O objetivo desse trabalho foi avaliar o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) na seleção dentro de famílias de cana-de-açúcar. O melhor modelo de RNA não apresentou erro, sendo capaz de classificar corretamente todos os genótipos, ou seja, a rede tomou a mesma decisão de seleção realizada pelo melhorista durante a aplicação do BLUP individual simulado (BLUPIS), demonstrando a capacidade de aprendizado da RNA a partir das entradas e saídas informadas nas fases de treinamento e validação. Tendo em vista que a seleção via RNA facilita a identificação dos melhores indivíduos e visando desenvolver uma nova estratégia de seleção dentro das melhores famílias, de forma a garantir que os melhores genótipos da população sejam avaliados nas próximas fases do programa de melhoramento, recomendamos, ranquear as famílias via BLUP, selecionar as melhores e realizar a seleção individual via RNA, a partir das informações coletadas em nível individual nas melhores famílias.

The objective of this study was to evaluate Artificial Neural Networks (ANN) applied in an selection process within sugarcane families. The best ANN model produced no mistake, but was able to classify all genotypes correctly, i.e., the network made the same selective choice as the breeder during the simulation individual best linear unbiased predictor (BLUPIS), demonstrating the ability of the ANN to learn from the inputs and outputs provided in the training and validation phases. Since the ANN-based selection facilitates the identification of the best plants and the development of a new selection strategy in the best families, to ensure that the best genotypes of the population are evaluated in the following stages of the breeding program, we recommend to rank families by BLUP, followed by selection of the best families and finally, select the seedlings by ANN, from information at the individual level in the best families.

O objetivo deste trabalho foi analisar a utilização do índice de seleção de cultivares (GARCIA, 1998) na indicação de genótipos superiores de feijão-vagem para a região Noroeste do Estado do Rio de Janeiro, em comparação a outros índices não paramétricos comumente utilizados no melhoramento vegetal. Os índices de ELSTON (1963), MULAMBA & MOCK (1978), SCHWARZBACH (1972) e GARCIA (1998) foram empregados na avaliação de 14 linhagens (F9 e F10) de feijão-vagem de hábito de crescimento indeterminado. Os experimentos foram conduzidos nos municípios de Bom Jesus do Itabapoana (2010 e 2011) e Cambuci (2011). O delineamento empregado foi o de blocos casualizados, com quatro repetições. As características produtividade de vagens (PRODV), produtividade de grãos (PRODG), número médio de vagens por planta (NMVP), peso médio de vagem (PMV) e número médio de sementes por vagem (NMSV) foram avaliadas. O índice de GARCIA (1998) demonstrou ser mais eficiente que os demais índices, uma vez que apresentou maior correlação com a PRODV e selecionou as linhagens mais produtivas. Os genótipos recomendados foram: UENF 7-5-1 e UENF 7-6-1, seguidos pelos genótipos UENF 7-10-1, UENF 7-12-1 e UENF 7-20-1.

The objective of this research was to analyze the use of cultivar index selection (GARCIA, 1998) in the indication of superior genotypes of common bean for the northwest region of the state of Rio de Janeiro, in comparison to the other nonparametric indices used in plant breeding. The indexes of ELSTON (1963), MULAMBA & MOCK (1978), SCHWARZBACH (1972) and GARCIA (1998) were employed in the evaluation of 14 strains (F9 e F10) of common bean of indeterminate growth habit. The experiments were conducted in the municipalities of Bom Jesus do Itabapoana (2010 and 2011) and Cambuci (2011). The design employed was of randomized blocks with four repetitions. The traits pod yield (PRODV), grain yield (PRODG), average number of pods per plant (NMVP), average weight of pod (PMV) and average number of seeds per pod (NMSV) were assessed. The index of GARCIA (1998) proved to be more efficient than the other indexes, since it showed more correlation with PRODV and selected more productive strains. The recommended genotypes were: UENF 7-5-1 and UENF 7-6-1, followed by the genotypes UENF 7-10-1, UENF 7-12-1 and UENF 7-20-1.

Aiming to estimate the combining ability in tropical and temperate popcorn (Zea mays L. var. everta Sturt.) lines using multivariate analysis, ten popcorn lines were crossed in a complete diallel without reciprocals and the lines and hybrids were tested in two randomized complete block experiments with three replicates. Data were subjected to univariate and multivariate ANOVA, principal component analysis, and univariate and multivariate diallel analysis. For multivariate diallel analysis, variables were divided into group I (grain yield, mean weight of ears with grains, popping expansion, mean number of ears per plant, and final stand) and group II (days to silking, plant height, first ear height, and lodged or broken plants). The P2 line had positive values for agronomic traits related to yield and popping expansion for group I, whereas the P4 line had fewer days to silking and lodged or broken plants for group II. Regarding the hybrids, P2 x P7 exhibited favorable values for most of the analyzed variables and had potential for recommendation. The multivariate diallel analysis can be useful in popcorn genetic improvement programs, particularly when directed toward the best cross combinations, where the objective is to simultaneously obtain genetic gains in multiple traits.

Com o objetivo de estimar os coeficientes de trilha entre os caracteres morfológicos e componentes da produção sobre as produtividades de vagens e de grãos, trinta genótipos de feijão-de-vagem (27 linhagens e três testemunhas comerciais) foram avaliados em Bom Jesus de Itabapoana-RJ. Os experimentos foram implantados em blocos casualizados com quatro repetições, no período de maio a junho, nos anos de 2009 e de 2010. Oito caracteres foram avaliados e o caráter com maior efeito direto sobre a produtividade de vagens foi o número de vagens por planta (NVP), associado à alta correlação genotípica. Existe alto índice de associação genotípica entre as produtividades de vagens e de grãos, bem como efeito direto de alta magnitude e de sinal positivo entre elas, indicando que ao se fazer seleção para o aumento do rendimento de vagens, consequentemente, aumenta-se a produtividade de grãos.

Aiming to estimate the path coefficients among morphological traits and effects of production components on the yield of grains and pods, thirty snap bean genotypes (27 lines and three commercial controls) were evaluated in Bom Jesus of Itabapoana-RJ. The experiments were carried out in a randomized block design, with four replications, from May to June, in 2009 and 2010. Eight traits were evaluated and the number of pods per plant, associated with high genetic correlation, is the character with the most significant direct effect on productivity. There is a high rate of genotypic association between the yields of pods and grains, as well as direct effects of high magnitude and positive signal between them, indicating that the selection for increased pod yield allows increased grain yield.