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Ciênc. rural (Online); 53(6): 1-12, 2023. ilus, tab

Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1413068

Resumo

This study measured the effect of the association between agronomic traits related to the yield of canola grains grown at different sowing dates through path analysis. Another objective was to obtain a method to predict the oil content in the grains, fitting a multivariate model through near-infrared (NIR) spectroscopy analysis. The experiment was conducted in the field using a randomized block design in plots subdivided by time, with four plots (sowing dates), six subplots (canola hybrids), and four replicates. In each hybrid, phenological observations were performed, and the grain yield was determined. The data were subjected to analysis of variance in the R environment using the F test at 5% probability. The oil content in the grains was determined by the traditional chemical method, and based on the NIR spectral signature of the grain samples, partial least squares regression (PLS-R) was established to estimate the oil content in the canola grains. The sowing dates influenced the production components and oil content of the grains of all hybrids. The trait number of grains in five plants (0.6857) and their height (0.4943) had greater estimates of positive correlations with grain yield, as well as higher values of positive direct effects on yield (0.2494 and 0.1595, respectively). The NIR technique combined with PLS-R was able to predict the oil content in the grains, resulting in good predictive models (R2 of 0.86 and root mean square error (RMSE) of 1.56 in external validation).

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Objetivou-se mensurar o efeito da associação entre caracteres agronômicos relacionados à produtividade de grãos de canola cultivada em diferentes épocas de semeadura, através da análise de trilha. Assim como também objetivou-se obter um método para predizer o teor de óleo nos grãos, ajustando um modelo multivariado através da análise por espectroscopia na região do infravermelho próximo. O experimento foi conduzido em campo, utilizando-se o delineamento de blocos ao acaso, em parcelas subdivididas no tempo, sendo quatro parcelas (épocas de semeadura) e seis subparcelas (híbridos de canola), com quatro repetições. Em cada híbrido foram realizadas observações fenológicas e determinada a produtividade de grãos. Os dados foram submetidos à análise de variância em ambiente R pelo teste F, a cinco de probabilidade. O teor de óleo nos grãos foi determinado pelo método químico tradicional, e com base na assinatura espectral no infravermelho próximo de amostras dos grãos foi estabelecida regressão dos mínimos quadrados parciais (PLS-R) para estimar o teor de óleo nos grãos de canola. As épocas de semeadura influenciaram os componentes de produção e o teor de óleo dos grãos de todos híbridos. Os caracteres número de grãos em cinco plantas (0,6857) e altura (0,4943) apresentaram maiores estimativas de correlação positiva com a produtividade de grãos, assim como os maiores valores de efeito direto positivo sobre a produtividade, 0,2494 e 0,1595 respectivamente. Entretanto, o ciclo total (-0,7848), juntamente com dias em florescimento (-0,4520) apresentou correlação significativa negativa com a produtividade. A técnica NIR associada à PLS-R foi capaz de predizer o teor de óleo nos grãos, resultando em bons modelos preditivos (R2 de 0,86 e RMSE de 1,56 na validação externa) que podem ser usados com sucesso na análise da qualidade das amostras após colheita e nos programas de melhoramento genético.

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