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

Authors :
Paulo Eduardo Teodoro
Laís Mayara Azevedo Barroso
Moysés Nascimento
Francisco Eduardo Torres
Edvaldo Sagrilo
Adriano dos Santos
Larissa Pereira Ribeiro
Source :
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Vol 50, Iss 11, Pp 1054-1060 (2015)
Publication Year :
2015
Publisher :
Embrapa Informação Tecnológica, 2015.

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