Título:	Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas.
Autoria:	TEODORO, P. E. BARROSO, L. M. A. NASCIMENTO, M. TORRES, F. E. SAGRILO, E. SANTOS, A. dos RIBEIRO, L. P.
Afiliação:	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.
Ano de publicação:	2015
Referência:	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 11, p. 1054-1060, nov. 2015.
Conteúdo:	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.
Thesagro:	Genótipo Aclimatação Vigna unguiculata Feijão de corda
NAL Thesaurus:	Artificial intelligence
Palavras-chave:	Inteligência artificial Environments interaction Genotypes
ISSN:	0100-204X
Digital Object Identifier:	10.1590/S0100-204X2015001100008
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPAMN)