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1.
Biosci. j. (Online) ; 37: e37007, Jan.-Dec. 2021. ilus, tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1358471

RESUMO

The objective of this work was to analyze the genetic diversity using conventional methods and artificial neural networks among 12 colored fiber cotton genotypes, using technological characteristics of the fiber and productivity in terms of cottonseed and cotton fiber yield. The experiment was conducted in an experimental area located at Fazenda Capim Branco, belonging to the Federal University of Uberlândia, in the city of Uberlândia, Minas Gerais. Twelve genotypes of colored fiber cotton were evaluated, 10 from the Cotton Genetic Improvement Program (PROMALG): UFUJP - 01, UFUJP - 02, UFUJP - 05, UFUJP - 08, UFUJP - 09, UFUJP - 10, UFUJP - 11, UFUJP - 13, UFUJP - 16, UFUJP - 17 and two commercial cultivars: BRS Rubi (RC) and BRS Topázio (TC). The experimental design used was complete randomized block (CRB) with three replications. The following evaluations were carried out at full maturation: yield of cottonseed (kg ha-1) and the technological characteristics, which include, fiber length, micronaire, maturation, length uniformity, short fiber index, elongation and strength, using the HVI (High volume instrument) device. Genetic dissimilarity was measured using the generalized Mahalanobis distance and after obtaining the dissimilarity matrix, the genotypes were grouped using a hierarchical clustering method (UPGMA). A discriminant analysis and the Kohonen Self-Organizing Map (SOM) by Artificial Neural Networks (ANN's) were performed through computational intelligence. SOM was able to detect differences and organize the similarities between accesses in a more coherent way, forming a larger number of groups, when compared to the method that uses the Mahalanobis matrix. It was also more accurate than the discriminant analysis, since it made it possible to differentiate groups more coherently when comparing their phenotypic behavior. The methods that use computational intelligence proved to be more efficient in detecting similarity, with Kohonen's Self-Organizing Map being the most adequate to classify and group cotton genotypes.


Assuntos
Variação Genética , Inteligência Artificial , Redes Neurais de Computação , Gossypium , Fibra de Algodão/análise
2.
Biosci. j. (Online) ; 36(Supplement1): 205-216, Dec. 2020. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1355247

RESUMO

In the improvement of pumpkins, the selection based on one or a few characters of interest tends to be less efficient, leading to a superior product only compared to the few characters selected. To maximize the simultaneous selection of multiple characteristics of interest, selection indexes are used to obtain a numerical value resulting from the combination of the characters on which the simultaneous selection is to be practiced. The objective of this study was to determine genetic parameters and the most appropriate selection indexes in strains of Summer squash (C. pepo). Statistical analyzes were performed based on 65 genotypes belonging to the vegetable germplasm bank of the Federal University of Uberlândia. The variables analyzed were: leaf area index, precocity, SPAD index, productivity. plant-1, number of fruits. Plant-1, leaf temperature, NDVI index and NDRE index. The indexes were used: Smith (1936) and Hazel (1943), the sum of "Ranks" by Mulamba and Mock (1978), and Willians (1962). The selection methodologies selected ten individuals (15% of the genotypes). The values found for h² (%) ranged from 36.92% (SPAD) to 59.65% (cycle). The values obtained in the CVg / CVe quotient were below 1, varying from 0.18 for leaf temperature to 0.70 for the cycle, with the other variables close to 0.5. The CVg genetic variation coefficient (%) was also low, ranging from 1.84% for leaf temperature to 30.94% for productivity. The greatest gains obtained with direct and indirect selection were for the characters productivity (35.92%), NDRE (33.04%), number of fruits (28.93%) and leaf area index (22.72%). The Mulamba and Mock (1978) index showed the highest total selection gain value, providing a balanced distribution of selection gains, choosing the genotypes: 8, 31, 34, 38, 42, 64, 65, 66, 67 and 68.


No melhoramento de abóboras, a seleção baseada em um ou alguns caracteres de interesse tende a ser pouco eficiente, levando a um produto superior apenas em comparação com os poucos caracteres selecionados. Para maximizar a seleção simultânea de múltiplas características de interesse, os índices de seleção são utilizados visando obter um valor numérico resultante da combinação dos caracteres sobre os quais será praticada. O objetivo deste trabalho foi determinar parâmetros genéticos e os índices de seleção mais adequados em linhagens de abóbora (C. pepo). As análises estatísticas foram realizadas com base em 65 genótipos pertencentes ao banco de germoplasma de hortaliças da Universidade Federal de Uberlândia. As variáveis analisadas foram: índice de área foliar, precocidade, índice SPAD, produtividade. planta-1, número de frutos. Planta-1, temperatura foliar, índice NDVI e índice NDRE. Foram utilizados os índices: Smith (1936) e Hazel (1943), a soma de "Ranks" de Mulamba e Mock (1978) e Willians (1962). As metodologias de seleção selecionaram dez indivíduos (15% dos genótipos). Os valores encontrados para h² (%) variaram de 36,92% (SPAD) a 59,65% (ciclo). Os valores obtidos no quociente CVg / CVe foram inferiores a 1, variando de 0,18 para a temperatura foliar a 0,70 para o ciclo, com as demais variáveis próximas de 0,5. O coeficiente de variação genética CVg (%) também foi baixo, variando de 1,84% para temperatura foliar a 30,94% para produtividade. Os maiores ganhos obtidos com a seleção direta e indireta foram para os caracteres produtividade (35,92%), NDRE (33,04%), número de frutos (28,93%) e índice de área foliar (22,72%). O índice de Mulamba e Mock (1978) apresentou o maior valor de ganho de seleção total, proporcionando uma distribuição balanceada de ganhos de seleção, escolhendo os genótipos: 8, 31, 34, 38, 42, 64, 65, 66, 67 e 68.


Assuntos
Seleção Genética , Cruzamento , Cucurbita pepo , Melhoramento Vegetal
3.
Biosci. j. (Online) ; 36(6): 2068-2077, 01-11-2020. tab
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1148244

RESUMO

Cotton is one of the main agricultural products produced in Brazil. With such a high demand in the market, it is necessary that the cotton cultivars present high productivity and fiber quality. In order to favor the expression of the potential of the genotypes, the cultivation must occur in climatic conditions that provide good development of the plants, being the sowing time a primordial factor for the good performance of the cotton plant. In order to establish an ideal sowing season for different cotton genotypes, the present study aimed to evaluate the best sowing season of cotton genotypes for the environment of Uberlândia (Minas Gerais State), aiming at productivity and fiber quality. The experiment was carried out in field conditions, in the 2016/2017 harvest in the experimental area located at Fazenda Capim Branco, in the city of Uberlândia, Minas Gerais State. A randomized complete block design (DBC) with four replications in a 4x7 factorial scheme was used: 4/12 sowing dates: 05/12, 19/12, 30/12, 13/01 and 7 genotypes. 5 strains of the breeding program of the Federal University of Uberlândia (UFU) and 2 commercial cultivars. The evaluated characteristics were: seed cotton yield, feather yield, micronaire index, maturity index, fiber length, uniformity of length, short fibers, resistance and elongation. It was concluded that the best sowing season for a high productivity was the one performed on 12/05/16, with emphasis on the UFUJP-Z genotype. For fiber quality, UFUJP-C showed the best results at the 12/19/16 sowing season.


O algodão é um dos principais produtos agrícolas produzidos no Brasil. Com tamanha exigência do mercado, é necessário que as cultivares de algodoeiro apresentem alta produtividade e qualidade de fibras. Para favorecer a expressão do potencial dos genótipos, a semeadura deve ocorrer na época em que as condições climáticas proporcionem bom desenvolvimento das plantas, sendo a temperatura, precipitação e luminosidade fatores primordiais para o bom desempenho. Com o intuito de estabelecer uma época de semeadura ideal para diferentes genótipos de algodoeiro, o presente estudo teve como objetivo avaliar a melhor época de semeadura, para o ambiente de Uberlândia (MG), visando produtividade e qualidade da fibra. O experimento foi desenvolvido em condições de campo, na safra 2016/2017 na área experimental localizada na Fazenda Capim Branco, no município de Uberlândia, Minas Gerais. Utilizou-se delineamento experimental de blocos completos casualizados (DBC) com quatro repetições em esquema fatorial 4x7, constituíram-se de 4 épocas de semeadura: 05/12, 19/12, 30/12, 13/01 e 7 genótipos, sendo 5 linhagens do Programa de melhoramento do algodoeiro da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e 2 cultivares comerciais. As características avaliadas foram: produtividade do algodão em caroço, rendimento de pluma, índice micronaire, índice de maturação, comprimento de fibra, uniformidade de comprimento, fibras curtas, resistência e alongamento. Concluiu-se que a semeadura em 05/12/16 obteve melhores resultados quando visa alta produtividade, com destaque para o genótipo UFUJP-Z. Visando qualidade de fibra a semeadura em 19/12/16 foi mais favorável, com destaque para o UFUJP-C.


Assuntos
Produção Agrícola , Fibra de Algodão
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