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  3. Artigo de Periódico
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorLudimila Geiciane de Sápt_BR
dc.creatorAlcinei Mistico Azevedopt_BR
dc.creatorCarlos Juliano Brant Albuquerquept_BR
dc.creatorNermy Ribeiro Valadarespt_BR
dc.creatorOrlando Gonçalves Britopt_BR
dc.creatorAna Clara Gonçalves Fernandespt_BR
dc.creatorIgnacio Aspiazúpt_BR
dc.date.accessioned2023-10-20T16:12:47Z-
dc.date.available2023-10-20T16:12:47Z-
dc.date.issued2022-
dc.citation.volume57pt_BR
dc.citation.spage1pt_BR
dc.citation.epage8pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.02722pt_BR
dc.identifier.issn1678-3921pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/59798-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.resumoThe 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIASpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofPesquisa Agropecuária Brasileira-
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.otherSojapt_BR
dc.subject.otherRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subject.otherAnálise multivariadapt_BR
dc.subject.otherPlantas -- Melhoramento genéticopt_BR
dc.titleKohonen's self-organizing maps for the study of genetic dissimilarity among soybean cultivars and genotypespt_BR
dc.title.alternativeMapas auto-organizáveis de Kohonen no estudo da dissimilaridade genética entre cultivares e genótipos de sojapt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.url.externadoi:10.1590/s1678-3921.pab2022.v57.02722pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6877-0656pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5196-0851pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2244-1336pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7854-8111pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6238-1644pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8130pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8130pt_BR
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