Genetic divergence based on leaf vegetative and anatomical traits of Coffea canephora clones.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
Texto Completo: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1134811 |
Resumo: | O conhecimento da expressão de características associadas a tolerância a seca é importante para mitigar os impactos na produção cafeeira em um cenário de mudanças climáticas. Objetivou-se com o presente trabalho entender a divergência de natureza genética entre genótipos de Coffea canephora cultivados na Amazônia Ocidental, com base em características vegetativas e anatômicas foliares. Para isso, quinze genótipos foram avaliados em delineamento de blocos casualizados com cinco repetições de uma planta por parcela, para análise de três características vegetativas (área foliar, volume de raiz, massa seca total) e cinco características anatômicas foliares (diâmetro polar e equatorial; densidade e número de estômatos e área estomática). Os dados foram interpretados utilizando análise de variância e o teste de Scott-Knott (p ≤ 0,05). Para quantificar a divergência genética foi interpretado o agrupamento estimado pelo método de otimização de Tocher e a dispersão no plano obtida utilizando a técnica de componentes principais. O agrupamento de Tocher separou os 15 clones em cinco grupos, e a dispersão no plano em três grupos. A densidade estomática foi a característica que mais contribuiu para a dissimilaridade entre os genótipos com potencial para ser utilizada em estudos futuros de seleção de genótipos tolerantes ao déficit hídrico. O genótipo BRS 3213 apresentou maior dissimilaridade genética, constituindo um grupo isolado dos demais genótipos quanto as características anatômicas. Os Híbridos 12 e 15 apresentam características anatômicas foliares com maior potencial de tolerância a seca. |
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