Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica

Autores

  • Gabi Nunes Silva Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Moyses Nascimento Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Isabela de Castro Sant'Anna Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Cosme Damião Cruz Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Eveline Teixeira Caixeta Embrapa Café, Parque Estação Biológica (PqEB), Avenida W3 Norte (Final), CEP 70770-901 Brasília, DF.
  • Pedro Crescêncio Souza Carneiro Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Renato Domiciano Silva Rosado Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Katia Nogueira Pestana Embrapa Mandioca e Fruticultura, Rua Embrapa, s/no, Caixa Postal 007, CEP 44380-000 Cruz das Almas, BA
  • Dênia Pires de Almeida Universidade Federal de Viçosa (UFV), Instituto de Biotecnologia Aplicada à Agropecuária, BioCafé, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.
  • Marciane da Silva Oliveira Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2017.v52.23873

Palavras-chave:

Coffea arabica, Hemileia vastatrix, inteligência artificial, marcadores moleculares, predição

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de redes neurais artificiais em comparação à modelagem por meio de modelos lineares generalizados na predição de resistência à ferrugem em café arábica (Coffea  arabica). Foram utilizados 245 indivíduos provenientes de uma população F2, oriundos da autofecundação do híbrido F1 H511-1, resultante do cruzamento da cultivar suscetível Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) e do genitor resistente Híbrido de Timor (UFV 443-03). Os 245 indivíduos foram genotipados com 137 marcadores. Realizaram-se análises com redes neurais artificiais e com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano. As redes neurais identificaram quatro marcadores importantes pertencentes a grupos de ligação que foram recentemente mapeados, enquanto o modelo generalizado bayesiano identificou somente dois marcadores pertencentes a esses grupos. Foram observadas taxas de erro de predição inferiores (1,60%) para predizer a resistência à ferrugem em café arábica, quando foram utilizadas as redes neurais artificiais em vez de modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano (2,4%). Os resultados mostraram que as redes neurais artificiais são uma abordagem promissora para predizer a resistência à ferrugem em café arábica.

Biografia do Autor

Gabi Nunes Silva, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/6670284847005434

Moyses Nascimento, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/6544887498494945 

Isabela de Castro Sant'Anna, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/0822371511052579

 

Cosme Damião Cruz, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/2608560883389574

Eveline Teixeira Caixeta, Embrapa Café, Parque Estação Biológica (PqEB), Avenida W3 Norte (Final), CEP 70770-901 Brasília, DF.

CV: http://lattes.cnpq.br/5969425230895407

 

Pedro Crescêncio Souza Carneiro, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/7767765176922071

 

Renato Domiciano Silva Rosado, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/1080223166655232

 

Katia Nogueira Pestana, Embrapa Mandioca e Fruticultura, Rua Embrapa, s/no, Caixa Postal 007, CEP 44380-000 Cruz das Almas, BA

CV: http://lattes.cnpq.br/5642596758984532 

Dênia Pires de Almeida, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Instituto de Biotecnologia Aplicada à Agropecuária, BioCafé, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

CV: http://lattes.cnpq.br/1347877952997666 

Marciane da Silva Oliveira, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, CEP 36570-900 Viçosa, MG.

 CV: http://lattes.cnpq.br/1583507435841611

 

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Publicado

2017-04-20

Como Citar

Silva, G. N., Nascimento, M., Sant'Anna, I. de C., Cruz, C. D., Caixeta, E. T., Carneiro, P. C. S., … Oliveira, M. da S. (2017). Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 52(3), 186–193. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2017.v52.23873

Edição

Seção

GENÉTICA