Fuzzy logic applied to simultaneous selection of sweet potato genotypes

dc.creatorAna Clara Gonçalves Fernandes
dc.creatorAlcinei Mistico Azevedo
dc.creatorNermy Ribeiro Valadares
dc.creatorClovis Henrique Oliveira Rodrigues
dc.creatorOrlando Gonçalves Brito
dc.creatorValter Carvalho de Andrade Júnior
dc.creatorIgnacio Aspiazú
dc.date.accessioned2023-10-19T15:09:48Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:03:33Z
dc.date.available2023-10-19T15:09:48Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho foi realizar a seleção simultânea em genótipos de batata-doce e verificar a eficiência de sistemas fuzzy quando comparados ao método Mulamba & Mock (MM). O experimento foi em blocos casualizados, com 24 genótipos de batata-doce, quatro repetições e dez plantas por parcela. Os valores genéticos foram obtidos pela metodologia dos modelos mistos (REML/BLUP), e posteriormente estimados o índice MM e os ganhos obtidos pelos sistemas fuzzy desenvolvidos. Houve predomínio de efeitos ambientais sobre os efeitos genotípicos para todas as características. Essas estimativas sugerem expressiva contribuição do ambiente para esses caracteres e, consequentemente, maior dificuldade para o melhoramento genético. Através disso, os sistemas fuzzy se destacaram em relação ao método de MM, já que apresentaram ganhos de seleção superiores para os caracteres relacionados à alimentação humana e animal. Os genótipos com potencial para alimentação humana e animal selecionados pelo sistema fuzzy foram: UFVJM07, UFVJM05, UFVJM09, UFVJM40, UFVJM01, UFVJM25, UFVJM15. A lógica fuzzy foi eficiente na seleção simultânea de genótipos de batata-doce, permitindo a seleção de plantas semelhantes ao ideótipo desejável do que o método MM.
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/s0102-0536-20220108
dc.identifier.issn01020536
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/59704
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofHorticultura Brasileira
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectBatata-doce
dc.subjectSeleção de plantas -- Melhoramento genético
dc.subjectInteligência computacional
dc.titleFuzzy logic applied to simultaneous selection of sweet potato genotypes
dc.title.alternativeLógica fuzzy aplicada à seleção simultânea de genótipos de batata-doce
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage70
local.citation.issue1
local.citation.spage63
local.citation.volume40
local.description.resumoThe objective of this work was to perform simultaneous selection in sweet potato genotypes and to verify the efficiency of fuzzy systems when compared to the Mulamba & Mock (MM) method. The experiment was carried out in randomized blocks, with 24 sweet potato genotypes, four replications and ten plants per plot. The breeding values were obtained by the mixed model methodology (REML/BLUP), and then the MM index and the gains obtained by the developed fuzzy systems were estimated. There was a predominance of environmental effects over genotypic effects for all traits. These estimates suggest an expressive contribution of the environment for these traits and, consequently, greater difficulty for genetic improvement. Through this, the fuzzy systems stood out in relation to the MM method, as they presented superior selection gains for characters related to human and animal food. The genotypes with potential for human and animal food selected by the fuzzy system were: UFVJM07, UFVJM05, UFVJM09, UFVJM40, UFVJM01, UFVJM25, UFVJM15. The fuzzy logic was efficient in the simultaneous selection of sweet potato genotypes, allowing the selection of plants similar to the desirable ideotype than the MM method.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8130
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5196-0851
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7854-8111
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6756-7835
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6238-1644
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5010-7725
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0042-3324
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://www.scielo.br/j/hb/a/WnfRMz4th7q3pFGxrcvMy9C/?format=pdf&lang=en

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