Diversidade genética em germoplasma tropical de cebola estimada via marcadores RAPD

A cebola é uma cultura de expressiva importância socioeconômica para o Brasil. Marcantes contribuições para o desenvolvimento da cultura têm sido feitas utilizando-se germoplasma de cebola adaptado às regiões tropicais e subtropicais. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo estudar a diversidade genética existente em uma coleção de germoplasma potencialmente útil ao desenvolvimento de cultivares para essas regiões. Para isso, a variabilidade genética de um grupo de 21 acessos foi analisada via marcadores RAPD. Esses acessos ('Red Creole', 'Roxa IPA-3', 'Valenciana 14', 'Beta Cristal', 'Diamante', 'Composto IPA-6', 'Aurora', 'Bojuda Rio Grande', 'Alfa Tropical', 'Pêra IPA-4', 'Primavera', 'Belém IPA-9', 'Crioula Alto Vale', 'Conquista', 'Pira-Ouro', 'Vale-Ouro IPA-11', 'Franciscana IPA-10', 'Serrana', 'CNPH 6400', 'Petroline' e 'Baia Periforme') têm sido empregados como germoplasma e/ou foram desenvolvidos pelos programas de melhoramento genético de cebola conduzidos no Brasil. Dos 520 iniciadores ('primers') utilizados na triagem inicial, somente 38 confirmaram polimorfismos entre os 21 acessos. Esses 38 'primers' produziram 624 amplicons, dos quais 522 (83,7%) foram monomórficos e 102 (16,3%) polimórficos. Com base nos padrões revelados, seis grupos foram formados de acordo com a similaridade média global entre os acessos (= 0,72). Somente um desses seis grupos englobou mais de um acesso. O grupo principal (formado por 16 acessos) incluiu, predominantemente, as cultivares que apresentam no seu pedigree a contribuição de 'Baia Periforme' ('Diamante', 'Composto IPA-6', 'Aurora', 'Bojuda Rio Grande', 'Conquista', 'Pira-Ouro', 'Serrana', 'Vale-Ouro IPA-11', 'Baia Periforme', 'Primavera', 'Franciscana IPA-10', 'Belém IPA-9', 'Crioula Alto Vale', 'Petroline', 'Pêra IPA-4' e 'Alfa Tropical'). As cultivares 'Red Creole', 'Roxa IPA-3', 'Beta Cristal', 'CNPH 6400' e 'Valenciana 14' formaram agrupamentos isolados e distintos do grupo 'Baia Periforme', revelando, dessa forma, divergência genética entre essas cinco populações e o grupo principal. Verificou-se que os materiais estudados possuem base genética relativamente estreita, apresentando, em sua grande maioria origem na população 'Baia Periforme'. Existem, no entanto, alguns materiais divergentes, cuja diversidade pode ser explorada em programas de melhoramento.

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R² e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.