Componentes de rendimento em genótipos de sorgo sacarino

Abstract

O sorgo sacarino assemelha-se à cana-de-açúcar por apresentar colmos suculentos e altos teores de açúcares fermentescíveis, a cultura é uma fonte renovável capaz de contribuir para o aumento da produção de etanol na entressafra canavieira. Desta forma, o sorgo sacarino torna-se uma cultura complementar na usina, a fim de manter e/ou aumentar a oferta de etanol no mercado. Diante do exposto, objetivou-se com o presente trabalho avaliar o potencial agronômico de genótipos de sorgo sacarino baseado em características morfoagronômicas. Foram avaliados 25 genótipos de sorgo sacarino em delineamento de blocos casualizados, com três repetições, avaliando nove características morfoagronômicas. Os dados foram submetidos à análise de variância e ao teste de Scott-Knott a 1% de probabilidade, também foram estimados os coeficientes de correlação entre as características, pelo coeficiente de correlação de Pearson. Com base nos resultados, pode-se concluir que existe variabilidade entre os genótipos de sorgo sacarino para as características morfoagronômicas avaliadas. Os genótipos CMSXS642, CMSXS646 e CMSXS647 apresentaram melhor desempenho em relação às características avaliadas, mostrando-se bastante promissores para a produção de etanol.

Análise De Trilha Para Seleção Indireta De Sorgo Forrageiro Com Base Nas Características Morfológicas Na Região Do Alto Sertão Sergipano

“…Segundo Oliveira et al (2021), quando duas variáveis apresentam correlação positiva é possível obter ganhos para um deles através da seleção de materiais no outro associado. Dito isto, PP apresentou correlação fenotípica muito forte e positiva com PC (0,99) e DC (0,92), e forte com MFO (0,78).…”

Exploring agronomic traits and breeding prospects of primary tritipyrum and triticale lines to increase grain yield potential

“…Multivariate analysis methods such as factor analysis, path-coefficient analysis, regression analysis and cluster analysis, can be used to understand the fundamental concepts of multivariate data, biological and functional linkages between traits, describe the correlation among many variables and group different genotypes into distinct groups. These methods have been used to understand the relationship between yield-related traits and to determine the role of these components as indicators to increase performance in breeding of many crops (Hasanuzzaman et al 2020;Oliveria et al 2021;Farokhzadeh et al 2022b;Neykov et al 2022). Rezaei et al (2021) studied 14 morphophenological traits in 25 tritipyrum, triticale, and bread wheat genotypes using principal component analysis and extracted six factors that explained 97% of total variance.…”