Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030192
Registro completo de metadatos
Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorTEODORO, P. E.pt_BR
dc.contributor.authorBARROSO, L. M. A.pt_BR
dc.contributor.authorNASCIMENTO, M.pt_BR
dc.contributor.authorTORRES, F. E.pt_BR
dc.contributor.authorSAGRILO, E.pt_BR
dc.contributor.authorSANTOS, A. dospt_BR
dc.contributor.authorRIBEIRO, L. P.pt_BR
dc.date.accessioned2015-12-01T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2015-12-01T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2015-12-01pt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.citationPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 11, p. 1054-1060, nov. 2015.pt_BR
dc.identifier.issn0100-204Xpt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030192pt_BR
dc.descriptionO 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.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectEnvironments interactionpt_BR
dc.subjectGenotypespt_BR
dc.titleRedes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2016-02-24T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroGenótipopt_BR
dc.subject.thesagroAclimataçãopt_BR
dc.subject.thesagroVigna unguiculatapt_BR
dc.subject.thesagroFeijão de cordapt_BR
dc.subject.nalthesaurusArtificial intelligencept_BR
riaa.ainfo.id1030192pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2016-02-24pt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S0100-204X2015001100008pt_BR
dc.contributor.institutionPaulo 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.pt_BR
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CPAMN)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
ArtigoSagriloPABNov2015.pdf453.44 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace