Inteligência computacional para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa

Autores

  • Michele Jorge da Silva Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG.
  • Antônio Carlos da Silva Júnior Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG.
  • Cosme Damião Cruz Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG.
  • Moysés Nascimento Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-977 Viçosa, MG.
  • Marciane da Silva Oliveira Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral, Avenida Peter Henry Rolfs, s/no, Campus Universitário, CEP 36570-000 Viçosa, MG.
  • Robert Eugene Schaffert Embrapa Milho e Sorgo, Rodovia MG-424, Km 45, Caixa Postal 285, CEP 35701-970 Sete Lagoas, MG.
  • Rafael Augusto da Costa Parrella Embrapa Milho e Sorgo, Rodovia MG-424, Km 45, Caixa Postal 285, CEP 35701-970 Sete Lagoas, MG.

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2020.v55.26839

Palavras-chave:

Sorghum bicolor, variáveis canônicas, mapa auto‑organizável de Kohonen

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da inteligência computacional e de variáveis canônicas para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo (Sorghum bicolor) biomassa. Os experimentos foram realizados no campo experimental da Embrapa Milho e Sorgo, nos municípios de Nova Porteirinha e Sete Lagoas, no estado de Minas Gerais, Brasil. Foram avaliadas as seguintes características: dias para a floração, altura das plantas, produção de biomassa fresca, biomassa seca total e produção de biomassa seca. O estudo da diversidade genética foi realizado por meio da análise de variáveis canônicas. Para o reconhecimento do padrão de organização da diversidade genética, utilizou-se o mapa auto-organizável de Kohonen. O uso de variáveis canônicas e o mapa auto-organizável foram eficientes no estudo de diversidade genética. A utilização de inteligência computacional com mapa auto-organizável é promissora e eficiente para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa.

Downloads

Publicado

2020-12-14

Como Citar

Silva, M. J. da, Silva Júnior, A. C. da, Cruz, C. D., Nascimento, M., Oliveira, M. da S., Schaffert, R. E., & Parrella, R. A. da C. (2020). Inteligência computacional para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 55(X), e01723. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2020.v55.26839