Redes Neurais Artificiais na predição de valores genéticos
Aplicação de Inteligência Computacional e Seleção Genômica no Melhoramento de Plantas
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A identificação de genótipos com desempenho superior é um dos principais objetivos da maioria dos programas de melhoramento de plantas. No entanto, a capacidade de atingir esse objetivo é limitada pelo alto custo da fenotipagem e realização de experimentos. Neste contexto, a Seleção Genômica (SG) foi proposta para estimar o valor genético de indivíduos que ainda não foram fenotipados por meio de informações de marcadores distribuídos em todo o genoma. No entanto, a maioria das modelagens da SG expressam o valor fenotípico como função apenas do efeito aditivo do valor genotí...
A identificação de genótipos com desempenho superior é um dos principais objetivos da maioria dos programas de melhoramento de plantas. No entanto, a capacidade de atingir esse objetivo é limitada pelo alto custo da fenotipagem e realização de experimentos. Neste contexto, a Seleção Genômica (SG) foi proposta para estimar o valor genético de indivíduos que ainda não foram fenotipados por meio de informações de marcadores distribuídos em todo o genoma. No entanto, a maioria das modelagens da SG expressam o valor fenotípico como função apenas do efeito aditivo do valor genotípico o que dificulta, muitas vezes, uma representação mais realística da arquitetura genética de caracteres quantitativos, sendo a inclusão de efeitos dominância e interações epistáticas fatores cruciais para aumentar a acurácia da predição. Neste contexto, as Redes Neurais Artificias (RNAs) tornam-se alternativas de análise promissoras por capturar relações não lineares entre os marcadores a partir dos próprios dados, o que a maioria dos modelos comumente utilizados na SG não conseguem.
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