Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Wielowymiarowa ocena zmienności cech jakości technologicznej ziarna rodów i odmian pszenicy ozimej badanych w doświadczeniach przedrejestrowych

Tytuł:
Wielowymiarowa ocena zmienności cech jakości technologicznej ziarna rodów i odmian pszenicy ozimej badanych w doświadczeniach przedrejestrowych
Multivariate analysis of the variability of traits determining technological quality of grains in strains and varieties of winter wheat assessed in pre-registration trials
Autorzy:
Śmiałowski, Tadeusz
Stachowicz, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/42828273.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza czynnikowa
analiza skupień
cechy technologiczne
pszenica ozima
cluster analysis
multivariate analysis
technological traits
winter wheat
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 253; 47-58
0373-7837
2657-8913
Język:
polski
Prawa:
CC BY-SA: Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Celem badań było wybranie jednej cechy lub grupy cech o dużej mocy dyskryminacyjnej wśród 13 wskaźników jakości technologicznej ziarna z 102 obiektów hodowlanych pszenicy ozimej oraz grupowanie podobnych obiektów pod względem jakości technologicznej. Zastosowano dwie metody wielowymiarowe, tj. analizę czynnikową i analizę skupień. Na podstawie analizy czynnikowej stwierdzono, że 3 cechy; liczba sedymentacji, liczba opadania i zawartość białka wyjaśniają łącznie 71% badanej zmienności obiektów pod względem wskaźników jakości technologicznej. Analiza skupień pozwoliła wyodrębnić 4 skupienia obiektów pszenicy ozimej. W grupie 1 zgromadziło się 47 form pszenicy ozimej zbliżonych wielocechowo pod względem 6 cech jakościowych wskazując na silną presję selekcyjną w kierunku hodowli jakościowej.

The aim of the work was to distinguish from among 13 traits of grain technological quality one trait or a group of traits exhibiting high discriminatory power to evaluate 102 winter wheat experimental objects, followed by grouping the objects characterized by similar technological quality. Two multivariate methods: factor analysis and cluster analysis were applied. The factor analysis showed that three traits: sedimentation value, falling number and protein content explained altogether 71% of the variability of technological quality coefficients. The cluster analysis allowed to separate four clusters of experimental objects. Group 1 included 47 winter wheat forms showing a great similarity in six qualitative traits, indicating a strong selective pressure towards the qualitative breeding.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies