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Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas
- Source :
- Pesquisa Agropecuária Brasileira, Vol 50, Iss 11, Pp 1054-1060 (2015)
- Publication Year :
- 2015
- Publisher :
- Embrapa Informação Tecnológica, 2015.
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Abstract
- 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.
Details
- Language :
- English, Spanish; Castilian, Portuguese
- ISSN :
- 16783921 and 0100204X
- Volume :
- 50
- Issue :
- 11
- Database :
- Directory of Open Access Journals
- Journal :
- Pesquisa Agropecuária Brasileira
- Publication Type :
- Academic Journal
- Accession number :
- edsdoj.407339b9e1cb4b8cabafa45d4d63d6b8
- Document Type :
- article
- Full Text :
- https://doi.org/10.1590/S0100-204X2015001100008