Uma nova metodologia para seleção de genótipos/cultivares baseada na distância de Manhattan e no método TOPSIS

A soja (Glycine max (L.) Merrill) e as gramíneas forrageiras tropicais, como Urochloa spp. e Panicum spp., são culturas fundamentais na agricultura global, especialmente em regiões com climas tropicais e subtropicais. No entanto, a produtividade dessas culturas é frequentemente comprometida por estresses abióticos, principalmente estresse hídrico e salino. Esses estresses podem afetar significativamente o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das plantas, impactando a segurança alimentar e a sustentabilidade econômica (Patanè, Saita e Sortino, 2013; Macedo et al., 2019).

Para mitigar os efeitos negativos dos estresses abióticos, é crucial desenvolver estratégias para selecionar e criar cultivares tolerantes ao estresse. Métodos de melhoramento tradicionais, embora eficazes, podem ser demorados e trabalhosos. Nos últimos anos, técnicas estatísticas e computacionais avançadas surgiram como ferramentas poderosas para identificar e selecionar genótipos tolerantes ao estresse (Zuffo et al, 2022; Oliveira et al., 2021).

Este capítulo aborda a análise de dois artigos publicados recentemente sob os títulos “Selection of forage grasses for cultivation under water-limited conditions using Manhattan distance and TOPSIS” (Oliveira et al., 2024) e “Selection of soybean genotypes under drought and saline stress conditions using Manhattan distance and TOPSIS” (Oliveira et al., 2022). Ambas pesquisas introduzem uma nova metodologia para seleção de genótipos/cultivares agrícolas utilizando-se do conceito de distância como uma medida de similaridade entre as amostras de um ambiente de controle e um ambiente sob estresse; e também o método de tomada de decisão multicritério Selection of soybean genotypes under drought and saline stress conditions using Manhattan distance and TOPSIS (TOPSIS).