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Aplicação de aprendizado de máquina para identificar regiões genômicas associadas à resistência às cigarrinhas-das-pastagens (Notozulia entreriana Berg) em Urochloa decumbens

Processo: 21/01801-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2021
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Pesquisador responsável:Anete Pereira de Souza
Beneficiário:Isabella Cotta Galvão
Instituição-sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Genética   Inteligência artificial   Aprendizado computacional   Melhoramento genético   Plantas forrageiras   Genômica   Polimorfismo de um único nucleotídeo

Resumo

Urochloa decumbens é uma das principais forrageiras utilizadas em pastagens em regiões tropicais e subtropicais, destacando-se pela boa adaptação a solos ácidos e pobres, fácil multiplicação por sementes e bom desempenho animal. No entanto, a susceptibilidade ao ataque do inseto praga cigarrinha-das-pastagens (Notozulia entreriana Berg) compromete a capacidade de suporte das pastagens, bem como a produção de biomassa. Um dos principais objetivos dos programas de melhoramento genético é lançar cultivares resistentes a essa inseto praga, mas até o momento os estudos para compreender os mecanismos genéticos envolvidos na resposta à resistência são limitados, principalmente devido à alta complexidade genômica de U. decumbens. Nesse contexto, esse projeto visa aplicar algoritmos de aprendizado de máquina e seleção de atributos para elucidar novas associações genéticas relacionadas à resistência às cigarrinhas em U. decumbens. Espera-se que a abordagem baseada em inteligência computacional possibilite identificar regiões genômicas de U. decumbens associadas à resistência às cigarrinhas-das-pastagens, com potenciais aplicações em programas de melhoramento, a fim de diminuir a vulnerabilidade das pastagens brasileiras. (AU)

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