Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Texto Completo: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9496
Resumo: Mango (Mangifera indica L.) is a fruit tree of great importance in the world, known as the queen of fruits for its excellent organoleptic characteristics, it presents great phenotypic diversity in relation to fruit quality. The objective of the present study was to characterize mango genotypes in terms of fruit quality, estimate genetic parameters and select promising genotypes for cultivation in semi-arid conditions. In chapter II, two hundred and ninety-two plants were evaluated in two consecutive seasons, using fifteen characteristics related to fruit quality, selection was performed using the mixed model methodology (REML/BLUP), based on the estimates of repeatability coefficients and genetic gains. Twelve genotypes were selected as the most promising using the repeatability coefficients and the minimum selection indexes proposed in this study, all selected showed satisfactory genetic gains for all evaluated traits. In chapter III, two hundred and forty-six plants were evaluated in three consecutive seasons using fifteen characters related to fruit quality. Estimates of variance components, predictions of phenotypic and genotypic values, principal component analysis, factor analysis and genotype-ideotype distance were performed. Twenty-five genotypes were selected as the most promising using the FAI-BLUP index, showing genetic gains for all traits. The genotypes selected in chapters II and III will be used in later studies of the mango genetic improvement program in the Brazilian semiarid region, being candidates for future recommendation as new cultivars. In chapter IV, eighty-two mango accessions were evaluated for physical, physicochemical, chemical and bioactive fruit quality, seeking to identify the best for fresh consumption based on a multivariate selection index. Means for all traits were pooled, a multivariate selection index was applied to score and classify genotypes for fresh consumption based on fruit quality. According to the results, all quality attributes showed high variability among genotypes. The selection index was a powerful tool to identify genotypes with high potential for fresh consumption, as it allowed the selection of genotypes with multiple desirable characteristics.
id URPE_48e8971c51ab475a3edc9893263d901b
oai_identifier_str oai:tede2:tede2/9496
network_acronym_str URPE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
repository_id_str
spelling MUSSER, Rosimar dos SantosMENDONÇA JÚNIOR, Antônio Francisco deCARVALHO FILHO, José Luiz Sandes deMACIEL, Maria Inês SucupiraLIMA NETO, Francisco Pinheirohttp://lattes.cnpq.br/9312164447791107COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro2023-12-18T16:25:18Z2022-08-09COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro. Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro. 2022. 256 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de Plantas) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9496Mango (Mangifera indica L.) is a fruit tree of great importance in the world, known as the queen of fruits for its excellent organoleptic characteristics, it presents great phenotypic diversity in relation to fruit quality. The objective of the present study was to characterize mango genotypes in terms of fruit quality, estimate genetic parameters and select promising genotypes for cultivation in semi-arid conditions. In chapter II, two hundred and ninety-two plants were evaluated in two consecutive seasons, using fifteen characteristics related to fruit quality, selection was performed using the mixed model methodology (REML/BLUP), based on the estimates of repeatability coefficients and genetic gains. Twelve genotypes were selected as the most promising using the repeatability coefficients and the minimum selection indexes proposed in this study, all selected showed satisfactory genetic gains for all evaluated traits. In chapter III, two hundred and forty-six plants were evaluated in three consecutive seasons using fifteen characters related to fruit quality. Estimates of variance components, predictions of phenotypic and genotypic values, principal component analysis, factor analysis and genotype-ideotype distance were performed. Twenty-five genotypes were selected as the most promising using the FAI-BLUP index, showing genetic gains for all traits. The genotypes selected in chapters II and III will be used in later studies of the mango genetic improvement program in the Brazilian semiarid region, being candidates for future recommendation as new cultivars. In chapter IV, eighty-two mango accessions were evaluated for physical, physicochemical, chemical and bioactive fruit quality, seeking to identify the best for fresh consumption based on a multivariate selection index. Means for all traits were pooled, a multivariate selection index was applied to score and classify genotypes for fresh consumption based on fruit quality. According to the results, all quality attributes showed high variability among genotypes. The selection index was a powerful tool to identify genotypes with high potential for fresh consumption, as it allowed the selection of genotypes with multiple desirable characteristics.A mangueira (Mangifera indica L.) é uma fruteira de grande importância no mundo, conhecida como a rainha das frutas por suas excelentes características organolépticas, apresenta grande diversidade fenotípica em relação à qualidade dos frutos. O objetivo do presente estudo foi caracterizar genótipos de mangueira quanto à qualidade dos frutos, estimar parâmetros genéticos e selecionar genótipos promissores para cultivo em condições semiáridas. No capitulo II duzentas e noventa e duas plantas foram avaliadas em duas safras consecutivas, utilizando quinze características relacionadas à qualidade dos frutos, a seleção foi realizada utilizando a metodologia de modelos mistos (REML/BLUP), a partir das estimativas dos coeficientes de repetibilidade e ganhos genéticos. Doze genótipos foram selecionados como os mais promissores utilizando os coeficientes de repetibilidade e os índices mínimos de seleção propostos neste estudo, todos os selecionados apresentaram ganhos genéticos satisfatórios para todas as características avaliadas. No capitulo III, duzentas e quarenta e seis plantas foram avaliadas em três safras consecutivas utilizando quinze caracteres relacionados à qualidade dos frutos. Foram realizadas estimativas dos componentes de variância, predições dos valores fenotípicos e genotípicos, análise de componentes principais, análise fatorial e distância genótipo-ideótipo. Vinte e cindo genótipos foram selecionados como os mais promissores utilizando o índice FAI-BLUP, apresentando ganhos genéticos para todas as características. Os genótipos selecionados nos capítulos II e III serão utilizados em estudos de posteriores do programa de melhoramento genético da mangueira no semiárido brasileiro, sendo candidatos à futura recomendação como novas cultivares. No capitulo IV, oitenta e dois acessos de mangueira foram avaliados quanto à qualidade física, físico-química, química e compostos bioativos dos frutos, buscando identificar os melhores para consumo in natura com base em um índice de seleção multivariado. As médias para todas as características foram agrupadas, um índice de seleção multivariado foi aplicado para pontuar e classificar os genótipos para consumo in natura com base na qualidade dos frutos. De acordo com os resultados, todos os atributos de qualidade apresentaram alta variabilidade entre os genótipos. O índice de seleção foi uma ferramenta poderosa para identificar genótipos com alto potencial para consumo in natura, pois permitiu selecionar genótipos com múltiplas características desejáveis.Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2023-12-18T16:25:17Z No. of bitstreams: 1 Cristina dos Santos Ribeiro Costa.pdf: 6749181 bytes, checksum: eae345d600bb5f5ad48619c3764d28ce (MD5)Made available in DSpace on 2023-12-18T16:25:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristina dos Santos Ribeiro Costa.pdf: 6749181 bytes, checksum: eae345d600bb5f5ad48619c3764d28ce (MD5) Previous issue date: 2022-08-09Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal Rural de PernambucoPrograma de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de PlantasUFRPEBrasilDepartamento de AgronomiaManga (fruta)Seleção de genótipoParâmetro genéticoFITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALAvaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis-6234655866848882505600600600600-680055387997222920526156072994701319672075167498588264571info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPEORIGINALCristina dos Santos Ribeiro Costa.pdfCristina dos Santos Ribeiro Costa.pdfapplication/pdf6749181http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/9496/2/Cristina+dos+Santos+Ribeiro+Costa.pdfeae345d600bb5f5ad48619c3764d28ceMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/9496/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51tede2/94962023-12-18 13:25:18.323oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2024-05-28T12:38:21.024920Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
dc.title.por.fl_str_mv Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
title Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
spellingShingle Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro
Manga (fruta)
Seleção de genótipo
Parâmetro genético
FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
title_short Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
title_full Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
title_fullStr Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
title_full_unstemmed Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
title_sort Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro
author COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro
author_facet COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv MUSSER, Rosimar dos Santos
dc.contributor.referee1.fl_str_mv MENDONÇA JÚNIOR, Antônio Francisco de
dc.contributor.referee2.fl_str_mv CARVALHO FILHO, José Luiz Sandes de
dc.contributor.referee3.fl_str_mv MACIEL, Maria Inês Sucupira
dc.contributor.referee4.fl_str_mv LIMA NETO, Francisco Pinheiro
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9312164447791107
dc.contributor.author.fl_str_mv COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro
contributor_str_mv MUSSER, Rosimar dos Santos
MENDONÇA JÚNIOR, Antônio Francisco de
CARVALHO FILHO, José Luiz Sandes de
MACIEL, Maria Inês Sucupira
LIMA NETO, Francisco Pinheiro
dc.subject.por.fl_str_mv Manga (fruta)
Seleção de genótipo
Parâmetro genético
topic Manga (fruta)
Seleção de genótipo
Parâmetro genético
FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
dc.subject.cnpq.fl_str_mv FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
description Mango (Mangifera indica L.) is a fruit tree of great importance in the world, known as the queen of fruits for its excellent organoleptic characteristics, it presents great phenotypic diversity in relation to fruit quality. The objective of the present study was to characterize mango genotypes in terms of fruit quality, estimate genetic parameters and select promising genotypes for cultivation in semi-arid conditions. In chapter II, two hundred and ninety-two plants were evaluated in two consecutive seasons, using fifteen characteristics related to fruit quality, selection was performed using the mixed model methodology (REML/BLUP), based on the estimates of repeatability coefficients and genetic gains. Twelve genotypes were selected as the most promising using the repeatability coefficients and the minimum selection indexes proposed in this study, all selected showed satisfactory genetic gains for all evaluated traits. In chapter III, two hundred and forty-six plants were evaluated in three consecutive seasons using fifteen characters related to fruit quality. Estimates of variance components, predictions of phenotypic and genotypic values, principal component analysis, factor analysis and genotype-ideotype distance were performed. Twenty-five genotypes were selected as the most promising using the FAI-BLUP index, showing genetic gains for all traits. The genotypes selected in chapters II and III will be used in later studies of the mango genetic improvement program in the Brazilian semiarid region, being candidates for future recommendation as new cultivars. In chapter IV, eighty-two mango accessions were evaluated for physical, physicochemical, chemical and bioactive fruit quality, seeking to identify the best for fresh consumption based on a multivariate selection index. Means for all traits were pooled, a multivariate selection index was applied to score and classify genotypes for fresh consumption based on fruit quality. According to the results, all quality attributes showed high variability among genotypes. The selection index was a powerful tool to identify genotypes with high potential for fresh consumption, as it allowed the selection of genotypes with multiple desirable characteristics.
publishDate 2022
dc.date.issued.fl_str_mv 2022-08-09
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-12-18T16:25:18Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro. Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro. 2022. 256 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de Plantas) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9496
identifier_str_mv COSTA, Cristina dos Santos Ribeiro. Avaliação da qualidade de frutos, estimativas de parâmetros genéticos e seleção de genótipos superiores de mangueira (Mangifera indica L.) no semiárido brasileiro. 2022. 256 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de Plantas) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
url http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9496
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv -6234655866848882505
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
600
600
dc.relation.department.fl_str_mv -6800553879972229205
dc.relation.cnpq.fl_str_mv 2615607299470131967
dc.relation.sponsorship.fl_str_mv 2075167498588264571
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de Plantas
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Departamento de Agronomia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal Rural de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron:UFRPE
instname_str Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
instacron_str UFRPE
institution UFRPE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
bitstream.url.fl_str_mv http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/9496/2/Cristina+dos+Santos+Ribeiro+Costa.pdf
http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/9496/1/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv eae345d600bb5f5ad48619c3764d28ce
bd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.br
_version_ 1810102276911529984