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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/12706
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorGuedes, João Felipe da Silva-
dc.date.accessioned2018-12-19T10:15:13Z-
dc.date.available2018-12-10-
dc.date.available2018-12-19T10:15:13Z-
dc.date.issued2018-12-04-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/12706-
dc.description.abstractThe peppers originate in the Americas, belonging to the genus Capsicum. They have a wide diffusion in the vegetable market and can be used in various forms. There is a great insertion of the peppers in the ornamental plant market because they possess characteristics such as low size, leaves, fruits and colorful flowers. Capsicum annuum L. Is the most cultivated pepper species. There are few accessions destined to ornamentation even having accessions with ornamental potential, where the best player must access all this variability through breeding programs and hierarchical methods for access to variability. Thus, this study aimed to select between and within a segregating generation F5 of ornamental peppers (Capsicum annuum L.) based on their genetic diversity for selection of families and genotypes, continuing the breeding program and Development of new cultivars. The experiment was developed in a greenhouse of the Plant Biotechnology Laboratory in the Agrarian Sciences Center of the Universidade Federal da Paraíba (CCA/UFPB). Seven segregating populations of a F5 generation of chillers and 4 additional witnesses were characterized, the UFPB 77.2 and UFPB134 accesses and 2 commercial varieties, Etna and yramid. In the first chapter, 20 Plant, flower and fruit descriptors suggested by the International plant Genetic Resources Institute (IPGRI) were used, and the experimental design was completely randomized (DIC), with additional witnesses. The data were subjected to analysis of variance (ANOVA), by the F test and subsequent averages test by the Scott-Knott criteria, (P ≤ 0.05). All analyses were performed using GENES statistical software. In the second chapter, analyses were performed based on 13 quantitative characters and 14 qualitative traits of plant and fruit. The data were subjected to analysis of variance (ANOVA), by the F test, calculation of heritability estimates, ratio of genetic and environmental coefficients of variation, canonical variables and graphic dispersion of the genotypes. The data were also submitted to multivariate analysis of variance (MANOVA), the relative importance of the characters was made based on the Singh method, from the generalized mahalanobis distance, the qualitative data subjected to Gower distance and the Tocher method through one of the three types of distance matrices, isolated and joint analysis of qualitative and quantitative data. The non-metric multidimensional scaling (nMDS) was used for graphic representation of the distance matrices and the adjustment level calculated by the Kruskal Stress. The analyses were performed using the softwares GENES and R version 3.0.3. There is genetic variability among the populations evaluated for most of the studied traits, and it is possible to select families 17.15, 56.26, 55.50, 56.8, 30.16, 30.22 and 55.45 to continue the program, a study of diversity and selection Within these families. For evaluation within each family, non-metric scaling was efficient only for the analysis of quantitative and mixed data, qualitative data showed very high stress levels, not being expressive in determining the variability Within this generation, the importance of the characters showed that for some are not being performed selection, therefore the great variability found in the genotypes in an advanced generation. The analyses were efficient in the expression of the variability within, allowing the selection within the families.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Roberval Silva (ber-val@hotmail.com) on 2018-12-19T10:15:13Z No. of bitstreams: 1 JFSG19122018.pdf: 1811923 bytes, checksum: cbdd9f9deb1174f8f0e903d5f2116121 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-12-19T10:15:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JFSG19122018.pdf: 1811923 bytes, checksum: cbdd9f9deb1174f8f0e903d5f2116121 (MD5) Previous issue date: 2018-12-04en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectPimenteiraspt_BR
dc.subjectEscalonamentopt_BR
dc.subjectCapsicumpt_BR
dc.titleSELEÇÃO ENTRE E DENTRO EM GERAÇÃO SEGREGANTE F5 DE PIMENTEIRAS ORNAMENTAIS (Capsicum annuum L.)pt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Rêgo, Elizanilda Ramalho do-
dc.contributor.advisor-co1Rêgo, Mailson Monteiro do-
dc.description.resumoAs pimenteiras têm origem nas Américas, pertencentes ao gênero Capsicum. Apresentam ampla difusão no mercado de hortaliças, podendo ser utilizadas em várias formas. Há grande inserção das pimentas no mercado de plantas ornamentais por possuírem características como porte baixo, folhas, frutos e flores coloridas. A Capsicum annuum L. é a espécie de pimenta mais cultivada. Poucos são os acessos destinados a ornamentação mesmo possuindo acessos com potencial ornamental, onde o melhorista deve acessar toda essa variabilidade através de programas de melhoramento e métodos hierárquicos para acesso da variabilidade. Com isso, este trabalho teve por objetivo a seleção entre e dentro de uma geração segregante F5 de Pimenteiras Ornamentais (Capsicum annuum L.) com base na sua diversidade genética para seleção de famílias e genótipos dando continuidade ao programa de melhoramento e desenvolvimento de novas cultivares. O experimento foi desenvolvimento em casa de vegetação do Laboratório de Biotecnologia Vegetal no Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal da Paraíba (CCA/UFPB). Foram caracterizadas 7 populações segregantes de uma geração F5 de pimenteiras e 4 testemunhas adicionais, os acessos UFPB77.2 e UFPB134 e 2 variedades comerciais, Etna e Pirâmide. No primeiro capítulo utilizou-se 20 descritores de planta, flor e fruto sugeridos pelo International Plant Genetic Resources Institute (IPGRI), o delineamento utilizado foi o inteiramente ao acaso (DIC), com testemunhas adicionais. Os dados foram submetidos a análise de variância (ANOVA), pelo teste F e posterior teste de médias pelos critérios de Scott-Knott, (p ≤ 0,05). Todas as análises foram feitas através do software estatístico GENES. No segundo capítulo as análises foram feitas com base em 13 caracteres quantitativos e 14 caracteres qualitativos de planta e fruto. Os dados foram submetidos a análise de variância (ANOVA), pelo teste F, cálculo das estimativas de herdabilidade, relação de coeficientes de variação genética e ambiental, variáveis canônicas e dispersão gráfica dos genótipos. Os dados também foram submetidos a análise de variância multivariada (MANOVA), a importância relativa dos caracteres foi feito com base no método de Singh, a partir da distância generalizada de Mahalanobis, os dados qualitativos submetidos a distância de Gower e o método de Tocher através de um dos três tipos de matrizes de distância, análise isolada e conjunta dos dados qualitativos e quantitativos. Utilizou o escalonamento multidimensional não-métrico (nMDS) para representação gráfica das matrizes de distância e o nível de ajuste calculado pelo Stress de Kruskal. As análises foram feitas através dos softwares GENES e R versão 3.0.3. Há presença de variabilidade genética entre as populações avaliadas para a maioria dos caracteres estudados, sendo possível a seleção das famílias 17.15, 56.26, 55.50, 56.8, 30.16, 30.22 e 55.45 para continuidade ao programa, estudo de diversidade e seleção dentro dessas famílias. Para avaliação dentro de cada família, o escalonamento não-métrico foi eficiente apenas para as análises dos dados quantitativos e mistos, os dados qualitativos apresentaram níveis de stress muito altos, não sendo expressivos na determinação da variabilidade dentro desta geração, a importância dos caracteres mostrou que para alguns não estão sendo realizada seleção, por isso a grande variabilidade encontrada nos genótipos numa geração avançada. As análises foram eficientes na expressão da variabilidade dentro, possibilitando a seleção dentro das famílias.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências Fundametais e Sociaispt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
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