Avaliação dos parâmetros genéticos da população de arroz irrigado CNA 11 e da divergência genética entre os genitores

Os avanços nas práticas de manejo e no melhoramento das cultivares de arroz irrigado têm permitido consolidar o Rio Grande do Sul como maior produtor deste cereal no Brasil. A seleção recorrente é um método alternativo de melhoramento que permite a recombinação cíclica de genótipos selecionados em uma população geneticamente divergente. Os objetivos deste trabalho foram avaliar o potencial da população CNA 11 para fins de melhoramento para tolerância ao frio, estudar a divergência genética dos seus genitores e quantificar as alterações nas freqüências alélicas como resultado do processo de seleção. Para isso foram conduzidos dois ensaios de campo compostos de 140 famílias S0:2 derivadas da população CNA 11 e quatro cultivares testemunhas, no delineamento látice 12 x 12 e em dois locais: Cachoeirinha (RS) e Santa Vitória do Palmar (RS), onde foram avaliados dez caracteres fenotípicos. O DNA dos genitores da população CNA 11 e de 133 famílias S0:2 foi analisado com marcadores moleculares do tipo microssatélites. A população CNA 11 apresentou alto potencial para fins de melhoramento, com ampla variabilidade genética em todos os dez caracteres avaliados. Os caracteres estatura de planta, esterilidade de espiguetas e número de grãos por panícula apresentaram altas correlações genotípicas com rendimento de grãos, podendo ser usados como critérios de seleção indireta. A esterilidade de espiguetas mostrou ser um critério eficiente de seleção para identificação de genótipos de arroz com tolerância ao frio no estádio reprodutivo. Os genitores da população CNA 11 apresentaram ampla divergência genética e, de modo geral, as freqüências dos alelos de microssatélites característicos dos genótipos da subespécie índica aumentaram e as da subespécie japônica diminuíram à medida que a intensidade de seleção aumentou. As melhores famílias S0:2 mostraram maior similaridade genética com os genitores da subespécie índica