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Item Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2017-03) Silva, Gabi Nunes; Nascimento, Moysés; Sant’Anna, Isabela de Castro; Cruz, Cosme Damião; Caixeta, Eveline Teixeira; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; Rosado, Renato Domiciano Silva; Pestana, Kátia Nogueira; Almeida, Dênia Pires de; Oliveira, Marciane da SilvaThe objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F 2 population derived from the self-fertilization of the F 1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee.Item Avaliação de progênies obtidas de cruzamentos de descendentes do Híbrido de Timor com as cultivares Catuaí Vermelho e Catuaí Amarelo(Instituto Agronômico (IAC), 2004-05) Bonomo, Paulo; Cruz, Cosme Damião; Viana, José Marcelo Soriano; Pereira, Antonio Alves; Oliveira, Valter Rodrigues de; Carneiro, Pedro Crescêncio SouzaAvaliou-se com este trabalho o comportamento de 28 progênies F3 de Coffea arabica obtidas de cruzamentos das cultivares Catuaí Vermelho e Catuaí Amarelo com descendentes do Híbrido de Timor, realizados pela Epamig em conjunto com a UFV. Estimaram-se os parâmetros genéticos e as correlações entre caracteres, buscando conhecer a estrutura genética da população e seu potencial para o melhoramento. O experimento foi instalado em Patrocínio, Estado de Minas Gerais, em delineamento de blocos casualizados com seis repetições, contendo 28 progênies F3 e duas testemunhas da cultivar Catuaí Vermelho IAC 15. Analisaram-se as produções obtidas nas quatro colheitas iniciais, de 1997 a 2000 e alguns caracteres vegetativos. As progênies avaliadas apresentaram média de produção de grãos superior à testemunha, e grande variabilidade genética, sugerindo a possibilidade de se obter linhagens superiores. As progênies avaliadas apresentaram-se resistentes às raças fisiológicas da ferrugem presentes na região do experimento. A progênie 505-9-2 se destaca como material produtivo e vigoroso e de porte alto, enquanto as progênies 514-7-10 e 514-7-6 além de produtivas e vigorosas apresentaram porte baixo semelhante à cultivar Catuaí Vermelho IAC 15. A produção de grãos apresentou correlação genotípica alta e positiva com os caracteres diâmetro do caule, vigor, porte, altura e diâmetro da planta, mas não apresentou resultados consistentes de correlação com carga pendente. A produção de grãos de anos de colheita mostrou-se correlacionada com a produção total de quatro anos apenas a partir do segundo ano de produção.