Análises de imagens na seleção de linhagens de arroz para qualidade de grãos
Oryza sativa, Fenotipagem de alto rendimento, Melhoramento genético
O arroz (Oryza sativaL.) é a base alimentar para mais da metade da população mundial, sendo um dos cereais mais produzidos e com maior demanda social no mundo. Segundo (FAO, 2021b) as estimativas para a produção mundial do arroz para a safra 2021/2022, aumentará 0,84% em contraste com a safra 2020/2021. Nessa perspectiva, o melhoramento genético apresenta suma importância, pois além de ser uma ferramenta fundamental da agricultura moderna, fornece diferentes estratégias para o aumento da produtividade, visando atingir as demandas alimentares globais. O desenvolvimento de novas tecnologias como a análise genômica, o sequenciamento de espécies, seleção assistida e fenotipagem de alto rendimento, tem permitido grandes avanços na obtenção de genótipos superiores. Diante do exposto, objetivou-se, no presente estudo, validar mediante a metodologia de análises de imagem a eficiência da seleção de genótipos superiores visando a obtenção de cultivares com alto rendimento e qualidade física de grãos, no programa de melhoramento genético de arroz de terras altas da UFLA. Foram coletadas aleatoriamente 8 amostras de 100 grãos para cada um dos 20 genótipos, e essas pesadas em balança de precisão, segundo as normas da regra para análises de sementes (MINISTERIO DA AGRICULTURA, 2009), das 8 amostras obtidas, realizou-se uma média, e posteriormente multiplicada pelo fator 10 para obter a massa de 1000 grãos. Para cada genótipo usou-se 3 repetições. Para a metodologia de análises de imagem foram coletadas 8 amostras de 100 grãos para cada um dos genótipos, contendo 3 repetições por linhagem. A obtenção das imagens foi realizada no Laboratório de Imagens (LASUFLA) do Setor de Sementes do Departamento de Agricultura da UFLA. As imagens, em formato “.jpg”, foram obtidas no equipamento GroundEye®, modelo S800, composto por um módulo de captação de imagens.A correlação de Pearson para o peso de mil grãos e área do grão, constatou valores positivos de 0.89 considerado como forte ou alto (0.7<r≤0.9). Observa-se um comportamento semelhante entre os métodos utilizados para a característica de gessamento (os dois tipos de avaliação oferecem resultados semelhantes). Além disso, determinou-se uma correlação positiva, ou seja, quando aumenta um, aumenta o outro e vice-versa. Conclui-se que o emprego da análise de imagem foi eficiente para a seleção de características de qualidade de grãos de difícil mensuração.