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.