ABSTRACT The analysis of Tabernaemontana heterophylla seeds entails morphological characterization and the study of genetic variability between batches. This knowledge is fundamental for evolutionary biology and agronomic and conservation practices. Crop productivity, species preservation, reforestation, and post-harvest processing can all benefit from understanding and considering seed size. This work aimed to determine the multidimensional characteristics and mass of the seeds using multivariate cluster analysis. We investigated multidimensional characteristics by measuring the dimensions and mass of the seeds and computing their physical attributes. Several statistical measures were used to assess the morphometric data, including the mean, amplitude, coefficient of variation, relative frequency, arithmetic mean, standard deviation, and confidence interval. In addition, grouping patterns and inter-variable dependencies were examined by multivariate cluster analysis using Ward’s method. The results revealed significant variability in seed dimensions, indicating morphological unevenness in the seeds of this species. Euclidean distance analysis identified the formation of subclusters, implying distinct groupings based on seed size and mass. The finding highlights the significance of segregating lots with similar physical characteristics and defining representative properties for management practices. These variations reflect the genetic diversity required for adaptability and ecological resilience, ensuring forest ecosystems’ survival and proper functioning. Alternatively, classifying and standardizing seed lots based on these physical traits can optimize post-harvest processing and increase agronomic productivity. batches practices productivity preservation reforestation postharvest post harvest attributes data mean amplitude variation frequency deviation interval addition intervariable inter variable Wards Ward s method subclusters resilience ecosystems functioning Alternatively
RESUMO A análise de sementes de Tabernaemontana heterophylla envolve a caracterização morfológica e o estudo da variabilidade genética entre lotes. Este conhecimento é fundamental para a biologia evolutiva e práticas agronômicas e conservacionistas. A produtividade das culturas, a preservação das espécies, a reflorestação e o processamento pós-colheita podem beneficiar da compreensão e da consideração do tamanho das sementes. Este trabalho teve como objetivo determinar as características multidimensionais e massa das sementes utilizando análise multivariada de agrupamento. Investigamos características multidimensionais medindo as dimensões e massa das sementes e computando seus atributos físicos. Diversas medidas estatísticas foram utilizadas para avaliar os dados morfométricos, incluindo média, amplitude, coeficiente de variação, frequência relativa, média aritmética, desvio padrão e intervalo de confiança. Além disso, padrões de agrupamento e dependências intervariáveis foram examinados por análise multivariada de cluster usando o método de Ward. Os resultados revelaram variabilidade significativa nas dimensões das sementes, indicando irregularidades morfológicas nas sementes desta espécie. A análise da distância euclidiana identificou a formação de subaglomerados, implicando agrupamentos distintos com base no tamanho e massa das sementes. A descoberta destaca a importância de segregar lotes com características físicas semelhantes e definir propriedades representativas para práticas de gestão. Estas variações refletem a diversidade genética necessária para a adaptabilidade e a resiliência ecológica, garantindo a sobrevivência e o bom funcionamento dos ecossistemas florestais. Alternativamente, a classificação e padronização de lotes de sementes com base nestas características físicas pode otimizar o processamento de pós-colheita e aumentar a produtividade agronômica. conservacionistas culturas espécies póscolheita pós colheita físicos morfométricos amplitude variação relativa aritmética confiança disso Ward espécie subaglomerados gestão ecológica florestais Alternativamente agronômica