Navegando por Autor "Bejatto, Nataiane Cristina"

Filtrar resultados informando as primeiras letras
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Variabilidade genética em cultivares do ensaio nacional de Coffea arabica L.
    (Embrapa Café, 2015) Macedo, Camila Ronchi; Chaves, Camila Lucas; Góes, Bruna Delgado; Ruas, Eduardo Augusto; Bejatto, Nataiane Cristina; Lopes, Patrícia Juliana; Matias, Otavio Pollo; Rodrigues, Kaique Marques; Souza, Natalia Luiz de; Ruas, Claudete de Fátima; Sera, Tumoru; Sera, Gustavo Hiroshi; Ruas, Paulo Maurício
    Os programas de pesquisa e melhoramento de Coffea arabica L. resultaram na obtenção de cultivares com expressivas produtividades e adaptadas às diversas regiões produtoras, classificando o Brasil como maior produtor e exportador no cenário mundial. Um dos grandes desafios para os programas de melhoramento genético é superar a produtividade das melhores cultivares. A avaliação da variabilidade genética é crucial para futuros planejamentos nesses programas. O objetivo desse trabalho foi verificar a variabilidade genética entre e dentro de cultivares do Ensaio Nacional de Café pela técnica de AFLP. Foi detectada uma variação na porcentagem de locos polimórficos de 23,90% a 69,47%, e a diversidade gênica de Nei (Hs) variou de 0, 064 a 0, 199. A média da distância genética de Huff variou de 7,61 ±3,1 a 13,46 ±4,7. AMOVA revelou uma variância de 79,04% dentro e 20,96% entre cultivares. O FST par-a-par evidenciou distâncias genéticas de 0,007 a 0,491 entre cultivares. A AMOVA entre cultivares lançados em diferentes épocas mostrou um aumento da variabilidade genética na década de 1990, com uma pequena redução a partir de 2000. E AMOVA entre diferentes centros de pesquisa mostrou uma variabilidade genética maior (93,93%) para as cultivares do IAPAR. O dendograma mostrou a existência de três grupos, sendo o mesmo confirmado pela coordenada principal e análise bayesiana. Todas essas análises mostram que as 32 cultivares apresenta diferenças da variabilidade genética tanto dentro como entre, sendo que esses dados poderão ser utilizados em futuros programas de melhoramento genético.