Kohonen's self-organizing maps for the study of genetic dissimilarity among soybean cultivars and genotypes

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dc.creatorLudimila Geiciane de Sá
dc.creatorAlcinei Mistico Azevedo
dc.creatorCarlos Juliano Brant Albuquerque
dc.creatorNermy Ribeiro Valadares
dc.creatorOrlando Gonçalves Brito
dc.creatorAna Clara Gonçalves Fernandes
dc.creatorIgnacio Aspiazú
dc.date.accessioned2023-10-20T16:12:47Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:18:32Z
dc.date.available2023-10-20T16:12:47Z
dc.date.issued2022
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.
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.doihttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.02722
dc.identifier.issn1678-3921
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/59798
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofPesquisa Agropecuária Brasileira
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectSoja
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectAnálise multivariada
dc.subjectPlantas -- Melhoramento genético
dc.titleKohonen's self-organizing maps for the study of genetic dissimilarity among soybean cultivars and genotypes
dc.title.alternativeMapas auto-organizáveis de Kohonen no estudo da dissimilaridade genética entre cultivares e genótipos de soja
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage8
local.citation.spage1
local.citation.volume57
local.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.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6877-0656
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5196-0851
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2244-1336
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7854-8111
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6238-1644
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8130
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8161-8130
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externadoi:10.1590/s1678-3921.pab2022.v57.02722

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