Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão‑caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas

The objective of this work was to verify the agreement between artificial neural networks (ANNs) and the Eberhart & Russel method in identifying cowpea (Vigna unguiculata) genotypes with high phenotypic adaptability and stability. The experimental design was in a randomized complete block with four replicates. The treatments consisted of 18 experimental lines and two cowpea cultivars. Four value for cultivation and use trials were conducted in the municipalities of Aquidauana, Chapadão do Sul, and Dourados, in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil. Grain yield data were subjected to individual and joint variance analyses. Then, the data were subjected to adaptability and stability analyses through the methods of Eberhart & Russell and ANNs. There was a high agreement between the methods evaluated for discrimination of the phenotypic adaptability of semi‑prostrate cowpea genotypes, indicating that ANNs can be used in breeding programs. In both evaluated methods, the BRS Xiquexique, TE97‑304G‑12, and MNC99‑542F‑5 genotypes are recommended for harsh, general, and favorable environments, respectively, for having grain yield above the overall average of environments and high phenotypic stability.O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão‑caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão‑caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos de Eberhart & Russell e de RNAs. Houve elevada concordância entre os métodos avaliados quanto à discriminação da adaptabilidade fenotípica dos genótipos de feijão‑caupi semiprostrado, o que indica que as RNAs podem ser utilizadas em programas de melhoramento genético. Em ambos os métodos avaliados, os genótipos BRS Xiquexique, TE97‑304G‑12 e MNC99‑542F‑5 são recomendados para ambientes desfavoráveis, gerais e favoráveis, respectivamente, por apresentarem produtividade de grãos acima da média geral dos ambientes e alta estabilidade fenotípica

Correlação de Spearman aplicada ao estudo de adaptabilidade e estabilidade em genótipos de alfafa

Este trabalho teve por objetivo propor uma nova metodologia, baseada no coeficiente de correlação de Spearman para o estudo da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa. Além disso, os resultados foram comparados com os obtidos pela metodologia baseada no teste dos sinais. Para tanto, foram utilizados dados provenientes de um experimento em blocos casualizados com 2 repetições, que constituiu-se da avaliação da produção de matéria seca de 92 cultivares de alfafa em 20 cortes, realizados no período de novembro de 2004 a junho de 2006 no Campo Experimental da Embrapa Pecuária Sudeste - São Carlos/SP. Os resultados encontrados mostram que o coeficiente de correlação de Spearman é eficiente para o estudo de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, sendo possível classificar os cultivares conforme o interesse do estudo. Ademais, quando comparado com a metodologia baseado no teste dos sinais, o mesmo se mostra mais eficiente na discriminação de genótipos

Quantile regression: applications in genome-wide selection

A principal contribuição da genética molecular no melhoramento é a utilização direta das informações de DNA no processo de identificação de indivíduos geneticamente superiores. Sob esse enfoque, idealizou-se a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection – GWS), a qual consiste no uso de um grande número de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) amplamente distribuídos no genoma para predizer o mérito genético de indivíduos. Diversas abordagens estatísticas foram propostas para a predição de valores genéticos permitindo estimar os efeitos dos marcadores com base apenas na média condicional da variável dependente. Uma metodologia ainda pouco explorada em GWS é a regressão quantilica (RQ). Diferentemente das outras metodologias, a RQ permite avaliar os fenótipos de interesse em diferentes níveis da distribuição. Desta forma, este trabalho tem como objetivo apresentar duas aplicações de GWS utilizando a RQ. Na primeira aplicação foi proposto e avaliado o uso da Regressão Quantílica Regularizada (RQR) para estimar os efeitos marcadores SNPs para curvas de crescimento em suínos. O modelo proposto permitiu a descoberta, em diferentes níveis de interesse (quantils), de marcadores relevantes para cada característica e suas respectivas posições cromossômicas. Além disso, RQR permitiu a construção de curvas de crescimento genômico, que identificaram indivíduos geneticamente superiores em relação à eficiência de crescimento. Na segunda aplicação utilizou-se a RQR para predizer valores genéticos de conjuntos de dados simulados com diferentes proporções de epistasia na variância genética e valores fenótipos com distribuições simétrica e assimétrica a direita. Neste trabalho verificou-se que a RQR teve, em geral, maiores acurácias do que as outras metodologias avaliadas quando a característica é de baixa herdabilidade. Além disso, quando tem-se 100% da variância genética como sendo epistática, a RQR foi, na maioria dos casos, melhor do que os métodos tradicionais. Desta forma, avaliando as duas aplicações apresentadas, tem-se que a RQR é uma alternativa interessante em estudos de GWS, uma vez que possibilita a descoberta do modelo que melhor representa a relação entre as variáveis dependentes (fenótipos) e independentes (efeitos dos marcadores) aumentando o desempenho preditivo do modelo.The main contribution of molecular genetics in breeding is the direct use of DNA information in the process of identifying genetically superior individuals. Under this approach, Genome Wide Selection (GWS) was idealized and consists of the use of a large number of single nucleotide polymorphisms (SNPs) widely distributed in the genome to predict the genetic merit of individuals. Several statistical approaches have been proposed for the prediction of genetic values, however they allow estimating the effects of the markers based only on the conditional mean of the dependent variable. A methodology not yet explored in GWS is quantile regression (QR). Differently from the other methodologies, the QR allows to evaluate the phenotypes of interest in different levels of the distribution. In this way, this work aims to present two applications of GWS using QR. In the first application, the Regulated Quantile Regression (RQR) was proposed and evaluated to estimate the marker effects SNPs for growth curves in pigs. The proposed model allowed the discovery, in different levels of interest (quantiles), of more relevant markers for each trait and their respective chromosomal positions. In addition, RQR allowed the construction of genomic growth curves, which identified genetically superior individuals in relation to growth efficiency. In the second application, the RQR was used to predict genetic values of simulated datasets with different proportions of epistasis in genetic variance and phenotype values with symmetric and positive asymmetric distributions. In this work it was verified that the RQR had, in general, greater accuracies than the other methodologies evaluated when the trait is low heritability. Furthermore, when 100% of the genetic variance is epistatic, RQR was, in most cases, better than traditional methods. Thus, RQR is an interesting alternative in GWS studies, since RQR allows the discovery of the model that best represents the relationship between the dependent (phenotype) and independent (markers effects) increasing the predictive performance of the model.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Quantile regression in the evaluation of adaptability and phenotypic stability

No melhoramento genético de plantas, quando o objetivo é selecionar ou recomendar genótipos para o plantio, o estudo da interação entre genótipo x ambiente é de extrema importância. Entretanto, tal estudo não fornece informações pormenorizadas sobre o comportamento de cada cultivar diante das variações ambientais. Assim, tornam-se necessárias as análises de adaptabilidade e de estabilidade para a identificação e recomendação de materiais superiores em diferentes ambientes. Embora a literatura apresente diversos métodos, para realização da análise de adaptabilidade e estabilidade, nenhum leva em consideração a presença de fenótipos não normais, ou seja, distribuições de valores fenótipos assimétricos ou com caudas pesadas. Desta forma, caso haja a presença desse tipo de valores fenotípicos, os métodos podem sofrer a influência de modo que a recomendação pode ser errônea, ou seja, o uso de tais métodos ocasionam estimativas inadequadas, que não refletem a verdadeira relação existente entre a variação ambiental e a resposta fenotípica. Uma solução interessante para tratar este problema de maneira unificada, isto é, a presença de pontos discrepantes ou assimetria, é a utilização de regressão quantílica (RQ). Tal metodologia, diferentemente dos métodos de regressão usuais, que utilizam a média condicional para explicar a relação funcional entre a variação ambiental e a resposta fenotípica, faz uso de funções quantílicas condicionais. Desta forma, a RQ possibilita escolher o quantil que melhor representa a relação funcional de interesse com o intuito de contemplar naturalmente a mencionada falta de normalidade. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo apresentar a metodologia de regressão quantílica, através de uma discussão detalhada de seus fundamentos teóricos, evidenciando, com aplicações concretas, seu uso em análise de adaptabilidade e estabilidade, fornecendo assim um material de fácil acesso para leitores interessados no assunto, contribuindo com pesquisadores e interessados nesta área. Para avaliação da técnica foram simulados valores fenotípicos, com distribuições simétrica, simétrica com outliers, assimétrica à direita, assimétrica à direita com outliers, assimétrica à esquerda e assimétrica à esquerda com outliers. Além disso, foram utilizados dados provenientes de um experimento sobre produção de matéria seca de 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa) avaliados em 20 ambientes. Sugere-se que, para valores fenotípicos simétricos deve-se averiguar se este possui outlier, se sim é utilizada ou a regressão não paramétrica ou a RQ (τ = 0,50) , se não, se utiliza ou a metodologia de Eberhart e Russell (1966) ou a RQ (τ = 0,50) . Já se o fenótipo for assimétrico, com ou sem a presença de outlier, utiliza-se RQ (τ = 0,25) para assimetria a direita e RQ (τ = 0,75) para assimetria à esquerda. De acordo com os resultados encontrados a RQ foi eficiente para classificação de genótipos de alfafa.In plant breeding, when the objective is to select or recommend genotypes to be planted, the study of the interaction between genotype and environment plays a important role. However, this kind of study does not provide detailed information on the behavior of each cultivar due to environmental variations. Thus become necessary to perform analyzes of stability and adaptability for identification and recommendation superior materials in different environments. Although the literature presents several methods for performing analysis of adaptability and stability, none of them take account of the presence of non-normal phenotype, in other words, phenotypic values asymmetric distributions or heavy tails. Thus, if there is the presence of such phenotypic values, the methods can be influenced and the recommendation may be mistaken, that is, the use of such methods cause inadequate estimates that do not reflect the true relationship between the variation environmental and phenotypic response. An interesting solution for treating this problem in a unified way, that is, the presence of outliers or asymmetry is to use the quantile regression (QR). Such methodology, besides the usual regression methods, using the conditional mean to explain the functional relationship between environmental variation and phenotypic response, makes use of conditional quantile functions. This way the QR possible to choose the quantile which best represents the functional relationship of interest in order to naturally cover the lack of normality cited above. Thus, this paper aims to present the methodology of quantile regression, through a detailed discussion of its theorical foundations, demonstrating it by concrete applications, its use in analysis of adaptability and stability, thus providing a easily and accessible material for readers interested in that subject, contributing researchers and those interested in this area. To the technic evaluation symmetric distributions phenotypic values, symmetric with outliers, right asymmetric, right asymmetric with outliers, left asymmetric and left asymmetric with outliers were simulated. Furthermore, we used data from an experiment on dry matter yield of 92 genotypes of alfalfa (Medicago sativa) evaluated in 20 environments. It is suggested that, for symmetrical phenotypic values should be determined if it has outlier, if it has a QR ( τ = 0,50 ) should be used, if not, should be used either Eberhart and Russell methodology (1966) or QR ( τ = 0,50 ). Since the phenotype is asymmetric, with or without the presence of outlier, it uses QR ( τ = 0,25 ) to right asymmetry and QR ( τ = 0,75) to the left asymmetry. According to the results the QR method was efficient for classifying alfalfa genotypes.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Perspectiva bayesiana na seleção de genótipos de feijão-caupi em ensaios de valor de cultivo e uso

Resumo:O objetivo deste trabalho foi selecionar, sob a perspectiva bayesiana, genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) que reúnam alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas, no Estado do Mato Grosso do Sul. Foram utilizados dados de quatro experimentos, conduzidos em delineamento de blocos ao acaso, em que a produtividade de grãos de 20 genótipos de feijão-caupi semiprostrado foi avaliada. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de metanálise, com uso de informações de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes. A abordagem bayesiana proporciona maior acurácia na seleção de genótipos de feijão-caupi semiprostrado, com elevadas adaptabilidade e estabilidade fenotípicas avaliadas por meio da metodologia de Eberhart & Russell. Com base nas prioris informativas, os genótipos MNC99-507G-4, TE97-309G-24, MNC99-542F-7 e BR 17-Gurguéia são classificados como de alta adaptabilidade a ambientes favoráveis. Já os genótipos TE96-290-12G, MNC99-510F-16, MNC99-508G-1, MNC99-541F-21, MNC99-542F-5 e MNC99-547F-2 apresentam alta adaptabilidade a ambientes desfavoráveis

Analysis of the adaptability of black bean cultivars by means of quantile regression

ABSTRACT: The aim of this study was to use quantile regression (QR) to characterize the effect of the adaptability parameter throughout the distribution of the productivity variable on black bean cultivars launched by different national research institutes (research centers) over the last 50 years. For this purpose, 40 cultivars developed by Brazilian genetic improvement programs between 1959 and 2013 were used. Initially, QR models were adjusted considering three quantiles (τ = 0.2, 0.5 and 0.8). Subsequently, with the confidence intervals, quantile models τ = 0.2 and 0.8 (QR0.2 and QR0.8) showed differences regarding the parameter of adaptability and average productivity. Finally, by grouping the cultivars into one of the two groups defined from QR0.2 and QR0.8, it was reported that the younger cultivars were associated to the quantile τ = 0.8, i.e., those with higher yields and more responsive conditions indicating that genetic improvement over the last 50 years resulted in an increase in both the productivity and the adaptability of cultivars

Average correct classification rate (CCR, %) for each clustering method across 10 replicates.

<p>The performance of k-means and ICAclust clustering methods are represented, respectively in figures A and B. Error bars represent the CCR standard deviation of 10 replicates.</p