Marcadores AFLP e redes neurais na obtenção de híbridos intermediários

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dc.contributor.advisorRuas, Paulo Maurício [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorInocente, Gabrielapt_BR
dc.contributor.bancaBaba, Viviane Yumipt_BR
dc.contributor.bancaGarbuglio, Deoclécio Domingospt_BR
dc.contributor.bancaFonseca Junior, Nelson da Silvapt_BR
dc.contributor.bancaSouza, Silvia Graciele Hulse dept_BR
dc.contributor.coadvisorAraújo, Pedro Mario de [Coorientador]pt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T12:10:17Z
dc.date.available2024-05-01T12:10:17Z
dc.date.created2020.00pt_BR
dc.date.defesa03.09.2020pt_BR
dc.description.abstractResumo: Nos programas de melhoramento genético de milho para reconhecer genótipos com alto rendimento de grãos são necessários métodos de seleção eficiente que identifiquem as frequências alélicas e complementariedades das linhagens, de modo a maximizar a viabilidade do vigor híbrido O uso de linhagens nas gerações iniciais de autofecundação (S2) tendem a reduzir o número de cruzamentos teste, minimizando tempo e custos além de, apresentar alta produtividade de grãos e menor sensibilidade às variações ambientais Buscando a otimização desse processo, o surgimento de marcadores moleculares e ferramentas computacionais garante a eficiência e resultados promissores Os marcadores moleculares dominantes são ferramentas econômicas e altamente informativos para identificar genótipos associados as características de interesse, já para o modelo de aprendizado de máquinas Multilayer Perceptron (MLP) é possível a classificação e reconhecimento de padrões heteróticos de genótipos produtivos, mesmo quando a distribuição de probabilidade são desconhecidas Além das tecnologias para identificações dos genótipos, o conhecimento meteorológico é fundamental para seleção do melhor híbrido intermediário Nesse contexto, objetiva-se identificar padrões heteróticos a partir de Linhagens Parcialmente Endogâmicas (S2) por meio de quatro combinações de primers AFLP e comparar com os seus respectivos cruzamentos (híbridos intermediários) em diferentes ambientes no Estado do Paraná Os resultados obtidos pelos marcadores e os dados meteorológicos de cada ambiente testado, foram inseridos em um modelo de rede neural MLP, a fim de desenvolver um modelo de classificação voltado à seleção e descarte de genótipos de milho, visando alto rendimento de grãos e maximização do ganho genético Os marcadores moleculares dominantes AFLP foram eficientes na identificação e clusterização dos padrões heteróticos mesmo em estágios de endogamia parcial (S2) e a arquitetura de rede neural construída também foi eficiente na classificação de genótipos produtivos, visto que, a utilização conjunta de dados de marcadores moleculares e meteorológicos promoveram o aumento da capacidade preditiva do modelopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: In maize breeding programs to recognize genotypes with high grain yield, efficient selection methods are needed to identify the allele frequencies and complementarities of the lines, in order to maximize the viability of the hybrid vigor The use of lines in the initial generations of self-fertilization (S2) tends to reduce the number of test crosses, minimizing time and costs, besides presenting high grain productivity and less sensitivity to environmental variations Seeking to optimize this process, the rise of molecular markers and computational tools guarantees efficiency and promising results The dominant molecular markers are economical and highly informative tools to identify genotypes associated with the characteristics of interest, for the Multilayer Perceptron (MLP) machine learning model, it is possible to classify and recognize heterotic patterns of productive genotypes, even when the distribution of probability are unknown In addition to the technologies for genotype identification, meteorological knowledge is essential for selecting the best intermediate hybrid In this context, the objective is to identify heterotic patterns from Partially Endogamic Lines (S2) by means of four combinations of AFLP primers and compare with their respective crosses (intermediate hybrids) in different environments in the State of Paraná The results obtained by the markers and the meteorological data of each tested environment, were inserted in a model of neural network MLP, in order to develop a classification model aimed at the selection and disposal of maize genotypes, aiming high grain yield and maximizing genetic gain The dominant molecular markers AFLP were efficient in the identification and clustering of heterotic patterns even in stages of partial inbreeding (S2) and the built neural network architecture was also efficient in the classification of productive genotypes since the joint use of molecular marker and meteorological data promoted the increase in the predictive capacity of the modelpt_BR
dc.description.notesTese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Agronomiapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9735
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeDoutoradopt_BR
dc.relation.coursenameAgronomiapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Agráriaspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-graduação em Agronomiapt_BR
dc.subjectMilhopt_BR
dc.subjectMilho híbridopt_BR
dc.subjectMarcadores molecularespt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectCornpt_BR
dc.subjectHybrid cornpt_BR
dc.subjectMolecular markerspt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.titleMarcadores AFLP e redes neurais na obtenção de híbridos intermediáriospt_BR
dc.typeTesept_BR

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