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Aportes genéticos a la productividad y aspectos nutricionales del cultivo de yuca

Cassava root - cultivar FEPAGRO - RS 13 Vassourinha Photo: Bester A.U.

Resumen

El objetivo de este trabajo es resaltar el comportamiento de cultivares de yuca sometidos a diferentes densidades y bioestimulantes al momento de la siembra, y seleccionar cultivares superiores a través de atributos nutricionales y productivos basado en el enfoque multivariado. Se utilizó un diseño experimental de bloques al azar de tres factores y tres repeticiones: tres cultivares de yuca (FEPAGRO-RS 13 Vassourinha, BRS CS01, Iapar - 19 Pioneira), dos densidades de plantación (10 y 20 yemas por metro lineal) y bioestimulate (con y sin), en total 36 unidades experimentales. El cultivar BRS CS01 presentó el mayor rendimiento y concentración de material mineral; el genotipo FEPAGRO - RS 13 Vassourinha presentó el mayor contenido de lípidos y ‘Iapar 19 - Pioneira’ presentó las mayores concentraciones de proteína. El contenido de almidón fue evaluado por la prueba de comparación de medias e índice MGIDI. El cultivar FEPAGRO - RS 13 Vassourinha mostró superioridad, además de ser considerado por el índice ideal por el multi-variado. La densidad 10 y bioestimulador se caracterizó como favorable para la productividad y lípidos, mientras que la densidad 10 y sin bioestimulador favorable para almidón, lípidos, proteína y productividad. La densidad 20 con bioestimulador fue favorable para lípidos.

Palabras clave

Manihot esculenta Crantz, Heredabilidad, Índice MGIDI, Densidad, Bioestimulador

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Referencias

  • Albuquerque, J.A.A., T. Sediyama, A.A. Silva, J.M.A. Alves, E.L. Finoto, F.A. Neto, and G.R. Silva. 2012. Desenvolvimento da cultura de mandioca sob interferência de plantas daninhas. Planta Daninha 30(1), 37-45. Doi: https://doi.org/10.1590/S0100-83582012000100005
  • Annicchiarico, P. 1992. Cultivar adaptation and recommendation from alfafa trials in Northern Italy. J. Genet. Breed. 46(1), 269-278.
  • AOAC, Asssociation of Official Analytical Chemists. 2005. Official methods of analysis. 18th ed. Gaithersburg, MD.
  • Barbosa, M.H., I.R. Carvalho, J.A.G. Silva, D.A. Magano, V.Q. Souza, V.J. Szareski, F. Lautenchleger, D.J. Hutra, N. Moura, and M.V. Loro. 2021. Contribution of the additive genetic effects in soybean breeding aiming at the agronomic ideotype. Funct. Plant Breed. J. 3(1), 1. Doi: https://doi.org/10.35418/2526-4117/v3n1a1
  • Baretta, D., M. Nardino, I.R. Carvalho, A.C. Oliveira, V.Q. Souza, and L.C. Maia. 2016. Performance of maize genotypes of Rio Grande do Sul using mixed models. Científica 44(3), 403-411. Doi: https://doi.org/10.15361/1984-5529.2016v44n3p403-411
  • Bester, A.U., I.R. Carvalho, J.A.G. Silva, D.J. Hutra, N.B. Moura, F. Lautenchleger, and M.V. Loro. 2021. Three decades of cassava cultivation in Brazil: Potentialities and perspectives. Rev. Colomb. Cienc. Hortic. 15(2), e12087. Doi: https://doi.org/10.17584/rcch.2021v15i2.12087
  • Borges, V., P.V. Ferreira, L. Soares, G.M. Santos, and A.M.M. Santos. 2010. Seleção de clones de batata-doce pelo procedimento REML/BLUP. Acta Sci. Agron. 32(4), 643-649. Doi: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v32i4.4837
  • Carvalho, L.P., F.J.C. Farias, C.L. Morello, and P.E. Teodoro. 2016. Uso da metodologia REML/BLUP para seleção de genótipos de algodoeiro com maior adaptabilidade e estabilidade produtiva. Bragantia 75(3), 314-321. Doi: https://doi.org/10.1590/1678-4499.275
  • Carvalho, I.R., J.A.G. Silva, L.L. Ferreira, V.E. Bubans, M.H. Barbosa, R.B. Mambrin, S.M. Fachi, G.G. Conte, and V.Q. Souza. 2019. Heritability profiles defined by hierarchal models and artificial neural networks for dual-purpose wheat attributes. Genet. Mol. Res. 18(3), gmr18266. Doi: https://doi.org/10.4238/gmr18266
  • CQFSRS, Comissão de Química e Fertilidade do Solo. 2004. Manual de adubação e calagem para os Estados do Rio Grande do Sul e de Santa Catarina. 10th ed. Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, Porto Alegre, Brazil.
  • Costa, R.B., M.D.V. Resende, A.J. Araújo, P.S. Gonçalves, and N. Bortoletto. 2000. Seleção combinada univariada e multivariada aplicada ao melhoramento genético da seringueira. Pesq. Agropec. Bras. 35(2), 381-388. Doi: https://doi.org/10.1590/S0100-204X2000000200017
  • Cruz, C.D., P.C.S. Carneiro, and A.J. Regazzi. 2014. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. 3th ed. Editora UFV, Viçosa, Brazil.
  • Facchinello, P.H.K., I.R. Carvalho, E.A. Streck, G.A. Aguiar, J. Goveia, M. Feijó, R.R. Pereira, P.R.R. Fagundes, L.C. Maia, F. Lautenchleger, and A.M. Magalhães Junior. 2021. Gene action and genetic parameters of characters related to rice grain quality. Agron. J. 113, 4736-4752. Doi: https://doi.org/10.1002/agj2.20881
  • FAO. 2019. Protecting cassava, a neglected crop, from pests and diseases. Rome.
  • Ferrari, M., I.R. Carvalho, A.J. Pelegrin, V.J. Szareski, M. Nardino, T.C Rosa, N.L. Santos, T.S. Martins, V.Q. Souza, A.C. Oliveira, and L.C. Maia. 2022. Heritability and genetic distance from s1 maize progenies. Commun. Plant Sci. 12, 7-15. Doi: https://doi.org/10.26814/cps2022002
  • NASSAR, N. M. A. 2006. Mandioca. Ciência Hoje. vol. 39, nº 231.
  • Oliveira, E.J., F.F. Aud, C.F.G. Morales, S.A.S. Oliveira, and V.S. Santos. 2016. Non-hierarchical clustering of Manihot esculenta Crantz germplasm based on quantitative traits. Rev. Cienc. Agron. 47(3), 548-555. Doi: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20160066
  • Oyeyinka, S.A., A.A. Adeloye, O.O. Olaomo, and E. Kayitesi. 2020. Effect of fermentation time on physicochemical properties of starch extracted from cassava root. Food Biosci. 33, 100485. Doi: https://doi.org/10.1016/j.fbio.2019.100485
  • Pádua, G.J. 2018. Recursos genéticos aplicados ao melhoramento genético de plantas. In: Amabile, R.F., M.S. Vilela, and J.R. Peixoto (eds.). Melhoramento de plantas: variabilidade genética, ferramentas e mercado. Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, Brasília, D.F.
  • Pimentel, A. J. B. Guimarães, J. F. R. Souza, M. A. Resende, M. D. V. Moura, L. M. Rocha, J. R. A. S. C. Ribeiro, G. 2014. Estimação de parâmetros genéticos e predição de valor genético aditivo de trigo utilizando modelos mistos. Pesq. Agropec. Bras. 49(11), 882-890. DOI: 10.1590/S0100-204X2014001100007
  • Ramalho, M., J.B. Santos, C.B. Pinto, E.A. Souza, F.M.A. Gonçalves, and J.C. Souza. 2012. Genética na agropecuária. 5th ed. UFLA, Lavras, Brazil.
  • Rosa, T.C, I.R. Carvalho, J.A.G. Silva, V.J. Szareski, T.A. Segatto, E.D. Port, M.V. Loro, H.C.F. Almeida, A.C. Oliveira, L.C. Maia, and V.Q. Souza. 2021. Genetic parameters and multi-trait selection of white oats for forage. Genet. Mol. Res. 20(2), gmr18451. Doi: https://doi.org/10.4238/gmr18451
  • Santos, H.G. P.K.T. Jacomine, L.H.C. Anjos, V.A. Oliveira, J.F. Lumbreras, M.R. Coelho, J.A. Almeida, J.C. Araujo Filho, J.B. Oliveira, and T.J.F. Cunha. 2018. Sistema brasileiro de classificação de solos. 5th ed. Embrapa, Brasília, DF.
  • Soxhlet, F. 1879. Die gewichtsanalytische Bestimmung des Milchfettes. Dinglers Polytech. J. 232, 461-465.
  • Teixeira, P.R.G., A.E.S. Viana, A.D. Cardoso, G.L.P. Moreira, S.M. Matsumoto, and P.A.S. Ramos. 2017. Características físico-químicas de variedades de mandioca de mesa. Rev. Bras. Ciênc. Agrár. 12(2), 158-165. Doi: https://doi.org/10.5039/agraria.v12i2a5433

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