Details

Autor(en) / Beteiligte

• Alves, Guilherme Ferreira
• Nogueira, Joao Pedro Garcia
• Machado, Ronaldo, Jr
• Ferreira, Silvana da Costa
• Nascimento, Moyses
• Matsuo, Eder

Titel

Stability of the hypocotyl length of soybean cultivars using neural networks and traditional methods/Estabilidade do comprimento do hipocotilo de plantas de cultivares de soja por meio de redes neurais e metodologias tradicionais

Ist Teil von

• Ciência rural, 2019-03, Vol.49 (3)

Ort / Verlag

Universidade Federal de Santa Maria

Erscheinungsjahr

2019

Quelle

Alma/SFX Local Collection

Beschreibungen/Notizen

• The length of the hypocotyl has been highlighted as a potential descriptor of the soybean crop. However, there is no information available in the published literature about its behavior over several planting times. The present study aimed to identify soybean cultivars with stability and predictability of hypocotyl length behavior through neural networks and traditional adaptability and stability methodologies. We analyzed 16 soybean cultivars in 6 planting seasons under greenhouse conditions. In each season, a randomized block design with 4 replications was adopted. The experimental unit was composed of 3 plants. The plot mean was used in the analysis. Hypocotyl length data were analyzed by analysis of variance and Tukey's test. Then analyses were carried out using the Traditional Method, Plaisted and Peterson, Wricke, Eberhart and Russell, and Artificial Neural Networks. A significant effect (p<0.01 by the F test) was identified for Cultivars versus Planting Season and Planting Seasons and Cultivars. Cultivars BRS810C, BRSMG760SRR, TMG1175RR, and BMX Tornado RR showed lower averages, high stability, and general adaptability regarding soybean hypocotyl length whereas the cultivar BG4272 presented higher mean, high stability, and general adaptability. Identification of soybean cultivars of predictable and stable behavior as to hypocotyl length contributes to Soybean Improvement as it further our knowledge on the potential descriptor and the possibility of increasing the number of descriptors. Key words: Glycine max, interaction between genotypes and environments, Eberhart-Russell stability analysis; artificial intelligence; hypocotyl length. O comprimento do hipocotilo tem-se destacado como potencial descritor da cultura da soja, no entanto, nao se tem informacao sobre o seu comportamento ao longo de varias epocas de plantio. Diante disto, objetivou-se identificar cultivares de soja com estabilidade e previsibilidade de comportamento quanto ao comprimento do hipocotilo por meio de redes neurais e metodologias tradicionais de adaptabilidade e estabilidade. Analisou-se 16 cultivares de soja em seis epocas de plantio, em condicoes de casa de vegetacao. Em cada epoca, adotou-se o delineamento em blocos casualizados com quatro repeticoes, sendo a unidade experimental composta por tres plantas e usou-se a media da parcela na analise. Os dados de comprimento de hipocotilo foram analisados por meio da analise de variancia e teste de Tukey e, posteriormente, procedeu-se analises por meio do Metodo Tradicional, Plaisted e Peterson, Wricke, Eberhart e Russell e Redes Neurais Artificiais. Identificou-se efeito significativo (p<0,01 pelo teste F) para Cultivares x Epocas, Epocas e Cultivares. As cultivares BRS810C, BRSMG760SRR, TMG1175RR e BMX Tornado RR apresentaram menores medias, alta estabilidade e adaptabilidade geral quanto ao comprimento do hipocotilo de soja; enquanto que, a cultivar BG4272 apresentou maior media, alta estabilidade e adaptabilidade geral. A identificacao de cultivares de soja de comportamento previsivel e estavel, quanto ao comprimento do hipocotilo, contribui para o Melhoramento da Soja no tocante ao melhor conhecimento do potencial descritor e a possibilidade de incremento do numero de descritores. Palavras-chave: Glycine max, interacao genotipos x ambientes, Eberhart e Russell, inteligencia artificial; comprimento de hipocotilo.