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

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.

Bibliographic Details

Main Authors:	TEODORO, P. E., BARROSO, L. M. A., NASCIMENTO, M., TORRES, F. E., SAGRILO, E., SANTOS, A. dos, RIBEIRO, L. P.
Other Authors:	Paulo Eduardo Teodoro, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.; Laís Mayara Azevedo Barroso, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Viçosa, MG.; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Viçosa, MG.; Francisco Eduardo Torres, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.; EDVALDO SAGRILO, CPAMN; Adriano dos Santos, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro, Campos dos Goytacazes, RJ.; Larissa Pereira Ribeiro, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.
Format:	Artigo de periódico biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2015-12-01
Subjects:	Inteligência artificial, Genotypes., Environments interaction, Genótipo, Aclimatação, Vigna unguiculata, Feijão de corda, Artificial intelligence.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030192
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