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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
15/05/2017 |
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Data da última atualização: |
15/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S. |
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Afiliação: |
GABI NUNES SILVA, UFV-DE; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV-DE; ISABELA DE CASTRO SANT'ANNA, UFV-DBG; COSME DAMIÃO CRUZ, UFV-DBG; EVELINE TEIXEIRA CAIXETA, SAPC; PEDRO CRESCENCIO SOUZA CARNEIRO, UFV-DBG; RENATO DOMICIANO SILVA ROSADO, UFV-DBG; KÁTIA NOGUEIRA PESTANA, CNPMF; DÊNIA PIRES DE ALMEIDA, UFV-IBAA; MARCIANE DA SILVA OLIVEIRA, UFV-DBG. |
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Título: |
Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 3, p. 186-193, mar. 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica. |
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Conteúdo: |
The 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. |
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Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Predição. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix; Marcador molecular. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence; Genetic markers; Prediction. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159883/1/Artificial-neural-networks.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159878/1/Artificial-neural-networks.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
12/01/2017 |
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Data da última atualização: |
12/01/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
NASCIMENTO, A. F. do; MATTOS, J. L. S. de; MENDONÇA, E. de SÁ. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE FERREIRA DO NASCIMENTO, CPAMT; JORGE LUIZ SCHIRMER DE MATTOS, UFRPE; EDUARDO DE SÁ MENDONÇA, UFES. |
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Título: |
Decomposição da biomassa de adubos verdes no sudoeste de Mato Grosso e sua estimativa pelo modelo NDICEA. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Agroecologia, v. 11, n. 4, p. 319-327, 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O conhecimento da dinâmica de decomposição da biomassa de adubos verdes e sua estimativa por modelos matemáticos é indispensável na escolha de boas práticas de conservação e ciclagem de nutrientes do solo. O objetivo desse trabalho foi avaliar a decomposição da biomassa de adubos verdes, bem como a acurácia do modelo NDICEA em estimar essa dinâmica para as condições do sudoeste de Mato Grosso. O experimento foi conduzido em um estabelecimento rural no município de Tangará da Serra - MT, utilizando mucuna preta, guandu anão e milheto em cultivos simples e os consórcios mucuna preta + milheto e guandu anão + milheto na superfície e incorporados ao solo ao longo de 90 dias. A incorporação ao solo proporcionou maior taxa de decomposição para a biomassa das leguminosas. Por outro lado, a incorporação não resultou em maior taxa de decomposição da biomassa de milheto e do seu consórcio com o guandu anão. O modelo NDICEA, depois de calibrado, simulou com alto grau de acurácia a decomposição dos materiais vegetais na superfície e incorporados ao solo ao longo dos 90 dias. Os resultados indicam que esse modelo pode ser ferramenta importante para o manejo de adubos verdes. |
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Palavras-Chave: |
Agroecologia; Modelagem. |
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Thesagro: |
Conservação do solo; Ecologia vegetal; Leguminosa. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/153245/1/2016-cpamt-nascimento-decomposicao-biomassa-adubo-verde-mato-grosso-ndicea.pdf
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Marc: |
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520 $aO conhecimento da dinâmica de decomposição da biomassa de adubos verdes e sua estimativa por modelos matemáticos é indispensável na escolha de boas práticas de conservação e ciclagem de nutrientes do solo. O objetivo desse trabalho foi avaliar a decomposição da biomassa de adubos verdes, bem como a acurácia do modelo NDICEA em estimar essa dinâmica para as condições do sudoeste de Mato Grosso. O experimento foi conduzido em um estabelecimento rural no município de Tangará da Serra - MT, utilizando mucuna preta, guandu anão e milheto em cultivos simples e os consórcios mucuna preta + milheto e guandu anão + milheto na superfície e incorporados ao solo ao longo de 90 dias. A incorporação ao solo proporcionou maior taxa de decomposição para a biomassa das leguminosas. Por outro lado, a incorporação não resultou em maior taxa de decomposição da biomassa de milheto e do seu consórcio com o guandu anão. O modelo NDICEA, depois de calibrado, simulou com alto grau de acurácia a decomposição dos materiais vegetais na superfície e incorporados ao solo ao longo dos 90 dias. Os resultados indicam que esse modelo pode ser ferramenta importante para o manejo de adubos verdes.
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773 $tRevista Brasileira de Agroecologia$gv. 11, n. 4, p. 319-327, 2016.
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Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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