Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee

• Autor(a) principal: Silva, Gabi Nunes
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Nascimento, Moysés, Sant’Anna, Isabela de Castro, Cruz, Cosme Damião, Caixeta, Eveline Teixeira, Carneiro, Pedro Crescêncio Souza, Rosado, Renato Domiciano Silva, Pestana, Kátia Nogueira, Almeida, Dênia Pires de, Oliveira, Marciane da Silva
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000300009; http://locus.ufv.br//handle/123456789/25924
• topic: Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Artificial intelligence; Molecular markers; Prediction; Inteligência artificial; Marcadores moleculares; Predição

O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de redes neurais artificiais em comparação à modelagem por meio de modelos lineares generalizados na predição de resistência à ferrugem em café arábica (Coffea arabica). Foram utilizados 245 indivíduos provenientes de uma população F2, oriundos da autofecundação do híbrido F1 H511-1, resultante do cruzamento da cultivar suscetível Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) e do genitor resistente Híbrido de Timor (UFV 443-03). Os 245 indivíduos foram genotipados com 137 marcadores. Realizaram-se análises com redes neurais artificiais e com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano. As redes neurais identificaram quatro marcadores importantes pertencentes a grupos de ligação que foram recentemente mapeados, enquanto o modelo generalizado bayesiano identificou somente dois marcadores pertencentes a esses grupos. Foram observadas taxas de erro de predição inferiores (1,60%) para predizer a resistência à ferrugem em café arábica, quando foram utilizadas as redes neurais artificiais em vez de modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano (2,4%). Os resultados mostraram que as redes neurais artificiais são uma abordagem promissora para predizer a resistência à ferrugem em café arábica.