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Potencial produtivo de populações segregantes de soja

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Atualmente, há a necessidade de desenvolver cultivares de soja mais adaptadas às diversas regiões do Brasil inclusive ao sul de Minas Gerais, que vem se destacando nos últimos anos pelo aumento da área cultivada e produtividade das lavouras de soja. A hibridação é o principal método de melhoramento a ser utilizado para gerar variabilidade na cultura da soja visando a obtenção de cultivares superiores as já existentes. Após a obtenção dos cruzamentos, dezenas de populações segregantes são geradas. Um questionamento que se desprende então, é a necessidade de se avançar todas as populações nas etapas seguintes do programa, visando a obtenção de linhagens. Diante do exposto, objetivou-se avaliar o desempenho de 10 populações segregantes de soja na região sul de Minas Gerais. Os experimentos foram conduzidos em dois municípios de Minas Gerais, Lavras e Ijaci na safra 2017/2018. Foram utilizadas 10 populações segregantes obtidas pela hibridação de nove cultivares de soja de diferentes procedências. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados com três repetições. As parcelas foram constituídas de duas linhas de cinco metros de comprimento e espaçamento de 0,50 metros entre linhas. Os caracteres avaliados foram produtividade e maturação absoluta. Os dados obtidos foram submetidos à análise de variância conjunta com o auxílio do software SISVAR e as médias obtidas comparadas entre si pelo teste Scott-Knott. Houve variação nas populações e nos locais tanto para produtividade quanto para maturação absoluta, porém a interação não foi significativa. As populações 1, 6, 7, 10, 4, 3, 2 e 9 destacam-se como as mais produtivas, populações 8 e 9 são as mais precoces com 119 e 117 dias respectivamente. A população 9 apresenta bom potencial para seleção por associar boa produtividade à uma menor maturação absoluta.

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COSTA, I. C. et al. Potencial produtivo de populações segregantes de soja. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFLA, 31., 2018, Lavras. Anais... Lavras: UFLA, 2018. Não paginado.

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