Canonical correlation and direct and indirect effect on the selection of sweet potato accessions collected in Vale do Ribeira

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i11.34022

Keywords:

Ipomoea batatas; Genetic improvement; Utilization efficiency.

Abstract

Sweet potato is an important vegetable in Brazil and in the world, due to its productive capacity and nutritional quality of its roots. Despite this importance, there are few breeding programs aimed at the development of new cultivars. Therefore, it is extremely important to know information about the nature and magnitude of phenotypic variations observed in a plant population. Therefore, the objective was to evaluate the canonical correlations between productive characters, as well as the direct and indirect effects of sweet potato accessions collected in traditional communities in Vale do Ribeira. The design was in randomized blocks, with 95 accessions (treatment) and two commercial cultivars, Brazlândia Branca and Brazlândia Roxa, thus totaling 97 accessions with three replications. The following were evaluated: total and commercial productivity of roots, percentage of commercial products, the content of dry mass of roots, the total productivity of dry mass of roots, productivity of fresh vines, percentage of dry matter in the vines, productivity of dry mass of the vines. Each characteristic was submitted to analysis of variance, trail analysis, and canonical correlations were made between the group of variables. After analyzing the results, it is concluded that the character's Total production of vines and Dry mass of vines did not show importance in the study because their direct effects on the main variable are low. The canonical correlation showed that there was no association between the variables evaluated.

References

Albuquerque Moura, G. B., de Brito, J. I. B., de Assis, F., de Sousa, S., Cavalcanti, E. P., da Silva, J. L. B., & Nascimento, P. M. O. L. (2020). Identificação de preditores para as chuvas do setor leste do Nordeste do Brasil utilizando análise de correlação canônica. Revista Brasileira de Geografia Física, 13(04), 1463-1482.

Andrade Júnior, V. C., Viana, D. J. S., Pinto, N. A., Ribeiro, K. G., Pereira, R. C., Neiva, I. P., & Andrade, P. C. D. R. (2012). Características produtivas e qualitativas de ramas e raízes de batata-doce. Horticultura brasileira, 30, 584-589.

Borém, A., Miranda, G. V., & Fritsche-Neto, R. (2021). Melhoramento de plantas. Oficina de Textos.

Cargnin, A. (2019). Canonical correlations among grapevine agronomic and processing characteristics. Acta Scientiarum. Agronomy, 41.

Carvalho, I. R., Souza, V. Q. D., Nardino, M., Follmann, D. N., Schmidt, D., & Baretta, D. (2015). Correlações canônicas entre caracteres morfológicos e componentes de produção em trigo de duplo propósito. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 50, 690-697.

Cavalcante, J. T., Ferreira, P. V., Soares, L., Borges, V., da Silva, P. P., & da Silva, J. W. (2006). Análise de trilha em caracteres de rendimento de clones de batatadoce (Ipomoea batatas (L.) Lam. Acta Scientiarum. Agronomy, 28(2), 261-266.

Cavalcante, M., Ferreira, P. V., Paixão, S. L., Costa, J. C., Pereira, R. G., & Madalena, J. A. S. (2009). Potenciais produtivo e genético de clones de batata-doce. Acta Scientiarum Agronomy 31, 421-426

Coimbra, J. L. M., Guidolin, A. F., Carvalho, F. I. F. D., & Azevedo, R. D. (2000). Correlações canônicas: II-Análise do rendimento de grãos de feijão e seus componentes. Ciência Rural, 30, 31-35.

Cruz, C. D., Regazzi, A. J., & Carneiro, P. C. S. (2012). Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético-Volume 1.

Cruz, C. D. (2013). Genes: a software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum. Agronomy, 35, 271-276.

Dunteman, G. H. (1984). Introduction to multivariate analysis. SAGE Publications, Incorporated.

Ferreira, L. L., Moreira, N. V., Carvalho, I. R., dos Santos, N. S. C., de Sá Fernandes, M., de Azevedo Pereira, A. I., & de Andrade Silva, R. (2020). Espaçamento entre linhas de genótipos de soja: médias, regressões e correlações nos níveis de rendimento. Research, Society and Development, 9(9), e952997793-e952997793.

Giles, J. A. D., Oliari, L. S. O., Rocha, A. C. B., Schmildt, E. R., Silva, W., & França, J. M. (2016). Correlações entre características físicas, químicas e físicoquímicas de frutos de cirigueleira. Revista Agro@mbiente on-line, 10(1), 30-35.

Gomes, C. N., Carvalho, S. P. D., Jesus, A. M. S., & Custódio, T. N. (2007). Caracterização morfoagronômica e coeficientes de trilha de caracteres componentes da produção em mandioca. Pesquisa agropecuária brasileira, 42, 1121-1130.

Hotelling, H. (1936). Relations between two sets variables, Biometrika, 28, 321-377.

IBGE . Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2020). Tabela 1612 - Área plantada, área colhida, quantidade produzida, rendimento médio e valor da produção da lavoura temporária. Rio de Janeiro: IBGE. 2020. https://sidra.ibge.gov.br/tabela/1612#resultado.

Oliveira, A. P. D., Oliveira, M. R. T. D., Barbosa, J. A., Silva, G. G. D., Nogueira, D. H., Moura, M. F. D., & Braz, M. D. S. S. (2005). Rendimento e qualidade de raízes de batata-doce adubada com níveis de uréia. Horticultura Brasileira, 23, 925-928.

Miranda, J. E. C. D., Cruz, C. D., & Pereira, A. S. (1988). Análise de trilha e divergência genética de cultivares e clones de batata-doce. Rev. bras. genét, 881-92.

Morrison, D.F. (1978). Multivariate statistical methods. McGraw Hill.

Nobre, D. A. C., Silva, F. C. S., Guimarães, J. F. R., Resende, J. C. F., & Macedo, W. R. (2018). Path analysis and canonical correlation in components of the sunflower performance. The Journal of Engineering and Exact Sciences, 4(3), 364-369.

Pedrosa, C. E., Viana, D. J. S., de Andrade Júnior, V. C., Azevedo, A. M., Figueiredo, J. A., Neiva, I. P., & Lemos, V. T. (2015). Divergência genética e importância de caracteres em genótipos de batata-doce visando a produção de silagem. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, 10(3), 479-484

Protásio, T. D. P., Trugilho, P. F., Neves, T. A., & Vieira, C. M. M. (2012). Canonical correlation analysis between characteristics of Eucalyptus wood and charcoal. Scientia Forestalis, 40(95), 317-326.

Ramos, P. N. F., Ferreira, P. A., da Silveira, O. R., & de Souza Maia, J. C. (2021). Influência dos atributos físicos do solo na produção e qualidade do algodão em caroço e fibra. Research, Society and Development, 10(14), e328101421970-e328101421970.

Salla, V. P., Danner, M. A., Citadin, I., Sasso, S. A. Z., Donazzolo, J., & Gil, B. V. (2015). Análise de trilha em caracteres de frutos de jabuticabeira. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 50, 218-223.

Silva, A. S., Santos, E. M., Pinto, I. M. Y. P., & Ramos, J. D. F. (2020). Multivariate analysis of forage cactus: canonical correlations on morphoproductive characteristics. Revista Agrarian, 13(47), 100-106.

Silva, G. O., Ponijaleki, R., & Suinaga, F. A. (2012). Divergência genética entre acessos de batata-doce utilizando caracteres fenotípicos de raiz. Horticultura Brasileira, 30, 595-599.

Vargas, P. F., Engelking, E. W., Almeida, L. C. F. D., Ferreira, E. A., & Charlo, H. C. D. O. (2018). Genetic diversity among sweet potato crops cultivated by traditional farmers. Revista Caatinga, 31, 779-790.

Wright, S (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20, 557 585.

Published

30/08/2022

How to Cite

LOPES, B. G.; OTOBONI, M. E. F. .; VARGAS, P. F. .; PAVAN, B. E. .; OLIVEIRA, D. J. L. S. F. de . Canonical correlation and direct and indirect effect on the selection of sweet potato accessions collected in Vale do Ribeira. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 11, p. e493111134022, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i11.34022. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/34022. Acesso em: 19 apr. 2024.

Issue

Section

Agrarian and Biological Sciences