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Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Programa do Curso 1. O portal Genes – Visão Geral 1. Histórico 2. Caracterização 3. Aplicações Mat. Lab R Genes 2. Inteligência Computacional 1. Redes Neurais 2. Lógica Fuzzy 3. Mapa de Kohonen Rbio Excel Fenon Paint Notepad Bio. Fuzzy Google Word Selegen

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS PROGRAMA PARA ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DE DADOS COM ÊNFASE EM ESTUDOS DE GEN ÉTICA E ESTATÍSTICA

1. Histórico Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS O desenvolvimento do programa Genes teve início em 1987, de forma preliminar e fragmentada e com poucas rotinas para atender algumas demandas específicas na área de melhoramento vegetal. Em 1990 foi citado em teses inciando, portanto, a sua inserção na comunidade cientíifica. Em 1990 foi submetido, e aprovado pelo CNPq, o projeto "Programa GENES - Software Aplicado a Área de Genética Quantitativa e Estatística Experimental - Proc. 402734/90". O primeiro manual de sua utilização, em 1997, pela editora UFV (CRUZ, C. D. Programa Genes - Aplicativo Computacional em Genética e Estatística. VIÇOSA, MG: EDITORA UFV, 1997. v 1. 442 p. ) Premiação: 572 Mbytes PAPED – MEC 2003 513 Rotinas executáveis

2. Publicações e Divulgação 1997 2001 Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

3. Web – Rede Social Site: www. ufv. br/dbg/biodata. htm http: //www. ufv. br/dbg/genes. htm https: //www. facebook. com/Genes. News Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Laboratório de Bioinformática Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico Laboratório de Biometria

4. Procedimentos Disponíveis Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Estatística Experimental: Anova, regressão, correlação, testes comparativos de médias, qui-quadrado, testes não-paramétricos Biometria: Ganhos por seleção, estabilidade, adaptabilidade, estratificação ambiental, dialelos, repetibilidade, seleção combinada, predição de valor genético e análise de gerações Análise Multivariada: Componentes principais, procrustes, análise fatorial, variáveis canônicas, análise discriminante, mapa de preferência, correlações canônicas e análise de agrupamento. Diversidade Genética: Medidas de dissimilaridade, diferenciação entre populações, métodos de agrupamento, manova, equilíbrio de Hardy-Weinber, desequilíbrio de ligação, fingerprint e coeficiente de parentesco. Simulação: Amostras, experimentos (DBC), populações, genoma, mapas genéticos, cruzamentos, acasalamento ao acaso, hibridações, autofecundações, deriva genética.

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Matrizes: Álgebra de matrizes, multicolinearidade, teste de estrutura (variâncias e covariâncias) nova, regressão, correlação, testes comparativos de médias, qui-quadrado, testes não-paramétricos Inteligência Computacional: Redes neurais aplicadas a análise discriminante, ajuste de modelos, predição de valores genéticos. Lógica Fuzzy aplicada a estudo de estabilidade e adaptabilidade. Fenômica: Procedimentos aplicados a análise de imagens. Genômica: Teste de segregação, mapa genético, análise de QTL, análise da interação QTL x ambiente, seleção assistida por marcadores. Meta analise: Análise conjunta de informações sobre fenômenos genéticos

5. Procedimentos Livres de Arquivos Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Calculadora: Opera com hipertexto Estatística: média, máximo, mínimo, DP, covariância, correlação e regressão entre duas variáveis Correlação: Simula dados de variáveis com valor de correlação pré-determinado Matriz: Estatísticas descritivas, covariâncias, correlações e operações matriciais diversas. Gene. Calc: Aplicativo para manipulação de planilha de dados. Recodificar, Excluir, Gerar dados. Gráfico: gráfico de dispersão. Gráficos 2 D e 3 D

6. Características Gerais 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Download Instalação Símbolo decimal Trilha de dados Arquivos de dados – exemplos Diagnóstico do arquivo de dados Declaração inteligente dos parâmetros Erros de processamentos Exportação para o word , excel, mspaint ou blocos de notas Idiomas Utilitários

1. Download Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Facebook: https: //www. facebook. com/Genes. News/ Internet: www. ufv. br/dbg/biodata. htm ftp: //ftp. ufv. br/dbg/biodata/ (*) Veja acesso rápido Genes

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2. Instalação Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Instalação do Programa Genes – site: ftp: //ftp. ufv. br/dbg/biodata/ 1. Instalando o aplicativo bioinfo: Se você vai utilizar o programa genes pela primeira vez, recomendamos instalar um programa auxiliar denominado bioinfo. Faça o seguinte: a. Faça download do arquivo bioinfo_setup. zip b. Descompacte a pasta c. Execute o programa bioinfo_setup 2. Instalando o aplicativo genes: a. Faça download do arquivo genesexe. zip b. Descompacte a pasta em c: genesexe. Posteriormente, encontre, dentro da pasta, o arquivo genes. exe e execute-o. Entre na trilha de dados e crie um atalho na área de trabalho para facilitar o acesso. 3. Instalando os arquivos exemplos a. Faça download do arquivo dados. zip b. Descompacte a pasta em c: dados

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3. Símbolo decimal Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS - O programa genes utiliza o ponto como símbolo decimal Dados originais - Configure seu computador de forma adequada 2. 34 4. 5 45. 6. . . 12. 45 1. 76 5. 7 56. 8. . . 16. 70. . . 2. 56 6. 3 45. 7. . . 12. 5 Escores (saída parcial) 1, 3 2, 5. . . 5, 6 2, 3 5, 6. . . 7, 8. . . 5, 6 7, 8. . . 4, 5 Análise gráfica

4. Trilha dos dados e trilha dos aplicativos de integração Antes de realizar sua análise defina a trilha de dados que é o local onde encontram os arquivos para leituras e onde serão gravados os arquivos de resultados Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Exemplos de integrações: (*) Disponibilização de scripts e dependências

5. Arquivos de dados – exemplos Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS - Esteja certo de que o conjunto de dados está instalado em c: dados - Em cada procedimento você poderá acessar um conjunto de dados exemplo. Use esta opção para: - Verificar a estrutura dos dados - Avaliar o bom funcionamento do aplicativo

6. Diagnóstico do arquivo de dados - Clique na palavra “dados” em qualquer tela do genes Verifique se há erros. Corrija, quando for o caso. Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

Arquivos de dados – Erros frequentes Ano T 2012 T 1 R 1 2 Alt 1, 50 1, 80 2012 T 2 1 2 1, 90 1, 78 Prod 2, 40 5, 60 Flor 45 48 4, 56 54 45 Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Erros 1. Uso de cabeçalho para descrição de variáveis 2. Uso de vírgula como símbolo decimal 3. Linhas em branco (no final) do arquivo 4. Células em branco para valores perdidos 5. Uso de alfanuméricos para descrever variáveis (Ex. T 1) 6. Descritores devem ser descritos de 1 a n (Ex. Ano 2012) 1 1 1 2 2 1 2 1. 50 1. 80 1. 90 1. 78 2. 40 5. 60 -9 4. 56 45 48 54 45

7. Declaração inteligente dos parâmetros - Declaração dinâmica dos parâmetros - Conjunto de dados exemplos - Acesso rápido ao arquivos de dados (input e output) - Diagnóstico do arquivo de dados Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

8. Erros de processamentos Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Alguns erros podem interromper o processamento de dados. O programa genes fornece, neste caso, o código do erro. Informação sobre o tipo de erro é fornecido sobre a forma de um código que pode ser detalhado acessando o procedimento: Como resolver seus problemas? ? ?

9. Interação: genes e o mspaint, word , excel ou blocos de notas Interação Genes x Word Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Interação Genes x Excel

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Interação Genes x MSPaint

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS 10. Idiomas Atualmente o genes conta com possibilidade de uso em inglês e espanhol C: genesexetradutor 1. txt Animação Animation % ACUMULADA % Accumulated % DA PARTE COMPLEXA DE QM Gx. Ajj'= (1 - r)*DPj' % Of part the complex part of MS Gx. Ajj'= (1 - r)*DPj' % DA PARTE COMPLEXA DE QM Gx. Ajj'= Raiz[(1 - r)³]*DPj' “Meu idioma”

11. Utilitários Calculadora on line Estatística on line Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Operações Matriciais Gráficos Genes. Calc

Prática Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Título: Estudo da associação entre caracteres Introdução: Estudos da associação entre caracteres são de grande importância para: - Avaliar a eficiência da predição de uma variável resposta por meio de outra variável explicativa - Realizar seleções indiretas, pois sabemos que GSY(X) > GSY se rg hx > hy - Entender a natureza das interações genótipo x ambiente - Entender as relações de causa e efeito entre variáveis Objetivo - Estimar a correlação simples entre caracteres, detalhando a sua natureza fenotípica, genotípica ou ambiental - Estimar correlações parciais - Fazer análise de trilha - Estimar correlações canônicas - Realizar análise gráfica por rede de correlações

Material e Métodos Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Material: Para este estudo foram analisados 20 genótipos em relação a 8 caracteres (A, B, C, D , E, F, G, H) em experimento em blocos ao acaso, com 4 repetições (arquivo: arq. dat). Considere que as variáveis A, B, C, D e E constituem um grupo de característica agronômicas, sendo a variável E de maior importância econômica. As variáveis F, G, H são informações de natureza bioquímica. Métodos Foram realizadas as seguintes análises a. Análise de variância b. Análise de multicolinearidade c. Análise de correlações parciais. Objetivo é avaliar as relações das variáveis A, B, C e D com a variável E. d. Análise de trilha. A variável E será considerada como principal e as variáveis A, B, C e D são variáveis explicativas. e. Análise de correlações canônicas. Considere o interesse de estudar a relação entre os grupos (A, B, C, D, E) e (F, G, H) f. Diagrama de correlação. Ilustre a relação entre os dois grupos

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Arq. txt Anova Arqrfe Correlações Parciais Correlação Canônica Análise de Trilha arqrfe 1. TRI Diagrama Rede de Correlações Diagnóstico Multicolinearidade

Resultado e Discussão Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Análise de Variância ANÁLISE DE VARI NCIA DA VARIÁVEL => A __________________________________________________ FV GL SQ QM F Probabilidade(%) __________________________________________________ BLOCOS 3 1729. 496124 576. 498708 TRATAMENTOS 19 31808. 722874 1674. 143309 8. 9342. 0 ** RESÍDUO 57 10680. 9865 187. 385728 __________________________________________________ TOTAL 79 44219. 2055 __________________________________________________ MÉDIA 131. 999875 CV(%) 10. 370382 MÍNIMO 73. 32 MÁXIMO 194. 99 DMS-Tukey(1%) 41. 34045 DMS-Tukey(5%) 35. 951134 __________________________________________________ Estimativas de Parâmetros __________________________________________________ VARI NCIA FENOTÍPICA (média) 418. 535827 VARI NCIA AMBIENTAL (média) 46. 846432 VARI NCIA GENOTÍPICA (média) 371. 689395 HERDABILIDADE (US: média da família) - % 88. 8071 CORRELAÇÃO INTRACLASSE (US: parcela)- % 66. 4829 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO GENÉTICO (%) 14. 6055 RAZÃO CVg/CVe 1. 4084 r = (1 - 1/F)^0. 5. 9424 __________________________________________________ Interprete os resultados

Correlações Simples Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS __________________________________________________ 1. . 3064 -. 1402. 0512. 3928. 3557. 2994. 0699. 3064 1. . 0697 -. 1009. 7179. 5104. 9992. 3957 -. 1402. 0697 1. -. 1888 -. 3041 -. 2165. 1106 -. 2609. 0512 -. 1009 -. 1888 1. -. 1123 -. 149 -. 1092. 2427. 3928. 7179 -. 3041 -. 1123 1. . 9483. 7026. 824. 3557. 5104 -. 2165 -. 149. 9483 1. . 4995. 8752. 2994. 9992. 1106 -. 1092. 7026. 4995 1. . 383. 0699. 3957 -. 2609. 2427. 824. 8752. 383 1. __________________________________________________ CORRELAÇÕES GENOTÍPICAS __________________________________________________ 1. . 411 -. 1666. 6957. 4477. 4087. 4021. 1734. 411 1. . 0564 -1. 1985. 7731. 652. 999. 5075 -. 1666. 0564 1. -1. 1949 -. 4071 -. 3686. 1004 -. 5299. 6957 -1. 1985 -1. 1949 1. -. 8308 -. 9177 -1. 2516 -1. 3274. 4477. 7731 -. 4071 -. 8308 1. . 9727. 7524. 9365. 4087. 652 -. 3686 -. 9177. 9727 1. . 6334. 9772. 4021. 999. 1004 -1. 2516. 7524. 6334 1. . 4818. 1734. 5075 -. 5299 -1. 3274. 9365. 9772. 4818 1. __________________________________________________ CORRELAÇÕES RESIDUAIS __________________________________________________ 1. -. 1019. 0088 -. 249. 0543. 1197 -. 1015 -. 2191 -. 1019 1. . 1148. 1929. 5665. 1242. 9995. 2258. 0088. 1148 1. . 0692. 1766. 3477. 147. 3029 -. 249. 1929. 0692 1. . 1039. 0276. 1941. 6601. 0543. 5665. 1766. 1039 1. . 8703. 5695. 7114. 1197. 1242. 3477. 0276. 8703 1. . 1346. 7532 -. 1015. 9995. 147. 1941. 5695. 1346 1. . 2344 -. 2191. 2258. 3029. 6601. 7114. 7532. 2344 1. Teste de significância

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Teste de significância – use 1000 permutações Correlações entre Caracteres ____________________________________________________________ Variáveis rfe Probab tr(5%) r(1%) rge Probab. Tt¹ Probab. Tr² Nsim r(5%) r(1%) ____________________________________________________________ A x B. 3064. 1861. 4135. 433. 411. 0689. 3231 5000. 4803. 5158 A x C -. 1402. 5619 -. 2622 -. 302 -. 1666. 511. 3231 5000 -. 2998 -. 3385 A x D. 0512. 8246. 1309. 1636. 6957. 0007. 3231 5000. 4231. 8354 + A x E. 3928. 0835. 4587. 497. 4477. 0456. 3231 5000. 5217. 5616 A x F. 3557. 1203. 4425. 4654. 4087. 0707. 3231 5000. 5039. 5366 A x G. 2994. 1973. 4075. 4282. 4021. 0758. 3231 5000. 4738. 5087 A x H. 0699. 7665. 2041. 2922. 1734. 5293. 3231 5000. 262. 3642 B x C. 0697. 7671. 1889. 2028. 0564. 8081. 3231 5000. 224. 2413 B x D -. 1009. 6749 -. 4025 -. 4987 -1. 1985 1. 0 4818 -. 6698 -. 9207 ++ B x E. 7179. 0004 **. 7378. 7533. 7731. 0001. 3231 4966. 9298. 99 B x F. 5104. 0206 *. 5638. 5916. 652. 0019. 3231 5000. 733. 7979 B x G. 9992. 0 **. 9641. 9993 +. 999. 0. 3231 1933. 9861. 9994 + B x H. 3957. 0811. 5463. 5908. 5075. 0214. 3231 5000. 7726. 9226 C x D -. 1888. 5697 -. 3092 -. 3563 -1. 1949 1. 0 4673 -. 739 -. 9215 ++ C x E -. 3041. 1897 -. 4344 -. 4985 -. 4071. 0719. 3231 5000 -. 5169 -. 5782 C x F -. 2165. 638 -. 4136 -. 4709 -. 3686. 1064. 3231 5000 -. 4733 -. 5663 C x G. 1106. 6467. 2146. 2415. 1004. 6762. 3231 5000. 2628. 2847 C x H -. 2609. 266 -. 3962 -. 4466 -. 5299. 0156. 3231 5000 -. 5183 -. 6029 + D x E -. 1123. 6417 -. 3325 -. 4038 -. 8308. 0. 3231 4864 -. 5706 -. 922 + D x F -. 149. 5373 -. 3437 -. 4196 -. 9177. 0. 3231 4800 -. 6515 -. 9691 + D x G -. 1092. 6509 -. 4157 -. 4839 -1. 2516 1. 0 4836 -. 6389 -. 8355 ++ D x H. 2427. 3034. 4469. 5554 -1. 3274 1. 0 4614 -. 4174 -. 7163 ++ E x F. 9483. 0 **. 9335. 9426 ++. 9727. 0. 3231 2607. 9875. 9958 E x G. 7026. 0006 **. 7298. 7578. 7524. 0002. 3231 4987. 9147. 9638 E x H. 824. 0 **. 8357. 8689. 9365. 0. 3231 3694. 9718. 9961 F x G. 4995. 0239 *. 5597. 6049. 6334. 0028. 3231 5000. 7064. 7857 F x H. 8752. 0 **. 8644. 8799 +. 9772. 0. 3231 3166. 9893. 9966 G x H. 383. 0922. 5439. 5833. 4818. 0301. 3231 5000. 763. 9098 ____________________________________________________________ ** * : Significativo a 1 e 5% de probabilidade pelo teste t ++ + : Significativo a 1 e 5% - respectivamente - pelo método de bootstrap com 5000 simulações

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Valores do coeficiente de correlação simples associados aos níveis de significância de 5 e 1% de probabilidade Teste t __________________________ GL 5% 1% __________________________ 1 0. 997 1. 000 24 0. 388 0. 496 2 0. 950 0. 990 25 0. 381 0. 487 3 0. 878 0. 959 26 0. 374 0. 478 4 0. 811 0. 917 27 0. 367 0. 470 5 0. 754 0. 874 28 0. 361 0. 463 6 7 8 9 10 0. 707 0. 666 0. 632 0. 602 0. 576 0. 834 0. 798 0. 765 0. 735 0. 708 29 30 35 40 45 0. 355 0. 349 0. 325 0. 304 0. 288 0. 456 0. 449 0. 418 0. 393 0. 372 11 12 13 14 15 0. 553 0. 532 0. 514 0. 497 0. 482 0. 684 0. 661 0. 641 0. 623 0. 606 50 60 70 80 90 0. 273 0. 250 0. 232 0. 217 0. 205 0. 354 0. 325 0. 302 0. 283 0. 267 16 17 18 19 20 0. 468 0. 456 0. 444 0. 433 0. 423 0. 590 0. 575 0. 561 0. 549 0. 537 100 125 150 200 300 0. 195 0. 174 0. 159 0. 138 0. 113 0. 254 0. 228 0. 208 0. 181 0. 148 21 22 23 0. 413 0. 404 0. 396 0. 526 0. 515 0. 505 400 500 1000 0. 098 0. 088 0. 062 0. 128 0. 115 0. 081

Análise de Multicolinearidade Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS a. Todas as variáveis b. Apenas A, B, C, D, E Número de correlações pesquisadas : 10 Maior correlação : 0. 7179 variáveis : B e E Menor correlação : 0. 0512 variáveis : A e D Número de correlações igual (ou maior) que abs(0. 80) : 0 __________________________________________________ FATORES DE INFLAÇÃO DA VARI NCIA (VIF) __________________________________________________ Diagonal Elemento da Inversa (r) __________________________________________________ 1 1. 197949 2 2. 565793 3 1. 446991 4 1. 090089 5 3. 025419 __________________________________________________ Número de VIF's maior ou igual a abs(10) : 0 AUTOVALORES DA MATRIZ - NÚMERO DE CONDIÇÃO __________________________________________________ Ordem Autovalores __________________________________________________ 1 2. 022642 2 1. 246783 3. 837111 4. 709187 5. 184277 __________________________________________________ Número de Condição (Max/Min): 10. 976079 Colinearidade fraca Tabela de Classificação de Montgomery e Peck (1981) Número de condição (NC) Multicolinaridade NC < 100 Fraca (Não constitui problema sério) 100 < NC < 1000 Moderada a forte > 1000 Severa Determinante da Matriz: . 275883

Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Correlações parciais CORRELAÇÕES PARCIAIS _________________________________________________ Variáveis : A - B - C - D - E _________________________________________________ Pares de Variáveis r simples r parcial t Teste (1 e 5%) Probabilidade(%) _________________________________________________ A x B. 3064. 0457. 1773 ns 85. 5889 A x C -. 1402 -. 0193 -. 0749 ns 93. 9321 A x D. 0512. 0976. 3798 ns 70. 9808 A x E. 3928. 2194. 8711 ns 59. 8547 B x C. 0697. 4403 1. 8993 ns 7. 4092 B x D -. 1009. 0784. 3044 ns 76. 2039 B x E. 7179. 7476 4. 3602 **. 061 C x D -. 1888 -. 2443 -. 9756 ns 65. 326 C x E -. 3041 -. 513 -2. 3148 * 3. 3688 D x E -. 1123 -. 1947 -. 7687 ns 54. 0421 _________________________________________________ CORRELAÇÕES PARCIAIS ENTRE : B x E r simples : . 7179 __________________________________________________ Fixado r parcial t Teste(1 e 5%) Probabilidade(%) __________________________________________________ A. 6826 3. 8513 **. 1343 C. 7777 5. 1011 **. 0109 D. 7147 4. 2133 **. 0639 F. 8571 6. 8592 **. 0004 G. 5565 2. 7617 * 1. 2872 H. 753 4. 7184 **. 0231 __________________________________________________

Análise de Trilha Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News RESULTADO DA ANÁLISE DE TRILHA 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS ________________________________________________ VARIÁVEL =======> A EFEITO DIRETO SOBRE E. 13805775 EFEITO INDIRETO VIA B. 21097608 EFEITO INDIRETO VIA C. 04975002 EFEITO INDIRETO VIA D -. 00598384 TOTAL 0. 3928 ________________________________________________ VARIÁVEL =======> B EFEITO DIRETO SOBRE E. 68856423 EFEITO INDIRETO VIA A. 04230089 EFEITO INDIRETO VIA C -. 02473307 EFEITO INDIRETO VIA D. 01179238 TOTAL 0. 7179 ________________________________________________ VARIÁVEL =======> C EFEITO DIRETO SOBRE E -. 35485033 EFEITO INDIRETO VIA A -. 0193557 EFEITO INDIRETO VIA B. 04799293 EFEITO INDIRETO VIA D. 02206543 TOTAL -0. 3041 ________________________________________________ VARIÁVEL =======> D EFEITO DIRETO SOBRE E -. 11687196 EFEITO INDIRETO VIA A. 00706856 EFEITO INDIRETO VIA B -. 06947613 EFEITO INDIRETO VIA C. 06699574 TOTAL -0. 1123 ________________________________________________ COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO ===>. 66958405 EFEITO DA VARIÁVEL RESIDUAL : . 57481818

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Correlações canônicas Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS SAÍDA DOS RESULTADOS Correlação ________________________________________ Ordem (k) Correlação Qui-quadrado(*) Graus de liberdade Probabilidade(%) ________________________________________ 1 1. 00016835 470. 80366333 15. 2. 99997983 270. 47876024 8. 3. 99990181 123. 76506232 3. ________________________________________ (*) Ho : R(k) = R(k+1) = R(k+2) =. . . = 0 PARES CANÔNICOS (Ui, Vi): ________________________________________ COEFICIENTES CANÔNICOS DAS VARIÁVEIS DO GRUPO I ________________________________________ Variável U 1 U 2 U 3 ________________________________________ F 1. 65145. 78001 1. 2671 G -. 8361. 79575 -. 15111 H -1. 59315 -1. 32396 -. 23396 ________________________________________ COEFICIENTES CANÔNICOS DAS VARIÁVEIS DO GRUPO II ________________________________________ Variável V 1 V 2 V 3 ________________________________________ A. 51938. 43166. 07641 B -. 82024 1. 0949 -. 65197 C -. 04025 -. 11206. 23375 D -. 66232 -. 55196 -. 09738 E -. 03588 -. 84375 1. 40087 ________________________________________

Rede de Correlações Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS

APLICAÇÃO Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Projeto: Estudo da interação genótipos x ambiente Objetivo : Avaliar a significância e a magnitude da interação Gx. A Estudar a adaptabilidade e estabilidade dos cultivares Experimento: Avaliação de 100 cultivares em experimento em blocos ao acaso (4 repetições) conduzidos em 8 localidades. Foram mensuradas 4 características (A, B, C e D – Considere a característica A de maior interesse econômico) – C: 9 CBMPEX 1. DAT Programa Genes 1. Obtenção dos dados experimentais 2. Análise de variância conjunta 3. Teste comparativo de médias 4. Adaptabilidade e estabilidade 5. Recomendação de cultivares

APLICAÇÃO 2 Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS Projeto: Estudo do potencial e da diversidade genética de cultivares Objetivo : Identificar cultivares de bom desempenho Recomendar cultivares para formação de uma população-base Experimento: Avaliação de 20 cultivares em experimento em blocos ao acaso (4 blocos). Foram mensuradas 4 características (A, B, C e D – Considere a característica A de maior interesse econômico) - C: 9 CBMPEX 2. DAT Programa Genes 1. Sorteio dos tratamentos 2. Obtenção dos dados experimentais 3. Análise de variância 4. Teste comparativo de médias 5. Estudo da diversidade genética – Var. Can 6. Estudo das correlações – Análise de trilha

Suporte ao Usuário Laboratório de Bioinformática – UFV www. facebook. com/Genes. News 9º. CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS