipos de comportamento mais estável e
que respondam previsivelmente às variações ambientais, sendo assim uma forma importante, entre
os melhorista de plantas, para avaliar novos genótipos antes de sua recomendação como cultivares
(ROCHA et al. 2005).
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1 ENSAIOS DE VCU
Foram utilizados 27 genótipos, compreendendo linhagens e cultivares de tegumento carioca
e preto, provenientes de diferentes instituições públicas que efetuam melhoramento genético do
feijoeiro no Brasil (Tabela 1). Do total de genótipos utilizados, quatro linhagens foram provenientes
da EMBRAPA Arroz e Feijão (Santo António do Goiás, GO), duas linhagens da EPAGRI (Empresa
de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina, SC), duas linhagens da FEPAGRO
(Fundação de Pesquisa Agropecuária, RS), quatro linhagens do IAPAR (Instituto Agronômico do
Paraná, PR), duas linhagens da UFLA (Universidade Estadual de Lavras, MG) e nove linhagens do
Instituto Agronômico - IAC.
Como testemunhas, para o grupo de grãos de tegumento carioca foram utilizadas as
cultivares IAC Alvorada (IAC), de alto potencial produtivo, porte semi-ereto, ciclo médio de 92
dias, com alta qualidade de grãos, resistência moderada à antracnose, suscetível à murcha de
fusarium e ao crestamento bacteriano e IPR 139 (IAPAR), de alto potencial produtivo, porte ereto,
ciclo médio de 89 dias, moderada resistência ao crestamento bacteriano e suscetível à antracnose e à
murcha de fusarium.
Para o grupo de grãos de tegumento preto foram utilizadas as cultivares IAC Diplomata, de
alto potencial produtivo, porte ereto, ciclo médio de 90 dias, resistência à antracnose e a murcha de
fusarium; e IAC Una, de alto potencial produtivo, porte ereto, ciclo médio de 94 dias, resistente a
antracnose e suscetível à murcha de fusarium e ao crestamento bacteriano.
13
Tabela 1. Relação dos 27 genótipos de feijoeiro avaliados nos ensaios de VCU para os anos
agrícolas 2011/2012 e 2013, no estado de São Paulo.
Linhagem/Cultivar
1 IAC Alvorada *
2 IPR 139 *
3 IAC Diplomata *
4 IAC Una *
5 BRS Realce
6 CNFC 10729
7 CNFC 10762
8 CNFP 10794
9 CHC 01-175
10 CHP 98-66-20
11 SM 1107
12 SM 1810
13 Gen C 4-7-8-1-2
14 Gen PR 11-2-8-1-1
Tipo de Grão
Carioca
Carioca
Preto
Preto
Rajado
Carioca
Carioca
Preto
Carioca
Preto
Preto
Preto
Carioca
Preto
Instituição
IAC
IAPAR
IAC
IAC
EMBRAPA
EMBRAPA
EMBRAPA
EMBRAPA
EPAGRI
EPAGRI
FEPAGRO
FEPAGRO
IAC
IAC
Linhagem/Cultivar
Tipo de Grão Instituição
15 Gen C 2-6-4-1-1
Carioca
IAC
16 Gen C 4-7-2-2-1
Carioca
IAC
17 Gen C 4-7-7-2-2
Carioca
IAC
18 Gen PR 14-2-10-1-2
Preto
IAC
19 Gen C 5-3-6-1-1
Carioca
IAC
20 Gen PR 14-2-2-1-1
Preto
IAC
21 Gen C2-6-6-2-1
Carioca
IAC
22 LP 07-80
Carioca
IAPAR
23 LP 09-40
Carioca
IAPAR
24 LP 09-192
Preto
IAPAR
25 LP 08-90
Preto
IAPAR
26 BRSMG Madrepérola
Carioca
UFLA
27 MAII – 2
Carioca
UFLA
*: cultivares utilizadas como testemunhas.
Os experimentos foram instalados em diferentes safras e municípios do estado de São Paulo,
de acordo com a Tabela 2.
Tabela 2. Municípios utilizados para condução dos ensaios de acordo com a safra e suas respectivas
latitudes e altitudes
Safra
Município
Safra
Município
Latitude (Sul) Altitude (m)
Itararé
24° 06'
740
Capão Bonito
Capão Bonito
24° 00'
702
Águas - 2011
Águas 2012
Mococa
21° 28'
645
Taquarituba
23° 31'
618
Avaré
Seca - 2012
Mococa
Taquarituba
Seca - 2013
Itararé
Mococa
Taquarituba
Araras
Andradina
Andradina
Colina
Inverno* –
Inverno* - 2013
2012
Ribeirão Preto
Ribeirão Preto
Votuporanga
Votuporanga
*: experimentos irrigados
23° 05'
24° 00'
21° 28'
23° 31'
22° 21'
23° 53'
20° 42'
21° 11'
20° 25'
810
702
645
618
629
405
595
546
525
O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso com três repetições. Cada
parcela foi constituída de quatro linhas de quatro metros de comprimento e 0,5 metros entre linhas,
14
mantendo-se em média 10 plantas por metro linear. Para efeito de coleta de dados, as duas linhas
centrais foram consideradas como área útil (4 m2).
A adubação base foi feita de acordo com a análise de solo e necessidade da cultura em cada
local, e após 20 dias da emergência das plântulas foi realizada adubação nitrogenada de cobertura
com 200 kg.ha-1 de sulfato de amônio. Os demais tratos culturais realizados foram: irrigações,
capinas manuais e aplicação de herbicidas e inseticidas.
3.2 AVALIAÇÃO DE DOENÇAS
Neste trabalho o objetivo foi a identificação de genótipos com resistência aos patógenos da
Antracnose, Murcha de Fusarium e Crestamento Bacteriano para fins de recomendação e registro de
nova cultivar, portanto não foram realizados estudos detalhados sobre a natureza genética da
resistência dos genótipos aos patógenos.
3.2.1
Antracnose (Colletotrichum lindemuthianum)
Sementes dos 27 genótipos foram germinadas em papel germitest, com pH neutro, à
temperatura de 28 ºC, por um período de três dias. Para cada genótipo foram utilizadas 10 sementes.
Após esse período as plântulas foram transplantadas em linhas para bandejas com vermiculita
autoclavada e mantidas em casa de vegetação (Figura 1 A).
Em bandejas, as plântulas foram inoculadas para o C. lindemuthianum com as raças
fisiológicas 31, 65 e 81, conforme mencionado por CARBONELL et al. (1999) como as mais
disseminadas no estado de São Paulo (Figura 1 B). O inóculo foi obtido a partir da suspensão de
conídios filtrada em tecido de filó, com a concentração dos conídios ajustada para 1,2 x 106
conídios ml-1.
A inoculação do patógeno foi feita por aspersão, em estádio de desenvolvimento V2. Após a
inoculação, as plântulas foram submetidas à câmara úmida por 48 horas, e transcorrido esse
período, foram retiradas da câmara e as plântulas permaneceram, em ambiente controlado por mais
cinco dias, quando foi realizada a avaliação quanto à severidade da doença (Figura 1 C e D).
A avaliação da virulência dos isolados foi feita com base na intensidade da doença
utilizando-se a escala descrita por BALARDIN E PASTOR CORRALES (1990), com notas de 1 a
9, sendo 1, planta completamente livre de sintomas visíveis da doença e 9, necrose, desfolhamento e
morte das plantas. Foram considerados resistentes genótipos que apresentaram notas de 1 a 3,
intermediários plântulas com notas 4 a 6 e suscetíveis as que apresentaram notas de 7 a 9.
15
Figura 1. Procedimentos realizados para
inoculação de C. lindemuthianum em 27 genótipos
de feijoeiro.
3.2.2
Murcha de Fusarium (Fusarium. oxysporum f. sp. phaseoli)
Sementes dos 27 genótipos foram desinfetadas com hipoclorito de sódio a 1,25% durante
cinco minutos, enxaguadas em água destilada e transferidas para folhas de papel de germinação
umedecidas com água destilada, para germinação em laboratório. As sementes pré-germinadas
foram transferidas para recipientes com vermiculita lavada e esterilizada.
Após dez dias da semeadura, as plantas foram retiradas da vermiculita esterilizada e foram
inoculadas pelo método de imersão proposto por COSTA (1989) (Figura 2), com inóculo ajustado a
concentrações de 1x106 conídios ml-1. Plantas com dez dias de idade após o transplante foram
retiradas da vermiculita esterilizada, as raízes foram lavadas e as extremidades foram cortadas em
1/3 do seu comprimento e mergulhadas no inóculo durante 10 minutos, sendo transplantadas em
seguida duas plantas por vaso, contendo três repetições para cada linhagem testada (PASTORCORRALES E ABAWI, 1987). Cada vaso foi constituído de 500g de substrato (composto orgânico
+ terra na proporção de 1:1) e acondicionado em casa de vegetação (Figura 2).
A avaliação dos sintomas foi efetuada 45 dias após a inoculação seguindo uma escala de
notas desenvolvida por NASCIMENTO (1995) onde, 0 e 1 = plantas resistentes 2 e 3 =
moderadamente resistentes, 4 = suscetíveis. As plantas com notas até 1 foram consideradas
resistentes e acima de 1 foram consideradas suscetíveis (Figura 3).
16
Figura 2. Inoculação de Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli pelo método de imersão
dipping (COSTA et al., 1989).
Figura 3. Plantas de feijoeiro resistentes (a
esquerda), intermediarias (no centro) e
suscetível (a direita) ao Fusarium oxysporum f.
sp. phaseoli.
3.2.3
Crestamento Bacteriano (Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli)
Foram germinadas sementes dos 27 genótipos em papel de germitest, com pH neutro, à
temperatura de 28 ºC, por um período de três dias. Para cada genótipo foram utilizadas em torno de
20 sementes. Após esse período as plântulas foram transplantadas para vasos contendo terra como
substrato e mantidas em casa de vegetação. Para cada genótipo de feijoeiro foram utilizados três
vasos com duas plântulas por vaso.
O isolado n° 11090 de X. axonopodis, registrado no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento
de Fitossanidade - IAC foi repicado para placas de Petri, contendo o meio de cultura BDA para a
17
produção do inóculo. Em seguida, as placas foram incubadas em estufa à temperatura de 28 ºC, por
um período de 24 horas a 48 horas. O inóculo foi preparado pela adição de água destilada e
esterilizada à superfície da colônia bacteriana e posterior raspagem da superfície com uma lâmina
de vidro. A concentração do inóculo foi ajustada a 108 ufc/Ml (POMPEU et al. 1973).
A inoculação foi realizada pela técnica de agulhas múltiplas proposta por POMPEU et al.
(1973), com a perfuração das folhas primárias de plântulas de feijoeiro que apresentaram-se bem
expandidas. O inóculo foi colocado numa esponja e em seguida as folhas foram perfuradas sobre a
esponja com leve pressão entre a folha e a espuma, permitindo assim, a entrada do inóculo por meio
do ferimento. Após a aplicação do inóculo, os vasos foram mantidos em câmara úmida, por um
período de 48 horas (Figura 4).
Figura 4. Inoculação de Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli pelo método agulhas múltiplas
(POMPEU et al. 1973).
A avaliação foi efetuada no sétimo dia e no décimo dia após inoculação (Figura 5) pela
escala de notas de 1 a 5 de acordo com SUGIMORI et al. (1989), sendo 1 = sem sintoma na área
inoculada (Resistente = R), 2 = encharcamento e/ou necrose da área inoculada (Resistente = R), 3 =
encharcamento de até 20% em torno dos pontos de inoculação (Moderadamente Resistente = MR),
4 = encharcamento e/ou necrose da área inoculada (Suscetível = S) e 5 = encharcamento, necrose da
folha e aparecimento de sintomas fora da área inoculada (Suscetível = S).
18
Figura 5. Plantas de feijoeiro resistente (a esquerda),
intermediaria (no centro) e suscetível (a direita) a
Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli.
3.3 AVALIAÇÃO DA QUALIDADE TECNOLÓGICA DOS GRÃOS
As avaliações analíticas, da qualidade tecnológica dos 27 genótipos foram efetuadas em
triplicatas de sementes com até 60 dias após colhidas, uniformizadas por peneiras de classificação
(n° 13\64” pol.) e pré-selecionadas para a retirada de sementes visualmente danificadas por insetos
ou dano mecânico.
3.3.1
Análises do Tempo de Cocção dos Grãos
Foi determinado utilizando-se 30g de sementes uniformes e inteiras, embebidas em água
destilada por 16 horas a temperatura ambiente. Após este período, vinte e cinco grãos foram
colocados individualmente nos orifícios da base do cozedor de Mattson (Figura 6), sendo o aparelho
colocado dentro de um béquer contendo 1000 ml de água destilada em ebulição. Os tempos médios
de cozimento foram obtidos de acordo com o proposto por PROCTOR E WATTS (1987) e
SARTORI (1982), onde, o tempo é cronometrado em minutos até a queda da 13ª vareta, que
consiste em 50% dos grãos perfurados pelas hastes do aparelho.
Figura 6. Análise de tempo de cozimento por meio do Cozedor de Mattson.
19
3.3.2
Absorção de Água Antes do Cozimento (PEANC), Absorção de Água Após Cozimento
e Porcentagem de Grãos Inteiros (PGI)
Foram determinadas de acordo com os métodos modificados descritos por PLHAK et al.
(1989) e GARCIA-VELA E STANLEY (1989). De acordo com o método, uma amostra de 30g de
grãos de feijão foi colocada em béquer de 250 ml com 100 ml de água destilada por 16 horas à
temperatura ambiente. Após o período de embebição a água foi drenada e os grãos foram pesados e
a capacidade de absorção de água antes do cozimento (PEANC) foi calculada pela fórmula:
% Peanc =
pu − ps
ps
x 100
onde: ps = peso inicial; pu = peso dos grãos após maceração
Os grãos drenados foram colocados novamente no béquer com 100 ml de água destilada e
então foram aquecidos por 1 hora, utilizando-se de uma chapa aquecedora elétrica e iniciando a
contagem do tempo após o início da fervura da água. Em seguida, o caldo foi drenado e a
capacidade de absorção de água após o cozimento (PEAPC) foi calculada pela fórmula:
PEAPC% =
pc − ps
ps
x 100
onde: pc = peso dos grãos após cozimento; ps = peso inicial dos grãos
Após o cozimento os grãos foram contados e separados em duas porções: inteiros e partidos.
Em seguida, o cálculo da porcentagem de grãos inteiros após o cozimento, foi efetuado pela
fórmula:
onde: ng = número total de grãos; ngi = número de grãos inteiros após cozimento
3.3.3
Avaliação da Coloração do Tegumento
Para e determinação da coloração do tegumento, foi utilizado o aparelho colorímetro marca
Minolta®, modelo CR-410 (Figura 7), seguindo o sistema CIELab, no qual obtém-se o parâmetro
L* que indica a luminosidade, variando do preto (L=0) ao branco (L=100).
20
Figura 7. Colorímetro Minolta® - CR 410
3.3.4
Avaliação da Porcentagem de Proteína nos Grãos
A determinação do teor de proteína foi realizada pela técnica de espectroscopia na região do
infravermelho próximo (NIRS). Primeiramente os grãos de feijão foram moídos, utilizando moinho
IKA A11 Basic, em seguida o material foi armazenado em temperatura ambiente, em frascos
plásticos, permanecendo nessas condições até o momento da coleta dos espectros.
As coletas foram realizadas utilizando o espectrofotômetro FOSS NIRSystems, modelo
6500, equipado com detector PbS e lâmpada de filamento de tungstênio-halogênio para as medidas
de reflectância difusa dos grãos moídos. Por meio do software ISIscan™, versão 3.10
(INFRASOFT INTERNACIONAL, 2007), os espectros foram registrados de 1100 a 2498 nm, com
sinais expressos em log (1/R). As leituras foram realizadas em cela quarter cup, na temperatura de
20-22°C, com 64 varreduras e resolução espectral de 2nm. Foram registrados dois espectros por
genótipo e cada espectro correspondeu à média de duas leituras espectrofotométricas.
O teor de proteína foi determinado comparando-se os espectros gerados e corrigidos após
transformações matemáticas (normalização por área total, correção multiplicativa do sinal e
aplicação de primeira derivada com janela de 20 pontos), com uma curva de calibração multivariada
pré-estabelecida utilizando genótipos de feijão cultivados em anos anteriores.
Para a construção do modelo de regressão multivariado e quantificação do teor de proteína
nos grãos utilizou-se o método de regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLS, Parcial Least
Squares), por meio do software Pirouette 4.0, baseando-se no método oficial 989.03 da AOAC
(2005) e no método descrito por HACISALIHOGLU et al. (2010).
21
3.4 ANÁLISES ESTATÍSTICAS DOS DADOS
3.4.1
Análise de Variância Individual e Conjunta
Após a colheita e tabulação dos dados, foram realizadas análises de variância de cada local e
ano, utilizando-se o seguinte modelo matemático:
Yij= µ + ti + bj+ eij
onde: Yij= observação do tratamento i no bloco j; µ = média geral dos tratamentos no experimento;
ti= efeito do i-ésimo tratamento i (i = 1, 2, ..., I); bj= efeito do k-ésimo bloco j (j = 1, 2, ..., K); eij=
erro experimental associado à observação Yij.
Após verificadas as magnitudes dos quadrados médios residuais, foi realizada a análise de
variância conjunta de acordo com o seguinte modelo estatístico:
Yijk= µ + ti + lj + (tl)ij + (b/l) kj+ eijk
onde: Yijk= observação do tratamento i no bloco k no ambiente j; µ = média geral dos
tratamentos no experimento; ti= efeito do i-ésimo tratamento i (i = 1, 2, ..., I); lj = efeito do jésimo ambiente j (j = 1, 2, ..., J); (tl) ij = efeito da interação do i-ésimo genótipo com o j-ésimo
ambiente; (b/l) kj= efeito do k-ésimo bloco (k = 1, 2, ..., K) dentro do j-ésimo ambiente; ijk= erro
experimental associado à observação Yijk.
As análises de variâncias individuais e conjuntas foram realizadas utilizando-se o modelo
PROC GLM de ANAVA do programa computacional SAS (Statistical Analysis System). Todos os
efeitos, exceto o erro, foram considerados como fixos. Para produtividade de grãos, as médias dos
genótipos avaliados foram comparadas em relação a melhor testemunha correspondente ao grupo de
tegumento carioca (IAC Alvorada e IPR 139) e de tegumento preto (IAC Una e IAC Diplomata)
pelo teste de Dunnett (5%). Para as variáveis relativas à qualidade tecnológica utilizou-se o teste de
comparação de médias de Scott-Knott (5%).
3.4.2
Estratificação Ambiental
Após comprovação da existência da interação entre os genótipos com ambientes, foi
realizada a análise de estratificação ambiental pelo método multivariado de análises de fatores,
proposto por MURAKAMI E CRUZ (2004). O modelo fatorial pressupõe que cada variável pode
ser expressa por uma combinação linear de fatores, além do erro, sendo dado por:
22
...
Ou
∑
Sendo: m < a; em que
é a carga fatorial para a j-ésima variável associada ao k-ésimo
vetor; Fk é o k-ésimo fator comum e
é o fator específico associado à j-ésima variável.
Para a utilização da análise de fatores em estudos de estratificação ambiental, deve-se
destacar o fato de que X1, X2 ... Xh representam uma única variável como, por exemplo,
produtividade de grãos, porém, avaliada em cada um dos “q” ambientes em que os genótipos foram
avaliados ou dos “p” genótipos referentes aos ambientes.
A carga fatorial do fator Fk é dada pela correlação entre o fator e a variável correspondente,
ou seja:
√ ( )
Na análise de fatores são impostas as seguintes restrições em relação aos fatores comuns: de
média nula, variância unitária e covariância entre fatores comuns também nula, de modo que eles
sejam ortogonais (CRUZ, 2006).
Também é calculada a comunalidade, que é uma medida da eficiência da representação de
uma variável xj por uma parte comum, também envolvida nas demais variáveis analisadas. De
acordo com CRUZ E CARNEIRO (2003), valores de comunalidade superiores a 0,64 são tidos
como razoáveis, por ser equivalente a um coeficiente de correlação entre xj e zj duperior a 0,80.
Portanto, a comunalidade é dada por:
∑
−
23
Onde: para cada variável xj tem-se que
, em que
, denominado
comunalidade, representa a proporção da variância da variável padronizada “j” devida a fatores
comuns.
A forma funcional do modelo de análise de fatores é dada por:
em que:
X: é a matriz (GxA) de observações que apresenta valores obtidos para cada genótipo e
variável analisada, destacando-se o fato de que a variável é representada por uma mesma
característica medida em vários ambientes; Y: matriz (GxM) de fatores comuns; : matriz (MxA)
de cargas fatoriais; : matriz (GxA) de fatores específicos.
Objetiva-se na análise de fatores o estabelecimento de combinações lineares, que permitam a
interpretação quanto aos grupos de ambientes com mesmo padrão de discriminação genotípica,
capazes de reterem o máximo das associações originalmente disponíveis entre os ambientes
estudados. Como nesta análise procura-se relacionar o conjunto de variáveis observáveis,
representadas na matriz Y, e outra por fator específico, representadas na matriz , tem-se também
associação entre as respectivas matrizes de variâncias e covariâncias, tal como ilustrado a seguir:
em que:
R: matriz (a x a) de correlações entre o desempenho dos genótipos em cada par de ambientes
considerados, sendo:
−
A matriz Rc é denominada de matriz de correlações reduzidas do modelo de análise fatorial
e apresenta os mesmos elementos da matriz de correlação original, à exceção da sua diagonal, cujos
elementos são reduzidos de
, sendo denominados comunalidade. Segundo Cruz e Carneiro
(2003), o problema fundamental da análise de fatores é o calculo da matriz de cargas
diagonal de especificidades
cujos elementos não nulos são
e da matriz
, a partir de uma matriz R
conhecida.
Uma maneira de obter as cargas fatoriais é por meio da fatoração de Rc, usando o teorema da
24
decomposição espectral, em que qualquer matriz simétrica Rc pode ser descrita como:
−
sendo:
∑
os autovalores de Rc;
os autovetores correspondentes.
Para interpretação deste procedimento são analisados os elementos ou cargas fatoriais,
identificando, para cada variável os fatores com coeficientes de ponderação próximos da unidade. O
agrupamento é realizado portanto, a partir das informações sobre a magnitude das cargas fatoriais
finais obtidas após rotações. São adotados os seguintes critérios:
1) Cargas fatoriais maiores ou iguais a 0,70, em valor absoluto, indicam ambientes com
altas correlações e são agrupadas dentro de cada fator.
2) Cargas fatoriais de valores abaixo de 0,5 indicam que o respectivo ambiente não deve
pertencer ao grupo.
3) Cargas fatoriais com valores intermediários não garantem nenhuma definição de
agrupamento.
O número de fatores finais pode ser admitido como igual ao número de autovalores maiores
ou iguais a 1. No entanto, nos casos em que a proporção da variabilidade explicada pelos
autovalores maiores que 1 for baixa, pode-se considerar mais fatores, até que se consiga uma
proporção adequada da variabilidade, geralmente mais de 80% da variação total (CRUZ, 2006).
Foi estimada também a fração simples da interação GxA, de acordo com o método de CRUZ
E CASTOLDI (1991), em que a parte simples é expressa por:
em que: S=QMGjj’ – C, sendo C = 1-√
−
, onde Qj e Qj’ correspondem aos
quadrados médios nos ambientes j e j’.
Esta decomposição pondera a contribuição da correlação e da diferença de variabilidade
genotípica nos ambientes, estimando assim a porcentagem da parte simples na interação.
25
3.4.3
Adaptabilidade e Estabilidade
Foram comparadas as análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos da
análise de fatores, obtida em conjunto com a análise de estratificação ambiental e também pelo
modelo proposto por LIN E BINNS (1988), modificado por CARNEIRO (1998), considerando-se
para este método dois modelos, sendo, com apenas uma variável, neste caso a produtividade de
grãos e, o multivariado, onde considerou-se as variáveis de qualidade tecnológica em conjunto para
estimar os valores de Pi.
A análise de adaptabilidade baseada na análise de fatores foi realizada como descrita
anteriormente. Sendo que sua interpretação é realizada graficamente por meio dos escores em
relação aos fatores. Para isso, são traçados eixos paralelos, tomando-se a média dos escores, de
modo a estabelecer quatro quadrantes. Nos quadrantes II e IV ficam situados os genótipos com
adaptabilidade específica ao grupo de ambientes determinado pelo fator. No quadrante I ficam
situados os genótipos de adaptabilidade ampla e, no quadrante III os genótipos de baixo
desempenho, não adaptados aos ambientes de cultivo dos determinados fatores.
Na metodologia de LIN E BINNS o desempenho geral dos genótipos é definido como sendo
o quadrado médio da distância entre a média da cultivar e a resposta média máxima para todos os
locais, de acordo com o modelo:
Pi =
n
j=0(Yij
− Mj )
2
2n
onde: Pig = estimativa do parâmetro de estabilidade do cultivar i; Yij = produtividade de grãos
(kg.ha-1) do i-ésimo cultivar no j-ésimo local; Mj = resposta máxima observada entre todos os
genótipos no j-ésimo ambiente; n = número de ambientes.
Nesta metodologia, os genótipos com menores valores de Pi correspondem aos de melhor
desempenho (MURAKAMI E CRUZ. 2004).
Para atender à identificação de genótipos superiores nos grupos de ambientes favoráveis e
desfavoráveis, CARNEIRO (1998) decompôs a estatística Pi utilizando a mesma metodologia de
classificação de ambientes de EBERHART E RUSSELL (1966). A classificação de ambiente em
favorável ou desfavorável, é feita com base nos índices ambientais (I), definidos como a diferença
entre a média dos genótipos avaliados em cada local e a média geral. Os ambientes que apresentam
maior média em relação à média geral constituem os ambientes favoráveis (Pif) e aqueles com
média menor que a média geral são classificados como ambientes desfavoráveis (Pid).
26
Nesta decomposição, os seguintes estimadores são utilizados:
Pif =
f
j=l (Yij
− Mj ) 2
e
2f
d
j=l (Yij
Pid =
− Mj ) 2
2d
onde: Pif = estimador de Pig para ambientes favoráveis; Pid = estimador de Pid para ambientes
desfavoráveis; f = número de ambientes favoráveis; d = numero de ambientes desfavoráveis; Yij
e Mj como definidos anteriormente.
Considerando a recomendação de uma cultivar de feijoeiro não deve ser realizada baseada
em apenas uma variável, foi considerada também a decomposição multivariada do método LIN E
BINNS (1988), proposta por CARNEIRO (1998), alertando que este procedimento pode ser
realizado desde que seja possível somar os valores dos Pi’s do genótipo. Para isso, é necessária a
padronização destes Pi’s conforme:
v
P𝑚𝑖 = ∑ Pik
k=1
1
pk
Onde: Pmi = estimador do parâmetro de medida de adaptabilidade e estabilidade de
comportamento (MAEC), multiplicador para a cultivar i; Pik = estimador do parâmetro MAEC para
o cultivar i relativo à k-ésima variável; σpk = desvio padrão dos Pi’s para a k-ésima variável.
Além disso, CARNEIRO (1998) considerou um fator de multiplicação dado pelo inverso
dos pesos atribuídos a cada variável a fim de balancear a importância de cada variável. Assim, o
estimador do parâmetro MAEC é dado pela equação:
v
P𝑚𝑖 = ∑ Pik
k=1
1
pk
x
1
Pk
Os pesos atribuídos para cada variável foram : 1 PROD; 2 para COR e PROT; 3 para TC e 4
para PEANC e PEAPC.
27
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 AVALIAÇÃO DE DOENÇAS
4.1.1 Antracnose (Colletotrichum lindemuthianum)
Na Tabela 3 encontram-se dispostas as notas dos genótipos avaliados para reação de
resistência às raças 31, 65 e 81 de C. lindemuthuanum, citadas por CARBONELL et al. (1999)
como as mais frequentes do estado de São Paulo. Observa-se que dos 27 genótipos avaliados, sete
(30%) genótipos foram considerados resistentes obtendo nota um, sendo, três genótipos de
tegumento carioca, CNFC 10762, LP 09-40 e MAII – 2 e quatro genótipos de tegumento preto, IAC
Una, Gen PR 14-2-10-1-2 e Gen PR 14-2-2-1-1 ressaltando-se neste caso o bom desempenho para
os genótipos de tegumentos preto provenientes do Instituto Agronômico - IAC, na qual foram os
únicos resistentes ao patógeno. Outro genótipo considerado resistente nesta avaliação foi o de grão
especial BRS-Realce.
Durante as observações de campo em diversos municípios houve a ocorrência da doença em
diferentes níveis de severidade, sendo observado em algumas ocasiões, que o genótipo Gen C 4-77-2-2 embora considerado moderadamente resistente nas avaliações de inoculação, demonstrou
resistência ao patógeno em situações que outros genótipos foram suscetíveis. Uma hipótese para
isto pode ser a possível resistência horizontal deste genótipo ao C. lindemuthianum, que segundo
CAMARGO E BERGAMIM (1995), é conferida por um conjunto de genes de efeitos secundários,
aferindo um efeito quantitativo sobre a severidade da doença. Deste modo, embora o genótipo não
apresente resistência total ao patógeno, este, consegue completar seu ciclo sem grandes perdas de
produção. Além disso, a resistência horizontal é efetiva contra um numero maior de raças e mais
difícil de ser quebrada, se comparada à resistência vertical (BORÉM E MIRANDA, 2005).
Observa-se também que nenhuma das testemunhas comerciais utilizadas foram consideradas
resistentes ao patógeno. Entretanto, nas avaliações de campo foi observado que a cultivar IAC
Alvorada apresenta resistência à antracnose, assim como o genótipo Gen C 4-7-7-2-2, ressaltando
que mais estudos devem ser realizados para determinar a natureza desta resistência.
De acordo com ABREU et al. (2003), a ocorrência desta doença causa grandes prejuízos à
cultura, e a seleção de genótipos resistentes afeta positivamente a produtividade de grãos e a
estabilidade final do genótipo, sendo desta forma necessária a indicação de novas cultivares que
possuam resistência ao C. lindemuthuanum.
A existência de inúmeras raças do patógeno dificulta a seleção de genótipos de ampla
resistência, sendo necessária a inclusão de diferentes genes para a obtenção de um genótipo com
28
resistência horizontal às diferentes raças do patógeno. Na literatura há relatos que ocorrem mais de
13 genes de resistência a diferentes raças de antracnose (SINGH E SCHWARTZ, 2010).
Tabela 3. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de
feijoeiro ao patógeno Colletotrichum lindemuthianum.
Resistentes
Med. Resistentes
Suscetível
CNFC 10762
LP 08-90
IAC Alvorada
IAC Diplomata
SM 1107
IPR 139
IAC Una
C 4-7-7-2-2
Gen C 2-6-4-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
C 4-7-8-1-2
Gen C 2-6-6-2-1
Gen PR 14-2-2-1-1
LP 07-80
Gen C 4-7-2-2-1
LP 09-40
BRSMG Madrepérola Gen C 5-3-6-1-1
MAII - 2
CHC 01-175
BRS Realce
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFP 10794
LP 09-192
Gen PR 11-2-8-1-1
SM 1810
*: R: resistente; MR: medianamente resistente; S: suscetível.
4.1.2 Murcha de Fusarium (Fusarium oxysporum f. sp, phaseoli)
Na Tabela 4 seguem os resultados obtidos pelos 27 genótipos avaliados para reação de
resistência ao F. oxysporum. Dentre os genótipos avaliados sete foram considerados resistentes
(26%). Para os genótipos de tegumento carioca foram considerados resistentes os genótipos CNFC
10729, Gen C 4-7-7-2-2 e LP 09-40. Considerando os genótipos de tegumento preto, foram
resistentes Gen PR 14-2-2-1-1, LP 08-90, SM 1810 e a testemunha IAC Diplomata. Destacaram-se
os genótipos Gen PR 14-2-2-1-1 e LP 09-40 por apresentarem resistência mutua ao C.
lindemuthianum e F. oxysporum.
A murcha de fusarium, encontra-se amplamente disseminada nas principais regiões
produtivas do país, sendo citada entre as mais importantes doenças para as regiões sudeste, centrooeste e nordeste do país (THUNG E SARTORATO, 2002), ocasionando perdas de até 80% no
rendimento de grãos da cultura (COSTA et al., 2007). Como a maioria das cultivares de feijoeiro
recomendadas para semeadura nos estados brasileiros apresentam alta suscetibilidade a este
patógeno, é interessante que os programas de melhoramento genético de feijoeiro indiquem novas
cultivares de feijoeiro que sejam resistentes a este patógeno.
No presente trabalho foram observados genótipos resistentes a três raças citadas entre as
mais disseminadas e agressivas deste patógeno (CARBONELL et al. 1999, CHIORATO, 2004).
29
Estes genótipos devem ser candidatos a novas cultivares, desde que apresentarem também, boas
características agronômicas e de qualidade tecnológica dos grãos.
Tabela 4. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de
feijoeiro ao patógeno Fusarium oxysporum f. sp, phaseoli.
Resistentes
Med. Resistentes
Suscetível
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Alvorada
CNFC 10729
CHP 98-66-20
IPR 139
LP 09-40
LP 09-192
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Diplomata
Gen C 2-6-6-2-1
LP 08-90
Gen C 4-7-2-2-1
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
SM 1810
CHC 01-175
CNFC 10762
LP 07-80
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
IAC Una
CNFP 10794
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
SM 1107
BRS Realce
4.1.3 Crestamento Bacteriano (Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli)
Na Tabela 5, estão dispostas as notas dos 27 genótipos , sendo identificados apenas quatro
genótipos resistentes ao patógeno (14%), sendo um genótipo de tegumento carioca LP 07-80 e três
genótipos de tegumento preto LP 08-90, LP 09-192 e SM 1810. Isso demonstra a dificuldade de se
encontrar genótipos com resistência o crestamento bacteriano, corroborando com os resultados de
DURSUN et al. (2002) e SANTOS et al. (2003), que também relatam o baixo número de genótipos
resistentes identificados, sendo importante assim a identificação destes para utilização em
cruzamentos e introdução de genes em programas de melhoramento genético de feijoeiro.
30
Tabela 5. Avaliação da reação de resistência dos genótipos de
feijoeiro ao patógeno Xanthomonas axonopodis. pv, phaseoli.
Resistentes
Med. Resistentes
Suscetível
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Alvorada
CNFC 10729
CHP 98-66-20
IPR 139
LP 09-40
LP 09-192
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Diplomata
Gen C 2-6-6-2-1
LP 08-90
Gen C 4-7-2-2-1
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
SM 1810
CHC 01-175
CNFC 10762
LP 07-80
BRSMG
Madrepérola
MAII - 2
IAC Una
CNFP 10794
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
SM 1107
BRS Realce
4.2 ANÁLISES DOS DADOS
Os resumos das análises de variância conjunta por safra e geral são apresentados na Tabela
6. Previamente a esta análise, foi verificado que a razão entre o maior e o menor valor para os
quadrados médios do erro das análises de variância individuais foram menores que 7, o que segundo
BANZATTO E KRONKA (1995), indica homogeneidade de variância, possibilitando assim a
realização da análise conjunta.
Pode-se observar que os coeficientes de variação ambiental (CV) obtidos foram aceitáveis
para todas as variáveis, sugerindo boa precisão nos experimentos. Para fins de recomendação de
cultivares, são aceitos experimentos com até 25% de CV (MAPA, 2006).
O teste F da análise de variância (Tabela 6) detectou diferenças significativas entre
tratamentos para a maioria das características avaliadas, e de acordo com SENNA et al. (2012), isto
indica a presença de diferença significativa entre os genótipos avaliados. Contudo, para a variável
cor do tegumento preto, os tratamentos não apresentaram diferenças significativas em nenhuma das
análises.
31
Tabela 6. Resumo da análise de variância conjunta dos 27 genótipos de feijoeiro cultivados em 19
locais do estado de São Paulo por safra e geral.
FV
GL
Tratamento 26
Ambiente
4
GxA
104
Resíduo
260
Média
CV%
ÁGUAS
Cor C
Cor P
TC
PEANC PEAPC
PGI
PROT
Prod
172,8**
9,45
57,8
82,4
859,6
10,6** 1567209**
156,4**
457,5** 107,65** 3378,5** 191,3** 92,6** 10734** 248,3** 52463829**
14,8**
3,5**
78,6**
47,5** 102,3** 757,2** 1,86** 633586**
2,4
2,04
8,62
5,38
11,25
52,96
0,02
216087
51,7
22,7
41,9
107,6
118,7
71,4
20,5
2.971
3,01
6,26
5,05
2,13
2,82
10,2
0,64
15,64
SECA
79,4**
91,3
111,2* 104,9** 310,6** 2506,3** 19,9** 1031724*
Tratamento 26
626**
7400** 405,2** 88059745**
Ambiente
6 2445,2** 375,01** 3068,5** 54,7**
24,6**
86,4** 595,7** 4,24** 677582**
GxA
156 33,85** 93,92** 65,5**
0,76
0,21
6,56
4,22
13,3
44,5
0,01
Resíduo
364
148537
51,6
24,2
39,2
107,2
114,8
69,0
23,02
2.831
Média
1,68
1,89
6,53
1,91
3,18
9,66
0,70
13,6
CV%
INVERNO
328,4** 436,5** 1991,3** 14,08** 497044**
Tratamento 26 422,7** 281,01
129**
Ambiente
6 1138,8** 471,4** 1424** 713,5** 3439,8** 6518,7** 452,5** 30079715**
356,7** 3,26** 252072**
GxA
156 180,3** 272,6** 26,11** 135,1** 104**
0,68
0,33
4,97
12,07
15,87
36,75
0,02
Resíduo
364
135514
54,7
23,63
38,01
111,5
121,4
73,5
23,8
1.759
Média
1,51
2,44
5,86
3,11
3,28
8,25
0,77
20,9
CV%
Tratamento 26
Ambiente
18
GxA
468
Resíduo
988
Média
CV%
466**
1658**
86,28**
1,16
52,8
2,04
GERAL
111,6
186,8** 343,52** 470,3** 3905,6** 38,12** 1860679**
337,7** 2448,1** 636,6** 2070,6** 7337,5** 493,6** 76709593**
138** 59,91** 71,8** 106,2** 566,4** 3,27** 519309**
0,74
6,52
7,42
13,75
43,97
0,02
161249
23,63
39,5
108,9
118,3
71,3
22,63
2.473
3,64
6,47
2,50
3,13
9,3
0,82
16,23
onde: Cor P: colorimetria dos grãos cariocas em valores de L*; Cor P: colorimetria dos grãos pretos em valores de L*;
TC: tempo de cozimento em minutos; PEANC: porcentagem de embebição antes do cozimento; PEAPC: porcentagem
de embebição após cozimento; PGI: porcentagem de grãos inteiros e PROD: produtividade em kg.ha -1.
**, *: significativo a 1% e 5% de probabilidade pelo teste F, respectivamente.
O efeito ambiental e a interação GxA também foram significativos a 1% de
probabilidade para todas as variáveis (Tabela 6). Estes resultados estão de acordo com trabalhos
realizados anteriormente por DALLA CORTE et al. (2003) e BURATTO et al. (2009). Estes
autores citam que a significância da interação GxA demonstra o comportamento diferenciado dos
genótipos nos ambientes onde foram avaliados, indicando que o valor estimado para determinada
característica de um genótipo em um local não será necessariamente o mesmo, quando avaliado em
outra localidade, justificando assim um estudo pormenorizado da interação GxA.
32
4.3 QUALIDADE TECNOLÓGICA
Nas Tabelas 7 e 8, observam-se os valores médios de L* por safra para grãos de tegumento
carioca e preto respectivamente. De acordo com os dados obtidos, foi possível observar que os
maiores valores de L* para grãos de tegumento carioca (Tabela 7) foram obtidos durante a safra de
inverno, onde os genótipos foram divididos em sete grupos de acordo com o teste de Scott-Knott a
5% de probabilidade, destacando o genótipo BRSMG Madrepérola (58.56) como único no grupo
“a”.
Considerando todos os ambientes, a média de L* dos genótipos foi de 52.8, sendo
novamente o genótipo BRSMG Madrepérola (56,1) agrupado separado dos demais genótipos.
Outros trabalhos apontam esta cultivar como sendo de coloração bem clara e de tolerância ao
escurecimento por longo período de armazenamento. (ABREU et al 2011; ARAÚJO et al. 2012).
Entretanto, observa-se que os genótipos LP 09-40 (54.9), IAC Alvorada (54.2), Gen C 4-7-7-2-2
(53.2), Gen C 4-7-8-1-2 (53.9) e IPR 139 (53.6), pertencentes aos grupos “b” e “c” de acordo com o
teste de Scott-Knott a 5%, obtiveram médias de L* acima de 53, sendo assim genótipos que
apresentam grãos claros.
Para os genótipos de tegumento preto (Tabela 8) não foram observadas médias de L*
inferiores a 22 em nenhuma das safras. Na safra das águas, não houve diferenças significativas entre
os genótipos, porém isto era esperado tendo em vista a não significância obtida pelo teste F na
análise de variância.
Entre as médias da safra da seca, inverno e geral, foram obtidas diferenças significativas
entre os genótipos pelo teste de Scott-Knott e embora não tivessem sido detectadas diferenças
significativas pelo teste F na análise de variância, este fato, de acordo com PIMENTEL-GOMES
(1985) se deve por existirem divergências de natureza matemática do modelo, não sendo isto de
grande importância do ponto de vista estatístico, podendo isto ser comprovado observando a baixa
magnitude das diferenças entre as médias dos genótipos.
33
Tabela 7. Avaliação de colorimetria (L*) para grãos de tegumento carioca.
Safra
Genótipos Carioca
Águas
Seca
Inverno
Geral
L*
L*
L*
L*
BRSMG Madrepérola
55,6
a
54,0 a
58,5
a 56,1
BRS Realce
50,3
c
51,3 c
52,1
f
51,3
CHC 01-175
47,3 d 50,0 d 52,0
f
50,1
CNFC 10729
52,1 b 50,2 d 55,3 d 52,6
CNFC 10762
49,5
c
50,5 d 54,7
e 51,8
Gen C 2-6-4-1-1
51,7 b 51,8 b 54,5
e 52,8
Gen C 2-6-6-2-1
52,0 b 51,2 c
54,5
e 52,6
Gen C 4-7-2-2-1
50,4
c
51,3 c
55,5 d 52,6
Gen C 4-7-7-2-2
52,5 b 50,7 d 56,0 d 53,1
Gen C 4-7-8-1-2
52,4 b 52,3 b 56,4
c 53,8
Gen C 5-3-6-1-1
51,3 b 51,3 c
54,3
e 52,4
IAC Alvorada
53,2 b 52,3 b 56,7
c 54,1
IPR 139
52,1 b 52,3 b 55,8 d 53,5
LP 07-80
52,5 b 52,0 b 51,1 g 51,8
LP 09-40
53,3 b 53,3 a
57,7 b 54,9
MAII - 2
50,5
c
51,3 c
49,3 h 50,3
Média
51,7
51,6
54,7
52,8
CV%
3,01
1,68
1,51
2,04
a
e
f
d
d
d
d
d
d
c
d
c
c
d
b
f
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo
teste de Scott Knott a 5% de probabilidade.
Tabela 8. Avaliação de colorimetria (L*) para grãos de tegumento preto.
Safra
Genótipos Preto
Águas
Seca
Inverno
Geral
L*
L*
L*
L*
CHP 98-66-20
24,0 a 24,7
c 22,8
c 23,8
CNFC 10794
22,6 a 27,4 d 22,8
c 24,4
Gen PR 14-2-10-1-2
22,8 a 24,0 b 23,2
c 23,3
Gen PR 14-2-2-1-1
22,9 a 23,7
a 27,6 d 24,9
IAC Diplomata
22,6 a 24,0 b 23,0
c 23,4
IAC Una
22,6 a 23,7
a 27,5 d 24,8
LP 08-90
23,1 a 23,8 b 22,3 b 22,9
LP 09-192
22,4 a 23,5
a 22,1 b 22,8
PR 11-2-8-1-1
22,5 a 23,8 b 22,1 b 22,9
SM 1107
22,6 a 23,5
a 22,9
c 23,1
SM 1810
22,7 a 23,5
a 23,0
c 23,1
Média
22,7
24,2
23,63
23,63
CV%
6,31
1,89
2,44
3,64
a
b
a
b
a
b
a
a
a
a
a
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo teste
de Scott Knott a 5% de probabilidade.
34
As médias por safra e geral das demais avaliações referentes à qualidade tecnológica de
grãos podem ser observadas nas Tabelas 9, 10, 11 e 12.
Tabela 9. Estimativa de médias das avaliações de qualidade tecnológica
tempo de cozimento, porcentagem de embebição antes do cozimento
(PEAPC), porcentagem de embebição após o cozimento (PEAPC),
porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta (PROT) para
safra das águas.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
Média
TC*
38
43
40
48
40
48
39
41
45
41
42
41
39
39
38
43
38
43
42
43
43
45
50
39
39
41
44
41
CV%
7,0
a
a
a
b
a
b
a
a
b
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
b
b
a
a
a
b
Safra das Águas
PEANC% PEAPC%
107,7 b 120,2 a
108,3 b 122,5 a
109,5 a 117,3 a
106,3 b 117,9 a
106,5 b 119,3 a
110,0 a 120,8 a
105,5 b 118,8 a
109,5 a 116,7 a
109,4 a 117,7 a
108,1 b 120,5 a
106,8 b 119,7 a
111,5 a 119,3 a
103,9 b 120,0 a
107,5 b 121,3 a
107,7 b 117,0 a
104,8 b 116,1 a
104,9 b 113,0 a
106,9 b 118,0 a
112,6 a 119,7 a
107,6 b 120,5 a
105,9 b 122,0 a
107,3 b 120,8 a
106,9 b 120,3 a
107,3 b 113,4 a
107,7 b 118,3 a
109,1 a 115,9 a
107,6 b 118,6 a
107,6
118,7
2,13
2,82
PGI%
72,2 a
59,5 b
86,7 a
71,5 a
72,2 a
66,1 b
62,0 b
79,3 a
76,2 a
69,6 b
58,2 b
74,4 a
79,1 a
67,0 b
73,7 a
72,5 a
80,5 a
65,7 b
85,5 a
57,9 b
68,7 b
74,5 a
64,6 b
79,1 a
73,4 a
67,5 b
70,2 b
71,4
PROT%
21,3 c
21,1 c
20,2 e
20,2 e
21,1 c
21,0 c
20,5 d
19,5 f
20,7 d
19,9 e
20,6 d
20,2 e
20,9 c
22,3 a
20,1 e
20,0 e
20,1 e
19,2 f
20,7 d
17,9 g
20,7 d
20,8 d
21,6 b
20,6 d
21,1 c
19,6 f
20,8 d
20,5
10,2
0,91
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo teste de
Scott Knott a 5% de probabilidade.
*: Tempo de cozimento em minutos
De acordo com os resultados obtidos para a variável tempo de cozimento (TC), é possível
observar os maiores TC foram obtidos na safra das águas (Tabela 9), onde de acordo com o teste de
Scott Knott a 5% de probabilidade os genótipos dividiram-se em apenas dois grupos, sendo os
genótipos do grupo “a”, os que apresentaram menor tempo de cozimento, variando entre 38 a 42
35
minutos. Esses resultados diferem de CARBONELL et al. (2003) e FARINELLI (2006), que em
suas avaliações obtiveram os maiores tempos de cozimento na safra da seca.
Tabela 10. Médias das avaliações para tempo de cozimento, porcentagem de
embebição antes do cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição após o
cozimento (PEAPC), porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta
(PROT) para safra da seca.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
Média
CV%
TC*
40
43
38
36
40
44
42
36
40
40
38
37
37
37
37
37
37
39
40
41
37
38
37
39
42
38
35
39
6,53
b
b
a
a
b
b
b
a
b
b
a
a
a
a
a
a
a
b
b
b
a
a
a
a
b
a
a
PEANC%
106,7 b
104,5
c
107,1 b
105,2
c
106,6 b
108,1 b
103,4
c
108,1 b
109,0 b
110,5
a
104,3
c
113,8
a
105,3
c
107,9 b
108,2 b
102,8
c
108,0 b
107,2 b
109,1 b
109,5 b
105,9
c
107,0 b
107,5 b
107,5 b
106,8 b
108,0 b
107,5 b
107,2
1,91
Safra da Seca
PEAPC%
127,5
a
118,1 b
113,8
c
110,2
c
117,1 b
111,9
c
116,5 b
117,1 b
115,9 b
113,0
c
120,8 b
112,0
c
111,3
c
114,1
c
111,5
c
111,4
c
115,3 b
110,5
c
113,4
c
119,1 b
116,7 b
114,3
c
111,6
c
111,9
c
116,7 b
116,9 b
111,0
c
114,8
3,18
PGI%
54,8
53,1
82,7
74,4
74,8
75,9
52,2
69,4
79,1
60,0
45,6
83,6
60,7
68,0
72,1
72,7
68,6
70,9
90,5
60,0
66,1
76,5
74,8
83,9
69,6
56,2
67,8
69,0
9,66
c
c
a
b
b
b
c
b
a
c
c
a
c
b
b
b
b
b
a
c
b
b
b
a
b
c
b
PROT%
23,7
22,8
23,3
22,3
23,7
22,9
21,9
21,9
23,0
23,3
23,3
22,9
22,9
26,3
22,6
23,3
22,6
22,4
23,2
20,7
23,5
22,6
24,6
22,8
23,5
22,3
23,1
23,02
c
f
d
g
c
e
h
h
e
d
d
e
e
a
f
d
f
g
d
i
d
f
b
f
d
g
e
0,70
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo teste de Scott Knott
a 5% de probabilidade.
*: Tempo de cozimento em minutos
Observa-se que os menores tempos de cozimento foram obtidos durante a safra de inverno
(Tabela 11), onde os genótipos variaram de 34 a 43 minutos, sendo encontrado apenas dois grupos
pelo teste de Scott Knott a 5% de probabilidade. Contudo, na literatura são encontrados valores
superiores para o tempo de cozimento para safra da seca (CARBONELL et al. 2003), comprovando
36
que o tempo de cozimento está altamente relacionado com as condições ambientais durante o ciclo
da cultura, no momento da colheita bem como no armazenamento dos grãos.
Ao considerar a média geral (Tabela 11), embora os tempos de cozimento dos genótipos
tenham variado entre 36 a 49 minutos, não foram detectadas diferenças significativas entre os
genótipos pelo teste de Scott Knott a 5% de probabilidade.
Tabela 11. Médias das avaliações para tempo de cozimento, porcentagem de
embebição antes do cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição após o
cozimento (PEAPC), porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína bruta
(PROT) para safra de inverno
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
Média
TC*
39
39
39
37
39
43
35
36
42
39
34
37
41
37
37
38
34
38
38
36
35
36
40
40
37
37
32
38
CV%
5,86
Safra de Inverno
PEANC%
PEAPC%
PGI%
b
115,9
a
127,1
a 67,8
b
107,3
b
126,8
a 73,9
b
113,9
a
118,0
c 88,1
a
114,9
a
122,1
b 83,2
b
111,9
a
121,0
c 65,9
b
112,1
a
119,5
c 75,2
a
111,1
a
118,1
c 78,7
a
113,3
a
133,7
a 77,9
b
110,5
a
119,2
c 80,2
b
113,6
a
122,2
b 65,5
a
108,8
b
123,3
b 60,7
a
118,0
a
125,9
a 79,0
b
105,5
b
114,1
c 64,5
a
111,4
a
119,7
c 61,9
a
114,0
a
118,4
c 75,7
b
99,9
c
115,1
c 89,9
a
111,6
a
122,4
b 55,0
b
115,1
a
115,6
c 68,8
b
115,3
a
128,2
a 89,6
a
113,5
a
123,8
b 59,5
a
104,2
b
125,5
a 75,4
a
111,9
a
122,2
b 77,7
b
107,9
b
114,5
c 74,9
b
109,8
a
122,1
b 86,1
a
115,4
a
122,0
b 72,6
a
112,3
a
118,2
c 59,0
a
111,8
a
119,0
c 77,5
111,5
121,4
73,5
3,11
3,28
8,25
c
b
a
a
c
b
b
b
b
c
c
b
c
c
b
a
c
c
a
c
b
b
b
a
b
c
b
PROT%
23,8
24,7
24,1
23,3
24,2
24,8
23,4
22,8
24,7
23,0
24,3
22,9
23,1
25,7
24,3
24,1
23,0
23,0
24,2
21,8
24,2
23,7
24,8
23,9
24,1
23,3
23,3
23,8
c
b
c
d
c
b
d
e
b
e
c
e
e
a
c
c
e
e
c
f
c
d
b
c
c
d
d
0,77
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo teste de Scott Knott a
5% de probabilidade. *: Tempo de cozimento em minutos.
Estes resultados são semelhantes aos obtidos por RAMOS JUNIOR et al. (2005) e DALLA
CORTE (2003), superiores aos obtidos por RODRIGUES et al (2005) e CARBONEL (2003), e
37
inferiores aos obtidos por RIBEIRO et al. (2005). De acordo com RIBEIRO et al. (2007), estas
variações entre os tempos de cozimento obtidas podem ser explicadas devido aos diferentes
critérios utilizados para caracterizar o tempo de cozimento, à temperatura de aquecimento utilizada,
da qualidade, tempo de armazenamento, além da questão genotípica dos grãos avaliados.
Para os resultados PEANC e PEAPC, é possível observar que embora a magnitude das
diferenças seja baixa, a safra de inverno (Tabela 10) obteve as maiores porcentagens de embebição
e a safra da seca as menores porcentagens. Observa-se também que nas análises por safra e geral, os
genótipos foram divididos em apenas dois grupos pelo teste de Scott-Knott a 5% de probabilidade.
Na literatura existem relatos de correlação negativa entre absorção de água pelos grãos e o
tempo de cozimento SCHOLZ E FONSECA JUNIOR (1999), DALLA CORTE et al. (2003) e
RODRIGUES et al. (2005). Entretanto, neste trabalho não foram obtidas correlações significativas
entre estas características (Anexo 20), corroborando com a afirmação realizada por CARBONELL
et al. (2003) que em seleções de genótipos com base na utilização do teste de absorção de água
pelos grãos são pouco expressivas e nem sempre confiáveis, devido a inconstante correlação
encontrada entre essas características.
No que diz respeito à variável porcentagem de grãos inteiros (PGI), os aspectos
desejados pelo mercado consumidor são genótipos que apresentaram maior quantidade de grãos
inteiros após o cozimento, sendo desta forma de maior rendimento após cozimento. Neste caso, os
melhores resultados obtidos também foram na safra de inverno (Tabela 10) com uma média de
73,5%, em que os genótipos que se destacaram no grupo “a” pelo teste de Scott-Knott a 5% de
probabilidade foram IPR 139 (89,9%), Gen C 2-6-4-1-1 (88,1%), LP 09-192 (89,6%), Gen C 2-6-62-1 (83,2%) e Gen PR 14-2-10-1-2 (86,1%).
Na safra da seca (Tabela 9) foram obtidos os menores valores para PGI, com uma média de
69%, destacando os genótipos Gen C 2-6-4-1-1 (82,7%), LP 09-192 (90,5%) e Gen PR 14-2-10-1-2
(83,9%), no grupo “a” pelo teste de Scott-Knott a 5%. Considerando a média geral (Tabela 11),
estes mesmos genótipos foram os únicos a diferirem estatisticamente dos demais, com 85,7%,
88,8% e 83,5% respectivamente.
Para a variável teor de proteína os valores médios obtidos variaram entre 17,9 e 26,3%,
confirmando os resultados obtidos por GUZMÁN-MALDONADO E PAREDE-LÓPEZ (1999) que
em seus trabalhos obtiveram teores entre 16 a 33%. BURATO et al. (2009), avaliando 18 genótipos
de tegumento preto em três locais do estado do Paraná relatam menor amplitude nos teores
proteicos obtidos, variando entre 23,2 a 26,3%.
38
No presente estudo, a maior média (23,8%) do teor proteico obtido foi na safra de inverno
(Tabela 10) , destacando à testemunha de tegumento preto IAC Diplomata, com uma média de
25,7% de proteína, sendo a única do grupo “a” pelo teste de Scott-Knott a 5% em todas as análises,
por safra e geral. Ressalta-se no caso deste genótipo, a alta estabilidade para o teor proteico, onde
analisando-se as médias individuais dos ensaios (Anexos 1 à 19), observou-se que em todos os
ambientes avaliados o genótipo ficou sempre acima da quarta colocação.
Tabela 12. Médias das avaliações de qualidade tecnológica tempo de cozimento,
porcentagem de embebição antes do cozimento (PEAPC), porcentagem de embebição
após o cozimento (PEAPC), porcentagem de grãos inteiros (PGI) e teor de proteína
bruta (PROT).
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
Média
CV%
TC*
39
41
39
39
39
44
39
37
42
40
38
38
39
37
37
39
36
40
40
40
38
39
41
39
39
38
36
39
6,47
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
PEANC%
110,3
106,5
110,2
109,1
108,5
110,1
106,8
110,4
109,6
111,0
106,6
114,7
105,0
109,1
110,2
102,3
108,5
110,0
112,3
110,5
105,2
108,9
107,5
108,3
110,2
109,9
109,1
108,9
2,50
a
b
a
a
a
a
b
a
a
a
b
a
b
a
a
b
a
a
a
a
b
a
b
a
a
a
a
Geral
PEAPC%
125,4
122,5
116,3
116,6
119,1
117,0
117,7
123,1
117,6
118,4
121,4
119,0
114,6
118,1
115,5
114,0
117,3
114,4
120,5
121,2
121,3
118,9
115,0
116,1
119,1
117,1
115,9
118,3
3,13
a
a
b
b
b
b
b
a
b
b
a
b
b
b
b
b
b
b
a
a
a
b
b
b
b
b
b
PGI%
64,2
62,5
85,7
76,9
70,8
73,0
64,5
75,2
78,7
64,5
54,5
79,5
66,9
65,5
73,8
79,0
66,7
68,7
88,8
59,2
70,2
76,4
72,1
83,5
71,7
60,2
72,0
71,3
9,3
c
c
a
b
b
b
c
b
b
c
c
b
c
c
b
b
c
c
a
c
c
b
b
a
b
c
b
PROT%
23,1
23,1
22,8
22,1
23,2
23,1
22,1
21,6
23,0
22,3
22,9
22,2
22,5
25,0
22,6
22,7
22,1
21,8
22,9
20,4
23,0
22,5
23,9
22,6
23,1
22,0
22,5
22,63
0,82
c
c
c
e
c
c
e
f
c
d
c
e
d
a
d
c
e
f
c
g
c
d
b
d
c
e
d
Médias seguidas de mesma letra na coluna, não diferem significativamente pelo teste de Scott Knott a
5% de probabilidade.
*: Tempo de cozimento em minutos
39
Entretanto, um problema na indicação de genótipos com alto teor de proteína é a
correlação negativa desta característica com a produtividade de grãos, citada por diversos autores
LEMOS et al. (2004), MELLO FILHO et al. (2004) e BASSO et al. (2011), sendo confirmada neste
trabalho (Anexo 20).
4.4 PRODUTIVIDADE DE GRÃOS
Na Tabela 13, são apresentados os dados de média de produtividade separados por safra e a
média geral dos genótipos em todos os ambientes avaliados, onde observa-se que a maior média de
produtividade foi obtida na safra das águas (2.971 kg.ha-1) para a safra da seca a média foi de 2.831
kg.ha-1 e na safra de inverno foi obtida a menor média, 1.759 kg.ha-1. Estes resultados são
semelhantes aos obtidos por PEREIRA et al (2010), que avaliando 16 genótipos de feijoeiro no
estado de Santa Catarina obtiveram a maior média de produção na safra das águas, com 2.977
kg.ha-1, e de 2.177 kg.ha-1 na safra da seca.
Para safra das águas (Tabela 13), observou-se que para genótipos de tegumento preto,
apenas a linhagem LP 09-192 (3.455 kg.ha-1) foi superior estatisticamente à testemunha de melhor
desempenho IAC Una (2.609 kg.ha-1) pelo teste de Dunnet a 5% de probabilidade e considerando-se
genótipos de tegumento carioca nenhum genótipo diferiu estatisticamente da testemunha IAC
Alvorada (3.125 kg.ha-1).
Considerando a safra da seca (Tabela 13), apenas o genótipo LP 09-40 (3.217 kg.ha-1) de
tegumento carioca foi superior estatisticamente à testemunha de melhor desempenho IAC Alvorada
(2.753 kg.ha-1) pelo teste de Dunnet a 5%. Entre os genótipos de tegumento preto, somente a
linhagem CNFP 10794 (3.323 kg.ha-1) foi superior à testemunha de melhor desempenho IAC Una
(2.933 kg.ha-1). Considerando-se a safra de inverno, nenhum genótipo obteve desempenho
estatisticamente superior às testemunhas de melhor desempenho.
Analisando a média geral dos genótipos (Tabela 13), quando considerado todos os
ambientes, nota-se que no caso dos genótipos de tegumento carioca, a testemunha de melhor
desempenho foi a cultivar IAC – Alvorada (2.543 kg.ha-1), e que somente o genótipo LP 09-40 com
a produtividade média de 2.822 kg.ha-1 foi superior estatisticamente a esta testemunha pelo teste de
Dunnet a 5%. Para os genótipo de tegumento preto foi observado que somente o genótipo CNFP
10794 obteve produtividade média de 2.756 kg.ha-1 sendo estatisticamente superior à testemunha
IAC Una (2.477 kg.ha-1).
40
Tabela 13. Produtividade média dos genótipos em kg.ha-1 por safra e geral
para todos ambientes.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
Média
CV%
Tegumento
TC
E
C
C
C
C
C
C
C
P
C
C
P
TP
TP
TC
C
P
P
C
C
C
P
P
P
P
P
Águas
3.125
2.493
3.104
3.065
2.897
3.125
3.319
2.980
3.208
2.577
3.180
3.140
3.016
2.514
2.860
2.770
3.357
3.269
3.455*
3.604
2.708
2.948
2.728
3.033
2.768
2.828
2.150
2.971
15,64
Seca
2.753
2.455
2.922
2.890
3.003
2.980
2.953
2.465
2.997
2.785
2.509
2.793
3.323*
2.491
2.933
2.683
3.074
2.722
2.892
3.217*
2.5.81
3.025
2.666
2.918
2.932
2.667
2.798
2.831
13,6
Inverno
1.917
1.723
1.761
1.852
1.654
1.632
1.739
1.879
2.042
1.615
1.784
1.948
2.003
1.541
1.746
1.713
1.918
1.791
1.850
1.868
1.693
1.952
1.688
1.568
1.459
1.646
1.514
1.759
20,9
Geral
2.543
2.195
2.542
2.554
2.478
2.522
2.602
2.385
2.701
2.299
2.419
2.573
2.756*
2.147
2.477
2.349
2.723
2.523
2.656
2.822*
2.287
2.610
2.322
2.451
2.346
2.327
2.154
2.473
16,23
*: diferença significativa pelo teste de Dunnet a 5% de significância em relação a melhor
testemunha de tegumento carioca (C) preto (P).
(E): Grão Especial
(TC), (TP): testemunha de tegumento carioca e preto respectivamente.
Valores em negrito corresponde a melhor testemunha para cada tipo de tegumento
4.5 ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL
A partir da análise conjunta (Tabela 10), foi verificada para fonte de variação GxA alta
significância (p<0,01) para todas as características avaliadas, o que indica que os genótipos
apresentaram respostas diferenciadas em cada ambiente de avaliação, o que dificulta a indicação de
um genótipo superior para todos os ambientes. De acordo com CRUZ et al. (2004), para contornar
os inconvenientes proporcionados por esta interação, recomenda-se o emprego de análises de
estratificação ambiental em conjunto das análises de adaptabilidade e estabilidade.
41
O conceito básico da análise de estratificação ambiental se fundamenta na subdivisão de
regiões heterogêneas em grupos de sub-regiões mais uniformes, buscando reunir ambientes de
classificação genotípica similar, independentemente da qualidade.
CRUZ E CASTOLDI (1991) propuseram um método para formação de subgrupos com
pares de ambientes, onde a interação GxA apresente natureza predominantemente simples, de modo
que os genótipos apresentem comportamento coerente de um ambiente para o outro, ou que não
sofram alterações relevantes que comprometam as recomendações das cultivares.
Pelo método de CRUZ E CASTOLDI (1991), para os 175 pares combinações possíveis
entre os 19 ambientes de estudo (Tabela 14), foi observado que apenas 19 combinações
apresentaram interação GxA com predominância de parte simples (PS% > 50) para a produtividade
de grãos.
Tabela 14. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
produção de grãos.
Pares
PS(%)
CBA.11 x MOA.11 32,0
CBA.11 x AVS.12 30,6
CBA.11 x VTI.12
69,0
CBA.11 x COI.12
26,1
CBA.11 x CBA.12 20,9
CBA.11 x TQA.12 30,3
CBA.11 x ITS.13
4,1
CBA.11 x TQS.13
1,1
CBA.11 x VTI.13
44,2
MOA.11 x TQS.12
46,4
MOA.11 x MOS.12 20,6
MOA.11 x RPI.12
9,6
MOA.11 x ANI.12
48,2
MOA.11 x ITA.12
0,8
MOA.11 x MOS.13
2,3
MOA.11 x ARS.13
13,9
MOA.11 x ANI.13
28,4
MOA.11 x RPI.13
15,5
TQS.12 x MOS.12 69,1
TQS.12 x RPI.12
35,1
TQS.12 x ANI.12
68,2
TQS.12 x ITA.12
6,8
TQS.12 x MOS.13 33,1
TQS.12 x ARS.13
48,0
TQS.12 x ANI.13
40,9
TQS.12 x RPI.13
4,2
AVS.12 x VTI.12
28,0
AVS.12 x COI.12
31,4
AVS.12 x CBA.12
9,3
AVS.12 x TQA.12 31,3
AVS.12 x ITS.13
0,9
AVS.12 x TQS.13
14,9
AVS.12 x VTI.13
29,2
MOS.12 x VTI.12
13,5
MOS.12 x COI.12
35,0
Pares
PS(%)
CBA.11 x TQS.12 22,09
CBA.11 x MOS.12 47,82
CBA.11 x RPI.12 60,87
CBA.11 x ANI.12 77,22
CBA.11 x ITA.12 36,21
CBA.11 x MOS.13 23,92
CBA.11 x ARS.13 41,74
CBA.11 x ANI.13 45,44
CBA.11 x RPI.13
7,21
MOA.11 x AVS.12 21,99
MOA.11 x VTI.12
9,40
MOA.11 x COI.12 20,31
MOA.11 x CBA.12 20,42
MOA.11 x TQA.12 6,47
MOA.11 x ITS.13
1,27
MOA.11 x TQS.13 15,21
MOA.11 x VTI.13 30,58
TQS.12 x AVS.12 24,70
TQS.12 x VTI.12 36,84
TQS.12 x COI.12 46,89
TQS.12 x CBA.12 18,98
TQS.12 x TQA.12 29,78
TQS.12 x ITS.13
5,20
TQS.12 x TQS.13
0,90
TQS.12 x VTI.13 43,49
AVS.12 x MOS.12 39,52
AVS.12 x RPI.12 30,19
AVS.12 x ANI.12 55,51
AVS.12 x ITA.12 13,89
AVS.12 x MOS.13 2,44
AVS.12 x ARS.13 30,01
AVS.12 x ANI.13 44,32
AVS.12 x RPI.13
2,54
MOS.12 x RPI.12
3,34
MOS.12 x ANI.12 42,62
Pares
VTI.12 x MOS.13
VTI.12 x ARS.13
VTI.12 x ANI.13
VTI.12 x RPI.13
RPI.12 x ANI.12
RPI.12 x ITA.12
RPI.12 x MOS.13
RPI.12 x ARS.13
RPI.12 x ANI.13
RPI.12 x RPI.13
COI.12 x CBA.12
COI.12 x TQA.12
COI.12 x ITS.13
COI.12 x TQS.13
COI.12 x VTI.13
ANI.12 x CBA.12
ANI.12 x TQA.12
ANI.12 x ITS.13
ANI.12 x TQS.13
ANI.12 x VTI.13
CBA.12 x ITA.12
CBA.12 x MOS.13
CBA.12 x ARS.13
CBA.12 x ANI.13
CBA.12 x RPI.13
ITA.12 x MOS.13
ITA.12 x ARS.13
ITA.12 x ANI.13
ITA.12 x RPI.13
TQA.12 x ITS.13
TQA.12 x TQS.13
TQA.12 x VTI.13
MOS.13 x ITS.13
MOS.13 x TQS.13
MOS.13 x VTI.13
PS(%)
17,8
14,3
16,6
6,3
48,6
57,4
18,0
16,1
13,7
17,4
35,1
16,7
3,2
9,3
18,9
73,8
53,0
69,3
71,0
48,7
13,6
44,7
41,6
56,9
12,1
12,5
30,8
50,4
12,2
3,0
8,7
22,3
28,0
4,4
15,1
VTI.12
VTI.12
VTI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
TQA.12
TQA.12
TQA.12
TQA.12
MOS.13
MOS.13
MOS.13
Pares
PS(%)
x ITS.13
42,6
x TQS.13
18,0
x VTI.13
10,6
x COI.12
23,5
x CBA.12 32,6
x TQA.12 15,9
x ITS.13
50,1
x TQS.13
22,7
x VTI.13
17,2
x ANI.12
61,4
x ITA.12
8,1
x MOS.13
2,5
x ARS.13 17,4
x ANI.13
31,7
x RPI.13
0,4
x ITA.12
69,4
x MOS.13 59,7
x ARS.13 26,2
x ANI.13
19,5
x RPI.13
57,3
x TQA.12 20,3
x ITS.13
0,6
x TQS.13
1,1
x VTI.13
36,7
x TQA.12 27,6
x ITS.13
23,6
x TQS.13
7,7
x VTI.13
10,6
x MOS.13 10,5
x ARS.13 18,1
x ANI.13
27,3
x RPI.13
8,6
x ARS.13 23,3
x ANI.13
13,8
x RPI.13
4,7
42
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
x CBA.12
x TQA.12
x ITS.13
x TQS.13
x VTI.13
x RPI.12
x ANI.12
x ITA.12
44,3
24,4
20,9
11,7
25,8
30,8
62,9
66,7
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
x
x
x
x
x
x
x
x
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
COI.12
CBA.12
TQA.12
20,97
16,65
20,45
12,52
7,04
7,42
41,23
18,80
ITS.13
ITS.13
ITS.13
ARS.13
ARS.13
TQS.13
ANI.13
VTI.13
x ARS.13
x ANI.13
x RPI.13
x ANI.13
x RPI.13
x VTI.13
x VTI.13
x RPI.13
35,4
39,7
15,7
3,5
49,0
18,8
26,2
13,2
ITS.13
ITS.13
ARS.13
ARS.13
TQS.13
TQS.13
ANI.13
x TQS.13
x VTI.13
x TQS.13
x VTI.13
x ANI.13
x RPI.13
x RPI.13
5,0
1,9
34,1
7,9
28,8
2,3
30,4
Valores em itálico correspondem aos pares de ambientes com % da parte simples da interação maior que 50%
Nota-se que houve um padrão entre pares de locais apenas para safra de inverno para os
locais VTI.12 x ANI.12, COI.12 x ANI.12 no mesmo ano agrícola e ANI.12 x RPI.13 em anos
diferentes na mesma safra, indicando que os genótipos não sofreram alterações relevantes em sua
classificação para esta safra, o que provavelmente se deve ao fato de que o cultivo de feijoeiro para
safra de inverno é recomendado apenas para municípios da região norte do estado de São Paulo,
desta maneira, as condições climáticas foram semelhantes entre os ambientes avaliados,
proporcionando assim, pouca alteração na classificação para produtividade de grãos dos genótipos
nesta safra.
Pela método da análise de fatores proposta por MURAKAMI E CRUZ (2004) permite-se a
formação de grupos de ambientes altamente correlacionados dentro de cada fator obtido. No
presente caso (Tabela 15), os sete autovalores acima de 1 absorveram 75,22% da variação total,
deste modo optou-se por utilizar mais 1 autovalor, fixando o número total de 8 fatores pare serem
utilizados nos agrupamentos passando assim a absorver 80,1% da variação total.
Com exceção dos ambientes RPI.12 e COI.12, as comunalidades (Tabela 15) apresentaram
valores acima de 0,70, o que indica alta eficiência do processo de fatoração para o agrupamento dos
ambientes (GARBUGLIO et al. 2007). Segundo CRUZ e CARNEIRO (2003), valores de
comunalidades superiores a 0,64 são aceitos como razoáveis, pois equivalem a uma correlação de
0,80 entre a variável padronizada (xj) e a parte comum que explica esta variável (zj).
O fator 1 (Tabela 15), permitiu o agrupamento dos ambientes TQS.12, AVS.12 e MOS.12,
que apresentaram cargas fatoriais acima de 0,70, sendo interessante, pois estes experimentos foram
realizados durante a safra da seca de 2012, levando a inferir que os genótipos tiveram
comportamentos similares durante esta safra nos locais avaliados. Desta forma, se estes resultados
se repetissem ao longo dos anos, poderia ser levado em consideração a exclusão de 2 destes locais
da rede experimental, o que representaria economia de recursos.
43
Tabela 15. Estratificação ambiental para produtividade por meio da analise de fatores, com 27
genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São Paulo.
Autovalor
Cargas fatoriais após rotação
%
Ambiente
Comunalidades
Acumulada
Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4 Fator 5 Fator 6 Fator 7 Fator 8
4,459
23,47
CBA.11
0,461
0,521
0,180
0,093
-0,005
0,022
-0,160
-0,179
0,833
2,782
38,11
MOA.11
0,306
0,091
-0,095
-0,132
0,038
0,169
-0,850
0,049
0,883
1,954
48,40
TQS.12
0,825
-0,064
0,001
0,136
-0,196
-0,198
-0,168
-0,129
0,826
1,569
56,65
AVS.12
0,715
0,148
0,375
-0,243
0,312
0,348
0,050
-0,078
0,826
1,327
63,64
MOS.12
0,798
0,146
0,053
0,205
-0,055
-0,001
-0,136
0,245
0,784
1,165
69,77
VTI.12
0,034
0,871
0,056
0,150
-0,039
0,032
-0,025
0,059
0,792
1,037
75,23
RPI.12
-0,059
0,769
-0,079
-0,027
0,055
0,181
-0,062
0,216
0,688
0,927
80,11
COI.12
0,660
0,003
0,157
0,116
0,220
0,191
-0,185
-0,095
0,602
0,886
84,77
ANI.12
-0,117
0,741
0,001
0,367
0,390
-0,278
-0,215
0,203
0,758
0,682
88,36
CBA.12
0,297
-0,013
0,103
0,751
-0,099
0,263
0,000
-0,206
0,784
0,604
91,54
ITA.12
0,086
0,732
0,215
0,005
-0,186
0,217
0,380
-0,319
0,917
0,461
93,97
TQA.12
0,252
0,228
0,829
0,074
0,061
0,062
-0,016
-0,009
0,816
0,369
95,91
MOS.13
0,083
0,190
-0,029
0,822
0,000
-0,068
0,034
0,159
0,750
0,292
97,45
ITS.13
-0,017
0,371
-0,533
0,137
0,171
0,158
0,557
-0,167
0,834
0,176
98,37
ARS.13
0,046
0,136
-0,032
-0,007
-0,041
-0,029
0,054
0,927
0,887
0,153
99,18
TQS.13
0,028
-0,049
0,019
-0,064
0,936
-0,011
-0,040
-0,056
0,890
0,065
99,52
ANI.13
0,028
0,211
0,042
0,096
-0,027
0,886
-0,183
0,038
0,878
0,051
99,79
VTI.13
0,289
0,163
0,265
0,259
0,144
0,162
-0,636
-0,132
0,716
0,040
100,00
RPI.13
-0,226 -0,249 0,711 0,130
Valores em itálico correspondem aos ambientes agrupados no fator
-0,045
0,248
-0,325
0,548
0,757
Entretanto, como mencionam PEREIRA et al. (2010), as variações ambientais variam ao
longo dos anos e a eliminação de um local de uma rede de ensaios por ser identificado como pouco
informativo em apenas uma safra, pode ser precipitada. Este resultado foi confirmado na safra da
seca do ano de 2013, onde embora não tenha sido realizado o experimento no município de Avaré,
os ambientes MOS.13 e TQS.13, não foram novamente alocados no mesmo grupo.
O fator 2 (Tabela 15) originou um subgrupo contendo os ambientes VTI.12, RPI.12,
ANI.12 e ITA.12, confirmando o resultado obtido por meio
da metodologia de CRUZ E
CASTOLDI (1991), onde os genótipos apresentaram comportamentos similares para safra de
inverno. O fator 3 gerou um sub grupo contendo os ambientes TQA.12 e RPI.13, o fator 4 agrupou
os ambientes CBA.12 e MOS.13. Já os fatores 5, 6 e 7 contiveram apenas 1 ambiente cada, sendo o
TQS.13, ANI.13 e ARS.13 respectivamente. O fator 7 não agrupou nenhum ambiente.
Segundo CROSSA (1990), uma característica marcante dos modelos multivariados é que
eles buscam capitalizar grande parte do chamado “padrão” nos primeiros fatores principais,
relegando aos fatores subsequentes, cada vez menos “padrão” e mais “ruído”. Desta forma, quanto
mais variação for captada nos primeiros fatores, preferencialmente os dois primeiros, menos
“ruídos” associados haverá, melhorando assim a qualidade das estimativas.
44
É possível constatar que as metodologias foram eficientes em discriminar os conjuntos de
ambientes semelhantes, entretanto o método de análise de fatores proporciona uma melhor
interpretação dos resultados, agrupando um maior número de ambientes comuns, em comparação
com o método de CRUZ E CASTOLDI (1991) que apresenta a comparação apenas entre pares de
ambientes. Desta maneira, foi possível observar padrões na classificação dos genótipos avaliados na
safra de inverno e da seca, demonstrando que os genótipos sofreram maiores interações GxA entre
safras que dentro de safras, provavelmente devido a maior semelhança das condições climáticas.
Na literatura, o único trabalho de estratificação ambiental para a cultura do feijoeiro no
estado de São Paulo foi o realizado por CARBONELL E POMPEU (1997), que agruparam os
municípios de Ribeirão Preto, Votuporanga, Aguaí, Mococa e Riversul. Estes autores citaram a
importância do conhecimento da existência de ambientes contrastantes para avaliação de genótipos
quanto ao comportamento em relação aos agentes patogênicos e demais fatores estressantes. De
maneira geral, entre os ambientes deste estudo não foram detectados locais com alta correlação
entre a classificação dos genótipos para a variável produtividade de grãos, não sendo possível a
exclusão de ambientes da rede experimental.
Para coloração do tegumento (Tabela 16), de acordo com o método de CRUZ E
CASTOLDI (1991), foi possível observar que apenas 14 pares de ambientes não apresentaram
interação GxA com predominância do tipo simples (PS% > 50%), indicando que embora esta
característica sofra influência pela interação GxA, a interação é predominante do tipo simples, ou
seja, a classificação relativa dos genótipos não é alterada pelo estímulo ambiental. Desta maneira,
pode-se dizer que a seleção para cor de grão pode ser feita por meio da média de apenas um
ambiente.
Observa-se também, que a maioria das interações GxA do tipo complexa (Tabela 16)
ocorreram entre pares com o ambiente COI.12 , onde ocorreram fortes chuvas durante o período da
colheita o que proporcionou uma considerável perda na qualidade dos grãos.
Por meio da metodologia da análise de fatores (Tabela 17), os quatro autovalores acima de
1 absorveram 81,38% do total da variação, sendo assim fixado o número de 4 fatores para serem
utilizados nos agrupamentos. Com exceção dos ambientes ITS.13 e ARS.13, o restante das
comunalidades apresentaram valores acima de 0,70 indicando alta eficiência da representação das
variáveis (GARBUGLIO et al. 2007).
45
Tabela 16. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
coloração do tegumento dos grãos.
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
Pares
PS(%)
x MOA.11 93,5
x AVS.12
74,3
x VTI.12
99,5
x COI.12
47,4
x CBA.12
96,2
x TQA.12
99,0
x AVS.12
90,6
x TQS.13
89,3
x VTI.13
98,4
x TQS.12
95,9
x MOS.12 92,0
x RPI.12
96,5
x ANI.12
97,1
x ITA.12
92,6
x MOS.13 95,7
x ARS.13
90,7
x ANI.13
94,7
x RPI.13
86,1
x MOS.12 95,1
x RPI.12
96,7
x ANI.12
96,6
x ITA.12
95,5
x MOS.13 96,1
x ARS.13
93,7
x ANI.13
96,2
x RPI.13
92,8
x VTI.12
81,4
x COI.12
43,4
x CBA.12
74,0
x TQA.12
76,5
x AVS.12
74,6
x TQS.13
73,3
x VTI.13
78,2
x MOS.13 94,7
x ARS.13
99,3
x ANI.13
97,2
x RPI.13
97,3
x ANI.12
94,6
x ITA.12
98,4
x MOS.13 95,3
x ARS.13
98,8
x ANI.13
97,1
x RPI.13
96,9
Pares
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
CBA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
MOA.11
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
TQS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
AVS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
RPI.12
COI.12
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
TQS.12
MOS.12
RPI.12
ANI.12
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
AVS.12
VTI.12
COI.12
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
AVS.12
VTI.12
COI.12
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
MOS.12
RPI.12
ANI.12
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
AVS.12
TQS.13
VTI.13
COI.12
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
ANI.12
PS(%)
96,1
96,5
99,4
98,9
95,5
98,8
95,0
98,7
91,8
71,7
96,8
47,6
88,9
93,2
87,6
86,6
93,5
81,6
97,3
64,2
94,4
96,6
93,9
92,9
95,8
76,6
80,5
82,1
75,3
81,7
73,2
79,2
73,3
96,6
94,2
98,0
46,5
99,3
98,9
96,5
95,3
97,5
45,9
Pares
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
TQA.12
TQA.12
TQA.12
MOS.13
MOS.13
MOS.13
ITS.13
ITS.13
ITS.13
ARS.13
ARS.13
TQS.13
ANI.13
VTI.13
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
VTI.12
COI.12
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
RPI.12
ANI.12
ITA.12
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
CBA.12
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
AVS.12
TQS.13
VTI.13
AVS.12
TQS.13
VTI.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
ANI.13
RPI.13
VTI.13
VTI.13
RPI.13
PS(%)
98,5
46,8
97,8
94,2
91,7
90,5
96,3
96,3
95,2
99,1
48,0
46,2
46,1
44,7
46,1
98,6
98,0
97,5
95,9
99,0
94,7
99,1
92,3
98,7
93,3
99,0
96,5
97,8
90,3
90,8
89,4
97,2
97,3
96,3
98,1
94,5
94,6
87,1
98,3
88,4
91,2
97,4
97,7
Pares
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
MOS.12
VTI.12
VTI.12
VTI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
COI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
ANI.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
CBA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
ITA.12
TQA.12
TQA.12
TQA.12
TQA.12
MOS.13
MOS.13
MOS.13
ITS.13
ITS.13
ARS.13
ARS.13
TQS.13
TQS.13
ANI.14
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RPI.12
ANI.12
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
COI.12
CBA.12
TQA.12
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
ITA.12
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
TQA.12
AVS.12
TQS.13
VTI.13
MOS.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
ARS.13
ANI.13
RPI.13
TQS.13
VTI.13
TQS.13
VTI.13
ANI.13
RPI.13
RPI.13
PS(%)
98,8
98,4
95,0
99,4
97,5
97,3
93,8
45,8
99,2
99,4
46,8
46,6
49,6
45,9
48,3
99,3
95,3
98,4
97,7
97,1
98,4
91,7
90,3
98,9
95,4
92,3
90,2
96,9
97,9
97,1
98,1
95,2
98,6
97,7
97,0
92,0
92,8
93,0
97,2
94,0
86,0
96,2
Valores em itálico correspondem aos pares de ambientes com % da parte simples da interação maior que 50%
O primeiro fator (Tabela 17) agrupou 13 ambientes, sendo CBA11, MOA.11, AVS.12,
MOS.12, VTI.12, RPI.12, ANI.12, CBA.12, ITA.12, TQA.12, ANI.13, VTI.13 e RPI.13, ou seja,
74% dos ambientes foram agrupados no mesmo fatos, o que confirma os resultados obtidos pelo
método de CRUZ E CASTOLDI (1991). Isto demonstra que embora esta característica seja
considerada complexa, sendo controlada por mais de 18 genes (GEPTS E DEBOUCK, 1993), não
foram observadas diferenças na classificação dos genótipos na maioria dos ambientes avaliados.
46
Provavelmente este fato foi observado devido a avaliação de genótipos com baixa variabilidade
genética para esta característica, ou seja, apenas com tegumento carioca e preto.
A partir destes resultados pode-se inferir que a seleção para esta característica pode ser
realizada com base na avaliação de um ou poucos ambientes, pois como a classificação dos
genótipos sofre pouca alteração entre ambientes avaliados, a expressão desta característica será
similar aos outros ambientes avaliados.
Tabela 17. Estratificação ambiental para coloração do tegumento por meio da analise
de fatores, com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São
Paulo.
Autovalor
10,57
1,97
1,68
1,25
0,85
0,74
0,61
0,46
0,34
0,21
0,14
0,10
0,06
0,02
0,01
0,00
0,00
0,00
0,00
%
Ambiente
Acumulada
55,61
65,95
74,78
81,38
85,86
89,76
92,98
95,39
97,16
98,24
99,00
99,54
99,85
99,95
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
CBA.11
MOA.11
TQS.12
AVS.12
MOS.12
VTI.12
RPI.12
COI.12
ANI.12
CBA.12
ITA.12
TQA.12
MOS.13
ITS.13
ARS.13
TQS.13
ANI.13
VTI.13
Cargas fatoriais após rotação
Fator 1
0,946
0,734
0,374
0,820
0,818
0,890
0,856
0,224
0,793
0,829
0,806
0,927
0,759
-0,056
0,567
0,097
0,880
0,931
0,837
Fator 2
-0,190
-0,109
-0,659
0,025
0,111
-0,178
-0,019
0,026
0,387
-0,185
0,105
-0,228
0,392
0,579
-0,124
0,793
0,183
0,151
-0,044
Fator 3
0,150
0,427
0,477
-0,116
-0,256
0,163
-0,029
-0,334
0,100
-0,254
0,369
0,048
-0,316
0,510
0,398
0,314
-0,073
-0,194
-0,394
RPI.13
Valores em itálico correspondem aos ambientes agrupados no fator
Fator 4
0,014
0,286
-0,005
-0,277
0,113
0,061
0,076
0,839
0,141
-0,300
0,214
-0,103
0,189
0,047
-0,051
-0,275
-0,129
-0,114
-0,239
Comunalidades
0,953
0,814
0,803
0,764
0,759
0,855
0,739
0,866
0,809
0,875
0,842
0,924
0,866
0,600
0,498
0,811
0,829
0,940
0,915
Os resultados da estratificação ambiental para o teor de proteína nos grãos por meio dos
métodos de CRUZ E CASTOLDI (1991) e análise de fatores encontram-se respectivamente nas
Tabelas 18 e 19, onde é possível observar que apenas cinco pares de ambientes apresentaram maior
porcentagem de interação do tipo simples (Tabela 18), o que corrobora com o citado por RIBEIRO
et al. (2005), onde relataram que o controle genético do teor de proteína nos grãos é complexo,
sendo que a variação do teor de proteína não depende somente do gene que controla sua síntese e
acumulação, mas também de genes que controlam outros fatores, tais como a absorção de
nutrientes, maturação e rendimento. Além disso, segundo FARINELLI (2006) existem evidências
de que, além da própria cultivar, o conteúdo proteico dos feijões pode ser influenciado por fatores
47
climáticos e pelo local de cultivo e pela quantidade de adubação nitrogenada.
Contudo, BURATTO et al. (2009) e RIBEIRO (2010) citaram a existência de variabilidade
genética para características de qualidade nutricional em grãos de feijão, sendo possível assim a
obtenção de genótipos promissores por meio do melhoramento genético, sendo isto observado na
testemunha de tegumento preto IAC Diplomata, que demonstrou alto potencial para teor de proteína
nos grãos em todos os ambientes avaliados (Anexos 1 ao 19).
Tabela 18. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável
porcentagem de proteína nos grãos.
Pares
PS(%)
x
CBA.11
MOA.11 16,8
CBA.11 x AVS.12 38,7
CBA.11 x VTI.12
31,1
CBA.11 x COI.12
34,5
CBA.11 x CBA.12 41,3
CBA.11 x TQA.12 45,0
CBA.11 x ITS.13
50,1
CBA.11 x TQS.13
46,9
CBA.11 x VTI.13
45,7
MOA.11 x TQS.12
33,0
MOA.11 x MOS.12 18,6
MOA.11 x RPI.12
8,9
MOA.11 x ANI.12
24,6
MOA.11 x ITA.12
10,7
MOA.11 x MOS.13 16,1
MOA.11 x ARS.13
29,2
MOA.11 x ANI.13
41,6
MOA.11 x RPI.13
25,6
TQS.12 x MOS.12 22,5
TQS.12 x RPI.12
32,7
TQS.12 x ANI.12
12,9
TQS.12 x ITA.12
42,9
TQS.12 x MOS.13 18,7
TQS.12 x ARS.13
48,4
TQS.12 x ANI.13
17,4
TQS.12 x RPI.13
27,1
AVS.12 x VTI.12
49,3
AVS.12 x COI.12
33,5
AVS.12 x CBA.12 33,4
AVS.12 x TQA.12 35,9
AVS.12 x ITS.13
47,5
AVS.12 x TQS.13
21,5
AVS.12 x VTI.13
30,1
MOS.12 x VTI.12
3,1
MOS.12 x COI.12
28,8
MOS.12 x CBA.12 22,3
MOS.12 x TQA.12 31,2
MOS.12 x ITS.13
11,0
MOS.12 x TQS.13
17,1
MOS.12 x VTI.13
29,1
VTI.12 x RPI.12
2,8
VTI.12 x ANI.12
24,0
VTI.12 x ITA.12
32,2
Pares
PS(%)
CBA.11 x TQS.12
51,7
CBA.11 x MOS.12 31,3
CBA.11 x RPI.12
28,4
CBA.11 x ANI.12
22,6
CBA.11 x ITA.12
43,8
CBA.11 x MOS.13 41,2
CBA.11 x ARS.13 42,7
CBA.11 x ANI.13
32,5
CBA.11 x RPI.13
38,7
MOA.11 x AVS.12 13,0
MOA.11 x VTI.12
21,4
MOA.11 x COI.12
22,3
MOA.11 x CBA.12 11,2
MOA.11 x TQA.12 32,1
MOA.11 x ITS.13
12,3
MOA.11 x TQS.13
21,8
MOA.11 x VTI.13
49,6
TQS.12 x AVS.12 25,6
TQS.12 x VTI.12
38,6
TQS.12 x COI.12
24,2
TQS.12 x CBA.12
53,3
TQS.12 x TQA.12 22,9
TQS.12 x ITS.13
7,5
TQS.12 x TQS.13
1,8
TQS.12 x VTI.13
27,7
AVS.12 x MOS.12 32,8
AVS.12 x RPI.12
28,0
AVS.12 x ANI.12
12,6
AVS.12 x ITA.12
49,0
AVS.12 x MOS.13 48,6
AVS.12 x ARS.13 34,3
AVS.12 x ANI.13
19,5
AVS.12 x RPI.13
24,3
MOS.12 x RPI.12
17,6
MOS.12 x ANI.12
4,6
MOS.12 x ITA.12
20,5
MOS.12 x MOS.13 26,8
MOS.12 x ARS.13 23,5
MOS.12 x ANI.13
10,3
MOS.12 x RPI.13
15,7
VTI.12 x COI.12
40,2
VTI.12 x CBA.12 34,0
VTI.12 x TQA.12
52,9
Pares
VTI.12 x MOS.13
VTI.12 x ARS.13
VTI.12 x ANI.13
VTI.12 x RPI.13
RPI.12 x ANI.12
RPI.12 x ITA.12
RPI.12 x MOS.13
RPI.12 x ARS.13
RPI.12 x ANI.13
RPI.12 x RPI.13
COI.12 x CBA.12
COI.12 x TQA.12
COI.12 x ITS.13
COI.12 x TQS.13
COI.12 x VTI.13
ANI.12 x CBA.12
ANI.12 x TQA.12
ANI.12 x ITS.13
ANI.12 x TQS.13
ANI.12 x VTI.13
CBA.12 x ITA.12
CBA.12 x MOS.13
CBA.12 x ARS.13
CBA.12 x ANI.13
CBA.12 x RPI.13
ITA.12 x MOS.13
ITA.12 x ARS.13
ITA.12 x ANI.13
ITA.12 x RPI.13
TQA.12 x ITS.13
TQA.12 x TQS.13
TQA.12 x VTI.13
MOS.13 x ITS.13
MOS.13 x TQS.13
MOS.13 x VTI.13
ITS.13 x ARS.13
ITS.13 x ANI.13
ITS.13 x RPI.13
ARS.13 x ANI.13
ARS.13 x RPI.13
TQS.13 x VTI.13
ANI.13 x VTI.13
VTI.13 x RPI.13
PS(%)
33,9
52,8
25,1
24,6
24,2
6,5
30,4
39,1
45,3
35,7
25,4
34,9
33,9
37,2
32,6
34,8
23,1
15,2
6,0
9,5
35,4
23,2
44,6
14,4
24,0
46,2
35,4
22,6
21,2
25,3
2,8
34,1
38,5
32,5
31,6
25,1
20,6
35,2
32,8
31,9
4,6
44,2
15,8
Pares
VTI.12 x ITS.13
VTI.12 x TQS.13
VTI.12 x VTI.13
RPI.12 x COI.12
RPI.12 x CBA.12
RPI.12 x TQA.12
RPI.12 x ITS.13
RPI.12 x TQS.13
RPI.12 x VTI.13
COI.12 x ANI.12
COI.12 x ITA.12
COI.12 x MOS.13
COI.12 x ARS.13
COI.12 x ANI.13
COI.12 x RPI.13
ANI.12 x ITA.12
ANI.12 x MOS.13
ANI.12 x ARS.13
ANI.12 x ANI.13
ANI.12 x RPI.13
CBA.12 x TQA.12
CBA.12 x ITS.13
CBA.12 x TQS.13
CBA.12 x VTI.13
ITA.12 x TQA.12
ITA.12 x ITS.13
ITA.12 x TQS.13
ITA.12 x VTI.13
TQA.12 x MOS.13
TQA.12 x ARS.13
TQA.12 x ANI.13
TQA.12 x RPI.13
MOS.13 x ARS.13
MOS.13 x ANI.13
MOS.13 x RPI.13
ITS.13 x TQS.13
ITS.13 x VTI.13
ARS.13 x TQS.13
ARS.13 x VTI.13
TQS.13 x ANI.13
TQS.13 x RPI.13
ANI.13 x RPI.13
PS(%)
43,949
41,208
45,994
31,01
18,634
53,676
41,345
40,499
35,014
24,345
35,623
34,965
45,508
32,191
30,572
23,959
7,1016
27,914
19,696
21,392
50,417
41,608
12,535
43,565
42,509
55,521
30,134
44,208
40,399
43,163
37,206
26,636
36,254
26,011
22,687
18,97
9,1499
25,677
41,836
17,333
22,982
27,154
Valores em itálico correspondem aos pares de ambientes com % da parte simples da interação maior que 50%
48
Por meio do método de análise de fatores foi possível observar que no fator 1 foram
agrupados os ambientes ITA.12,AVS.12, MOS.13 e ITS.13. No fator 3 foram agrupados os
ambientes ANI.13 e VTI.13, demonstrando a melhor capacidade deste método no agrupamento de
ambientes, sendo observado certo padrão no desempenho dos genótipos quando avaliados na
mesma safra, provavelmente devido à maior similaridade climática no cultivo realizado na mesma
safra.
Nos fatores 4 e 6 apenas um ambiente i alocado, sendo ANI.12 e RPI.12 respectivamente.
Os ambientes MOS.12 e VTI.12 foram agrupados no fator 7 e os fatores 2 e 5 não agruparam
nenhum ambiente.
Tabela 19. Estratificação ambiental para porcentagem de proteína nos grãos por meio da analise de
fatores, com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São Paulo.
Autovalor
8,29
1,72
1,53
1,32
0,99
0,93
0,86
0,73
0,64
0,45
0,36
0,31
0,25
0,22
0,17
0,09
0,07
0,05
0,01
%
Ambiente Fator
Acumulada
1
CBA.11
43,64
0,456
MOA.11 -0,099
52,71
TQS.12
60,79
0,070
AVS.12
67,71
0,747
MOS.12 0,169
72,93
VTI.12
77,83
0,297
RPI.12
82,38
0,120
COI.12
86,23
0,393
ANI.12
89,60
0,102
CBA.12
91,98
0,392
ITA.12
93,87
0,816
TQA.12
95,51
0,429
MOS.13 0,744
96,84
ITS.13
97,98
0,806
ARS.13
98,85
0,281
TQS.13
99,32
0,228
ANI.13
99,67
0,264
VTI.13
99,94
0,306
RPI.13
100,00
0,213
Cargas fatoriais após rotação
Fator Fator Fator Fator Fator Fator Comunalidades
2
3
4
5
6
7
-0,519 0,160 -0,098 -0,305 0,395 0,216
0,808
-0,106 0,789 0,119 -0,128 0,079 0,201
0,721
-0,908 0,168 0,087 -0,015 -0,030 0,065
0,870
-0,133 0,095 0,101 -0,102 0,107 0,432
0,803
-0,114 0,167 -0,056 -0,108 0,011 0,854
0,813
-0,149 0,133 0,057 -0,106 0,248 0,740
0,752
-0,016 0,153 -0,004 -0,092 0,917 0,171
0,916
-0,079 0,325 0,354 -0,440 0,172 0,393
0,770
-0,124 0,130 0,933 -0,027 0,035 -0,021
0,916
-0,619 0,018 0,302 0,211 0,245 0,333
0,844
-0,343 0,176 0,084 -0,115 -0,071 0,158
0,865
-0,194 0,364 0,303 0,258 0,397 0,385
0,818
-0,026 0,282 -0,059 -0,243 0,167 0,276
0,801
-0,062 -0,126 0,248 -0,159 0,350 0,025
0,880
-0,478 0,369 0,338 -0,236 0,276 0,380
0,834
0,022 0,035 0,005 -0,881 0,116 0,129
0,859
0,022 0,773 0,147 -0,103 0,462 -0,019
0,913
-0,360 0,731 -0,012 0,115 -0,042 0,209
0,817
-0,266 0,164 0,318 -0,384 0,505 0,063
0,651
Valores em itálico correspondem aos ambientes agrupados no fator
As análises de estratificação ambiental para a característica tempo de cozimento por meio
dos métodos de CRUZ E CASTOLDI (1991) e análise de fatores são apresentados nas Tabelas 20 e
21 respectivamente, sendo possível observar que apenas sete ambientes demonstraram maior parte
da interação GxA do tipo simples, demonstrando a forte influencia ambiental exercida nesta
característica.
49
Entretanto, pelo método de análise de fatores alguns padrões foram observados para esta
característica, sendo possível o agrupamento de alguns ambientes de uma mesma safra. Neste caso,
o fator 1 agrupou os ambientes VTI.12, RPI.12 e VTI.13.
Tabela 20. Porcentagem da parte simples da interação genótipo x ambiente para a variável tempo
médio de cozimento dos grãos.
Pares
PS(%)
CBA.11 x MOA.11 -6,6
CBA.11 x AVS.12 10,6
CBA.11 x VTI.12
25,0
CBA.11 x COI.12
10,2
CBA.11 x CBA.12
0,3
CBA.11 x TQA.12 12,4
CBA.11 x ITS.13
-0,5
CBA.11 x TQS.13
4,6
CBA.11 x VTI.13
22,6
MOA.11 x TQS.12
0,9
MOA.11 x MOS.12
4,5
MOA.11 x RPI.12
9,7
MOA.11 x ANI.12 21,5
MOA.11 x ITA.12
0,0
MOA.11 x MOS.13
6,6
MOA.11 x ARS.13
6,1
MOA.11 x ANI.13
0,5
MOA.11 x RPI.13
3,4
TQS.12 x MOS.12 40,7
TQS.12 x RPI.12
34,3
TQS.12 x ANI.12 40,3
TQS.12 x ITA.12
16,8
TQS.12 x MOS.13 54,0
TQS.12 x ARS.13
71,6
TQS.12 x ANI.13 34,9
TQS.12 x RPI.13
51,4
AVS.12 x VTI.12
21,7
AVS.12 x COI.12
20,1
AVS.12 x CBA.12 -2,6
AVS.12 x TQA.12 12,1
AVS.12 x ITS.13
-9,8
AVS.12 x TQS.13
2,4
AVS.12 x VTI.13
-3,8
MOS.12 x VTI.12
8,4
MOS.12 x COI.12
16,2
MOS.12 x CBA.12
4,2
MOS.12 x TQA.12
3,9
MOS.12 x ITS.13
-4,5
MOS.12 x TQS.13
-1,7
MOS.12 x VTI.13
7,1
VTI.12 x RPI.12
48,6
VTI.12 x ANI.12 28,8
VTI.12 x ITA.12
52,2
Pares
PS(%)
CBA.11 x TQS.12 10,5
CBA.11 x MOS.12 3,9
CBA.11 x RPI.12
10,2
CBA.11 x ANI.12
-0,8
CBA.11 x ITA.12 29,5
CBA.11 x MOS.13 30,0
CBA.11 x ARS.13 19,6
CBA.11 x ANI.13 17,6
CBA.11 x RPI.13
3,0
MOA.11 x AVS.12 -13,5
MOA.11 x VTI.12 19,1
MOA.11 x COI.12
-4,6
MOA.11 x CBA.12 27,2
MOA.11 x TQA.12
1,1
MOA.11 x ITS.13
-1,0
MOA.11 x TQS.13
5,8
MOA.11 x VTI.13 28,1
TQS.12 x AVS.12 48,6
TQS.12 x VTI.12
60,4
TQS.12 x COI.12 44,7
TQS.12 x CBA.12
6,5
TQS.12 x TQA.12 16,1
TQS.12 x ITS.13
-2,8
TQS.12 x TQS.13 59,3
TQS.12 x VTI.13 34,3
AVS.12 x MOS.12 -6,6
AVS.12 x RPI.12
-6,3
AVS.12 x ANI.12 -15,6
AVS.12 x ITA.12 16,9
AVS.12 x MOS.13 24,3
AVS.12 x ARS.13 73,0
AVS.12 x ANI.13 12,0
AVS.12 x RPI.13
8,4
MOS.12 x RPI.12
15,2
MOS.12 x ANI.12 13,2
MOS.12 x ITA.12
2,2
MOS.12 x MOS.13 18,0
MOS.12 x ARS.13 11,3
MOS.12 x ANI.13
-3,9
MOS.12 x RPI.13
29,0
VTI.12 x COI.12 29,2
VTI.12 x CBA.12 14,2
VTI.12 x TQA.12 42,6
Pares
PS(%)
VTI.12 x MOS.13 36,7
VTI.12 x ARS.13 12,8
VTI.12 x ANI.13 28,0
VTI.12 x RPI.13
34,5
RPI.12 x ANI.12 27,6
RPI.12 x ITA.12
28,8
RPI.12 x MOS.13 23,6
RPI.12 x ARS.13 11,0
RPI.12 x ANI.13 17,7
RPI.12 x RPI.13
22,3
COI.12 x CBA.12
0,1
COI.12 x TQA.12 11,6
COI.12 x ITS.13
-2,7
COI.12 x TQS.13
3,2
COI.12 x VTI.13
18,5
ANI.12 x CBA.12
7,5
ANI.12 x TQA.12 -4,5
ANI.12 x ITS.13 -13,9
ANI.12 x TQS.13 27,3
ANI.12 x VTI.13
22,1
CBA.12 x ITA.12
6,8
CBA.12 x MOS.13 20,2
CBA.12 x ARS.13 19,3
CBA.12 x ANI.13
6,4
CBA.12 x RPI.13
6,8
ITA.12 x MOS.13 29,8
ITA.12 x ARS.13 27,2
ITA.12 x ANI.13 29,5
ITA.12 x RPI.13
26,0
TQA.12 x ITS.13
11,6
TQA.12 x TQS.13
5,7
TQA.12 x VTI.13
31,7
MOS.13 x ITS.13 -12,2
MOS.13 x TQS.13 16,0
MOS.13 x VTI.13
11,5
ITS.13 x ARS.13 22,2
ITS.13 x ANI.13 -17,0
ITS.13 x RPI.13
-7,1
ARS.13 x ANI.13
7,1
ARS.13 x RPI.13
18,9
TQS.13 x VTI.13
16,7
ANI.13 x VTI.13
8,0
VTI.13 x RPI.13
12,7
Pares
PS(%)
VTI.12 x ITS.13
2,0
VTI.12 x TQS.13 33,4
VTI.12 x VTI.13 24,3
RPI.12 x COI.12 34,8
RPI.12 x CBA.12
4,4
RPI.12 x TQA.12
9,2
RPI.12 x ITS.13
6,1
RPI.12 x TQS.13 10,0
RPI.12 x VTI.13 43,9
COI.12 x ANI.12
9,0
COI.12 x ITA.12 28,4
COI.12 x MOS.13 31,5
COI.12 x ARS.13 26,5
COI.12 x ANI.13 18,1
COI.12 x RPI.13
19,3
ANI.12 x ITA.12
4,4
ANI.12 x MOS.13 8,0
ANI.12 x ARS.13
0,5
ANI.12 x ANI.13 10,8
ANI.12 x RPI.13
28,9
CBA.12 x TQA.12
5,3
CBA.12 x ITS.13
-5,6
CBA.12 x TQS.13 -1,2
CBA.12 x VTI.13 18,9
ITA.12 x TQA.12 20,9
ITA.12 x ITS.13
6,1
ITA.12 x TQS.13 -2,5
ITA.12 x VTI.13 27,1
TQA.12 x MOS.13 29,0
TQA.12 x ARS.13 32,7
TQA.12 x ANI.13 16,4
TQA.12 x RPI.13
1,4
MOS.13 x ARS.13 20,8
MOS.13 x ANI.13 11,5
MOS.13 x RPI.13
15,8
ITS.13 x TQS.13 -20,8
ITS.13 x VTI.13 26,2
ARS.13 x TQS.13 26,8
ARS.13 x VTI.13
-1,1
TQS.13 x ANI.13 15,5
TQS.13 x RPI.13
7,8
ANI.13 x RPI.13
18,7
Valores em itálico correspondem aos pares de ambientes com % da parte simples da interação maior que 50%
No fator 2 foram agrupados os ambientes AVS.12 e ARS.13, no fator 3 foram agregados
os ambientes TQS.12 e TQS.13, e, no fator 6 foram agrupados os ambientes MOA.11 e CBA.12,
demonstrando que embora exista alta influência ambiental para a variável tempo de cozimento,
50
observa-se padrões na classificação dos genótipos quando avaliados na mesma safra, demonstrando
novamente que o clima exerce grande influência na determinação desta característica.
Tabela 21. Estratificação ambiental para tempo de cozimento dos grãos por meio da análise de
fatores, com 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 19 ambientes no estado de São Paulo.
Autovalor
4,54
2,80
2,34
2,00
1,35
1,22
1,01
0,79
0,68
0,56
0,47
0,40
0,28
0,20
0,15
0,11
0,05
0,04
0,01
%
Ambiente Fator
Acumulada
1
CBA.11 -0,069
23,90
MOA.11
38,64
0,220
TQS.12
50,94
0,009
AVS.12 -0,169
61,46
MOS.12 0,046
68,59
VTI.12
74,99
0,722
RPI.12
80,30
0,749
COI.12
84,45
0,354
ANI.12
88,00
0,428
CBA.12
90,97
-0,154
ITA.12
93,46
0,280
TQA.12
95,54
0,370
MOS.13 0,310
97,02
ITS.13
98,05
0,394
ARS.13
98,82
0,051
TQS.13
99,41
0,199
ANI.13
99,69
0,074
VTI.13
99,92
0,853
RPI.13
100,00
0,239
Cargas fatoriais após rotação
Fator Fator Fator Fator Fator
2
3
4
5
6
-0,195 0,056 0,300 0,057 -0,159
-0,342 0,067 -0,064 -0,104 0,738
0,415 0,750 0,095 0,297 -0,051
0,861 0,113 0,279 -0,014 -0,100
-0,121 0,033 -0,126 0,902 -0,027
0,268 0,274 0,371 0,122 0,016
-0,112 0,043 0,332 0,331 -0,053
0,311 -0,009 0,386 0,475 -0,171
-0,388 0,480 0,180 0,252 0,044
-0,065 -0,003 0,046 0,030 0,883
0,148 -0,152 0,709 0,073 0,127
0,255 0,019 0,009 -0,150 0,199
0,371 0,221 0,079 0,501 0,106
0,007 -0,760 -0,249 -0,195 -0,259
0,895 0,024 -0,155 0,009 -0,270
-0,034 0,916 -0,014 -0,172 -0,054
-0,038 0,264 0,825 -0,084 -0,037
-0,157 -0,105 -0,043 0,017 0,013
0,111 0,143 0,489 0,552 0,002
Fator Comunalidades
7
-0,809
0,819
0,145
0,751
0,001
0,834
-0,145
0,891
0,029
0,849
-0,106
0,833
0,023
0,798
-0,053
0,629
0,410
0,831
-0,093
0,819
-0,401
0,808
-0,610
0,636
-0,408
0,718
0,060
0,904
0,143
0,922
-0,035
0,913
-0,096
0,774
-0,085
0,773
0,350
0,756
Valores em itálico correspondem aos ambientes agrupados no fator
4.6 ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE
Para as análises de dispersão gráfica obtidas a partir dos escores fatoriais, foram
considerados os quatro primeiros fatores, que agruparam 11 ambientes, de um total de 14 que
apresentaram cargas fatoriais acima de 0,70.
Os genótipos CNFC 10729, BRSMG Madrepérola de tegumento carioca e os genótipos
SM 11-07, SM 18-10, PR 14-2-10-1-2 e LP 09-192 apresentaram adaptação específica aos
ambientes agrupados no fator 1 (TQS.12, AVS.12 e MOS12) por estarem concentrados no
quadrante IV(Figura 8). Uma adaptação aos ambientes agrupados no fator 2 (VTI.12, RPI.12,
ANI.12 e ITA.12) foi verificada pelos genótipos BRS – Realce, C 2-6-6-2-1, IAC Una, PR 11-2-81-1 e PR 14-2-2-1-1 por estes se concentrarem no quadrante 2. Os genótipos IAC Alvorada, C 4-77-2-2, C 5-3-6-1-1, CNFC 10762, MAII – 2, LP 09-40, CHC 01-175 e LP 08-90 apresentaram
51
ampla adaptação aos ambientes agrupados nos fatores 1 e 2 (Figura 8), por estarem reunidos no
quadrante 1.
.
Figura 8. Análise gráfica da adaptabilidade de 27 genótipos de feijoeiro, por meio da análise de
fatores, considerando os ambientes contidos nos fatores 1 e 2.
Para os ambientes agrupados no fator 3 (TQA.12 e RPI.13) os genótipos mais adaptados
foram CNFP 10794, LP 08-90, CHP 98-66-20 de tegumento preto (Figura 9) e Gen C 2-6-4-1-1,
CNFC 10762 e IAC Alvorada de tegumento carioca
por se concentrarem no quadrante IV.
Também foi considerado adaptado a estes ambientes o genótipo BRS – Realce de grão especial.
Os genótipos LP 09-40 e CNFC 10729 de tegumento carioca e IAC Una e LP 09-192
apresentaram adaptação aos ambientes agrupados no fator 4 (CBA.12 e MOS.13) por estarem
concentrados no quadrante II (Figura 9). No quadrante I se reuniram os genótipos Gen C 4-7-7-2-2,
C 5-3-6-1-1, CHC 01-175 e LP 07-80 de tegumento carioca e o genótipo SM 18-10 de tegumento
preto, sendo assim considerados de adaptação ampla aos ambientes contidos nos fatores 3 e 4.
52
Desta forma, pelo método de adaptabilidade por análise de fatores, se destacaram por os
genótipos Gen C 4-7-7-2-2, Gen C 5-3-6-1-1 e CHC 01-175, que apresentaram ampla adaptação aos
11 ambientes contidos nos fatores 1, 2, 3 e 4. Entretanto, conforme citou GARBUGLIO (2007), este
método pode apresentar inferências parcialmente opostas em relação a alguns genótipos que sejam
considerados adaptados porém sem possuir as maiores produtividades. De acordo com o autor, isto
se deve ao fato da análise de fatores não ser fundamentada apenas na performance genotípica, mas
também nos coeficientes de correlação entre os ambientes avaliados.
Figura 9. Análise gráfica da adaptabilidade de 27 genótipos de feijoeiro, por meio da análise de
fatores, considerando os ambientes contidos nos fatores 3 e 4.
Os resultados obtidos por meio da análise de adaptabilidade e estabilidade multivariada
por meio do método de LIN E BINNS (1988) modificado por CARNEIRO (1998) são apresentados
por safra e geral dos ensaios nas Tabelas 22, 23, 24 e 25. Segundo PERINA et al. (2010), este
método tem a finalidade de reunir em um único parâmetro todos os requisitos exigidos para
recomendação de cultivares e no presente trabalho foram considerados os dados referentes à
produtividade e de qualidade tecnológica dos grãos.
Embora o método método de LIN E BINNS (1988) modificado por CARNEIRO (1998)
estime valores de Pi para adaptabilidade de ambientes favoráveis, desfavoráveis e geral, foram
53
considerados apenas os valores de Pi geral, pois um ambiente considerado favorável em
determinado ano, pode não sê-lo novamente em outro ano de cultivo, mesmo quando realizado na
mesma safra. Além disso, a classificação dos ambientes em favoráveis e desfavoráveis é realizada
com base no índice ambiental para cada variável analisada, não sendo possível a classificação de
ambientes em favorável e desfavorável quando utilizada a metodologia multivariada de
adaptabilidade e estabilidade.
Uma crítica que deve ser feita para este método é que neste trabalho observou-se que
ponderando diversos fatores, acaba-se penalizando o principal fator que é a produtividade de grãos
mesmo não havendo diferenças significativas entre os genótipos. Além disso, em ensaios finais de
VCU os genótipos avaliados já passaram por diversas etapas de seleção, e devido a isto, já possuem
o mínimo necessário para os padrões comerciais de qualidade tecnológica de grãos, sendo que
melhorias em outros caracteres somente se justificam quando associadas à alta produtividade de
grãos
Na Tabela 22 encontra-se as estimativas multivariadas de Pi para safra das águas, em que
para os genótipos de tegumento preto, observa-se que as menores estimativas foram obtidas pelo
genótipo LP 09-192, com uma média produtiva de 3.455 kg.ha-1. Neste caso, de acordo com a
análise de adaptabilidade e estabilidade realizada apenas para produtividade (Anexo 21), nota-se
que este genótipo também obteve as menores estimativas de Pi entre os genótipos de tegumento
preto, demonstrando o bom potencial deste genótipo para produtividade e qualidade tecnológica dos
grãos para safra das águas, além disso este genótipo demonstrou-se resistente à antracnose e ao
crestamento bacteriano, sendo assim um possível genótipo a ser indicado como nova cultivar
Considerando os genótipos de tegumento carioca (Tabela 22) para safra das águas, a
testemunha IAC Alvorada foi considerada o genótipo de melhor desempenho com uma média
produtiva de 3.125 kg.ha-1, apresentando a menor estimativa multivariada de Pi. Este resultado
confirma os obtidos por PERINA et al. (2010) que citaram a cultivar IAC Alvorada como genótipo
produtivo e estável, além de possuir boa qualidade tecnológica de grãos. Entretanto, considerando a
estabilidade apenas para produção de grãos (Anexo 21), observa-se que o genótipo com as menores
estimativas de Pi foi LP 09-40, com média de 3.604 kg.ha-1. Nota-se também que não foram obtidas
diferenças significativas entre esses genótipos LP 09-40 e IAC Alvorada para os parâmetros de L* e
TC (Tabela 5), sendo observadas diferenças significativas entre estes genótipos apenas para o teor
de proteína.
Observa-se que a cultivar IAC Alvorada não apresentou resistência à nenhum dos
patógenos avaliados, sendo assim interessante a indicação de novas cultivares que apresentem
54
resistência. Neste caso destacam-se os genótipos Gen C 4-7-7-2-2 e LP 09-40 que não se diferiram
estatisticamente do genótipo IAC Alvorada, mas possuem reação de resistência à murcha de
fusarium e a antracnose do feijoeiro.
Tabela 22. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27 genótipos de
feijoeiro avaliados em 5 ambientes no estado de São Paulo na safra das águas.
Gen
LP 09-192
IAC Alvorada
CNFP 10794
Gen PR 14-2-10-1-2
LP 07-80
LP 08-90
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
IAC Una
LP 09-40
IAC Diplomata
Gen C 4-7-7-2-2
CNFC 10729
CNFC 10762
BRSMG Madrepérola
Gen C 4-7-2-2-1
SM 1107
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
CHP 98-66-20
MAII – 2
CHC 01-175
IPR 139
BRS Realce
SM 1810
Média
3.455
3.125
3.015
3.032
3.356
3.269
3.103
3.319
2.768
2.860
3.603
2.514
3.124
3.180
3.140
2.707
2.897
2.827
2.728
2.980
3.064
2.577
2.947
3.207
2.770
2.493
2.149
Pi geral
0,254
0,336
0,341
0,349
0,357
0,360
0,361
0,363
0,367
0,371
0,387
0,391
0,396
0,402
0,405
0,408
0,413
0,420
0,425
0,426
0,430
0,444
0,447
0,449
0,465
0,522
0,539
Gen
LP 09-192
IAC Una
Gen PR 14-2-10-1-2
CNFP 10794
SM 1107
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Diplomata
LP 09-40
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Alvorada
LP 08-90
Gen PR 11-2-8-1-1
MAII - 2
LP 07-80
BRSMG Madrepérola
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
CHP 98-66-20
CNFC 10729
Gen C 4-7-7-2-2
IPR 139
CNFC 10762
Gen C 4-7-2-2-1
BRS Realce
SM 1810
CHC 01-175
Pi fav
0,256
0,323
0,344
0,353
0,362
0,376
0,393
0,393
0,405
0,412
0,417
0,417
0,427
0,434
0,436
0,439
0,443
0,452
0,464
0,465
0,478
0,500
0,502
0,509
0,559
0,565
0,567
Gen
LP 09-192
IAC Una
Gen PR 14-2-10-1-2
CNFP 10794
SM 1107
Gen C 2-6-4-1-1
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
LP 09-40
MAII - 2
IAC Diplomata
LP 07-80
IAC Alvorada
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
LP 08-90
Gen PR 11-2-8-1-1
CNFC 10729
CNFC 10762
BRSMG Madrepérola
Gen C 4-7-7-2-2
CHC 01-175
Gen C 4-7-2-2-1
CHP 98-66-20
IPR 139
BRS Realce
SM 1810
Pi desf.
0,243
0,311
0,327
0,337
0,348
0,353
0,357
0,362
0,367
0,371
0,375
0,384
0,385
0,393
0,395
0,402
0,415
0,420
0,426
0,430
0,431
0,433
0,434
0,444
0,456
0,479
0,545
Na Tabela 23, estão dispostas as estimativas multivariadas de Pi obtidas para safra da seca,
onde observa-se que para os genótipos de tegumento preto, novamente LP 09-192 com uma média
de 2.892 kg.ha-1 obteve as menores estimativas de Pi. Entretanto, considerando a estabilidade da
produção de grãos (Anexo 22), observa-se que o genótipo superior foi CNFP 10794 que produziu
3.323 kg.ha-1 e que este genótipo, diferentemente do LP 09-192 se diferenciou estatisticamente da
testemunha IAC – Una (2.933 kg.ha-1) pelo teste de Dunnet a 5% de probabilidade (Tabela 6). Para
55
os dados referentes à qualidade de grãos, observa-se que não houve diferenças significativas para
TC (Tabela 23).
Dentre os genótipos de tegumento carioca, as de menores estimativas multivariadas de Pi
foram para LP 07-80 (Tabela 23) com uma produtividade média que não diferiu da testemunha IAC
Alvorada pelo teste de Dunnet a 5% (3.074 kg.ha-1). Contudo, analisando a estabilidade apenas para
produção de grãos (Anexo 22), observa-se que o genótipo LP 09-40 obteve menores estimativas de
Pi, com uma média de 3.217 kg.ha-1 e diferiu estatisticamente da testemunha IAC Alvorada pelo
teste de Dunnet a 5% (Tabela 6) e para as avaliações de qualidade tecnológica, não foram
observadas diferenças significativas para L* e TC (Tabela 6).
Tabela 23. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27 genótipos de
feijoeiro avaliados em 7 ambientes no estado de São Paulo na safra da seca.
Gen
LP 09-192
IAC Una
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1810
LP 07-80
IAC Diplomata
Gen C 2-6-4-1-1
Gen PR 11-2-8-1-1
MAII – 2
CHP 98-66-20
Gen C 4-7-2-2-1
CHC 01-175
LP 09-40
CNFC 10762
SM 1107
LP 08-90
Gen C 2-6-6-2-1
CNFP 10794
IAC Alvorada
BRSMG Madrepérola
Gen C 4-7-7-2-2
IPR – 139
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
CNFC 10729
BRS Realce
Média
2.892
2.932
2.918
2.931
2.797
3.074
2.491
2.922
2.665
3.025
2.784
3.002
2.997
3.216
2.792
2.683
2.721
2.890
3.323
2.752
2.580
2.980
2.682
2.464
2.952
2.509
2.454
Pi geral
0,338
0,351
0,352
0,368
0,369
0,374
0,376
0,377
0,378
0,386
0,394
0,397
0,397
0,399
0,405
0,410
0,411
0,419
0,424
0,425
0,427
0,448
0,452
0,462
0,466
0,518
0,554
Gen
Gen PR 14-2-10-1-2
IAC Una
IAC Diplomata
LP 09-192
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen PR 11-2-8-1-1
LP 08-90
LP 09-40
Gen C 2-6-4-1-1
MAII - 2
SM 1810
LP 07-80
CHP 98-66-20
SM 1107
Gen C 4-7-2-2-1
BRSMG Madrepérola
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
CHC 01-175
CNFP 10794
Gen C 5-3-6-1-1
CNFC 10762
IPR 139
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Alvorada
BRS Realce
CNFC 10729
Pi fav
0,321
0,338
0,343
0,351
0,357
0,375
0,392
0,397
0,403
0,412
0,416
0,424
0,433
0,454
0,461
0,462
0,474
0,477
0,478
0,478
0,500
0,508
0,508
0,513
0,521
0,571
0,601
Gen
Gen PR 14-2-10-1-2
IAC Una
IAC Diplomata
MAII - 2
LP 09-192
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen C 2-6-4-1-1
LP 09-40
LP 08-90
LP 07-80
Gen C 2-6-6-2-1
SM 1810
CHC 01-175
Gen C 4-7-7-2-2
CHP 98-66-20
BRSMG Madrepérola
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 5-3-6-1-1
SM 1107
CNFC 10762
CNFP 10794
IPR 139
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Alvorada
BRS Realce
CNFC 10729
Pi desf.
0,303
0,316
0,320
0,328
0,332
0,334
0,351
0,356
0,366
0,366
0,373
0,387
0,395
0,397
0,409
0,410
0,414
0,420
0,421
0,435
0,449
0,459
0,459
0,473
0,484
0,518
0,519
Para safra da seca novamente observa-se que entre os genótipos que apresentaram
resistência aos patógenos, destacam-se os genótipos LP 09-40 e Gen C 4-7-7-2-2, que
56
demonstraram boa estabilidade de produção, além de boa qualidade tecnológica dos grãos e porte
de plantas.
Para a safra de inverno (Tabela 24), entre os genótipos de tegumento preto, o de maior
adaptabilidade foi o genótipo LP 08-90 com uma média de 1.790 kg.ha-1, e entre os genótipos de
tegumento carioca foi o CNFC 10762 (1.948 kg.ha-1) que apresentou a menor estimativas
multivariada de Pi. Considerando a estabilidade para produção de grãos (Anexo 23), observa-se que
no caso dos genótipos de tegumento preto a menor estimativa de Pi foi obtida pelo genótipo CNFP
10794 com uma média produtiva de 2.002 kg.ha-1 e para genótipos de tegumento carioca o de
melhor desempenho foi CHC 01-175 produzindo em média 2.041 kg.ha-1, sendo interessante neste
caso que o melhor genótipo para tegumento carioca foi a linhagem proveniente da EPAGRI, de
Santa Catarina, que sendo selecionado na região sul do Brasil, se destacou na safra de inverno do
sudeste, provavelmente por ter sido selecionada sob condições de temperaturas mais baixas.
Tabela 24. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada (Pi) de acordo com o método de
Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) e média em kg.ha-1 para 27 genótipos de
feijoeiro avaliados em 7 ambientes no estado de São Paulo na safra de inverno.
Gen
CNFC 10762
IAC Alvorada
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
CHC 01-175
Madrepérola
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 2-6-4-1-1
CNFC 10729
LP 08-90
LP 09-40
SM 1810
LP 09-192
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
IAC Diplomata
IPR 139
CNFP 10794
Gen C 4-7-2-2-1
Gen PR 14-2-2-1-1
CHP 98-66-20
BRS Realce
SM 1107
Gen C 4-7-7-2-2
MAII – 2
IAC Una
LP 07-80
Média
1.919
1.917
1.879
1.851
2.041
1.693
1.739
1.761
1.784
1.790
1.868
1.514
1.849
1.688
1.568
1.541
1.713
2.002
1.654
1.458
1.615
1.723
1.646
1.632
1.693
1.746
1.917
Pi geral
0,336
0,340
0,349
0,356
0,372
0,375
0,376
0,378
0,381
0,386
0,399
0,401
0,403
0,407
0,412
0,416
0,416
0,417
0,419
0,423
0,424
0,428
0,433
0,433
0,439
0,456
0,476
Gen
Gen C 2-6-6-2-1
Gen PR 11-2-8-1-1
IAC Alvorada
Gen PR 14-2-2-1-1
CNFC 10762
LP 09-40
Madrepérola
Gen C 4-7-8-1-2
CNFP 10794
LP 08-90
Gen C 5-3-6-1-1
SM 1810
Gen C 4-7-7-2-2
CNFC 10729
IAC Diplomata
Gen C 4-7-2-2-1
LP 09-192
IPR 139
Gen C 2-6-4-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
CHP 98-66-20
CHC 01-175
SM 1107
IAC Una
LP 07-80
MAII - 2
BRS Realce
Pi fav
0,370
0,370
0,372
0,375
0,379
0,382
0,389
0,406
0,410
0,410
0,417
0,418
0,418
0,426
0,432
0,433
0,438
0,444
0,445
0,454
0,471
0,474
0,484
0,501
0,522
0,528
0,529
Gen
Gen C 2-6-6-2-1
CNFC 10762
Gen PR 11-2-8-1-1
IAC Alvorada
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
LP 09-40
CHC 01-175
LP 08-90
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 4-7-7-2-2
CNFP 10794
Madrepérola
Gen C 4-7-2-2-1
SM 1810
CNFC 10729
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Diplomata
IPR 139
LP 09-192
Gen PR 14-2-10-1-2
CHP 98-66-20
SM 1107
BRS Realce
MAII - 2
IAC Una
LP 07-80
Pi desf.
0,306
0,320
0,341
0,344
0,351
0,353
0,363
0,370
0,370
0,377
0,377
0,379
0,380
0,382
0,382
0,383
0,386
0,388
0,398
0,401
0,425
0,432
0,442
0,443
0,454
0,467
0,480
57
Na Tabela 25, encontram-se as estimativas multivariadas de Pi obtidas considerando todas
as safras, onde para os genótipos de tegumento preto destacou-se o LP 09-192 que produziu em
média 2.656 kg.ha-1 e não diferiu estatisticamente da testemunha pelo teste de Dunnet a 5% (Tabela
8). Analisando as estimativas de Pi para produtividade (Anexo 24) observa-se que o melhor
genótipo neste caso foi CNFP 10794 (2.755 kg.ha-1) que diferiu estatisticamente da testemunha IAC
Una com produtividade média de 2.477 kg.ha-1 (Tabela 8). Para as avaliações da qualidade
tecnológica dos grãos, não foram detectadas diferenças significativas entre estes genótipos para L*
e TC.
Tabela 25. Estimativas de parâmetros de estabilidade multivariada de acordo com o método de Lin e
Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados em 7 ambientes
no estado de São Paulo considerando todas safras.
Gen
LP 09-192
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen C 2-6-6-2-1
IAC Alvorada
Gen PR 14-2-2-1-1
CNFC 10762
LP 08-90
IAC Diplomata
CNFP 10794
BRSMG Madrepérola
LP 09-40
Gen C 4-7-2-2-1
IAC Una
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 4-7-7-2-2
SM 1810
BRS Realce
CHP 98-66-20
CHC 01-175
SM 1107
LP 07-80
Gen C 4-7-8-1-2
IPR 139
MAII - 2
CNFC 10729
Gen C 2-6-4-1-1
Média
2.656
2.451
2.553
2.542
2.345
2.573
2.522
2.147
2.755
2.287
2.821
2.478
2.476
2.322
2.384
2.521
2.154
2.195
2.299
2.700
2.339
2.722
2.602
2.348
2.609
2.418
2.542
Pi geral
0,371
0,379
0,388
0,392
0,393
0,398
0,402
0,403
0,409
0,411
0,412
0,415
0,415
0,415
0,416
0,419
0,422
0,425
0,426
0,426
0,429
0,431
0,440
0,442
0,448
0,453
0,508
Gen
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
IAC Diplomata
Gen PR 11-2-8-1-1
LP 09-192
LP 08-90
LP 09-40
IAC Una
CNFP 10794
BRSMG Madrepérola
Gen C 2-6-6-2-1
IAC Alvorada
SM 1107
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 4-7-2-2-1
SM 1810
CHP 98-66-20
CNFC 10762
Gen C 4-7-7-2-2
CHC 01-175
IPR 139
Gen C 4-7-8-1-2
LP 07-80
CNFC 10729
MAII - 2
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Pi fav
0,383
0,393
0,405
0,411
0,417
0,425
0,431
0,439
0,439
0,440
0,442
0,451
0,451
0,456
0,462
0,464
0,467
0,469
0,470
0,477
0,479
0,481
0,501
0,510
0,512
0,512
0,567
Gen
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
IAC Diplomata
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
LP 09-192
LP 08-90
Gen C 4-7-2-2-1
LP 09-40
CNFC 10762
IAC Una
CHC 01-175
CNFP 10794
BRSMG Madrepérola
IAC Alvorada
Gen C 4-7-7-2-2
BRS Realce
Gen C 5-3-6-1-1
SM 1107
Gen C 4-7-8-1-2
IPR 139
SM 1810
CHP 98-66-20
MAII - 2
CNFC 10729
LP 07-80
Gen C 2-6-4-1-1
Pi desf.
0,356
0,366
0,369
0,383
0,383
0,386
0,391
0,391
0,400
0,407
0,409
0,410
0,411
0,412
0,415
0,417
0,417
0,417
0,419
0,426
0,430
0,432
0,434
0,443
0,451
0,451
0,496
Para os genótipos de tegumento carioca, observou-se que o genótipo Gen C 2-6-6-2-1
produziu em média 2.554 kg.ha-1 e obteve as menores estimativas multivariadas de Pi (Tabela 25),
entretanto, considerando a estabilidade para produção de grãos (Anexo 24), observa-se que o
genótipo de melhor desempenho foi LP 09-40 com uma produtividade média de 2.755 kg.ha-1,
58
sendo o único a diferir estatisticamente da testemunha comercial IAC – Alvorada (2.543 kg.ha-1)
pelo teste de Dunnet a 5% de probabilidade (Tabela 8). Contudo, não foram observadas diferenças
significativas para L* e TC.
Como destacado anteriormente, as metodologias de adaptabilidade e estabilidade não
consideram a resistência dos genótipos aos patógenos da cultura, sendo isto de grande importância
no lançamento de uma nova cultivar. Neste sentido, o melhorista deve considerar estas análises
como apoio na indicação do melhor genótipo em conjunto com outras análises realizadas. Dentre
os genótipos avaliados neste estudo, os que se destacaram por apresentar alta estabilidade produtiva,
aliado à boa qualidade tecnológica de grãos, arquitetura de planta e resistência aos patógenos foram
os genótipos LP 09-40 e Gen C 4-7-7-2-2 de tegumento carioca e o genótipo LP 09-192 de
tegumento preto, sendo desta forma candidatos a indicação como novas cultivares.
De acordo com os resultados acima, ressalta-se que não houve coerência entre os
resultados obtidos por meio da análise de estabilidade multivariada de LIN E BINNS (1988)
modificada por CARNEIRO (1998) e o desejado de um genótipo para ser recomendado como nova
cultivar, sendo que todos os genótipos avaliados possuem características mínimas requeridas para o
consumo, neste sentido, observa-se que a análise de estabilidade considerando apenas os parâmetros
de produtividade foi mais adequada na indicação do genótipo superior.
Entretanto, análises multivariadas podem ser de grande utilidade nas etapas iniciais de
seleção em programas de melhoramento genético, onde a utilização de índices de seleção, como por
exemplo o índice clássico de SMITH HAZEL (1943) e o índice de soma dos ranks (MULAMBA E
MOCK, 1978), podem sem úteis na seleção de genótipos que reúnam diversas características
desejáveis em populações segregantes, como por exemplo a qualidade tecnológica de grãos com a
produvidade, tal como relatado por MENDES et al. (2009), NEVES et al. (2011) e SANTOS et al.
(2007).
Comparando os métodos de adaptabilidade e estabilidade por análises de fatores e LIN E
BINNS (1988), modificado por CARNEIRO (1998), observa-se que estes métodos podem ser
complementares, pois com a análise gráfica obtida por meio da análise de fatores é possível
identificar os genótipos adaptados a regiões específicas ou amplamente adaptados, porém sem
quantificar a adaptabilidade, pois método pondera os genótipos que menos variaram entre
ambientes, fornecendo um indicativo dos genótipos mais estáveis. Já método de LINN E BINNS
(1988), modificado por CARNEIRO (1998), indica os genótipos que menos variaram em relação ao
melhor genótipo de cada ambiente, indicando genótipos mais adaptados e produtivos.
59
Desta forma, os genótipos considerados mais estáveis e adaptados aos ambientes avaliados
foram LP 09-40, Gen C 4-7-7-2-2 e CNFC 10762 para genótipos de tegumento carioca e CNFC
10794, LP 09-192 e LP 08-90 para genótipos de tegumento preto.
5. CONCLUSÕES
1) As análises de estratificação ambiental demonstraram a alta influência da interação GxA do
tipo complexa para produtividade de grãos, proteína e tempo de cozimento. Para coloração a
maior parte da interação GxA foi do tipo simples.
2) Os genótipos de tegumento preto mais produtivos e adaptados foram CNFP 10794, LP 09-192
com resistência ao crestamento bacteriano e o genótipo LP 08-90 com resistência à murcha de
fusarium e ao crestamento bacteriano.
3) Os genótipos de tegumento carioca superiores foram LP 09-40, com resistência à antracnose e
à murcha de fusarium, o genótipo Gen C 4-7-7-2-2, por apresentar adaptabilidade ampla e
resistência à murcha de fusarium e o genótipo CNFC 10762, com resistência à antracnose.
4) O método de LIN e BINNS modificado por CARNEIRO (1998) foi mais eficiente quando
utilizado apenas com a variável produtividade de grãos.
5) O método da análise de fatores é uma ferramenta eficiente para estudos de estratificação
ambiental e adaptabilidade fenotípica, podendo ser utilizado em conjunto com o método de
LINN e BINNS modificado por CARNEIRO (1998).
60
6. REFERÊNCIAS
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69
7. ANEXOS
Anexo 1. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Capão Bonito na safra das águas de 2011
Genótipo
PEANC PEAPC
IAC Alvorada
104
126
BRS Realce
111
131
Gen C 2-6-4-1-1
108
113
Gen C 2-6-6-2-1
103
116
Gen C 4-7-2-2-1
105
121
Gen C 4-7-7-2-2
104
115
Gen C 4-7-8-1-2
101
123
Gen C 5-3-6-1-1
109
121
CHC 01-175
105
113
CHP 98-66-20
99
113
CNFC 10729
99
116
CNFC 10762
111
120
CNFP 10794
107
126
IAC Diplomata
106
122
IAC Una
111
119
IPR 139
101
112
LP 07-80
100
117
LP 08-90
103
130
LP 09-192
109
120
LP 09-40
106
119
BRSMG Madrepérola
104
125
MAII - 2
108
127
Gen PR 11-2-8-1-1
100
118
Gen PR 14-2-10-1-2
105
121
Gen PR 14-2-2-1-1
110
121
SM 1107
106
114
SM 1810
100
116
PGI
82
40
97
84
76
84
49
77
90
63
74
83
54
69
79
75
87
75
91
62
60
75
70
58
70
78
85
PROT
21,8
20,3
20,2
20,2
20,8
20,4
20,3
19,7
20,5
20,2
20,2
20,7
19,9
22,0
19,9
20,3
19,9
17,6
20,4
18,5
21,1
19,7
20,9
20,6
21,7
19,8
21,6
L*
52,8
49,3
51,2
52,0
49,7
52,0
52,0
50,3
46,8
21,4
51,7
49,2
22,9
22,9
22,6
51,6
52,2
21,9
23,0
52,6
55,4
49,8
22,8
22,6
22,5
22,8
22,9
PROD
4.171
3.321
4.254
4.388
4.150
4.213
4.967
3.808
4.333
3.646
3.967
4.588
4.625
3.646
3.433
3.546
4.683
4.283
4.471
4.596
3.413
3.442
3.463
3.925
4.025
3.708
2.113
70
Anexo 2. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Mococa na safra das águas de 2011
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
107
114
111
106
108
126
105
108
111
108
111
110
105
110
95
110
98
109
107
105
101
106
109
112
105
111
106
PEAPC
117
118
117
119
116
117
130
117
120
121
109
119
119
129
113
110
109
110
118
116
113
128
124
107
116
115
118
PGI
59
62
63
57
70
74
55
61
60
77
78
50
85
69
80
56
82
69
79
85
63
88
58
86
76
73
72
PROT
18,3
19,7
18,1
18,7
18,1
18,6
18,7
17,6
18,2
18,6
19,0
17,8
18,2
20,6
18,3
16,9
18,1
18,4
19,5
17,2
18,7
18,5
19,7
18,8
19,8
16,5
17,6
L*
52,1
51,8
50,3
51,7
49,2
51,4
52,3
49,6
43,7
20,1
52,1
44,6
23,8
23,0
22,5
49,3
51,3
22,5
23,6
51,8
55,0
48,0
23,5
23,2
23,1
23,0
23,4
PROD
2.421
2.413
3.075
3.071
2.313
2.313
2.613
3.033
3.088
3.033
2.729
3.008
3.433
2.375
2.521
2.663
2.425
3.042
2.650
2.950
3.096
2.529
2.492
2.679
2.388
2.117
2.542
71
Anexo 3. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Capão Bonito na safra das águas de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
111
106
112
108
108
107
106
112
113
115
106
112
99
108
110
102
110
109
109
109
109
108
110
108
108
108
113
PEAPC
119
127
117
121
112
117
108
119
117
130
126
126
119
116
112
122
114
112
121
119
118
117
112
110
115
126
116
PGI
87
50
98
88
88
93
89
88
98
95
36
73
86
78
83
88
87
86
80
80
86
81
88
94
100
43
88
PROT
20,0
20,9
19,0
18,3
19,5
20,6
19,6
18,1
19,3
19,2
18,7
19,5
20,3
20,2
18,0
18,8
18,7
18,3
18,7
16,0
19,2
18,9
19,7
18,8
19,3
18,6
20,1
L*
51,8
46,1
51,2
50,6
48,8
51,7
50,0
49,1
47,7
22,0
49,3
50,5
22,1
23,3
22,8
52,2
52,2
21,7
22,3
51,5
53,5
49,1
22,2
21,9
22,1
22,4
22,7
PROD
1.758
1.142
2.188
2.242
2.075
2.033
2.379
3.013
2.825
1.692
2.883
1.717
2.033
1.463
2.392
2.717
3.146
2.154
3.721
3.788
1.446
2.508
2.338
2.317
1.975
3.317
1.717
72
Anexo 4. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Itararé na safra das águas de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
107
104
107
106
107
107
109
106
112
114
110
113
104
107
107
108
109
107
114
108
108
104
110
109
110
113
113
PEAPC
110
115
123
114
124
124
122
113
116
122
126
115
121
116
119
118
109
115
118
117
129
129
126
116
117
109
124
PGI
91
84
95
70
62
62
62
78
85
88
58
95
89
71
62
97
95
66
95
46
91
40
76
87
97
95
75
PROT
24,2
21,8
22,8
22,8
23,1
21,9
21,9
22,3
23,3
22,3
22,4
21,6
23,4
23,9
22,2
22,6
22,0
21,9
22,1
19,5
22,8
22,2
23,6
23,3
22,5
21,1
23,2
L*
55,2
54,2
54,3
52,7
53,4
54,5
54,5
55,3
50,0
19,9
54,0
51,7
20,3
20,1
21,1
54,6
54,0
21,3
20,6
56,4
56,5
53,4
21,1
20,0
19,9
20,4
19,6
PROD
2.775
2.175
2.127
2.290
2.406
3.023
2.846
1.746
2.208
1.181
2.071
2.390
1.279
1.921
2.581
1.719
2.321
2.742
2.558
2.727
1.917
2.469
2.142
2.660
2.246
1.831
502
73
Anexo 5. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Taquarituba na safra das águas de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
110
107
110
109
105
106
106
113
106
105
108
112
104
107
116
104
108
106
123
110
107
111
105
103
105
108
107
PEAPC
129
122
116
120
124
130
110
113
123
117
122
116
114
124
122
118
116
123
121
132
125
103
121
113
123
116
119
PGI
42
63
81
58
65
18
55
92
48
25
45
71
82
48
65
46
51
33
81
16
43
89
31
70
24
49
30
PROT
22,4
22,7
20,7
20,9
23,9
23,6
22,1
19,7
22,3
19,0
22,7
21,4
22,8
24,9
22,1
21,5
21,8
20,0
23,0
18,5
21,9
24,7
24,2
21,7
22,1
22,1
21,4
L*
54,5
50,1
52,0
53,6
51,1
53,1
53,6
52,3
49,1
22,3
53,7
52,5
22,7
22,3
22,6
53,4
52,9
21,5
23,1
54,6
57,8
52,4
22,7
22,9
22,5
22,9
22,5
PROD
4.500
3.417
3.875
3.333
3.542
4.042
3.792
3.300
3.583
3.333
4.250
4.000
3.708
3.167
3.375
3.208
4.208
4.125
3.875
3.958
3.667
3.792
3.208
3.583
3.208
3.167
3.875
74
Anexo 6. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Andradina na safra de inverno de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
122
104
116
118
118
118
111
113
95
104
106
134
112
112
119
98
116
113
114
112
106
107
115
81
107
108
113
PEAPC
134
132
115
117
120
112
111
127
110
122
120
121
117
111
118
108
115
118
136
116
119
117
111
116
121
120
118
PGI
61
81
87
88
70
85
86
95
71
60
79
68
44
60
57
88
69
65
90
81
74
71
72
85
38
53
77
PROT
22,9
27,2
24,6
24,8
24,6
25,4
24,6
22,7
25,0
21,5
24,3
22,9
24,0
26,2
23,9
24,1
22,9
23,5
24,6
22,2
24,8
22,4
24,6
23,7
19,0
22,9
23,9
L*
59,3
56,1
56,4
54,6
58,7
57,9
59,7
57,7
53,9
21,7
58,8
55,3
22,5
20,8
23,4
58,0
58,2
21,9
21,1
60,5
59,4
55,9
22,6
23,2
23,9
20,8
22,4
PROD
963
795
831
1.053
963
742
943
951
849
967
933
1.078
947
818
1.031
759
1.033
987
898
859
723
961
1.115
787
837
856
800
75
Anexo 7. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Colina na safra de inverno de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
109
118
111
111
109
103
111
112
105
121
112
114
108
110
111
92
108
106
115
109
113
110
107
106
116
114
112
PEAPC
121
124
116
116
127
115
111
139
113
110
129
123
111
115
105
106
120
109
124
121
124
119
114
107
118
105
116
PGI
43
66
89
78
32
45
69
24
69
63
31
58
71
54
76
88
37
61
75
27
67
72
72
93
76
84
58
PROT
23,6
25,2
24,2
22,7
24,4
22,7
22,5
23,2
26,7
23,6
25,0
23,3
23,3
26,7
24,3
24,4
23,5
23,2
23,9
21,4
24,1
23,2
25,7
24,2
24,5
24,1
23,4
L*
55,8
53,0
55,6
56,0
57,5
56,8
55,6
54,8
51,9
23,6
55,5
54,7
21,1
23,1
-11,8
56,9
23,4
23,5
-9,9
59,7
56,3
23,6
23,7
24,1
23,0
23,9
21,9
PROD
1.853
621
902
2.193
1.591
1.983
1.538
1.920
1.868
1.084
1.502
1.366
2.423
1.306
1.199
1.798
1.987
1.728
1.838
2.088
1.794
1.968
1.569
1.131
1.196
1.340
1.529
76
Anexo 8. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Ribeirão Preto na safra de inverno de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
121
88
118
114
113
113
99
113
117
118
103
116
88
109
117
78
114
119
107
110
66
105
96
118
119
110
108
PEAPC
124
115
121
121
118
121
121
140
120
121
116
131
112
120
119
111
120
114
124
120
122
118
109
119
124
108
111
PGI
98
95
99
96
93
91
99
95
99
86
85
98
74
81
95
97
79
97
98
83
84
96
93
97
83
73
90
PROT
24,2
24,1
23,8
23,7
25,6
26,2
25,1
23,5
25,0
24,0
25,5
24,6
23,0
25,7
24,5
25,0
23,8
24,5
24,8
23,7
24,8
24,6
25,0
25,0
25,7
25,6
25,0
L*
58,0
54,5
56,9
56,0
54,8
57,1
56,8
53,2
53,9
22,7
55,8
55,6
23,6
22,7
22,0
55,2
55,9
22,5
22,9
57,9
59,8
54,2
22,3
23,9
23,8
23,0
22,4
PROD
1.988
2.042
1.533
1.950
1.629
1.671
1.654
1.521
1.946
1.517
1.733
2.038
1.938
1.871
1.671
1.638
1.783
1.583
1.742
1.688
1.400
1.975
1.833
1.604
1.742
1.325
1.029
77
Anexo 9. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Votuporanga na safra de inverno de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
113
113
110
118
112
115
112
110
119
109
108
111
103
110
113
108
107
120
116
118
110
120
108
117
107
114
110
PEAPC
119
131
115
116
121
112
131
119
120
121
120
118
123
119
123
111
131
120
124
133
118
123
113
126
113
131
118
PGI
78
69
84
81
65
70
73
87
88
59
54
88
61
63
80
94
37
60
93
42
77
80
65
68
86
28
85
PROT
21,5
21,4
20,3
19,8
21,5
21,4
20,3
19,7
21,3
21,1
20,4
20,4
22,2
22,2
21,8
22,3
20,9
21,5
21,5
19,5
21,9
21,0
22,1
21,7
22,2
21,1
21,8
L*
56,3
54,0
55,5
56,3
54,3
57,0
58,0
55,8
53,7
22,5
55,9
55,1
22,6
22,3
22,9
55,4
55,8
22,2
22,9
58,9
60,5
55,0
23,0
22,7
22,8
22,7
22,9
PROD
1.900
1.870
2.186
1.963
2.147
2.051
2.133
1.897
2.049
1.887
1.820
2.451
1.654
1.557
1.950
1.518
1.816
1.888
1.913
2.087
1.409
1.938
2.033
1.781
1.686
1.637
1.165
78
Anexo 10. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Avaré na safra da seca de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
107
101
112
104
105
105
103
103
107
115
106
117
108
109
109
95
106
104
114
109
106
107
107
110
104
109
103
PEAPC
140
123
108
114
120
103
122
129
116
116
118
113
104
118
119
106
119
103
121
125
118
116
105
110
102
124
111
PGI
28
16
70
54
49
87
25
40
52
38
30
83
70
39
67
64
57
74
85
31
70
50
77
73
67
30
58
PROT
25,2
21,4
23,2
21,4
23,2
23,2
21,5
21,6
23,1
23,7
22,6
22,6
23,1
25,9
22,5
23,9
22,7
23,1
23,7
19,6
22,7
23,2
25,1
22,7
21,9
22,6
22,2
L*
51,2
47,9
51,9
51,0
52,7
51,4
50,6
51,3
48,7
20,4
50,6
50,4
20,3
21,0
52,2
52,0
20,6
20,7
53,8
54,5
51,7
20,9
20,2
20,7
20,7
20,8
PROD
5.103
3.798
4.491
4.626
4.911
4.676
4.789
3.632
5.024
4.008
3.914
4.477
4.972
3.523
4.003
4.236
4.965
3.927
4.168
5.113
5.273
4.277
3.528
4.198
4.203
4.323
4.043
79
Anexo 11. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Mococa na safra da seca de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
109
102
105
107
103
109
103
107
112
111
102
110
98
111
110
111
108
108
111
108
111
105
114
104
104
104
108
PEAPC
118
114
120
102
106
113
115
108
123
112
110
109
105
110
110
118
109
117
116
109
112
114
111
109
112
106
98
PGI
75
32
96
95
88
92
73
89
96
73
53
100
60
57
67
79
79
72
100
76
41
70
89
81
92
94
66
PROT
21,7
20,8
19,2
18,1
20,0
19,5
19,5
19,2
21,1
20,5
18,3
19,9
19,8
22,2
20,9
19,0
20,1
20,1
20,9
19,5
20,8
20,9
23,4
18,7
21,4
20,3
20,8
L*
54,5
52,1
54,2
52,8
54,6
55,2
54,8
52,4
51,7
21,6
51,5
52,5
22,0
21,4
22,6
54,2
54,2
21,1
22,0
53,8
57,0
50,8
22,8
22,7
21,9
22,0
21,6
PROD
3.025
3.038
3.388
3.196
3.004
3.446
3.254
3.163
2.875
3.092
2.779
3.188
3.813
2.550
2.863
3.175
3.492
3.300
2.992
3.783
2.738
3.171
3.013
3.013
2.829
3.025
3.171
80
Anexo 12. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Taquarituba na safra da seca de 2012.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC PEAPC
103
118
110
115
107
114
104
113
111
108
114
111
101
118
106
115
104
113
106
105
103
112
113
114
110
114
105
118
107
110
103
104
107
115
106
110
104
107
108
114
109
119
113
118
109
117
107
108
108
129
106
108
108
115
PGI
50
67
68
43
84
92
24
60
70
62
72
57
49
65
77
65
62
73
81
84
76
92
52
89
54
76
54
PROT
24,8
27,8
25,9
26,8
28,7
24,9
24,3
24,7
22,0
26,6
23,2
26,4
24,2
28,4
24,4
25,1
26,1
22,4
24,7
20,6
25,6
25,4
24,6
22,2
26,1
23,2
24,1
L*
44,5
42,5
44,6
47,4
36,4
40,5
46,1
46,7
42,7
13,1
44,7
39,4
17,9
18,8
18,6
46,1
43,5
18,1
17,6
43,6
48,7
44,9
18,8
18,7
19,2
19,0
19,7
PROD
1.182
801
2.728
2.626
2.365
3.209
2.371
2.585
2.607
2.596
1.675
877
3.126
1.800
1.950
2.566
3.493
2.808
2.260
3.040
1.743
2.630
1.098
2.697
2.103
1.015
2.175
81
Anexo 13. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Andradina na safra de inverno de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
119
114
120
116
111
110
118
121
117
116
116
116
116
116
114
118
117
116
121
116
118
120
112
115
132
120
118
PEAPC
147
140
139
148
130
136
129
155
134
144
139
141
118
134
127
139
136
126
132
127
145
139
129
134
133
135
131
PGI
47
55
79
73
70
86
59
69
63
60
57
74
70
50
62
78
68
69
85
81
72
61
75
80
67
42
68
PROT
28,9
28,2
28,6
28,3
28,2
29,8
28,6
27,5
29,8
26,3
29,7
26,9
26,2
29,7
29,5
28,5
27,4
27,6
29,8
26,0
29,0
28,1
28,6
28,5
30,0
27,3
26,5
L*
58,0
54,9
55,1
55,7
57,1
55,5
57,0
55,4
53,3
20,4
57,0
57,1
21,0
20,5
20,3
57,2
57,1
20,3
21,2
57,7
60,3
55,0
22,1
21,0
21,6
20,3
20,8
PROD
1.180
1.445
1.337
1.405
1.033
1.255
1.030
1.273
1.543
648
1.302
1.520
1.283
808
1.503
1.255
1.073
1.277
1.475
1.462
1.425
1.195
1.133
1.103
1.063
1.172
1.118
82
Anexo 14. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Ribeirão Preto na safra de inverno de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
111
103
108
113
109
113
117
110
110
116
108
119
106
112
109
110
109
115
120
117
107
112
110
121
115
110
111
PEAPC
122
119
102
118
110
125
106
124
119
116
119
126
103
123
116
122
114
107
132
129
130
120
116
136
124
113
121
PGI
78
73
90
82
65
70
81
86
88
67
54
88
68
63
82
94
40
64
93
43
77
85
74
93
80
71
84
PROT
23,2
23,8
25,5
22,7
24,6
24,2
22,8
22,2
23,6
23,2
23,7
22,0
22,1
25,8
23,8
23,4
20,7
22,4
24,3
22,1
20,9
22,6
24,3
22,7
24,0
22,6
24,3
L*
53,0
41,8
48,6
50,0
50,6
52,9
51,8
49,5
46,6
22,3
49,5
51,1
22,3
22,1
22,4
52,5
51,7
22,1
22,2
53,0
55,2
48,6
22,5
22,6
22,1
22,5
21,7
PROD
3.229
3.238
2.975
2.446
2.354
1.829
2.113
3.221
3.575
2.967
2.654
2.575
2.700
2.392
2.400
2.413
3.125
2.788
2.625
2.425
2.879
3.225
2.554
2.633
1.750
3.192
2.975
83
Anexo 15. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Votuporanga na safra de inverno de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
117
110
114
116
112
113
110
112
111
113
108
115
106
111
115
95
111
116
114
112
109
109
107
111
113
111
111
PEAPC
123
127
118
119
121
116
117
131
117
120
120
122
116
116
120
109
120
116
126
120
121
119
111
117
121
115
117
PGI
69
77
89
85
67
78
83
89
83
64
65
78
63
62
78
91
55
65
92
61
76
78
73
89
78
62
81
PROT
22,6
23,3
21,7
21,3
20,3
24,1
19,7
21,3
21,3
21,5
21,2
20,0
20,9
23,5
22,1
21,3
21,8
18,3
20,7
18,0
24,1
23,7
23,3
21,6
23,3
19,8
18,0
L*
56,8
51,0
53,4
53,4
55,5
55,4
56,2
54,2
51,2
21,5
55,1
54,5
21,9
21,1
22,1
55,9
55,7
21,4
21,5
57,0
58,3
53,2
22,4
22,3
22,5
21,2
21,6
PROD
2.308
2.054
2.567
1.954
1.863
1.896
2.763
2.371
2.463
2.238
2.546
2.613
3.075
2.038
2.471
2.613
2.608
2.283
2.458
2.471
2.221
2.404
1.579
1.938
1.938
2.004
1.983
84
Anexo 16. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Araras na safra da seca de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
106
106
108
104
107
107
104
108
108
110
105
114
108
107
108
102
107
106
108
110
107
107
108
108
106
108
107
PEAPC
131
119
111
113
119
111
117
117
114
112
123
113
112
116
110
110
117
109
111
122
117
116
111
109
119
121
114
PGI
39
50
77
69
75
78
35
62
76
50
39
81
58
72
74
67
60
73
87
61
70
82
72
83
61
41
63
PROT
22,2
24,6
22,7
21,6
23,7
23,3
22,0
20,6
22,2
22,1
22,6
21,8
22,3
26,6
22,7
22,7
22,6
22,5
22,4
19,6
23,0
21,5
23,3
23,0
23,8
21,7
21,7
L*
49,3
51,1
50,6
51,2
49,6
49,5
49,2
51,0
49,5
21,1
47,2
48,6
20,9
19,9
20,9
50,1
51,6
21,3
21,4
53,4
55,3
49,2
21,3
21,2
21,2
20,8
21,8
PROD
2.400
2.767
2.492
2.425
2.442
2.375
1.960
2.342
2.542
2.608
2.027
2.725
2.450
2.342
2.208
2.358
2.692
2.583
2.550
2.350
2.142
2.417
2.475
2.225
2.483
2.483
2.458
85
Anexo 17. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Itararé na safra da seca de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
108
106
109
104
108
108
102
112
112
110
104
115
109
105
113
103
109
111
105
110
108
106
109
112
112
112
110
PEAPC
129
124
117
111
125
113
118
117
110
119
131
116
123
114
111
116
117
114
111
125
118
116
123
127
125
132
116
PGI
77
91
81
90
78
69
43
94
91
73
47
90
59
86
85
84
92
77
98
75
52
94
90
81
94
41
87
PROT
28,0
24,3
28,5
26,0
26,6
27,8
24,6
24,9
27,8
25,9
29,0
26,9
27,5
29,0
26,2
27,4
25,4
26,2
26,1
22,6
25,7
26,0
27,7
26,7
25,5
26,7
28,9
L*
53,7
54,6
52,5
52,9
53,0
52,0
54,7
51,8
52,9
21,6
51,8
52,5
21,4
20,8
21,7
53,5
53,3
21,4
21,9
57,2
50,4
53,8
21,8
21,7
20,8
21,8
21,5
PROD
896
1.479
850
1.242
1.488
1.121
1.513
317
704
367
450
1.000
1.242
1.329
2.167
113
350
288
1.013
2.013
438
1.729
1.617
1.804
2.146
1.233
546
86
Anexo 18. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Mococa na safra da seca de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
105
105
102
106
106
105
106
110
109
109
105
112
102
108
104
102
109
107
111
111
99
106
102
103
104
107
106
PEAPC
133
116
106
104
121
113
108
116
117
108
129
106
109
108
103
112
114
109
110
120
111
101
104
104
113
116
109
PGI
24
33
92
85
74
50
82
64
82
38
19
81
53
79
62
53
51
59
89
46
70
74
68
89
36
38
66
PROT
22,4
19,1
20,3
19,9
20,9
20,2
20,1
19,9
20,8
20,0
22,2
20,0
21,0
24,4
19,6
19,9
20,1
20,6
20,3
18,9
20,4
21,0
23,0
21,6
21,6
19,6
19,8
L*
58,2
55,3
57,1
54,3
58,2
57,5
57,1
55,9
53,8
23,0
55,2
56,1
23,0
22,6
22,4
58,1
55,4
22,4
22,9
57,2
58,7
54,9
23,0
22,7
23,0
23,1
23,0
PROD
3.013
3.571
3.288
3.304
3.483
3.458
3.417
3.088
3.675
3.683
4.213
3.492
3.850
3.071
3.713
3.108
3.633
3.467
3.654
3.783
2.429
3.892
3.292
3.329
3.492
3.683
3.446
87
Anexo 19. Médias de PEANC, PEAPC, PGI, PROT, L* e PROD dos 27
genótipos avaliados em Taquarituba na safra da seca de 2013.
Genótipo
IAC Alvorada
BRS Realce
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CHC 01-175
CHP 98-66-20
CNFC 10729
CNFC 10762
CNFP 10794
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
LP 07-80
LP 08-90
LP 09-192
LP 09-40
BRSMG Madrepérola
MAII - 2
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
SM 1810
PEANC
108
103
107
109
108
108
105
111
112
113
105
114
103
109
106
103
111
109
111
110
101
106
104
108
109
110
109
PEAPC
124
116
120
114
120
120
117
118
117
120
123
114
113
115
118
113
116
112
118
119
122
118
109
115
116
110
115
PGI
90
83
95
85
75
62
83
78
87
85
58
95
74
78
73
96
79
68
95
48
84
74
76
91
83
73
81
PROT
21,6
21,6
23,5
22,7
22,8
21,6
21,5
22,2
24,2
24,3
25,1
23,0
22,7
27,7
22,0
25,1
21,7
21,6
24,6
24,4
25,9
20,5
25,2
24,7
24,1
22,3
24,2
L*
55,1
55,8
52,3
49,0
54,6
49,0
53,9
50,3
51,5
21,0
51,1
54,5
22,7
22,7
21,5
52,1
54,7
21,5
22,5
54,3
53,5
53,9
19,4
22,9
21,4
22,7
21,9
PROD
3.650
1.728
3.220
2.814
3.328
2.578
3.366
2.129
3.553
3.140
2.506
3.790
3.811
2.825
3.628
3.222
2.896
2.681
3.610
2.436
3.303
3.061
3.640
3.163
3.264
3.024
3.744
Anexo 20. Estimativas de correlação de Pearson entre as variáveis TC,
PEANC, PEAPC, PGI, PROT, COR e PROD
TC
PEANC PEAPC
PGI
PROT
COR PROD
TC
PEANC 0,021
PEAPC -0,011
0,238
PGI
0,080
0,199
-0,266
PROT
0,199
-0,185 -0,043
0,103
COR
0,089
-0,125
0,301
-0,062
-0,218
PROD
0,118
0,214
0,011
0,167 -0,502** 0,294
-
88
Anexo 21. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados na
safra das águas no estado de São Paulo.
Gen
LP 09-40
LP 09-192
LP 07-80
Gen C 4-7-8-1-2
LP 08-90
CHC 01-175
CNFC 10729
CNFC 10762
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Alvorada
Gen C 2-6-6-2-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
CNFP 10794
MAII - 2
Gen C 4-7-2-2-1
IAC Una
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1107
IPR 139
Gen PR 11-2-8-1-1
BRSMG Madrepérola
CHP 98-66-20
IAC Diplomata
BRS Realce
SM 1810
Média
3.604
3.455
3.357
3.319
3.269
3.208
3.180
3.140
3.125
3.104
3.125
3.065
3.033
2.980
3.016
2.948
2.897
2.860
2.768
2.828
2.770
2.728
2.708
2.577
2.514
2.493
2.150
Pi geral
1540599
1822816
1955205
2023758
2109961
2240364
2314166
2425915
2454698
2457801
2494541
2560155
2608211
2831804
2833160
2838152
2912917
3054925
3235562
3236355
3296830
3360665
3514034
3859970
3926472
4052157
5391179
Gen
LP 07-80
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Alvorada
CNFC 10762
LP 09-40
LP 08-90
LP 09-192
CNFP 10794
Gen C 4-7-7-2-2
CNFC 10729
Gen C 2-6-4-1-1
CHC 01-175
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 2-6-6-2-1
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
MAII - 2
Gen C 5-3-6-1-1
BRSMG Madrepérola
CHP 98-66-20
SM 1107
IAC Diplomata
IAC Una
IPR 139
BRS Realce
Gen PR 11-2-8-1-1
SM 1810
Pi fav
1608895
1796489
1888677
1895574
1930187
2082074
2138296
2175870
2241054
2338215
2365974
2613423
2868245
2876039
3090148
3456797
3519721
3606232
3706881
3783645
3926972
4014068
4038944
4098576
4158024
4221908
5879175
Gen
LP 09-40
LP 09-192
CHC 01-175
LP 08-90
Gen C 4-7-8-1-2
LP 07-80
Gen PR 14-2-10-1-2
CNFC 10729
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
MAII - 2
IAC Una
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 4-7-7-2-2
IPR 139
SM 1107
CNFC 10762
Gen PR 11-2-8-1-1
IAC Alvorada
Gen C 4-7-2-2-1
Gen PR 14-2-2-1-1
CNFP 10794
BRSMG Madrepérola
IAC Diplomata
CHP 98-66-20
BRS Realce
SM 1810
Pi desf.
1280873
1612496
1991658
2128553
2175270
2186078
2286920
2298133
2315519
2349565
2383773
2398911
2519020
2597127
2762334
2775943
2779475
2786502
2898451
2942699
3088072
3271352
3385470
3868076
3910853
3981579
5065849
89
Anexo 22. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados na
safra da seca no estado de São Paulo.
Gen
CNFP 10794
LP 09-40
MAII - 2
Gen C 4-7-2-2-1
LP 07-80
CHC 01-175
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 4-7-7-2-2
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
IAC Una
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 2-6-6-2-1
LP 09-192
SM 1810
CHP 98-66-20
CNFC 10762
IAC Alvorada
LP 08-90
SM 1107
IPR 139
Gen PR 11-2-8-1-1
BRSMG Madrepérola
IAC Diplomata
CNFC 10729
Gen C 5-3-6-1-1
BRS Realce
Média
3.323
3.216
3.025
3.002
3.074
2.997
2.952
2.980
2.931
2.918
2.932
2.922
2.890
2.892
2.797
2.784
2.792
2.752
2.721
2.683
2.682
2.665
2.580
2.491
2.509
2.464
2.454
Pi geral
2852135
3093257
3536702
3560666
3618925
3671727
3714388
3726139
3799619
3830952
3850948
3863460
3890114
3948793
4293315
4336014
4359191
4407944
4554422
4565059
4648848
4724421
4933777
5122145
5151333
5328494
5399691
Gen
CNFP 10794
CHC 01-175
LP 07-80
LP 09-40
CNFC 10762
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 4-7-2-2-1
IAC Alvorada
Gen C 2-6-4-1-1
MAII - 2
LP 09-192
SM 1810
Gen C 4-7-7-2-2
SM 1107
IAC Una
Gen C 2-6-6-2-1
CHP 98-66-20
Gen PR 14-2-2-1-1
IPR 139
Gen PR 14-2-10-1-2
BRSMG Madrepérola
LP 08-90
CNFC 10729
Gen PR 11-2-8-1-1
BRS Realce
IAC Diplomata
Gen C 5-3-6-1-1
Pi fav
2460125
3219020
3300873
3309856
3399521
3403567
3457518
3491915
3724469
3732338
3762438
3825595
3879909
3941476
3950969
3998045
4090306
4149732
4194031
4203560
4296052
4496722
4548000
4581929
5545198
5596592
5596858
Gen
LP 09-40
MAII - 2
Gen PR 14-2-2-1-1
Gen PR 14-2-10-1-2
CNFP 10794
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-2-2-1
IAC Una
Gen C 2-6-6-2-1
LP 07-80
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
LP 09-192
CHC 01-175
IAC Diplomata
LP 08-90
CHP 98-66-20
Gen PR 11-2-8-1-1
SM 1810
Gen C 5-3-6-1-1
BRS Realce
IPR 139
SM 1107
IAC Alvorada
CNFC 10762
BRSMG Madrepérola
CNFC 10729
Pi desf.
2804458
3275854
3332801
3334141
3374816
3521112
3698196
3717587
3746206
4042994
4048781
4128817
4197267
4275337
4489549
4631357
4663624
4914409
4916942
4970675
5205682
5255271
5396502
5629316
5638752
5784077
5955778
90
Anexo 23. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados na
safra de inverno no estado de São Paulo.
Gen
CHC 01-175
CNFP 10794
MAII - 2
CNFC 10762
LP 07-80
IAC Alvorada
Gen C 5-3-6-1-1
LP 09-192
LP 09-40
Gen C 2-6-6-2-1
LP 08-90
CNFC 10729
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Una
Gen C 4-7-8-1-2
IPR 139
BRSMG Madrepérola
BRS Realce
Gen PR 11-2-8-1-1
SM 1107
Gen C 4-7-2-2-1
CHP 98-66-20
Gen C 4-7-7-2-2
Gen PR 14-2-10-1-2
IAC Diplomata
SM 1810
Gen PR 14-2-2-1-1
Média
2.041
2.002
1.952
1.948
1.917
1.917
1.879
1.849
1.868
1.851
1.790
1.784
1.761
1.746
1.739
1.713
1.693
1.723
1.688
1.646
1.654
1.615
1.632
1.568
1.541
1.514
1.458
Pi geral
1581863
1716061
1737723
1782532
1799289
1801162
1866230
1934287
1934308
1985302
2033656
2052317
2130692
2151903
2214323
2228010
2249144
2251059
2300554
2335903
2364398
2422001
2490357
2512644
2593676
2639226
2832435
Gen
CHC 01-175
Gen C 2-6-4-1-1
MAII - 2
LP 07-80
Gen C 5-3-6-1-1
CNFC 10762
IAC Alvorada
CNFP 10794
BRS Realce
CHP 98-66-20
CNFC 10729
LP 09-192
LP 08-90
LP 09-40
SM 1107
Gen C 4-7-8-1-2
IAC Una
BRSMG Madrepérola
IPR 139
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 4-7-2-2-1
SM 1810
Gen PR 11-2-8-1-1
IAC Diplomata
Gen C 4-7-7-2-2
Gen PR 14-2-2-1-1
Pi fav
1417995
1626164
1707203
1717610
1756895
1771290
1792100
1884982
1990674
2016595
2084279
2103478
2110534
2160673
2211110
2250517
2260495
2421432
2452117
2556465
2584300
2635800
2733419
2777569
2832461
3170387
3448388
Gen
Gen C 2-6-6-2-1
CNFP 10794
CHC 01-175
MAII - 2
LP 09-40
CNFC 10762
LP 09-192
IAC Alvorada
LP 07-80
Gen PR 11-2-8-1-1
Gen C 5-3-6-1-1
LP 08-90
Gen C 4-7-7-2-2
CNFC 10729
IPR 139
IAC Una
BRSMG Madrepérola
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 4-7-8-1-2
Gen PR 14-2-2-1-1
IAC Diplomata
SM 1107
BRS Realce
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen C 2-6-4-1-1
SM 1810
CHP 98-66-20
Pi desf.
1536054
1589371
1704764
1760613
1764535
1790963
1807393
1807959
1860549
1942792
1948231
1975998
1980334
2028346
2059930
2070459
2119929
2160845
2187177
2370471
2414588
2429497
2446347
2479778
2509088
2568580
2726056
91
Anexo 24. Estimativas de parâmetros da estabilidade de produção de grãosde acordo com o método
de Lin e Binns (1988) modificada por Carneiro (1998) para 27 genótipos de feijoeiro avaliados no
estado de São Paulo em três safras.
Gen
LP 09-40
CNFP 10794
LP 07-80
CHC 01-175
LP 09-192
MAII - 2
Gen C 4-7-8-1-2
CNFC 10762
Gen C 2-6-6-2-1
Gen C 2-6-4-1-1
IAC Alvorada
Gen C 4-7-7-2-2
LP 08-90
Gen C 4-7-2-2-1
IAC Una
Gen PR 14-2-10-1-2
CNFC 10729
Gen C 5-3-6-1-1
Gen PR 14-2-2-1-1
IPR 139
SM 1107
Gen PR 11-2-8-1-1
CHP 98-66-20
BRSMG Madrepérola
BRS Realce
IAC Diplomata
SM 1810
Média
2.821
2.755
2.722
2.700
2.656
2.609
2.602
2.573
2.553
2.542
2.542
2.521
2.522
2.478
2.476
2.451
2.418
2.384
2.345
2.348
2.339
2.322
2.299
2.287
2.195
2.147
2.154
Pi geral
4162661
4345586
4465248
4474306
4632713
4742727
4745486
4875484
4880177
4952771
4959620
5038655
5050245
5096179
5174563
5228660
5370959
5557854
5567332
5616742
5644871
5696638
5789754
5804752
6202377
6245452
6380706
Gen
CNFP 10794
CHC 01-175
LP 07-80
CNFC 10762
IAC Alvorada
LP 09-40
Gen C 2-6-4-1-1
Gen C 4-7-8-1-2
LP 09-192
LP 08-90
MAII - 2
Gen C 4-7-2-2-1
Gen C 2-6-6-2-1
CNFC 10729
CHP 98-66-20
Gen C 4-7-7-2-2
Gen PR 14-2-10-1-2
BRSMG Madrepérola
SM 1107
IAC Una
IPR 139
Gen PR 14-2-2-1-1
SM 1810
Gen C 5-3-6-1-1
Gen PR 11-2-8-1-1
BRS Realce
IAC Diplomata
Pi fav
3957239
4418448
4454889
4598292
4632277
4633145
4811945
4890268
5013323
5233423
5334442
5348028
5354619
5501171
5547941
5598961
5616710
5640218
5791312
5936679
6052810
6204434
6209143
6287585
6315836
6660003
6964147
Gen
LP 09-40
MAII - 2
LP 09-192
LP 07-80
CHC 01-175
Gen C 2-6-6-2-1
IAC Una
CNFP 10794
Gen C 4-7-7-2-2
Gen C 4-7-8-1-2
Gen C 4-7-2-2-1
LP 08-90
Gen PR 14-2-10-1-2
Gen C 5-3-6-1-1
Gen C 2-6-4-1-1
CNFC 10762
Gen PR 14-2-2-1-1
IAC Alvorada
Gen PR 11-2-8-1-1
CNFC 10729
IPR 139
SM 1107
IAC Diplomata
BRS Realce
BRSMG Madrepérola
CHP 98-66-20
SM 1810
Pi desf.
3820491
4312388
4355906
4472782
4514931
4535128
4620298
4628020
4631159
4640190
4913017
4917024
4946443
5027141
5055190
5077077
5103986
5197688
5246312
5276259
5299602
5538368
5722765
5869557
5924414
5965618
6505479
92