Modelagem preditiva e multivariada do desempenho fisiológico de sementes de alface sob bioestimulantes

Descrição

O crescimento do consumo de alimentos associados à saúde e à qualidade nutricional tem ampliado a importância da produção de alface, tornando necessária a adoção de estratégias que favoreçam o desempenho fisiológico e a produtividade da cultura. Nesse contexto, a elevada quantidade e interdependência das variáveis experimentais tornam as análises multivariadas e as técnicas de aprendizado de máquina ferramentas essenciais para a interpretação integrada, eficiente e precisa dos dados. Com isso, o objetivo do estudo será avaliar o potencial fisiológico de sementes de alface submetidas a diferentes concentrações de bioestimulantes, analisar os efeitos desses tratamentos e das condições de armazenamento, e identificar variáveis associadas ao desempenho fisiológico. O experimento será conduzido no Laboratório de Fitotecnia do Campus de Engenharias e Ciências Agrárias da Universidade Federal de Alagoas, em Rio Largo–AL, utilizando sementes de alface crespa orgânica da variedade Moana e bioestimulantes à base de extrato de algas marinhas e hormônios vegetais sintéticos. O estudo será dividido em dois ensaios. No primeiro, será avaliado o efeito de diferentes concentrações de bioestimulantes (0, 4, 8, 12 e 16 mL L⁻¹) e períodos de embebição (8 e 16 horas) sobre o potencial fisiológico das sementes, em delineamento inteiramente casualizado e esquema fatorial 5 × 2 com 12 repetições de 50 sementes. Após os tratamentos, as sementes serão submetidas ao teste de germinação em câmara do tipo Demanda Bioquímica de Oxigênio (D.B.O.) a 20 °C. Serão analisadas variáveis relacionadas à germinação, vigor, crescimento de plântulas e estresse oxidativo, incluindo teor de malondialdeído (MDA) e atividade da catalase (CAT). O segundo ensaio será conduzido em casa de vegetação, durante quatro ciclos consecutivos, utilizando sementes submetidas à condição considerada ideal nos testes laboratoriais. As mudas serão produzidas em bandejas e transplantadas para vasos de 3 L, sendo avaliada a massa fresca da parte aérea aos 35 dias após o transplantio. Os dados serão analisados nos softwares RStudio e Python, empregando análises multivariadas, como Análise de Componentes Principais (PCA) e agrupamento hierárquico, além de técnicas de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest e Support Vector Machine (SVM). Adicionalmente, será realizada análise de variância (ANOVA), seguida do teste de Tukey a 5% de probabilidade para comparação e ranqueamento estatístico dos tratamentos.