RESUMO Objetivou-se avaliar linhagens e híbridos de pimenta (Capsicum chinense e C. annuum) afim de obter informações sobre o desempenho agronômico, heterose, heterobeltiose, correlações fenotípicas e dissimilaridade genética. Foram avaliadas as linhagens PIM-030, BGH-433, BGH-4285, Numex Sweet, Numex Garnet e os híbridos simples Numex Sweet x PIM-030, Numex Garnet x PIM-030 e BGH-4285 x BGH-433. O experimento foi conduzido com oito tratamentos e quatro repetições, em casa de vegetação, no campus JK da UFVJM. Foram avaliadas 22 características morfoagronômicas. No híbrido BGH-4285 x BGH-433 foi observado maior heterose e heterobeltiose para produtividade total de frutos e produtividade de massa seca total de frutos, sendo interessante aos futuros programas de melhoramento. Observa-se que plantas de maior porte tendem a ser mais produtivas com maiores massas fresca dos frutos e frutos com pericarpo mais espesso, frutos maiores com maiores pedicelos e com sementes mais densas, sendo importante para a produção de páprica. As linhagens BGH-433, BGH-4285 e PIM-030 são as mais recomendadas para uso em programas de melhoramento.

ABSTRACT In this study, we aimed to evaluate pepper lines and hybrids (Capsicum chinense and C. annuum) in order to obtain information on agronomic performance, heterosis, heterobeltiosis, phenotypic correlations and genetic dissimilarity. We evaluated lines PIM-030, BGH-433, BGH-4285, Numex Sweet, Numex Garnet and simple hybrids Numex Sweet x PIM-030, Numex Garnet x PIM-030 and BGH-4285 x BGH-433. The research was conducted with eight treatments and four replications in a greenhouse, at campus JK of UFVJM. Twenty two agronomic traits were evaluated. The hybrid BGH-4285 x BGH-433 presents higher heterosis and heterobeltiosis for total fruit productivity and productivity of total fruit dry mass, information of great value for future breeding studies. The authors noticed that larger plants tend to be more productive and present higher fruit fresh mass and also fruits with thicker pericarp, as well as larger fruits having longer pedicels with denser seeds, important for production of paprika. Lines BGH-433, BGH-4285 and PIM-030 are the most recommended to be used in breeding programs.

RESUMO A estimativa da área foliar na couve é importante, pois medidas diretas são difíceis e imprecisas, devido ao tamanho da folha, a irregularidade da superfície foliar de alguns genótipos, a necessidade de equipamentos caros e de muita mão-de-obra. Objetivou-se verificar a eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de RNAs e constatar a eficiência desta estratégia em comparação com o uso da área foliar observada. O experimento foi conduzido em delineamento de blocos casualizados com três repetições, 22 acessos e quatro plantas por parcela. Desenvolveram-se perceptrons de multicamadas utilizando 50 folhas por acesso, destinando-se 70% para treinamento, 15% para a validação cruzada (early-stop) e 15% para teste. Foram testadas 39 configurações de rede perceptron de multicamadas. As RNAs foram eficientes para estimar a área foliar da couve a partir do comprimento e largura do limbo foliar. A área foliar estimada pela RNA é indicada para a seleção de plantas por ser de fácil obtenção, ser um método não destrutivo, apresentar alta correlação fenotípica e genética com a área foliar observada e maior herdabilidade.

ABSTRACT The estimation of leaf area in kale is important because direct measurements are difficult and inaccurate, due to the leaf size, the irregularity of the leaf surface of some genotypes, the need for expensive equipment and intensive labor. The objective was to verify the efficiency of artificial neural networks to estimate the leaf area and verify the efficiency of the use of the estimated area in the selection process compared with the observed area. The experiment was conducted in a randomized block design with three replications, 22 accesses and four plants per plot. Multilayer perceptrons were developed using 50 leaves per access, 70% designed for training, 15% for cross-validation (early-stop) and 15% for testing. 39 perceptron multilayer network settings were tested. The RNAs were efficient to estimate leaf area from the length and width of the leaf blade. The leaf area estimated by the RNA is indicated for the selection of plants due to its easily access and due to be a non-destructive method, having high phenotypic and genetic correlation with leaf area observed and higher heritability.