Apêndice IV: resumo das famílias analisadas e exemplos de SQL

A — Plantas jovens analisadas

Referência | Alfaiates | Feijoas do Ramos | Mitra | Híbridos
Lote | nº | Família | nº | Família | nº | Família | nº | Família | nº
Rc | 228 | A02 | 6 | F01 | 4 | M01 | 24 | SES | 19
Rh1 | 234 | A03 | 6 | F04 | 10 | M02 | 6 | SM1 | 43
Rh2 | 147 | A04 | 10 | F05 | 10 | M04 | 6 | SM2 | 48
FAIR | 42 | A05 | 6 | F06 | 6 | M05 | 9 |  |
|  | A08 | 34 | F08 | 11 | M11 | 6 |  |
|  | A09 | 32 | F09 | 10 | M12 | 13 |  |
|  | A11 | 9 | F10 | 6 | M13 | 31 |  |
|  | A12 | 26 | F12 | 6 | M15 | 6 |  |
|  | A14 | 10 | F16 | 6 | M16 | 6 |  |
|  | A19 | 6 | F18 | 6 | M19 | 8 |  |
|  | A20 | 83 | F21 | 13 | M21 | 2 |  |
|  | A21 | 43 | F23 | 14 | M22 | 6 |  |
|  | A23 | 6 | F25 | 6 | M24 | 6 |  |
|  | A26 | 6 | F26 | 6 | M25 | 10 |  |
|  | A27 | 6 | F27 | 46 | M26 | 6 |  |
|  | A29 | 39 | F28 | 26 | M32 | 24 |  |
|  | A30 | 39 | F29 | 9 | M34 | 6 |  |
|  | A31 | 29 | F31 | 6 | M37 | 24 |  |
|  | A33 | 13 | F32 | 10 | M42 | 6 |  |
|  | A34 | 46 | F34 | 26 | M44 | 6 |  |
|  | A36 | 37 | F37 | 6 | M46 | 9 |  |
|  | A37 | 9 | F39 | 6 | M49 | 6 |  |
|  | A38 | 35 | F40 | 9 | M53 | 6 |  |
|  | A39 | 13 | F45 | 6 | M55 | 13 |  |
|  | A40 | 6 | F47 | 6 | M57 | 9 |  |
|  |  |  | F51 | 7 | M58 | 9 |  |
|  |  |  | F52 | 6 | M59 | 6 |  |
|  |  |  |  |  | M60 | 50 |  |
|  |  |  |  |  | M61 | 5 |  |
|  |  |  |  |  | M62 | 9 |  |
|  |  |  |  |  | M63 | 6 |  |
|  |  |  |  |  | M64 | 13 |  |
|  |  |  |  |  | Mitra 1997 | 76 |  |

B — Ficheiros SQL e sua utilização

1) Determinação do número de plantas jovens analisadas

Este SQL deu origem à tabela da secção anterior.

familias.sql

SELECT ORIGEM, COUNT( freq ). . . . . . . . campos a utilizar: origem, freq

FROM "zimogramas.DB" Zimogramas. . . . . base de dados

WHERE INDIVIDUOS = 'plântula' . . . . . filtro selector: plântulas

GROUP BY ORIGEM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Critério de agrupamento para contagens

ORDER BY ORIGEM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Critério de ordenamento para apresentação

2) Definição de sobreiros, azinheiras e ambíguos

global-Sb.sql

SELECT ORIGEM, INDIVIDUOS, EXTRACCAO, AMOSTRA, DIA, MDH, PER, PGI, EST, GSR, PGM, PGD

FROM "zimogramas.DB" Zimogramas

WHERE (DIA LIKE 'Sb%')

OR (MDH LIKE 'Sb%')

OR (GSR LIKE 'Sb%')

OR (PGM LIKE 'd')

GROUP BY ORIGEM, INDIVIDUOS, EXTRACCAO, AMOSTRA, DIA, MDH, PER, PGI, EST, GSR, PGM, PGD

Pelo menos um dos critérios (DIA, MDH, GsR ou PGM) é de sobreiro (comparador LIKE)

global-Az.sql

SELECT ORIGEM, INDIVIDUOS, EXTRACCAO, AMOSTRA, DIA, MDH, PER, PGI, EST, GSR, PGM, PGD

FROM "zimogramas.DB" Zimogramas

WHERE (DIA LIKE 'Az%')

OR (MDH LIKE 'Az%')

OR (PGI LIKE 'Az%' OR PGI LIKE '+%')

OR (EST LIKE '1%')

OR (GSR LIKE 'Az%')

OR PGM BETWEEN 'a' AND 'cz'

OR (PGD LIKE '%b')

GROUP BY ORIGEM, INDIVIDUOS, EXTRACCAO, AMOSTRA, DIA, MDH, PER, PGI, EST, GSR, PGM, PGD

Idem, no caso de PGM definido como um intervalo (BETWEEN)

ambiguos-Sb.sql

SELECT ORIGEM, INDIVIDUOS, EXTRACCAO, AMOSTRA, DIA, MDH, PER, PGI, EST, GSR, PGM, PGD

FROM "Sb.DB" Sb

WHERE (DIA NOT LIKE 'Sb%')

OR (MDH NOT LIKE 'Sb%')

OR (GSR NOT LIKE 'Sb%')

OR (PGM NOT LIKE 'd')

OR (PGI = 'Az')

OR (PGI = '+')

Desta vez a partir do output do SQL global-Sb.sql (Sb.DB), obtém-se uma tabela àparte com pelo menos um critério ambíguo em relação a sobreiro. A subtracção do novo output a Sb.DB permite ficar apenas com sobreiros “puros”.

3) Distribuição de frequências de fenótipos enzimáticos

FenotiposPGM.sql

SELECT ORIGEM, INDIVÍDUOS, PGM, COUNT( FREQUENCIA )

FROM "Azinheiras.DB" Azinheiras

WHERE PGM IS NOT NULL

GROUP BY ORIGEM, INDIVÍDUOS, PGM

ORDER BY INDIVÍDUOS

Exemplo de obtenção, a partir de azinheiras “puras” (Azinheiras.DB já sem os respectivos “ambíguos”, cf. secção anterior), a distribuição de frequência dos diversos fenótipos de PGM.