Variabilidade genética de Eugenia uniflora L. em remanescentes florestais em diferentes estádios sucessionais

• Main Authors: Roberto Valmorbida Aguiar, Rogério Luis Cansian, Gabriela Busnello Kubiak, Laura Benetti Slaviero, Thomaz Alex Tomazoni, Jean Carlos Budke, Altemir José Mossi
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal De Viçosa 2013-04-01
• Series: Revista Ceres
• Subjects: áreas degradadas; fragmentação florestal; RAPD
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-737X2013000200011&lng=en&tlng=en

A compreensão da diversidade genética fornece elementos básicos sobre a dinâmica e funcionamento de populações, auxiliando na conservação e uso sustentável das espécies. Supõe-se que populações sucessionais precoces poderiam ser geneticamente mais diferenciadas do que populações sucessionais mais tardias. Visando testar esta hipótese, o presente trabalho teve como objetivo analisar a variabilidade genética de populações de Eugenia uniflora L. em manchas florestais em diferentes estádios sucessionais. Foram selecionadas duas áreas em diferentes estádios de sucessão, sendo a primeira em estádio inicial e a segunda em estádio avançado. A área de estudo apresenta um remanescente florestal em transição de Floresta Ombrófila Mista e Floresta Estacional Semidecídua. Por meio da técnica de RAPD (Random Amplified Polymorphic DNA) e análise multivariada, a diversidade gênica esperada e a porcentagem de loci polimórficos foram estimadas, além da similaridade genética entre as populações de cada mancha florestal e a diversidade de cada área por meio do índice de diversidade de Simpson. Os resultados indicaram 79% de loci polimórficos para a área em estádio avançado e 70% para a área em estádio inicial de sucessão. A similaridade genética entre pares de indivíduos variou entre 0,55 e 0,86 na área em estádio inicial de sucessão e entre 0,45 e 0,78 para a área em estádio avançado. Não houve diferenças significativas entre a diversidade das duas áreas (P = 89). Um escalonamento multidimensional não-métrico indicou menor distância genética entre os indivíduos da área em estádio inicial. Da mesma forma, uma análise de similaridade - ANOSIM indicou separação entre os indivíduos das duas áreas.