03536nab a2200349 i 4500 BR-BrBNA 20240402133047.0 240402b2020 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng | BR-BrBNA eng F30 0170 U10 Silva, Michele Jorge da Silva Júnior, Antônio Carlos da Cruz, Cosme Damião Nascimento, Moysés Oliveira, Marciane da Silva Schaffert, Robert Eugene Parrella, Rafael Augusto da Costa Computational intelligence for studies on genetic diversity between genotypes of biomass sorghum Publicação on-line; 34 ref.; 4 tables; Summaries (En, Pt) Abstract – The objective of this work was to evaluate the potential of computational intelligence and canonical variables for studies on the genetic diversity between biomass sorghum (Sorghum bicolor) genotypes. The experiments were carried out in the experimental field of Embrapa Milho e Sorgo, in the municipalities of Nova Porteirinha and Sete Lagoas, in the state of Minas Gerais, Brazil. The following traits were evaluated: days to flowering, plant height, fresh biomass yield, total dry biomass, and dry biomass yield. The study of genetic diversity was performed through the analysis of canonical variables. For the recognition of the organization pattern of genetic diversity, Kohonen’s self-organizing map was used. The use of canonical variables and a self-organizing map were efficient for the study of genetic diversity. The application of computational intelligence using a selforganized map is promising and efficient for studies on the genetic diversity between biomass sorghum genotypes. Index terms: Sorghum bicolor, canonical variables, Kohonen’s self-organized map Resumo – O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da inteligência computacional e de variáveis canônicas para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo (Sorghum bicolor) biomassa. Os experimentos foram realizados no campo experimental da Embrapa Milho e Sorgo, nos municípios de Nova Porteirinha e Sete Lagoas, no estado de Minas Gerais, Brasil. Foram avaliadas as seguintes características: dias para a floração, altura das plantas, produção de biomassa fresca, biomassa seca total e produção de biomassa seca. O estudo da diversidade genética foi realizado por meio da análise de variáveis canônicas. Para o reconhecimento do padrão de organização da diversidade genética, utilizou-se o mapa auto-organizável de Kohonen. O uso de variáveis canônicas e o mapa auto-organizável foram eficientes no estudo de diversidade genética. A utilização de inteligência computacional com mapa auto-organizável é promissora e eficiente para estudos de diversidade genética entre genótipos de sorgo biomassa. Termos para indexação: Sorghum bicolor, variáveis canônicas, mapa auto-organizável de Kohonen. SORGO BIOMASSA GENÓTIPO GENÉTICA VEGETAL PROGRAMA DE COMPUTADOR 920 25800 Brasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- 2023-436355 Pesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) 0100-204X v. 55 p. 1-9; (2020) BR2024000272 https://www.scielo.br/j/pab/a/k6CkWb5jcRp3nhPBvSzC5ss/?format=pdf&lang=en Analítica 299031 299031