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

Michele Jorge da Silva, Antônio Carlos da Silva Júnior, Cosme Damião Cruz, Moysés Nascimento, Marciane da Silva Oliveira, Robert Eugene Schaffert, Rafael Augusto da Costa Parrella

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.


Palavras-chave


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

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