RESUMO O conhecimento da associação entre os caracteres que compõem a produtividade é importante para a seleção de plantas superiores, principalmente para garantir que o ganho genético ocorra para os diversos caracteres favoráveis. No pinhão-manso, a produtividade de grãos é o principal alvo do programa de melhoramento, porém existem outros caracteres importantes que impactam na produção. Diante desse contexto, o objetivo deste trabalho foi estimar, por meio de análise de trilha, os efeitos diretos e indiretos de caracteres vegetativos sobre a produtividade de grãos de pinhão-manso. Aos 18 meses após o plantio, foram mensurados os caracteres altura de plantas, diâmetro do caule, número de ramos por planta, projeção da copa na linha, projeção da copa na entrelinha e produtividade de grãos. Foram estimadas as correlações fenotípicas entre os caracteres avaliados, sendo essas correlações desdobradas, por meio da análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos, considerando-se o caráter produtividade de grãos como a variável dependente principal. Observou-se que 76% da variação em produtividade foi explicada pelas variáveis explicativas, valor este superior ao observado em outros estudos e adequado para explorar os ganhos com a seleção direta e indireta em pinhão-manso. Os caracteres diâmetro do caule, massa de cem sementes e projeção da copa na entrelinha influenciam diretamente a produtividade de grãos, sendo indicados para seleção direta, assim como para a seleção indireta de progênies superiores de pinhão-manso para produtividade de grãos.

ABSTRACT The knowledge of the association between traits of production is important for selecting superior plants and mainly to ensure that the genetic gain occurs for many favorable traits. In physic nut, grain yield is the main goal of the breeding program, but there are other important traits that have an impact on production. On such background, the aim of this study was to estimate, using path analysis, direct and indirect effects of vegetative traits on the grain yield of physic nut. At 18 months after planting, the traits plant height, stem diameter, number of branches per plant, plant canopy projection on the line, plant canopy projection between rows and grain yield were measured. Phenotypic correlations among traits were estimated and unfolded in direct and indirect effects through path analysis, considering the grain yield as the main dependent variable. It was observed that 76% of the variation in yield was explained by the explanatory variables; this value is higher than those observed in other studies and appropriate to explore the gains from direct and indirect selection on physic nut. Stem diameter, weight of 100 seeds and canopy projection between rows directly influence the grain yield, being suitable for direct as well as indirect selection of physic nut superior progenies for grain yield.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi identificar o método mais eficaz para estimar coeficientes de repetibilidade em progênies de meios-irmãos de pinhão-manso (Jatropha curcas) e predizer o número mínimo de medições necessárias para algumas características agronômicas da oleaginosa. Avaliaram-se 18 famílias de meios-irmãos, em delineamento de blocos ao acaso, com três repetições, de 2009 a 2013. Nesse período, as seguintes características foram avaliadas: altura de plantas, diâmetro do caule, número de ramos por planta, projeção da copa na linha, projeção da copa na entrelinha e produtividade de grãos. O coeficiente de repetibilidade (r) foi estimado a partir de diferentes estratégias: análise de variância; análise dos componentes principais (ACP), com base na matriz de correlações (CPCOR); ACP, com base na matriz de variâncias e covariâncias fenotípicas (CPCOV); e análise estrutural, com base na matriz de correlações. A estratégia CPCOV proporciona estimativas mais acuradas do coeficiente de repetibilidade e do número de medições necessárias (no mínimo quatro) para avaliação acurada (mínimo 80%) das características, devido ao comportamento cíclico das progênies.

Abstract: The objective of this work was to identify the most effective method to estimate the coefficient of repeatability in progenies of half-sib families of physic nut (Jatropha curcas), and to predict the minimum number of measurements required for some agronomic traits of this oilseed crop. Eighteen half-sib families, in a randomized complete block design with three replicates, were evaluated from 2009 to 2013. In this period, the following traits were evaluated: plant height, stem diameter, number of branches per plant, crown projection on the line, crown projection on the space between rows, and grain yield. The repeatability coefficient (r) was estimated considering different strategies: analysis of variance; principal component analysis (PCA) based on the correlation matrix (PCCOR); PCA based on the matrix of phenotypic variance and covariance (PCCOV); and structural analysis based on the correlation matrix. The PCCOV strategy provides the most accurate estimates of the repeatability coefficient and of the number of measurements (minimum of four), which are required for an accurate evaluation (minimum 80% accuracy) of the traits, due to the cyclical behavior of the progenies.

Uma avaliação inicial da seleção precoce de genótipos baseados em dados fenotípicos é apresentada aqui. Para predizer os ganhos genéticos com a seleção precoce, parâmetros genéticos, e.g. variância genética aditiva, foram obtidos para a produção de grãos e vários outros caracteres. Os resultados demonstram que variância genética aditiva existe, não apenas para produção de grãos, que é considerada a característica mais importante para produção de óleo e biodiesel, mas também para outras características. Os ganhos genéticos preditos com a seleção das 30, 20, 10 e 5 melhores famílias no segundo ano de avaliação são respectivamente 40,47, 48,43, 61,78 e 70,28%. Com a seleção de genótipos mais produtivos de pinhão manso, indiretamente genótipos com elevado volume também serão selecionados, uma vez que a produção exibe correlação alta a moderada com altura e volume de copa. Conjuntamente, os resultados aqui apresentados demonstram o potencial da população representada no banco ativo de germoplasma de pinhão manso brasileiro, para fins de melhoramento e que famílias superiores de pinhão manso podem ser selecionadas com alta acurácia baseada na avaliação da segunda produção.

An initial evaluation of early selection of physic nut genotypes based on phenotypic data is presented. In order to predict the genetic gains with early selection, genetic parameters, e.g. additive genetic variance, were first obtained for grain yield along with other numerous traits. The results demonstrated that additive genetic variance exists not only for grain yield, which is considered to be the most important trait for oil and biodiesel production, but also for numerous other traits. The predicted genetic gains for grain yield, considering the selection of the 30, 20, 10 and 5 best families in the second crop year are respectively, 40.47, 48.43, 61.78 and 70.28%. With the selection of highly yielding physic nut genotypes indirectly genotypes with enhanced volume would be also selected, because yield exhibits moderate to high genetic correlations with height e canopy volume. The results here presented demonstrate the potential of the population gathered in the Brazilian physic nut germplasm bank for genetic breeding purposes and that superior physic nut families can be selected with high accuracy based on the evaluation of its second crop.