Navegando por Autor "Assis, Mayumi Furuya de"

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Modelos lineares generalizados mistos e aplicações de redes neurais para estudo da diversidade genética em variedades de Coffea arabica
(Universidade Federal de Viçosa, 2020-08-07) Assis, Mayumi Furuya de; Good God, Pedro Ivo Vieira; Lopes, Everaldo Antônio
A predição de parâmetros genéticos e o estudo da diversidade em variedades de café são etapas importantes para a seleção eficiente de genótipos que apresentem características superiores e garantir a manutenção da variabilidade genética. Muitas variáveis importantes para o melhoramento do café não possuem distribuições normais, dificultando a obtenção de predições acuradas e informações a respeito da estrutura genética das populações. Os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) foram propostos para modelar variáveis que tenham distribuições diferentes das normais, por meio da inserção de uma função de ligação ao modelo. Essas características tornam os MLGM potenciais ferramentas para predição de componentes de variância, parâmetros genéticos e obtenção de valores de BLUP. O estudo da diversidade genética do café é comumente feito por métodos multivariados convencionais. Entretanto, alguns estudos têm utilizado um tipo de redes neural, chamada Self-organizing maps (SOM). Portanto, os objetivos deste estudo foram comparar modelos lineares mistos (MLM) com os MLGM na estimação de parâmetros genéticos, rankeamento dos genótipos através dos valores de BLUP e investigar a aplicabilidade das redes neurais SOM para o estudo da diversidade genética em variedades de Coffea arabica. Os MLGM detectaram variabilidade genética em um maior número de variáveis avaliadas. As variâncias genéticas e residuais estimadas pelos MLGM foram menores, entretanto, as análises de resíduos indicaram que os MLGM obtiveram desvios menores entre os valores ajustados e esperados pelos modelos em relação aos MLM. As interpretações dos parâmetros genéticos estimados via MLGM é mais complexa devido às diferentes escalas do modelo. Portanto, os MLGM foram mais eficazes para os ajustes dos dados, mas são necessárias investigações a respeito da influência as diferentes escalas atribuídas aos componentes do modelo na estimação dos parâmetros genéticos. As análises de redes neurais ofereceram diferentes informações a respeito das variáveis avaliadas, permitiram a identificação de genótipos superiores para as variáveis analisadas e identificação de grupos genéticos similares e divergentes. Portanto, o método SOM é viável, informativo e refinado para o estudo da diversidade genética em populações de melhoramento. Palavras-chave: Melhoramento genético do café. Métodos estatísticos. Mapas auto-organizáveis de Kohonen. Modelos mistos.
Modelos lineares generalizados mistos e aplicações de redes neurais para estudo da diversidade genética em variedades de Coffea arabica
(Universidade Federal de Viçosa, 2020-08-07) Assis, Mayumi Furuya de; God, Pedro Ivo Vieira Good; Lopes, Everaldo Antônio
A predição de parâmetros genéticos e o estudo da diversidade em variedades de café são etapas importantes para a seleção eficiente de genótipos que apresentem características superiores e garantir a manutenção da variabilidade genética. Muitas variáveis importantes para o melhoramento do café não possuem distribuições normais, dificultando a obtenção de predições acuradas e informações a respeito da estrutura genética das populações. Os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) foram propostos para modelar variáveis que tenham distribuições diferentes das normais, por meio da inserção de uma função de ligação ao modelo. Essas características tornam os MLGM potenciais ferramentas para predição de componentes de variância, parâmetros genéticos e obtenção de valores de BLUP. O estudo da diversidade genética do café é comumente feito por métodos multivariados convencionais. Entretanto, alguns estudos têm utilizado um tipo de redes neural, chamada Self-organizing maps (SOM). Portanto, os objetivos deste estudo foram comparar modelos lineares mistos (MLM) com os MLGM na estimação de parâmetros genéticos, rankeamento dos genótipos através dos valores de BLUP e investigar a aplicabilidade das redes neurais SOM para o estudo da diversidade genética em variedades de Coffea arabica. Os MLGM detectaram variabilidade genética em um maior número de variáveis avaliadas. As variâncias genéticas e residuais estimadas pelos MLGM foram menores, entretanto, as análises de resíduos indicaram que os MLGM obtiveram desvios menores entre os valores ajustados e esperados pelos modelos em relação aos MLM. As interpretações dos parâmetros genéticos estimados via MLGM é mais complexa devido às diferentes escalas do modelo. Portanto, os MLGM foram mais eficazes para os ajustes dos dados, mas são necessárias investigações a respeito da influência as diferentes escalas atribuídas aos componentes do modelo na estimação dos parâmetros genéticos. As análises de redes neurais ofereceram diferentes informações a respeito das variáveis avaliadas, permitiram a identificação de genótipos superiores para as variáveis analisadas e identificação de grupos genéticos similares e divergentes. Portanto, o método SOM é viável, informativo e refinado para o estudo da diversidade genética em populações de melhoramento. Palavras-chave: Melhoramento genético do café. Métodos estatísticos. Mapas auto-organizáveis de Kohonen. Modelos mistos.