Predição Genômica utilizando Redes Neurais Artificiais Regularizadas no Melhoramento Genético do Cafeeiro

Este repositório contém o código-fonte e os recursos relacionados ao projeto de predição genômica utilizando redes neurais artificiais regularizadas no melhoramento genético do cafeeiro da EMBRAPA coordenado pela Dra Eveline Teixeira Caixeta em parceria com o Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE) do departamento de estatística da UFV. O objetivo deste projeto é identificar regiões específicas do genoma do cafeeiro associadas a características desejáveis para aprimorar a planta.

Sobre o Projeto

O projeto visa aplicar técnicas avançadas de predição genômica, utilizando redes neurais artificiais regularizadas, para analisar dados genéticos do cafeeiro. Além disso, o projeto também explora o uso dessas técnicas em dados simulados. Através desse estudo, buscamos compreender as relações entre a diversidade genética do cafeeiro e as características fenotípicas, com o objetivo final de contribuir para o melhoramento genético da planta.

Fluxo de Trabalho

O projeto é composto pelas seguintes etapas principais:

1. Coleta de Dados: Coleta de dados genéticos do cafeeiro a partir de fontes relevantes, incluindo informações sobre características fenotípicas e genotípicas de diferentes variedades de café.

2. Análise Exploratória: Realização de uma análise exploratória dos dados para compreender a diversidade genética do cafeeiro e identificar possíveis relações entre os marcadores genéticos e as características fenotípicas de interesse.

3. Treinamento do Modelo: Utilização de redes neurais artificiais regularizadas para desenvolver um modelo de predição genômica. Esse modelo busca relacionar os marcadores genéticos com as características fenotípicas, permitindo a identificação de regiões do genoma do cafeeiro associadas às características de interesse.

4. Validação e Avaliação: Validação e avaliação do modelo de predição genômica utilizando técnicas estatísticas adequadas, como validação cruzada. Serão avaliadas a acurácia e a eficiência do modelo na previsão das características fenotípicas.

5. Aplicação em Dados Simulados: Além da aplicação em dados reais do cafeeiro, o modelo será testado e avaliado em dados simulados para verificar a sua robustez e capacidade de generalização em diferentes cenários.

6. Interpretação dos Resultados: Análise e interpretação dos resultados obtidos, fornecendo insights sobre as relações genômicas e fenotípicas do cafeeiro. Serão discutidas implicações biológicas e agronômicas dessas associações, bem como possíveis aplicações práticas para o melhoramento genético do cafeeiro.

Tecnologias Utilizadas

O projeto será desenvolvido utilizando a linguagem de programação R, aproveitando suas poderosas bibliotecas estatísticas e de aprendizado de máquina. Além disso, serão utilizadas ferramentas como Git e GitHub para controle de versão e colaboração.