Aplicações de técnicas de análise multivariada em fitopatologia

Abstract

Este trabalho teve como objetivo avaliar técnicas estatísticas de análise multivariada ("cluster análise" - CA; análise de componentes principais - CP; e análise canônica - AC) no estudo da resistência do pessegueiro (Prunus penica) e do cafeeiro (Coffea arabica) as respectivas ferrugens (Tranzschelia sp. e Hemileia vastatrix). O estudo da similaridade entre 11 cultivares de pessegueiro quanto ao progresso da ferrugem, empregando CA, apresentou concordância com os resultados de AACPD (área abaixo da curva de progresso de doença) e com os testes de identidade de modelos de progresso de doença. No estudo da similaridade entre oito genótipos de C. arabica quanto aos componentes de resisténcia. período de incubação (PI), período latente (PL), severidade (SEW e esporulação (ESP), obteve-se concordância entre os resultados obtidos por AC, CA e o grau de doença. PI foi o componente de resistência que menos contribuiu para a divergência entre os genótipos de café (8,73%). PL. SEV e ESP contribuíram com 34,49; 25.93 e 30.84%, respectivamente. As análises de variância univariada não revelaram diferenças significativas entre os genótipos quanto aos componentes de resistência, ao contrário da análise rnultivariada. No estudo da resisténcia de 49 progênies de Catimor a oito raças fisiológicas de H. vastatrix , CA revelou a existência de similaridade entre as progénies e grande diferença entre estas e a testemunha, 'Catuaí'. Estudou-se a resisténcia horizontal de 11 progénies de 'Catimor'. considerando quatro componentes de resisthcia; PI, PL. SEV e NPF (número de pústulas por folha). CA e CP separaram as progénies em tres grupos: e a testemunha 'Catuaí' constituiu um quarto grupo (o mais susceptível). Segundo a anelise de CP, PI e NPF podem ser descartados por serem redundantes. PI e PL foram altamente correlacionados (r = 0.95), bem como NPF e SEV (r = 0.99). Adicionalmente, descreveram-se a importância, os objetivos e as aplicações de outras técnicas em fitopatologia: análise de trilha, análise de correlação canônica, análise fatorial, análise discriminante, MANOVA e análise de coordenada principal.

The importance, principles, applications on plant pathology and restrictions of the procedures of statistical multivariate analysis: cluster analysis (CA). canonical variables analysis (CVA) and principal components analysis (PCA). were described on evaluation of resistance of peach (Prunus persica) and coffee (Coffea arabica) to rusts Tranzschelia sp. and Hemileia vastatrix respectively. The study of similarity between 11 cultivars of peach regarding the rust progress, using CA showed agreement with the results of AUDPC (area under the disease progress curve) and with the results of tests of equality of disease progress models. The similarity between eight genotypes of C. arabica were evaluated regarding to components of resistance: incubation (IP) and latent (LP) periods, severity (SEW and sporulation (SP). The results of CA and CVA showed agreement with the reaction type, wich was evaluated by 1 to 6 scale. The component of resistance IP showed the minor contribuition to divergence between genotypes of coffee (8.73%). LP, SEV and SP showed 34.49, 25.93 and 30.84% respectively. The univariate analysis of variance did not show significatives differences between genotypes, regarding the components of resistance individually, unlike of multivariate analysis of variance (MANOVA). In the study of resistance of 49 progenies of coffee 'Catimor' to eight physiological races of H. vastatrix, CA showed the existence of similarity between the progenies and a difference between the progenies and the control 'Catuai' In the study of horizontal resistance of 11 progenies of coffee 'Catimot, regarding to the components of resistance, IP. LP. SEV and NPL (number of pustules I leaf), CA and PCA clustered the progenies on three groups, and lhe control 'Catuai' in a another group (The most susceptible). According to the PCA. IP and NPL can be descarted. why they were redundants. IP and LP were highly correlationed (r = 0.95), as well as NPL and SEV (r = 0.99). Additionally, the importance, objetives and applications of another procedures on plant pathology were related: path analysis, correlation canonical, factor analysis, discriminant analysis, MANOVA and principal coordinated analysis.