Título: biotools: Tools for Biometry and Applied Statistics in Agricultural Science

Autor(es): Anderson Rodrigo da Silva

Tipo: Software

URL: https://cran.r-project.org/package=biotools

Disponibilidade: irrestrita

Data de publicação: 25/05/2017

Impacto, relevância social e econômica: biotools é um pacote do software R em desenvolvimento desde 2013, com foco em análises multivariadas e biométricas. Algumas funcionalidades complexas se utilizam da biblioteca independente tcltk para construção de interface gráfica com a qual o usuário pode manipular controles do tipo slide e “botões”. biotools é distribuido de forma livre e conta com sumário e documentação completa fornecidos em páginas onde são descritas as funcionalidades e referências. Na distribuição há ainda conjuntos de dados para uso em exemplos. Tem sido amplamente utilizado, como se pode avaliar (donwloads/mês): . Assim, este pacote computacional tem cumprido em curto e médio prazo sua função didática e enquanto ferramenta pesquisa.

Aderência: Este produto tem sido desenvolvido com base em estudos e aplicações voltados à pesquisa nas áreas de agropecuária e ciências ambientais, a exemplo de algumas publicações apresentadas a seguir. É utilizado pela academia e por empresas do setor privado.

Aplicabilidade: Análise e predição de dados espaciais, em especial lidando com heterogeneidade, como dados de infestação de pragas e nematóides; Análise de trilha; Análise de agrupamento de Tocher; Análise discriminante; entre outras.

Inovação: Algumas implementações pioneiras feitas com biotools são: Algoritmos de agrupamento de Tcher; Coeficiente de correlação cofenética para o agrupamento de Tocher; Testes de covariância genética; Análise de importância relativa de variáveis; Poder do teste de Mantel; Teste M de Box; Análise espacial da diversidade gênica.

Complexidade: Grande parte do que está implementado computacionalmente é resultado de pesquisas básicas e aplicadas com as quais os métodos foram desenvolvidos, e em colaboração com estudantes e pesquisadores de outras áreas do conhecimento, como genética de plantas e fitossanidade. Produções científicas relacionadas: 1) DA SILVA, A.R.; MALAFAIA, G.; MENEZES, I.P.P. Biotools: an R function to predict spatial gene diversity via an individual-based approach. GENETICS AND MOLECULAR RESEARCH, v.16, p.1-6, 2017. http://dx.doi.org/10.4238/gmr16029655; 2) SILVA, A.R.; SILVA, A.P.A. ; TIAGO NETO, L.J. A new local stochastic method for predicting data with spatial heterogeneity. ACTA SCIENTIARUM-AGRONOMY, v. 43, p. e49947, 2020. http://dx.doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.49947