Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee

dc.contributor.authorSilva, Gabi Nunes
dc.contributor.authorNascimento, Moysés
dc.contributor.authorSant’Anna, Isabela de Castro
dc.contributor.authorCruz, Cosme Damião
dc.contributor.authorCaixeta, Eveline Teixeira
dc.contributor.authorCarneiro, Pedro Crescêncio Souza
dc.contributor.authorRosado, Renato Domiciano Silva
dc.contributor.authorPestana, Kátia Nogueira
dc.contributor.authorAlmeida, Dênia Pires de
dc.contributor.authorOliveira, Marciane da Silva
dc.date.accessioned2019-06-25T11:37:47Z
dc.date.available2019-06-25T11:37:47Z
dc.date.issued2017-03
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de redes neurais artificiais em comparação à modelagem por meio de modelos lineares generalizados na predição de resistência à ferrugem em café arábica (Coffea arabica). Foram utilizados 245 indivíduos provenientes de uma população F2, oriundos da autofecundação do híbrido F1 H511-1, resultante do cruzamento da cultivar suscetível Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) e do genitor resistente Híbrido de Timor (UFV 443-03). Os 245 indivíduos foram genotipados com 137 marcadores. Realizaram-se análises com redes neurais artificiais e com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano. As redes neurais identificaram quatro marcadores importantes pertencentes a grupos de ligação que foram recentemente mapeados, enquanto o modelo generalizado bayesiano identificou somente dois marcadores pertencentes a esses grupos. Foram observadas taxas de erro de predição inferiores (1,60%) para predizer a resistência à ferrugem em café arábica, quando foram utilizadas as redes neurais artificiais em vez de modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano (2,4%). Os resultados mostraram que as redes neurais artificiais são uma abordagem promissora para predizer a resistência à ferrugem em café arábica.pt-BR
dc.formatpdfpt-BR
dc.identifier.issn1678-3921
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000300009
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br//handle/123456789/25924
dc.language.isoengpt-BR
dc.publisherPesquisa Agropecuária Brasileirapt-BR
dc.relation.ispartofseriesv. 52, n. 3, p. 186- 193, mar. 2017pt-BR
dc.rightsOpen Accesspt-BR
dc.subjectCoffea arabicapt-BR
dc.subjectHemileia vastatrixpt-BR
dc.subjectArtificial intelligencept-BR
dc.subjectMolecular markerspt-BR
dc.subjectPredictionpt-BR
dc.subjectInteligência artificialpt-BR
dc.subjectMarcadores molecularespt-BR
dc.subjectPrediçãopt-BR
dc.titleArtificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffeeen
dc.typeArtigopt-BR

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