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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41814| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0009-0119-3872 |
| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | A inteligência computacional discrimina genótipos de alface com sementes termoinibidas em diferentes períodos de armazenamento? |
| Autor: | Fagundes, Júlia Peixoto |
| Primer orientador: | Catão, Hugo César Rodrigues Moreira |
| Primer coorientador: | Sá Júnior, Adílio de |
| Primer miembro de la banca: | Pontes, Brenda Santos |
| Segundo miembro de la banca: | Motta, Caroline Salles de Miranda |
| Resumen: | A termoinibição da germinação de sementes de alface causam perdas importantes para os produtores, os quais não dispõem de cultivares comerciais termotolerantes. Um dos entraves tem sido a escassez de técnicas otimizadoras capazes de discriminar genótipos termotolerantes e termossensíveis com eficiência. Objetiva-se com este trabalho utilizar a inteligência computacional para discriminar genótipos de alface que apresentem sementes termoinibidas em diferentes períodos de armazenamento. Foram utilizadas sementes de dez linhagens do Programa de Melhoramento Genético de Alface Biofortificada da Universidade Federal de Uberlândia, além dos genótipos Everglades (tolerante a termoinibição) e Grand Rapids (sensível a termoinibição). Inicialmente foi realizado o condicionamento fisiológico em solução aerada de polietilenoglicol nas sementes. Uma parte foi analisada quanto à tolerância a termoinibição, por meio dos testes de primeira contagem, germinação e índice de velocidade de germinação a 20 oC e 35 oC. As sementes foram analisadas imediatamente após o condicionamento e aos trinta e sessenta dias de armazenamento. Para isso, foram realizados os testes de teor de água, primeira e última contagem de germinação e índice de velocidade de germinação e tetrazólio em sementes remanescentes do teste de germinação. As sementes foram submetidas às temperaturas de 20 ºC e 35 ºC. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, com quatro repetições. A análise estatística dos dados foi em esquema fatorial 12 × 2 (12 genótipos x 2 temperaturas de germinação) em cada temperatura e período de armazenamento. Os dados foram submetidos à análise de variância e as médias comparadas pelo teste Scott-Knott, a 5% de probabilidade. Foi realizada análise discriminante e o Mapa de Auto-Organização de Kohonen por Redes Neurais Artificiais, realizados por meio de inteligência computacional. As redes neurais são eficientes na identificação de dissimilaridades de genótipos de alface e as organizam com relação à tolerância à termoinibição das sementes após condicionamento fisiológico e armazenamento. |
| Palabras clave: | Lactuca sativa (L.) Lactuca sativa (L.) Termodormência Thermodormancy Priming Priming Redes neurais Neural networks Armazenabilidade Storability |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | FAGUNDES, Júlia Peixoto. A inteligência computacional discrimina genótipos de alface com sementes termoinibidas em diferentes períodos de armazenamento?. 2024. 25 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41814 |
| Fecha de defensa: | 26-abr-2024 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Agronomia (Uberlândia) |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| InteligenciaComputacionalDiscrimina.pdf | TCC | 1.09 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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