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Provedor de dados: | 22
País: | Brazil
Título: | Estabilidade e adaptabilidade de produção de grãos de soja por meio de metodologias tradicionais e redes neurais artificiais
Autores: | Oda, Mario do Carmo; Sediyama, Tuneo; Matsuo, Eder; Nascimento, Moysés; Cruz, Cosme Damião.
Data: | 2019-08-27
Ano: | 2019
Resumo: | Em programas de melhoramento genético, o conhecimento sobre a interação genótipos x ambientes e da recomendação por meio de análise de adaptabilidade e estabilidade tornam-se imprescindíveis para melhoristas de soja. Desta forma, objetivou-se neste trabalho avaliar a estabilidade e adaptabilidade do rendimento de grãos de linhagens elites, utilizando métodos tradicionais e abordagens fundamentadas em redes neurais artificiais. Para o uso das redes neurais em análise de estabilidade e adaptabilidade não requer conhecimento prévio a respeito do comportamento a ser modelado e de nenhuma pressuposição em relação às variáveis em estudo; além de ser útil para contornar problemas ligados ao pequeno número de ambientes e à perda de informações. Foram analisados 20 genótipos de soja em cinco diferentes ambientes considerando-se o delineamento em blocos casualizados com cinco repetições. Realizou-se análise de variância individual e conjunta, seguida das análises de adaptabilidade e estabilidade fenotípica. Os genótipos Monarca e UFV01-10533486B podem ser indicados para ambientes gerais, o genótipo UFV99-8231826 pode ser recomendado para ambientes favoráveis e o Conquista para ambientes desfavoráveis.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Português
Identificador: | http://e-revista.unioeste.br/index.php/scientiaagraria/article/view/21109
Editor: | Scientia Agraria Paranaensis
Relação: | http://e-revista.unioeste.br/index.php/scientiaagraria/article/view/21109/14552
Formato: | application/pdf

Fonte:

Scientia Agraria Paranaensis; Vol. 18, No 2 (2019); 117-124

1983-1471

Fonte: | Direitos autorais 2019 Scientia Agraria Paranaensis