Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas


Autoria(s): Teodoro,Paulo Eduardo; Barroso,Laís Mayara Azevedo; Nascimento,Moysés; Torres,Francisco Eduardo; Sagrilo,Edvaldo; Santos,Adriano dos; Ribeiro,Larissa Pereira
Data(s)

01/11/2015

Resumo

Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos de Eberhart & Russell e de RNAs. Houve elevada concordância entre os métodos avaliados quanto à discriminação da adaptabilidade fenotípica dos genótipos de feijão-caupi semiprostrado, o que indica que as RNAs podem ser utilizadas em programas de melhoramento genético. Em ambos os métodos avaliados, os genótipos BRS Xiquexique, TE97-304G-12 e MNC99-542F-5 são recomendados para ambientes desfavoráveis, gerais e favoráveis, respectivamente, por apresentarem produtividade de grãos acima da média geral dos ambientes e alta estabilidade fenotípica.

Formato

text/html

Identificador

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2015001101054

Idioma(s)

pt

Publicador

Embrapa Informação Tecnológica

Pesquisa Agropecuária Brasileira

Fonte

Pesquisa Agropecuária Brasileira v.50 n.11 2015

Palavras-Chave #Vigna unguiculata #inteligência artificial #interação genótipos x ambientes.
Tipo

journal article