Seleção de genótipos de abóbora tipo Bush e predição do teor de óleo e perfil de ácidos graxos

Abstract

A abóbora (Cucurbita moschata Duchesne) é uma olerícola de grande importância socioeconômica e alimentar, com alto valor nutricional de seus frutos e sementes. As sementes da abóbora possuem alto teor de óleo (~ 40%), com cerca de 70% do óleo composto por ácidos graxos insaturados, sendo a maior parte de ácido linoleico e oleico. O incremento da produção de óleo pode ser feito mediante uma maior população de plantas por área. Para isso, plantas de abóbora com hábito de crescimento reduzido podem ser cultivadas em um menor espaçamento, aumentando assim o número de plantas por área. As metodologias convencionais de análises químicas, são demoradas, caras e utilizam reagentes, como alternativa tem a espectroscopia de infravermelho próximo, que além de ser um método rápido possibilita a análise simultânea de diversas características agilizando todo o processo. Em programas de melhoramento genético a seleção de genótipos superiores com as características desejadas é etapa crucial. Essa seleção torna-se mais efetiva quando leva em consideração as várias características de interesse simultaneamente. A utilização do índice de seleção FAI-BLUP (Factor Analysis and Ideotype- Design) direciona o melhorista na seleção de genótipos mais próximo ao ideótipo. Diante do exposto, o trabalho teve como objetivo construir e validar um modelo de calibração para predição do teor de óleo e perfil dos ácidos graxos em genótipos de abóbora utilizando o NIR, além de selecionar genótipos com menor comprimento de rama e alta produtividade de sementes para produção de óleo através do índice de seleção FAI-BLUP. Palavras-chave: Análise multivariada. Cucurbita moschata. FAI-BLUP. NIR.

Pumpkin (Cucurbita moschata Duchesne) is a vegetable of great socioeconomic and food importance, with high nutritional value of its fruits and seeds. Pumpkin seeds have a high oil content (~ 40%), with about 70% of the oil composed of unsaturated fatty acids, most of which is linoleic and oleic acid. The increase in oil production can be done through a greater number of plants per area. Therefore, pumpkin plants with reduced growth habits can be grown in a shorter spacing, thus increasing the plant population by area. Conventional chemical analysis methodologies, are time-consuming, expensive and use reagents, as an alternative there is near- infrared spectroscopy, which in addition to be a fast method allows the simultaneous analysis of several characteristics, speeding up the entire process. In breeding programs, the selection of superior genotypes with the desired characteristics is a crucial step. This selection becomes more effective when considers the various characteristics of interest simultaneously. The use of the FAI-BLUP selection index (Factor Analysis and Ideotype-Design) directs the breeder in the selection of genotypes closest to the ideotype. Given the above, the work aimed to build and validate a calibration model to predict oil content and fatty acid profile in pumpkin genotypes using the NIR, in addition to selecting genotypes with shorter internode length and high seed productivity for oil production using the FAI-BLUP selection index. Keywords: Cucurbita moschata. FAI-BLUP. Multivariate analysis. NIR.