Ciência Rural (Mar 2012)

Classificação multivariada de curvas de progresso da requeima do tomateiro entre acessos do banco de germaplasma de hortaliças da UFV Multivariate classification of the progress curves of tomato late blight among accessions from the UFV germoplasma vegetable bank

  • Camila Ferreira Azevedo,
  • Fabyano Fonseca e Silva,
  • Natália Barbosa Ribeiro,
  • Derly Jose Henriques da Silva,
  • Paulo Roberto Cecon,
  • Leiri Daiane Barili,
  • Valeria Rosado Pinheiro

DOI
https://doi.org/10.1590/S0103-84782012000300005
Journal volume & issue
Vol. 42, no. 3
pp. 414 – 417

Abstract

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O objetivo deste trabalho foi apresentar uma metodologia de análise de experimentos em fitopatologia que considera a comparação de curvas de progressos de doenças na presença de um grande número de tratamentos por meio da análise de cluster. Foram cultivados 42 acessos do Banco de Germoplasma de Hortaliças (BGH) da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Ajustou-se o modelo exponencial aos dados de percentagem de severidade de requeima, e as estimativas obtidas quanto à incidência inicial da doença (y o) e taxa de progresso da doença (r) foram submetidas à análise de variância multivariada (Manova), seguindo o delineamento de blocos casualizados. As médias ajustadas foram submetidas à análise de agrupamento hierárquico, o método centroide. Observou-se um número ótimo de seis grupos distintos.The objective of this paper was to present a methodology for the analysis of experiments in plant pathology that considers the comparison of disease progress curves in the presence of a large number of treatments by cluster analysis. Forty-two accessions were grown from the Germoplasma Vegetable Bank (BGH), of Universidade Federal de Viçosa (UFV). The exponential model was fitted to the data of late blight severity percentage, and the obtained parameter estimates obtained on the initial incidence of the disease (y o) and rate of disease progression (r) - were submitted to the multivariate analysis of variance (MANOVA). The adjusted means were submitted to the cluster analysis. An optimal number of six distinct groups was observed.

Keywords