Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
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Item Genetic divergence between passion fruit hybrids and reciprocals based on seedling emergence and vigor(Journal of Seed Science, 2017-10) Rosado, Renato Domiciano Silva; Rosado, Luciana Domiciano Silva; Santos, Carlos Eduardo Magalhães dos; Dias, Denise Cunha Fernandes dos Santos; Cruz, Cosme Damião; Cremasco, João Paulo GavaCharacteristics related to seed quality have been rarely used in studies on the genetic diversity of passion fruit. The purpose of this study was to evaluate the genetic diversity between progenies constituted by hybrids and reciprocals, based on seed emergence and vigor traits. On the 28th day, emergence percentage, emergence speed index, shoot length, root length and total length of seedling; dry weight, number of normal seedlings and 100-seed weight were evaluated in a completely randomized design experiment with 20 progenies (hybrids and reciprocals) and four replications (50 seeds). Genetic diversity was determined using the Tocher optimization clustering methods and the unweighted pair group method, based on the Mahalanobis distance, as well as evaluating the relative contribution of the traits to genetic divergence and the correlation network, according to the relations between groups of quality, length and mass variables. The most contributing variable to genetic divergence was the total length of seedlings, the reciprocal effect did not present a consistent pattern in the studied hybrid combinations.Item Artificial neural networks and linear discriminant analysis in early selection among sugarcane families(Crop Breeding and Applied Biotechnology, 2017-10) Peternelli, Luiz Alexandre; Moreira, Édimo Fernando Alves; Nascimento, Moysés; Cruz, Cosme DamiãoOne of the major challenges in sugarcane breeding programs is an efficient selection of genotypes in the initial phase. The purpose of this study was to compare modelling by artificial neural networks (ANN) and linear discriminant analysis (LDA) as alternatives for the selection of promising sugarcane families based on the indirect traits number of sugarcane stalks (NS), stalk diameter (SD) and stalk height (SH). The analysis focused on two models, a full one with all predictors, and a reduced one, from which the variable SH was excluded. To compare and assess the applied methods, the apparent error rate (AER) and true positive rate (TPR) were used, derived from the confusion matrix. Modeling with ANN and LDA can be used successfully for selection among sugarcane families. The reduced model may be preferable, for having a low AER, high TPR and being easier to obtain in operational terms.Item Genetic divergence between passion fruit hybrids and reciprocals based on seedling emergence and vigor(Journal of Seed Science, 2017-10) Rosado, Renato Domiciano Silva; Rosado, Luciana Domiciano Silva; Santos, Carlos Eduardo Magalhães dos; Dias, Denise Cunha Fernandes dos Santos; Cruz, Cosme Damião; Cremasco, João Paulo GavaCharacteristics related to seed quality have been rarely used in studies on the genetic diversity of passion fruit. The purpose of this study was to evaluate the genetic diversity between progenies constituted by hybrids and reciprocals, based on seed emergence and vigor traits. On the 28th day, emergence percentage, emergence speed index, shoot length, root length and total length of seedling; dry weight, number of normal seedlings and 100-seed weight were evaluated in a completely randomized design experiment with 20 progenies (hybrids and reciprocals) and four replications (50 seeds). Genetic diversity was determined using the Tocher optimization clustering methods and the unweighted pair group method, based on the Mahalanobis distance, as well as evaluating the relative contribution of the traits to genetic divergence and the correlation network, according to the relations between groups of quality, length and mass variables. The most contributing variable to genetic divergence was the total length of seedlings, the reciprocal effect did not present a consistent pattern in the studied hybrid combinations.Item Análise de experimentos em látice quadrado com ênfase em componentes de variância. II. Análise conjunta(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 1999-11) Regazzi, Adair José; Silva, Heyder Diniz; Viana, José Marcelo Soriano; Cruz, Cosme DamiãoEste trabalho teve como objetivo avaliar as seguintes alternativas de análise de grupo de experimentos em látice quadrado ("Square Lattice"), quanto à estimação de componentes de variância e alguns parâmetros genéticos: 1) análise intrablocos com tratamentos ajustados e blocos dentro de repetições não-ajustados; 2) análise do látice com blocos casualizados completos; 3) análise intrablocos com tratamentos não-ajustados e blocos dentro de repetições ajustados; 4) análise do látice como blocos casualizados completos, utilizando-se as médias ajustadas dos tratamentos, obtidas a partir da análise com recuperação da informação interblocos, tendo como quadrado médio do resíduo, a média dos resíduos (variância efetiva média), das análises individuais, desta mesma análise com recuperação da informação interblocos. Para as quatro alternativas de análise, obtiveram-se os estimadores e as estimativas para os componentes de variância e coeficientes de herdabilidade. Houve grande concordância entre as quatro alternativas de análise estudadas, quanto à classificação dos materiais avaliados. Para um particular conjunto de dados e dependendo dos objetivos da análise, convém pesquisar qual das alternativas de análise é preferível, principalmente nos casos em que se obtém uma estimativa negativa para o componente de variância devido a efeitos de blocos dentro de repetições ajustados, para várias das análises individuais.Item Análise de experimentos em látice quadrado com ênfase em componentes de variância. I. Análises individuais(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 1999-10) Regazzi, Adair José; Cruz, Cosme Damião; Viana, José Marcelo Soriano; Silva, Heyder DinizEste trabalho teve como objetivo avaliar as seguintes alternativas de análise de experimentos em látice quadrado ("Square Lattice"), quanto à estimação de componentes de variância e alguns parâmetros genéticos: i) análise intrablocos com tratamentos ajustados, e blocos dentro de repetições não-ajustados; ii) análise do látice como blocos casualizados completos; iii) análise intrablocos com tratamentos não-ajustados e blocos dentro de repetições ajustados; iv) análise do látice como blocos casualizados completos, utilizando-se as médias ajustadas dos tratamentos, obtidas a partir da análise com recuperação da informação interblocos, tendo como quadrado médio do resíduo a variância efetiva média desta mesma análise com recuperação da informação interblocos. Para as quatro alternativas de análise, obtiveram-se os estimadores e as estimativas para os componentes de variância e coeficientes de herdabilidade. Houve uma grande concordância entre as quatro alternativas de análise estudadas, quanto à classificação dos materiais avaliados. Para um particular conjunto de dados e dependendo dos objetivos da análise, convém pesquisar qual das alternativas de análise é preferível, principalmente nos casos em que se obtém uma estimativa negativa para o componente de variância devido a efeitos de blocos dentro de repetições ajustados.Item Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 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 F2 population derived from the self-fertilization of the F1 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 Intra-genotypic competition of Eucalyptus clones generated by environmental heterogeneity can optimize productivity in forest stands(Forest Ecology and Management, 2016-11-15) Resende, Rafael T.; Marcatti, Gustavo E.; Pinto, Danielle S.; Takahashi, Elizabete K.; Cruz, Cosme Damião; Resende, Marcos Deon V.The growth structure of Eucalyptus plantations is the result of site environment, genetic material, and different types of interaction between neighboring plants. It is well known that sites that are more homogeneous result in greater forest productivity. However, additional factors inherent in the micro- environment or the quality of cuttings can lead to heterogeneous clonal biomass at the end of the rotation cycle. This study of the growth patterns in commercial stands of Eucalyptus clones had two aims: (i) to determine whether environmental heterogeneity causes competition among genetically identical individuals and (ii) to validate the occurrence of intra-genotypic competition, revealing the potential relationship with forest productivity. The present study was developed based on two linear mixed models: a non-genetic model, which accounts for spatial autocorrelation and is used to estimate the effects of competition between neighboring trees into the single clone plots; and a genetic model to infer the nature of the clonal competition. Three hundred and six square plots containing one hundred plants from eight experiments using a randomized block design, with three replications, were evaluated. The experiments were positioned in different environmental conditions by combining two different plant spacings and two altitude elevations. Using the path analysis procedure, we verified that there were significant direct effects of competition according to the proximity of the trees in the plot. In addition, trees that were more distant caused indirect effects of competition through nearby trees. Stands with uniform growth conditions (measured by residual autocorrelation parameters) actually caused higher productivity. The results from the genetic correlations of intra-genotypic competition and productivity showed that the less competitive clones were always less productive, regardless of the experimental condition. The more competitively aggressive clones could optimize their productivity when planted in sites with high residual levels, reaching productivities similar to those of homogeneous stands. This suggests that the implementation of certain silviculture techniques, seeking to increase site uniformity, is less relevant to these clones. The selection and use of these clones might be useful for large companies, because they offer the opportunity to achieve high productivity, and for smaller producers who do not have access to the silvicultural quality used by large companies.Item Avaliação da divergência genética em uma população amazônica de cupuaçuzeiro (Theobroma grandiflorum (Wild ex Spreng) Schuin) por procedimentos multivariados(Revista Ceres, 2002-05) Regazzi, Adair José; Machado, Glória Maria Escalante; Viana, José Marcelo Soriano; Cruz, Cosme Damião; Granate, Maria JoséO cupuaçuzeiro é uma fruteira amazônica que produz frutos industrializáveis em forma de compotas, doces, chocolate, sucos e cosméticos, o que justifica a importância de pesquisas visando ao seu melhoramento genético. Para avaliar a divergência genética intrapopulacional, foi utilizado um experimento com 20 progênies de meios-irmãos no delineamento de blocos casualizados completos, com três repetições, em três safras sucessivas no ano agricola 96-97, conduzido na Fazenda experimental da Faculdade de Ciências Agrárias do Amazonas, em Manaus, AM. Foram avaliadas sete características relevantes para o melhoramento da espécie. As técnicas empegadas foram análise de variância multivariada, análise por variáveis canônicas e análise de agrupamento com distância generalizada de Mahalanobis e o método de Tocher. A análise de variância multivariada foi eficiente na avaliação das progênies, evidenciando a presença de variabilidade genética. As duas Maneiras variáveis canônicas concentram mais de 80%.Item Neural networks for predicting breeding values and genetic gains(Scientia Agricola, 2014-04-16) Silva, Gabi Nunes; Tomaz, Rafael Simões; Sant'Anna, Isabela de Castro; Nascimento, Moysés; Bhering, Leonardo Lopes; Cruz, Cosme DamiãoAnalysis using Artificial Neural Networks has been described as an approach in the decision-making process that, although incipient, has been reported as presenting high potential for use in animal and plant breeding. In this study, we introduce the procedure of using the expanded data set for training the network. Wealso proposed using statistical parameters to estimate the breeding value of genotypes in simulated scenarios, in addition to the mean phenotypic value in a feed-forward back propagation multilayer perceptron network. After evaluating artificial neural network configurations, our results showed its superiority to estimates based on linear models, as well as its applicability in the genetic value prediction process. The results further indicated the good generalization performance of the neural network model in several additional validation experiments.Item Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2013-01-29) Pinheiro, Valeria Rosado; Silva, Fabyano Fonseca e; Guimarães, Simone Eliza Facioni; Resende, Marcos Deon Vilela de; Lopes, Paulo Sávio; Cruz, Cosme Damião; Azevedo, Camila FerreiraO objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância "identical‑by‑descent" associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias).