RESUMO A produção de amendoim tem crescido anualmente no Brasil. Com as secas que ocorrem frequentemente em todas as regiões brasileiras, é necessário identificar germoplasma precoce para ser utilizado em trabalhos de melhoramento visando à adaptação ambiental. Aqui, uma mini coleção de amendoim foi estudada com o objetivo de selecionar germoplasma para uso posterior em procedimentos de melhoramento, com foco em ambiente com restrição hídrica. Doze características agronômicas foram adotadas e posteriormente utilizadas em métodos multivariados, baseados em modelos hierárquicos (UPGMA) e dispersão gráfica (variáveis canônicas), visando identificar agrupamentos de acessos precoces. Diferenças estatísticas significativas foram encontradas para a maioria das variáveis, indicando variabilidade genética nos acessos estudados. Com base nas análises multivariadas, verificou-se coerência na formação de três agrupamentos, um deles (G3: PI-268-689 e AHK-85-3) aglomerou os acessos mais promissores para produção de vagens e eficiência reprodutiva, previamente identificados na análise de variância. Portanto, ambos germoplasma são recomendados para uso em trabalhos de melhoramento voltados para o ambiente com restrição hídrica.

ABSTRACT Peanut production is growing annually in Brazil, but with frequent droughts throughout the country, it is necessary to identify an earliness germplasm for the improved environmental adaptation of peanuts. Here, a mini-core collection of peanuts was studied to select germplasms for further use in breeding, with a focus on dry environments. Twelve agronomic traits were adopted and later used in multivariate methods based on hierarchical models (UPGMA) and graphical dispersion (canonical variables), which aimed to identify earliness accession clusters. Statistically significant differences were found for most traits, indicating that there was genetic variability among accessions. Multivariate analyses subsequently revealed coherence in the formation of three clusters, one of which (G3: PI-268-689 and AHK-85-3) combined the most promising accessions for pod production and reproductive efficiency, previously identified through analysis of variance. Therefore, both germplasms are recommended here for use in future breeding studies focused on water-restricted environments.

RESUMO O amendoim rasteiro é conhecido pela alta produtividade, porém as plantas são tardias para florar e maturar as vagens. A combinação desses caracteres e produção de vagens é largamente almejada no melhoramento dessa oleaginosa. Índices de seleção são ferramentas úteis para auxiliar no melhoramento da cultura. Neste trabalho foram usados sete índices de seleção combinados com pesos econômicos, com objetivo de estimar ganhos genéticos superiores e equilibrados em uma população de amendoim runner. Onze genótipos foram cultivados em três ambientes na região Nordeste sob o delineamento de blocos ao acaso com cinco repetições. Foram utilizados os seguintes índices: Smith e Hazel (SH), Pesek e Baker (PB), Williams (W), Elston (E), Subandi (S), índice de Cruz (GI) e Mulamba e Mock (MM), que foram combinados com os pesos econômicos: W1- peso 1 para todas as características avaliadas; PT - traços primários e secundários; CGv - coeficiente de variação genética; SDg - desvio padrão genético e coeficiente b, obtido por meio de regressão multivariada. Embora a população seja geneticamente uniforme, diferenças estatísticas foram encontradas indicando variabilidade genética suficiente para gerar progresso na seleção. As combinações envolvendo os caracteres de precocidade (B e FPM) não foram satisfatórias para ganhos de produção. O índice baseado no ranks de MM combinado com W1 para todas as características foi o melhor por indicar ganhos mais equilibrados. As cultivares Florunner, Cavalo, LGoPE-06 e LViPE-06 são germoplasma promissores para garantir satisfatórios ganhos de seleção, baseando-se nas medias de produção e alta herdabilidade dos caracteres avaliados.

ABSTRACT Runner peanuts are known for their high pod yields, but are late to flowering and pod maturation, and the optimal combination of these traits with pod yield is widely desired for peanut improvement. Selection indexes are useful tools for crop breeding. In this study, seven selection indexes combined with economic weights were used in a peanut population to estimate the superior and balanced genetic gains. Eleven runner genotypes were grown in three environments in the Northeast region of Brazil under a randomized block design with five replicates. The following indices were used: Smith and Hazel, Pesek and Baker, Williams, Elston, Subandi, Cruz, and Mulamba & Mock, in combination with the following economic weights: weight 1 for all evaluated traits, primary and secondary traits, genetic variation coefficient, genetic standard deviation, and b coefficient, obtained via multivariate regression. Although the population is genetically uniform, statistical differences were found, indicating sufficient genetic variability to generate selection progress. The combinations involving earliness traits were not satisfactory for production gains. The index based on the Mulamba & Mock rankings combined with weight 1 for all traits proved the optimal combination, as indicated by the most balanced gains. The cultivars Florunner, Cavalo, LGoPE-06, and LViPE-06 are promising germplasm for ensuring satisfactory selection gains based on production means and high heritability of the most evaluated traits.

RESUMO Dois métodos multivariados foram adotados para classificar genótipos de algodoeiro tolerantes ao sal com base no crescimento e nas características fisiológicas. Os genótipos foram cultivados em casa de vegetação e submetidos a 45 dias de irrigação com água salina, a partir da fase V4. A irrigação foi feita com água salina com CEa de 6,0 dS m-1. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com fatorial, sendo nove cultivares, dois tratamentos (controle: 0,6 e 6,0 dS m-1) e quatro repetições. As plantas foram avaliadas quanto a variáveis de crescimento e fisiológicas. Os dados foram analisados estatisticamente por meio de analises univariada e multivariada. Nesse último, os modelos não hierárquicos (componentes principais, CP) e hierárquico (UPGMA) foram usados para classificação das cultivares. Diferenças significativas foram encontradas entre as cultivares com base nas análises univariadas. As variáveis que diferiram estatisticamente foram usadas para as análises multivariadas. Quatro grupos foram identificados com a mesma composição nos métodos PC e UPGMA. Entre eles, um conteve as cultivares BRS Seridó, BRS 286, FMT 705 e BRS Rubi, que se mostraram tolerantes ao estresse salino imposto as plantas. Os dados de fotossíntese, transpiração e condutância estomática foram os mais contributivos para classificação das cultivares, pelo método das componentes principais.

ABSTRACT Two multivariate methods were adopted to classify salt-tolerant cotton genotypes based on their growth and physiological traits. The genotypes were cultivated in a greenhouse and subjected to 45 days of irrigation with saline water from the V4 phase onwards. Irrigation was performed with saline water with electrical conductivity (ECw) of 6.0 dS m-1. A factorial-randomized block design was adopted with nine cultivars, two treatments of ECw (0.6 as the control, and 6.0 dS m-1), and four replicates. Plants were evaluated for growth, gas exchange, and photosynthesis. The data were statistically analyzed using univariate and multivariate methods. For the latter, non-hierarchical (principal component, PC) and hierarchical (UPGMA) models were used for the classification of cultivars. Significant differences were found between cultivars based on univariate analyses, and the traits that differed statistically were used for multivariate analyses. Four groups were identified with the same composition in both the PC and UPGMA methods. Among them, one contained the cultivars BRS Seridó, BRS 286, FMT 705, and BRS Rubi, which were tolerant to salt stress imposed on the plants. Photosynthesis, transpiration, and stomatal conductance data were the main contributors to the classification of cultivars using the principal component method.