Ciência, saúde e esporte: conhecimento e acessibilidade
21 a 26 de outubro de 2013
Trabalho 1423
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Pós-graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Genética e melhoramento vegetal |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Bolsa | CAPES |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CAPES, CNPq |
| Primeiro autor | Gabi Nunes Silva |
| Orientador | COSME DAMIAO CRUZ |
| Outros membros | Isabela de Castro Sant'anna, Lívia Gracielle Oliveira Tomé, Luiza Barbosa da Matta, Rafael Simões Tomaz |
| Título | Utilização de redes neurais para predição de valor genético em dados simulados |
| Resumo | Os programas de melhoramento genético visam obter indivíduos ou populações com as características desejáveis, por meio do acúmulo dos caracteres desejáveis, e os genes que o determinam, em tais populações. Para o êxito de tais programas, fatores como a acurácia da predição do valor genético devem ser levados em consideração. Ainda, fatores como herdabilidade da característica, fração da variância de interesse pela variância total, coeficiente de variação, delineamento experimental, quantidade de falhas no experimento, constituem fatores que influenciam na predição do valor genético. A problemática encontrada nesses procedimentos é que, mesmo nas situações mais simples, é comum encontrar caracteres de importância econômica que foram avaliados em experimentos com baixa precisão (alto coeficiente de variação) e baixa herdabilidade. Nestes ensaios, a decisão usual é de tomar a média fenotípica das repetições (ou blocos) como sendo a medida mais apropriada para indicar a superioridade genética e predizer o ganho genético. Neste contexto, considerando que determinados ensaios poderiam ser mais bem avaliados, objetivou-se verificar a capacidade da Rede Neural (NN) como um método alternativo para estudos estatísticos e predição de valores genéticos, por meio de dados simulados. Foram avaliados dois cenários com 4 repetições cada, nos quais 20 experimentos eram avaliados pela NN para predição dos valores genéticos. Cada experimento foi composto de 100 genótipos, dispostos em seis blocos. Os valores fenotípicos foram simulados com natureza genética aditiva dominante, com média arbitrária, e coeficiente de variação de 15%. Em cada situação, o arquivo de treinamento consistia de um experimento expandido com mil repetições dos 100 genótipos, nos respectivos blocos. Foram avaliados nos cenários 1 e 2, ensaios com herdabilidades de 50% e 70%, respectivamente. Os experimentos foram realizados por meio do programa GENES, no módulo Integração/MATLAB, e as NN criadas no MATLAB. Foi utilizado o algoritmo de treinamento trainlm e três camadas ocultas que variaram de 1 a 7 neurônios, avaliados em 800 épocas. Foram verificadas todas as combinações de neurônios nas camadas ocultas, utilizando o critério de acerto máximo para parada. Os resultados demonstraram que, no cenário 1, a seleção realizada por meio da NN mostrou-se eficaz, em média, 58,75% das vezes considerando as 4 repetições. No cenário 2, a seleção realizada por meio da NN mostrou-se eficaz, em média, 60% das vezes considerando as 4 repetições. Tais resultados demonstram que a NN apresenta grande potencial para utilização na predição de valores genéticos. Tais resultados, no entanto, devem ser encarados com cautela, e mais estudos devem ser procedidos. |
| Palavras-chave | Rede Neural, predição de valor genético, matlab |
| Forma de apresentação..... | Painel |