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http://hdl.handle.net/1843/59798
Type: | Artigo de Periódico |
Title: | Kohonen's self-organizing maps for the study of genetic dissimilarity among soybean cultivars and genotypes |
Other Titles: | Mapas auto-organizáveis de Kohonen no estudo da dissimilaridade genética entre cultivares e genótipos de soja |
Authors: | Ludimila Geiciane de Sá Alcinei Mistico Azevedo Carlos Juliano Brant Albuquerque Nermy Ribeiro Valadares Orlando Gonçalves Brito Ana Clara Gonçalves Fernandes Ignacio Aspiazú |
Abstract: | The objective of this work was to evaluate the genetic dissimilarity between soybean cultivars and genotypes for the selection of parents, as well as to propose a new method for using Kohonen’s self-organizing maps (SOMs) and to test its efficiency through Anderson’s discriminant analysis. The morphoagronomic descriptors of soybean cultivars and genotypes were evaluated. For data analysis, SOM-type artificial neural networks were used. The proposed method allowed the determination of the best network architecture in a nonsubjective way. Furthermore, at the beginning of training, it was possible to mitigate the randomness effect of the synaptic weights on the formed clusters. Six dissimilar clusters were formed; therefore, there is genetic dissimilarity between soybean cultivars and genotypes. Cultivars C25, C8, and C13 can be combined with C36, C31, C32, and C33 because they show good yield-related attributes and high dissimilarity. The proposed methodology is advantageous in comparison with the use of traditional SOMs, besides being efficient due to clustering consistency according to Anderson’s discriminant analysis. |
Abstract: | O objetivo deste trabalho foi avaliar a dissimilaridade genética entre cultivares e genótipos de soja para a seleção de genitores, bem como propor um novo método para a utilização de mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOMs) e testar sua eficiência por meio da análise discriminante de Anderson. Foram avaliados os descritores morfoagronômicos de cultivares e genótipos de soja. Para análise dos dados, utilizaram-se redes neurais artificiais do tipo SOM. O método proposto permitiu a determinação da melhor arquitetura de rede de forma não subjetiva. Além disso, no início do treinamento, foi possível mitigar o efeito da aleatoriedade dos pesos sinápticos sobre os grupos formados. Foram formados seis grupos dissimilares; portanto, há dissimilaridade genética entre cultivares e genótipos de soja. As cultivares C25, C8 e C13 podem ser combinadas com as C36, C31, C32 e C33, por apresentarem bons atributos de produtividade e alta dissimilaridade. A metodologia proposta é vantajosa em comparação ao uso de SOMs tradicionais e se mostrou eficiente devido à consistência dos agrupamentos de acordo com a análise discriminante de Anderson. |
Subject: | Soja Redes neurais (Computação) Análise multivariada Plantas -- Melhoramento genético |
language: | eng |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS |
Rights: | Acesso Aberto |
metadata.dc.identifier.doi: | https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.02722 |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/59798 |
Issue Date: | 2022 |
metadata.dc.url.externa: | doi:10.1590/s1678-3921.pab2022.v57.02722 |
metadata.dc.relation.ispartof: | Pesquisa Agropecuária Brasileira |
Appears in Collections: | Artigo de Periódico |
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