Predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes em milho utilizando abordagens estatística e de aprendizado de máquina - Tese de doutorado

Aug 5, 2026

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No contexto de ensaios de múltiplos ambientes (MET), a predição genômica é apresentada como ferramenta para prever o desempenho de híbridos não avaliados em campo, explorando relações captadas por marcadores moleculares com base em híbridos fenotipicamente avaliados. O estudo considera métodos tradicionais, com destaque para o GBLUP, e a crescente relevância de abordagens de aprendizado de máquina por sua capacidade de modelar interações complexas. O objetivo é avaliar a predição de híbridos simples de milho não testados em MET para produção de grãos e tempo de florescimento feminino.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas54

Tempo de leitura1 h 23 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Resumo

Contexto de ensaios de múltiplos ambientes (MET)

Predição genômica e marcadores moleculares

Métodos tradicionais (GBLUP)

Aprendizado de máquina e árvores de decisão

Objetivo do estudo

CYNTHIA APARECIDA VALIATI BARRETO Predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes em milho utilizando abordagens estatística e de aprendizado de máquina Tese apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento para o título de Doctor Scientiae. Orientador: Moysés Nascimento Coorientadores: Camila Ferreira Azevedo Eveline Teixeira Caixeta Kaio Olimpio das Graças Dias VIÇOSA-MINAS GERAIS 2024 Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Central da Universidade Federal de Viçosa-Campus Viçosa T Barreto, Cynthia Aparecida Valiati, 1994-B273p Predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes em 2024 milho utilizando abordagensestatística e de aprendizado de máquina: Predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes em milho / Cynthia Aparecida Valiati Barreto.– Viçosa, MG, 2024. 1 tese eletrônica (53 f.): il. (algumas color.) . Texto em português e inglês. Orientador: Moysés Nascimento. Tese (doutorado) -Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, 2024. Inclui bibliografia. DOI: [https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.207](https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2024.207) [Modo de acesso: World Wide Web.](Modo de acesso: World Wide Web.) 1. Genômica-Métodos estatísticos. 2. BLUP. 3. Amostragem (Estatística) . 4. Aprendizado do computador. 5. Zea mays. I. Nascimento, Moysés, 1979- . II. Universidade Federal de Viçosa. Departamento de Estatística. Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento. III. Título. CDD 22. ed. 576.5 Bibliotecário(a) responsável: Alice Regina Pinto Pires CRB-6/2523 CYNTHIA APARECIDA VALIATI BARRETO Predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes em milho utilizando abordagens estatística e de aprendizado de máquina Tese apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento para o título de Doctor Scientiae. APROVADA: 01 de março de 2024 Assentimento: Cynthia Aparecida Valiati Barreto ________________________________ Moysés Nascimento Orientador DEDICO À minha família. AGRADECIMENTOS Agradeço à Deus, cuja orientação divina e bênçãos estiveram presentes em cada etapadestajornada acadêmica, fortalecendo minha fé e me dando forças para superar os desafios. Agradeço do fundo do coração à minha família, por todo o amor, apoio incondicional ecompreensão ao longo destajornada. Vocês foram meu alicerce e minha fonte de força em cada passo do caminho. Aos meus amigos, que estiveram ao meu lado nos momentos de alegria, desafios ecelebrações, meu profundo agradecimentopor serem minharede de apoio e companhia ao longodessa jornada. Ao Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE) peloapoio e colaboração. Ao meu orientador, Moysés Nascimento, pela orientação, sabedoria, apoio incansávelao longo deste percurso acadêmico. Sua orientação foi fundamental para o sucesso destetrabalho. Aos meus coorientadores, Camila Ferreira Azevedo e Kaio Olimpio das Graças Dias, por sua orientação adicional, apoio e contribuições valiosas para o desenvolvimento desteestudo. Aos membros da banca examinadora, por dedicarem seu tempo e expertise na avaliaçãodeste trabalho, meu sincero agradecimento pelas valiosas contribuições para o aprimoramentodesta tese. À Embrapa Milho e Sorgo, pela parceria e disponibilização dos dados para a realizaçãodeste trabalho. À empresa LongPing Hight-Tech, pela oportunidade de Residência durante meu Doutorado, na qual sou imensamente grata por todo conhecimento e vivência adquirida duranteo processo. À Universidade Federal de Viçosa e ao Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento, por proporcionarem um ambiente acadêmico estimulante, recursos eoportunidades para meu desenvolvimento como pesquisadora. O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Perguntas frequentes

Qual é a finalidade da predição genômica em ensaios de múltiplos ambientes (MET)?

Permite prever o desempenho de híbridos que não foram avaliados em campo, usando relações captadas por marcadores moleculares com base em híbridos avaliados fenotipicamente.

Por que métodos de aprendizado de máquina têm atraído atenção nas análises de predição genômica em MET?

Porque podem reconhecer estruturas de interação complexas nos dados, indo além das abordagens tradicionais.

Quais características agronômicas foram alvo da avaliação de predição neste estudo?

Produção de grãos e tempo de florescimento feminino para híbridos simples de milho não testados em MET.

Aug 5, 2026

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