Algoritmos de aprendizaje automático en la predicción del comportamiento a enfermedades y rendimiento en dos cultivos

Autores
Filipigh, Sebastián; Suarez, Franco; Iglesias, Juliana; Bruno, Cecilia Inés
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Poster y resumen
La predicción genómica en plantas permite estimar características fenotípicas en individuos no evaluados. Este estudio compara la capacidad predictiva de modelos de aprendizaje automático (ML) frente a modelos lineales mixtos (MM). Para ello se emplearon dos bases de datos: una del Programa Global de Mejoramiento de Trigo (CIMMYT, México) con 599 líneas genotipadas con 11447 marcadores DArT y valores de rendimiento; y otra del INTA Pergamino (Argentina) con 63 líneas de maíz genotipadas con un chip de SNPS de 56K y fenotipadas para Fusarium verticillioides y Fusarium graminearum. Se ajustaron tres modelos de ML: 1-Bosques Aleatorios (RF), 2-Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), y 3-Máquinas de Gradiente Recurrente (GBM) y tres MM con efecto aleatorio de genotipo y tres estructuras de varianza y covarianza: matriz de parentesco (K), matriz de aditividad genética (A) y la combinación de ambas (KA). Se realizó una validación cruzada para evaluar el comportamiento de los modelos en la predicción, se estimó la correlación (r) entre los valores observados y los predichos y se calculó el error cuadrático medio de predicción (RMSE). En el caso del trigo, el MM-A fue el de menor RMSE= 0.84 y obtuvo la mayor correlación r=0.50. Entre los ML, RF presentó menor RMSE=0.77 y la mayor correlación r=0.62. En cuanto al maíz, para FV se obtuvo RMSE=0.28 y valor de correlación r=0.98 y para FG el RMSE fue de 0.28 y valor de correlación r=0.97. Los modelos de aprendizaje automático ofrecieron buenos resultados predictivos en comparación con los modelos lineales mixtos, siendo RF el de mejor comportamiento predictivo para los caracteres agronómicos evaluados en este estudio.
EEA Pergamino
Fil: Filipigh, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentina
Fil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentina
Fil: Iglesias, Juliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Departamento de Maíz; Argentina
Fil: Iglesias, Juliana. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Agrarias, Naturales y Ambientales; Argentina
Fil: Bruno, C. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
Fil: Bruno, C. Fil: Bruno, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentina
Fuente
XXVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Bioestadística "Fortaleciendo la Soberanía a través del Conocimiento Científico”, Buenos Aires, del 8 al 10 de octubre de 2024
Materia
Fitomejoramiento
Maíz
Trigo
Enfermedades de las Plantas
Rendimiento de Cultivos
Plant Breeding
Maize
Wheat
Plant Diseases
Crop Yield
Pergamino, Buenos Aires
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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La predicción genómica en plantas permite estimar características fenotípicas en individuos no evaluados. Este estudio compara la capacidad predictiva de modelos de aprendizaje automático (ML) frente a modelos lineales mixtos (MM). Para ello se emplearon dos bases de datos: una del Programa Global de Mejoramiento de Trigo (CIMMYT, México) con 599 líneas genotipadas con 11447 marcadores DArT y valores de rendimiento; y otra del INTA Pergamino (Argentina) con 63 líneas de maíz genotipadas con un chip de SNPS de 56K y fenotipadas para Fusarium verticillioides y Fusarium graminearum. Se ajustaron tres modelos de ML: 1-Bosques Aleatorios (RF), 2-Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), y 3-Máquinas de Gradiente Recurrente (GBM) y tres MM con efecto aleatorio de genotipo y tres estructuras de varianza y covarianza: matriz de parentesco (K), matriz de aditividad genética (A) y la combinación de ambas (KA). Se realizó una validación cruzada para evaluar el comportamiento de los modelos en la predicción, se estimó la correlación (r) entre los valores observados y los predichos y se calculó el error cuadrático medio de predicción (RMSE). En el caso del trigo, el MM-A fue el de menor RMSE= 0.84 y obtuvo la mayor correlación r=0.50. Entre los ML, RF presentó menor RMSE=0.77 y la mayor correlación r=0.62. En cuanto al maíz, para FV se obtuvo RMSE=0.28 y valor de correlación r=0.98 y para FG el RMSE fue de 0.28 y valor de correlación r=0.97. Los modelos de aprendizaje automático ofrecieron buenos resultados predictivos en comparación con los modelos lineales mixtos, siendo RF el de mejor comportamiento predictivo para los caracteres agronómicos evaluados en este estudio.
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Fil: Filipigh, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentina
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