Divergência genética entre linhagens parcialmente endogâmicas de milho pipoca por métodos multivariados e redes neurais artificiais

No processo de selecao de genitores para cruzamentos dialelicos, visando a producao de hibridos, a avaliacao da divergencia genetica e muito utilizada e pode ser mensurada por diferentes metodologias. As analises multivariadas sao amplamente aplicadas para a avaliacao da dissimilaridade genetica, destacando-se os metodos de agrupamentos de Tocher, ligacao media nao ponderada entre grupos (UPGMA) e variaveis canonicas. Recentemente, tem-se empregado as tecnicas de redes neurais artificiais, utilizando o modelo de mapa de Kohonen visando a organizacao da diversidade genetica. Este trabalho foi realizado com o objetivo de estimar a divergencia genetica entre 20 linhagens parcialmente endogâmicas de milho pipoca, por metodos multivariados e redes neurais artificiais, visando a identificacao de linhagens promissoras para cruzamentos dialelicos. Os experimentos foram conduzidos, em area de campo, na fazenda experimental da Universidade Federal da Grande Dourados, em Dourados/MS. Na safra I (ano agricola 2014/2015) e safra II (ano agricola 2016/2017). Vinte linhagens S2 (safra I) e S3 (safra II) de milho pipoca foram instaladas no delineamento em blocos casualizados, com tres repeticoes. Foram avaliados os caracteres: dias para o florescimento feminino (FF) e masculino (FM), altura de plantas (AP), e da insercao da primeira espiga (AE), diâmetro de colmo (DC), prolificidade (PROLIF), plantas quebradas e acamadas (AQ), numero de espigas autofecundadas por parcela (NEAP), comprimento de espigas (CPE), diâmetro de espiga (DE), numero de fileiras de graos (NFG), massa de cem graos (M100), produtividade de graos (PROD), capacidade de expansao dos graos (CE) e volume de pipoca por hectare (VP). Foram realizadas as analises estatisticas multivariadas para a importância relativa dos caracteres, metodos de agrupamentos de Tocher, UPGMA, vizinho mais distante, variaveis canonicas e a tecnica de redes neurais artificiais com o mapa de Kohonen. As escolhas das linhagens foram baseadas de forma geral pelas classificacoes dos metodos e contribuicao dos caracteres. As linhagens S2 mais divergentes e potenciais identificadas foram as linhagens 9 (com menor AP, PROD e VP), 12 (com maior NFG e NEAP), 15 (com maior PROD, VP, CE e PROLIF) e 6 (com maior DC e menor FF e FM); e as linhagens S3 foram a 2 (menores CE e VP), 3 (maior CE), 10 (maiores PROD, VP, M100 e NEAP) e 8 (maior DE, FF e FM). Os caracteres que apresentaram a maior contribuicao relativa para a divergencia e diferenciacao das linhagens, para as linhagens S2 foram a PROD, VP, M100 e CE; e para as linhagens S3 os caracteres CE, VP, AP e NEAP. Entre os metodos multivariados, as variaveis canonicas e o UPGMA, apresentaram a maior semelhanca entre si para os agrupamentos. Entre os agrupamentos dos metodos multivariados e de redes neurais artificiais dos mapas de Kohonen, o maior relacionamento ocorreu entre os resultados apresentados pelas variaveis canonicas. A composicao genetica distinta das linhagens em S2 e S3 e as diferencas ambientais dos anos agricolas avaliados, influenciaram nas diferencas obtidas em relacao a divergencia genetica nos dois experimentos.