Abordagem bayesiana na avaliação da dissimilaridade em clones de batata-doce

Abstract

A disponibilidade de variabilidade genética em bancos de germoplasma é fundamental para o sucesso de programas de melhoramento vegetal. A inferência bayesiana, aliada a técnicas multivariadas, permite identificar essas fontes de variabilidade, auxiliando nas tomadas de decisão no melhoramento de plantas. Logo, objetivou-se avaliar a dissimilaridade genética entre 24 clones de batata-doce por meio de dados qualitativos e quantitativos, utilizando a abordagem multivariada por meio da inferência bayesiana. Na caracterização morfológica, foram utilizados 24 descritores morfológicos e dados de produtividade de raízes e ramas. Para análise estatística foi utilizada a análise multivariada através da inferência bayesiana. Houve variabilidade genética entre os clones de batata-doce. Há grande dissimilaridade dos clones UFVJM05, UFVJM09, UFVJM31, UFVJM37, UFVJM40 com os demais. Esses clones divergentes podem ser utilizados em cruzamentos a fim de obter progênies com alta variabilidade genética. A abordagem multivariada por meio da inferência bayesiana foi eficiente na avaliação da dissimilaridade.