Data/hora: 16/06/2024 04:55:18

Biblioteca(s): 	Embrapa Semiárido.	
Data corrente: 	12/10/2021	
Data da última atualização: 	22/08/2023	
Autoria: 	VERSLYPE, N. I.	
Afiliação: 	NINA IRIS VERSLYPE.	
Título: 	Avaliação e seleção de porta-enxertos de videira (Vitis spp.) tolerantes ao déficit hídrico através de aprendizagem de máquina.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	Recife.	
Páginas: 	140 f.	
Descrição Física: 	il.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Dissertação (Mestrado em Agronomia. Melhoramento Genético de Plantas.) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. Orientada por Rosimar dos Santos Musser; co-orientadores: André Câmara Alves do Nascimento. Patrícia Coelho de Souza Leão, Embrapa Semiárido.	
Conteúdo: 	Os programas de melhoramento genético de plantas buscam selecionar genótipos superiores, para atender as necessidades do homem, no aumento da produtividade, na stabilidade e qualidade das espécies de importância econômica, assim como na redução dos impactos ambientais e nos custos de produção. Dessa forma, a videira (Vitis spp.) é considerada uma fruteira perene de grande importância econômica, social e alimentar. Porém face às mudanças climáticas e a limitação de recursos hídricos, tem havido um crescente investimento no desenvolvimento e uso de porta enxertos tolerantes ao déficit hídrico. No entanto, a obtenção de novas cultivares, tolerantes ao déficit hídrico, trata-se de um processo demorado e difícil por ser uma característica poligênica. Por conta disto, o uso de novas ferramentas, tais como o uso algoritmos de aprendizado de máquina podem facilitar identificação e obtenção de novas cultivares tolerantes ao déficit hídrico, devido a capacidade de gerenciar grandes quantidades de dados e identificar padrões relevantes. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi de avaliar a divergência genética de 45 cultivares de porta enxertos de videira, assim como, de predizer classes de tolerância ao déficit hídrico nas três cultivares brasileiras IAC313, IAC572 e IAC766, cuja a informação na literatura é desconhecida, através de algoritmos de aprendizagem de máquina. Como método para análise de divergência genética, foram empregados algoritmos de agrupamento K-means e a Análise de Componentes Principais. A partir dos resultados obtidos na análise de divergência genética para as características avaliadas, foram formados cinco grupos heteróticos e identificados 37 opções de cruzamentos viáveis, indicando existir divergência entre as cultivares. Para a predição de classes de tolerância ao déficit hídrico, foi comparado o desempenho de seis algoritmos distintos, como o Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, XGBoost, Support Vector Machines e Linear Discriminant Analysis. E em seguida através do algoritmo com melhor desempenho, predizer o grau de tolerância ao déficit hídrico das três cultivares brasileiras. Os resultados indicaram o Random Forest como melhor algoritmo e pode-se predizer que as cultivares IAC 313 e IAC 766 apresentam alta tolerância ao déficit hídrico e o IAC 572 baixa tolerância. Neste sentido, o uso algoritmos de aprendizado de máquina em nosso trabalho, possibilitaram alcançar resultados de fácil entendimento, mostrando-se como mais uma opção de ferramenta acessível e útil ao melhorista, para a identificação de melhores cruzamentos para uma característica específica e predição de classes.	
Palavras-Chave: 	Algoritmo não supervisionado; Algoritmo supervisionado; Custos de produção; Divergência genética; Inteligência artificial.	
Thesagro: 	Impacto Ambiental; Impacto Econômico; Melhoramento Vegetal; Mudança Climática; Porta Enxerto; Uva.	
Thesaurus Nal: 	Algorithms; Artificial intelligence; Grapes; Plant breeding; Vitis.	
Categoria do assunto: 	G Melhoramento Genético	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226876/1/VERSLYPE.-Avaliacao-e-selecao-videira.-2021.pdf	
Registro original: 	Embrapa Semiárido (CPATSA)	
Exemplares: 	CPATSA - (59655-1) - UPA - TS - DD -  -  -  - DIS