Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 11707
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Ciências Agrárias |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Caio Marchiorato de Gouveia |
| Orientador | LUIZ ALEXANDRE PETERNELLI |
| Outros membros | Andrew de Paula Ribeiro, Mateus Teles Vital Gonçalves |
| Título | Fenotipagem em cana-de-açúcar por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) – Variabilidade de dados espectrais |
| Resumo | A produção da cana-de-açúcar desempenha papel fundamental na economia do país e sua importância tem sido cada vez maior. No melhoramento de cana-de-açúcar, o processo de desenvolvimento de novos cultivares envolve diversas fases de investigação, e devido ao longo tempo necessário para se obter um material promissor, torna-se extremamente importante o desenvolvimento e uso de técnicas estatísticas, fitotécnicas e moleculares apropriadas para se otimizar o processo de seleção, possibilitando o desenvolvimento de variedades mais produtivas e com características mais desejáveis para atender o interesse da indústria canavieira. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR - Near infrared reflectance) associados a métodos estatísticos multivariados apresenta grande possibilidade de aplicação devido a sua facilidade de utilização, rapidez, exatidão e além disso, após aquisição do instrumento NIR, não há nenhum gasto com químicos e outros materiais para se executar as leituras e posteriores mensurações. Assim, o uso desta plataforma torna possível avançar sobre o gargalo do melhoramento vegetal, a fenotipagem de alto rendimento. O uso do NIR permite avaliar grandes quantidades de indivíduos, para muitos caracteres no decorrer de todas as fases de desenvolvimento de novos cultivares, de modo não destrutivo, com alta acurácia e resultando em análises ausentes de dejetos químicos. O objetivo do presente trabalho é a avaliação da variabilidade nas leituras espectrais e seu impacto nos modelos preditivos. O material vegetal utilizado para amostragem foi oriundo de 100 clones em fase T3, instalados no CECA (Centro de Pesquisa e Melhoramento da Cana-de-açúcar da UFV), no Delineamento em Blocos Aumentados (DBA) com 3 tratamentos comuns e 21 blocos. As amostras de colmos coletadas foram preparadas através da ensiladeira EN-6500 (Nogueira) reduzindo-as em pedaços menores, posteriormente conduzidas para estufa de secagem com circulação de ar forçada e por fim trituradas em moinho com diâmetro de peneira de 0,4 milímetros. Em seguida as leituras de espectroscopia NIR das amostras preparadas foram realizadas no espectrômetro Fourier Transform near-infrared (FT-NIR) modelo Antaris II (Thermal scientific). Os dados estão sendo processados no R Software (R Core Team, 2017). Espera-se estimar, com estes dados, a variação das leituras do espectrômetro para dadas amostras de colmos e, desta forma, buscar ajustes no processo de amostragem para uso nos modelos de predição visando atingir uma maior acurácia na análise desse tipo de dados. Os resultados concretos deste processo de modelagem de dados serão apresentados durante o SIA (Simpósio de integração acadêmica, 2019 – Universidade Federal de Viçosa). Apoio:CNPq, FAPEMIG, Capes, RIDESA. |
| Palavras-chave | Melhoramento vegetal, modelos de predição, modelos de classificação |
| Forma de apresentação..... | Oral |