SELEÇÃO RECORRENTE EM ARROZ DE TERRAS ALTAS: IDENTIFICAÇÃO DE POPULAÇÕES PROMISSORAS PARA ELEVADAS PRODUTIVIDADES E CICLO PRECOCE
Oryza sativa L. Melhoramento genético. Populações segregantes.
Para integrar o arroz ao sistema de produção, os programas de melhoramento buscam
desenvolver cultivares com ciclo precoce e elevada produtividade de grãos, visando ajustar o
ciclo de cultivo às janelas de plantio da segunda safra e reduzir os impactos da escassez de
água durante o florescimento. A seleção recorrente se destaca como um método eficaz nesse
processo, pois aumenta gradualmente a frequência de alelos favoráveis através de ciclos
sucessivos de seleção, mantendo a variabilidade genética da população. Desse modo, o
objetivo deste trabalho é identificar as populações mais promissoras para desenvolver
linhagens que combinem alta produtividade e ciclo precoce, alinhadas com as principais
características agronômicas da cultura do arroz, com base no estudo das populações
segregantes do primeiro ciclo de seleção recorrente do Programa de Melhoramento de Arroz
de Terras Altas da UFLA. Para isso, foram avaliadas 21 populações S 0 do primeiro ciclo do
programa de seleção recorrente, pertencente ao Programa de Melhoramento de Arroz de
Terras Altas da Universidade Federal de Lavras (UFLA), juntamente com 3 testemunhas. O
experimento ocorreu durante a safra 2023/24 na área experimental do Centro de
Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Agropecuária da UFLA. O delineamento
experimental adotado foi o de blocos completos casualizados (DBC), com três repetições, e as
parcelas foram compostas por 15 linhas de 4 metros, espaçadas 0,3 metros. Os caracteres
avaliados foram o número de dias para o florescimento, produtividade de grãos, altura de
plantas, resistência a doenças, renda, rendimento, dimensão do grão e gessamento. As
observações relativas aos caracteres avaliados serão padronizadas e após a padronização das
variáveis será obtido o somatório de Z ijk por parcela, compondo um índice que considera as
oito características simultaneamente. Os dados obtidos serão submetidos a análise de
verificação dos pressupostos básicos. Em seguida, serão submetidos à análise de variância e
decomposição dos efeitos dialélicos para cada variável.