Uso do algoritmo de Gower na determinação da divergência genética entre acessos de tomateiro do grupo cereja

Abstract

A análise conjunta de variáveis qualitativas e quantitativas tem sido apontada como ferramenta útil na estimativa da divergência genética entre os acessos de uma coleção de germoplasma. O presente trabalho teve como objetivos caracterizar uma coleção de germoplasma de tomateiro do grupo cereja, com base em descritores qualitativos e quantitativos e utilizar o algoritmo de Gower na quantificação da divergência genética. Estudaram-se 40 acessos de tomateiro cereja, cultivados em manejo orgânico nas condições de Seropédica, Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados quatro descritores qualitativos relacionados aos frutos e nove descritores quantitativos. Os dados foram analisados de forma conjunta pelo algoritmo de Gower. Detectou-se variabilidade para coloração, formato e número de lóculos do fruto. A coloração vermelha foi observada em 25 acessos testados, registrando-se também a produção de frutos amarelos, laranjas e marrons. Para número de lóculos, foi registrada a ocorrência de frutos bi, tri, tetra e pluriloculares (com até sete lóculos). O método UPGMA foi o que obteve o maior coeficiente de correlação cofenética (0,80), observando-se a formação de sete grupos. Os grupos formados permitiram a distinção de frutos classificados como cereja e outros que não se adequaram a esta definição, por estarem acima do diâmetro equatorial proposto para esta classe.The joint analysis of qualitative and quantitative variables has been considered a useful tool to estimate the genetic divergence among accessions of a gene bank. The purpose of this research was: (i) to characterize a collection of cherry tomatoes, using quantitative and qualitative descriptors, and (ii) to use Gower’s algorithm to quantify genetic divergence among genotypes, employing a joint descriptors analysis. Forty accessions of organically grown cherry tomato were studied in Seropedica, Rio de Janeiro, Brazil. Four qualitative fruit descriptors and nine qualitative descriptors were used. Data were analyzed using Gower’s algorithm. There was variability for color, shape and number of locules per fruit. The red color was observed in fruits of 25 accessions. Fruit with different colors such as yellow, orange and brown were also observed. Regarding locule number, the presence of fruit with two, three, four and even with seven locules was detected. The UPGMA method resulted in the highest value for cophenetic correlation (0.80) and seven clusters were formed. The formed clusters made it possible to distinguish fruit classified as cherry tomato from other type grouped in different clusters, because the fruits this category were larger than cherry type considering the equatorial diameter of the fruit.