Data/hora: 11/06/2024 05:41:41

Biblioteca(s): 	Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	22/12/2020	
Data da última atualização: 	06/08/2021	
Autoria: 	SILVA, M. J. da; SILVA JÚNIOR, A. C. da; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, M.; OLIVEIRA, M. da S.; SCHAFFERT, R. E.; PARRELLA, R. A. da C.	
Afiliação: 	MICHELE JORGE da SILVA, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral; ANTÔNIO CARLOS da SILVA JÚNIOR, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral; COSME DAMIÃO CRUZ, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral; MOYSÉS NASCIMENTO, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística; MARCIANE da SILVA OLIVEIRA, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Biologia Geral; ROBERT EUGENE SCHAFFERT, CNPMS; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS.	
Título: 	Computational intelligence for studies on genetic diversity between genotypes of biomass sorghum.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01723, 2020.	
DOI: 	https://doi. org/10.1590/S1678-3921.pab2020.v55.01723	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Título em português: Inteligência computacional para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa.	
Conteúdo: 	Abstract - The objective of this work was to evaluate the potential of computational intelligence and canonical variables for studies on the genetic diversity between biomass sorghum (Sorghum bicolor) genotypes. The experiments were carried out in the experimental field of Embrapa Milho e Sorgo, in the municipalities of Nova Porteirinha and Sete Lagoas, in the state of Minas Gerais, Brazil. The following traits were evaluated: days to flowering, plant height, fresh biomass yield, total dry biomass, and dry biomass yield. The study of genetic diversity was performed through the analysis of canonical variables. For the recognition of the organization pattern of genetic diversity, Kohonen?s self-organizing map was used. The use of canonical variables and a self-organizing map were efficient for the study of genetic diversity. The application of computational intelligence using a selforganized map is promising and efficient for studies on the genetic diversity between biomass sorghum genotypes. Resumo - O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da inteligência computacional e de variáveis canônicas para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo (Sorghum bicolor) biomassa. Os experimentos foram realizados no campo experimental da Embrapa Milho e Sorgo, nos municípios de Nova Porteirinha e Sete Lagoas, no estado de Minas Gerais, Brasil. Foram avaliadas as seguintes características: dias para a floração, altura das plantas, produção de biomassa fresca, biomassa seca total e produção de biomassa seca. O estudo da diversidade genética foi realizado por meio da análise de variáveis canônicas. Para o reconhecimento do padrão de organização da diversidade genética, utilizou-se o mapa auto-organizável de Kohonen. O uso de variáveis canônicas e o mapa auto-organizável foram eficientes no estudo de diversidade genética. A utilização de inteligência computacional com mapa auto-organizável é promissora e eficiente para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa.	
Palavras-Chave: 	Inteligência computacional.	
Thesagro: 	Biomassa; Genótipo; Sorghum Bicolor.	
Thesaurus Nal: 	Biomass; Genotype; Plant genetics.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219554/1/Computational-intelligence-studies.pdf	
Registro original: 	Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (65113-1) - UPE - AP - DD -  -  -  - DIS
CNPMS - (29574-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS