Modelos mistos aplicados à recomendação de cultivares no contexto da ambientômica

Abstract

O estudo conduzido teve como objetivo comparar metodologias de reducao de dimensionalidade para ajuste de modelos mistos aplicados ao contexto da ambientomica visando a recomendacao de cultivares utilizando a base de dados Embrapa Rice Bree- ding Dataset. Na metodologia foram utilizadas duas formas de reducao de dimensionali- dade, geracao de marcadores ambientomicos via algoritmo com modelo linear e analise de componentes principais. No ajuste dos modelos, uma quantidade inferior a desejada foi utilizada devido a limitacoes computacionais e de identificabilidade dos modelos. Os re- sultados indicam uma similaridade de desempenho dos modelos ajustados. Em conclusao, o estudo apontou a necessidade de tecnicas mais refinadas de reducao de dimensionali- dade das covariaveis ambientais e de inclusao de estruturas de dependencia dos dados para gerar modelos com maior capacidade preditiva.