HETEROTIC GROUP FORMATION IN PSIDIUM GUAJAVA L. BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND DISCRIMINANT ANALYSIS

Portuguese. RESUMO O presente estudo teve como objetivo avaliar a formação de grupos heteróticos na cultura da goiabeira com base em descritores quantitativos e utilizando uma técnica de bioinformática conhecida como redes neurais artificiais (RNA). Para tanto, foram avaliados oito descritores quantitativos. Foi encontrada ampla variabilidade genética para os oito caracteres quantitativos, em 138 genótipos de goiabeira. A técnica de redes neurais artificiais determinou que o número ideal de grupos foi três. A consistência do agrupamento foi determinada via Análise Discriminante linear, obtendo-se assim percentagem de classificação dos grupos, com valor de 86%. Foi concluído que a metodologia de redes neurais artificiais é eficiente para detectar a divergência genética e na formação de grupos heteróticos.

English. ABSTRACT The present study aimed at evaluating the heterotic group formation in guava based on quantitative descriptors and using artificial neural network (ANN). For such, we evaluated eight quantitative descriptors. Large genetic variability was found for the eight quantitative traits in the 138 genotypes of guava. The artificial neural network technique determined that the optimal number of groups was three. The grouping consistency was determined by linear discriminant analysis, which obtained classification percentage of the groups, with a value of 86 %. It was concluded that the artificial neural network method is effective to detect genetic divergence and heterotic group formation.