Informacja

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

Wyszukujesz frazę "analiza skupień" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Przydatność metod oraz miar statystycznych do oceny stabilności i adaptacji odmian: przegląd literatury
Usefulness of statistical methods and measures for evaluating cultivar stability and adaptation: an overview of research
Autorzy:
Mądry, Wiesław
Iwańska, Marzena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198053.pdf
Data publikacji:
2011-09-30
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
adaptacja odmian
analiza AMMI
analiza GGE
analiza skupień
AMMI analysis
cluster analysis
cultivar adaptation
GGE analysis
Opis:
W pracy przedstawiono przegląd najnowszego dorobku naukowego, publikowanego głównie w prestiżowych czasopismach, w zakresie zastosowań i badań przydatności wielu metod statystycznych do charakterystyki interakcji genotypowo-środowiskowej (interakcji GE) dla plonu i innych cech rolniczych odmian testowanych w doświadczeniach oraz analizy i interpretacji tej interakcji w kategoriach oceny odmian pod względem ich stabilności i adaptacji dla rozpatrywanych cech. Wśród rosnącego bogactwa klasycznych i oryginalnych metod, stosowanych w wymienionych badaniach nad oceną wartości gospodarczej odmian, dominują metody wielowymiarowe oparte na analizie składowych głównych, takie, jak analiza AMMI (ang. the additive main effects and multiplicative interaction model-based analysis), analiza GGE (ang. the genotype main effects and genotype × environment interaction effects model-based analysis) oraz łączna analiza skupień i AMMI lub GGE. Stosowane są także dość szeroko metody oparte na relatywnie prostych miarach stabilności i szerokiej adaptacji odmian pod względem badanych cech. To wyjątkowo bogate spektrum metod, przeznaczonych do wielostronnej oceny odmian z uwzględnieniem średnich genotypowych i efektów interakcji GE, stanowi wartościową ofertę metodyki statystycznej, z której szerzej powinni korzystać hodowcy i badacze wartości gospodarczej odmian roślin uprawnych w Polsce.
In the paper results of the newest studies on using statistical methods to analysis and interpretation of genotype x environment interaction (GEI) on the basis of multi-environment trials (MET) are presented. The methods presented here facilitate to evaluate stability and adaptability of tested cultivars for yield and other quantitative traits. Both univariate and multivariate methods are considered. The set of the discussed multivariate methods includes mostly those which are based on singular value decomposition of respective GE data matrix, e.g. the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model-based analysis, the genotype main effects and genotype × environment interaction effects (GGE) model-based analysis as well as combined cluster and AMMI or GGE analyses called usually pattern analyses. Also, methods involving simple measures of cultivar stability and wide adaptability are overviewed. The all considered methods are addressed to plant breeders and cultivar evaluators who could and should use them in wider scale to improve reliability of testing new germplasm in order to implement effectively genetic gain to agricultural practice in Poland.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2011, 260/261; 193-218
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Retrospektywne badanie reakcji plonu odmian pszenicy ozimej na warunki środowiskowe w miejscowościach za pomocą łącznej analizy AMMI i skupień: ocena postępu genetycznego w plonowaniu
Retrospective study of yield response to environmental conditions in winter wheat cultivars using combined AMMI and cluster analysis to incomplete data: genetic progress for adaptability
Autorzy:
Paderewski, Jakub
Mądry, Wiesław
Pilarczyk, Wiesław
Drzazga, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41518498.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
pszenica ozima
analiza AMMI
analiza skupień
adaptacja odmian
plon
winter wheat
AMMI analysis
cluster analysis
cultivars
adaptation
grain yield
Opis:
Analizowano dane plonowania odmian pszenicy ozimej w 14 wielokrotnych seriach doświadczeń przedrejestrowych, przeprowadzonych w latach 1991–2004. Spośród nich wybrano 21 odmian (odmian testowanych lub wzorców) badanych w stacjach doświadczalnych przynajmniej w 3 latach. Odmiany te były wyhodowane w latach 1982–2004. Obliczono średnie poprawione plonu ziarna poprzez lata dla odmian w stacjach, w niekompletnej klasyfikacji GL za pomocą estymatora BLUE, uzupełniono tę klasyfikację za pomocą metody EM-AMMI, wykonano analizę AMMI (ang. additive main effects and multiplicative interaction) i analizę skupień (grupującą odmiany o podobnym profilu efektów interakcji GL i podobnej średniej genotypowej plonu). Na tej podstawie określono różne rodzaje reakcji plonu jednorodnych grup odmian pszenicy ozimej na zmienne warunki przyrodnicze w miejscowościach, i tym samym, różne rodzaje ich adaptacji. Metoda łącznej analizy AMMI i skupień, z jej modyfikacjami i uzupełnieniami specyficznymi dla danych niekompletnych, zastoso¬wana na danych z niekompletnej wielokrotnej i wieloletniej serii doświadczeń przedrejestrowych z pszenicą ozimą okazała się efektywna do badania rodzajów średniej wieloletniej reakcji plonu odmian na warunki środowiskowe w miejscowościach. Uzyskane wyniki badań są świadectwem osiągniętego postępu genetycznego w Polsce pod względem szerokiej adaptacji odmian, podobnie jak to się stało w innych krajach na świecie.
Data for winter wheat grain yield which were analyzed in the paper come from 14 multiple-environment trials (METs), called pre-registration trials, done across the years 1991–2004. Each year, new tested cultivars entered the trials network but some entries and check-cultivars retained in the network for a few year period. Among them 21 tested and check cultivars, evaluated across at least 3 years period, were taken to these considerations. The entries were released during the years the 1982 to 2004. Adjusted means of grain yield for cultivars in locations across years using BLUE estimator in REML method were calculated. These means constituted an incomplete GL classification. Some missing means in the classification were approximated by the EM-AMMI procedure. The AMMI analysis based on additive main effects and multiplicative interaction fixed model. In the second step of the statistical procedure cluster analysis was performed taking into account estimates of GL interaction effects. This method enables grouping cultivars with similar profiles of GL interaction effects and also similar genotypic means of grain yield. In this way different types of yield response of homogenous cultivar group of winter wheat to variable environmental conditions in locations (types of adaptations) were distinguished. The combined AMMI and cluster analysis including specific modifications for incomplete data was efficient to study patterns of yield response to environmental conditions in winter wheat cultivars using data from incomplete GLY classification obtained in pre-registration trials. As a result of the study, genetic progress was estimated with regard to both yield and its stability and then wide adaptability.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 250; 87-106
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody statystyczne analizy danych w kompletnej klasyfikacji Odmiana ×Agrotechnika × Miejscowość × Rok (G×M×L×Y) z PDOiR
Statistical methods for data analysis in the complete classification Cultivar × Crop Management × Location × Year (G×M×L×Y) from PVTS
Autorzy:
Mądry, Wiesław
Derejko, Adriana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198701.pdf
Data publikacji:
2014-09-30
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
model mieszany ANOVA
łączna analiza wariancji
AMMI
analiza skupień
PDOiR
mixed linear ANOVA model
combined analysis of variance
cluster analysis
PVTS
Opis:
Doświadczenia porejestrowe są prowadzone od 1998 roku w ramach Porejestrowego Doświadczalnictwa Odmianowego i Rolniczego (PDOiR). W tym systemie wykonuje się serie doświadczeń odmianowych i odmianowo-agrotechnicznych. Doświadczenia PDOiR stanowią ostatni etap wdrażania postępu biologicznego do praktyki rolniczej. Pod względem merytorycznym i metodycznym system PDOiR jest koordynowany przez Centralny Ośrodek Badania Odmian Roślin Uprawnych. Realizacja serii doświadczeń w PDOiR odbywa się na terenie całego kraju w środowiskach (stacjach doświadczalnych) dobrze reprezentujących przestrzenną zmienność agro-ekosystemów w najważniejszych rejonach uprawy danego gatunku roślin w Polsce. W niniejszej pracy przedstawione zostały podstawy teoretyczne proponowanych, klasycznych, adaptowanych i adekwatnie rozwiniętych metod statystycznych, tj. łączna analiza wariancji, szczegółowe porównania wielokrotne, analiza AMMI oraz analiza skupień. Ponadto zaprezentowano użyteczność tych metod do wykorzystania ich w analizie danych w kompletnej klasyfikacji Odmiana × Agrotechnika × Miejscowość × Rok, pochodzących z PDOiR.
Postregistration Experiments are conducted since 1998 as part of the Post-registration Variety Testing System (PVTS). In this system series of varietal and varietal-agronomic experiments are performed. Experiments in PVTS represent the last stage in the implementation of biological progress to agricultural practice. PVTS is coordinated by the Research Centre for Cultivar Testing in terms of design and methodology. The implementation of a series of experiments in PVTS is held throughout the country in environments (Cultivar Testing Stations) representing well the spatial variability of agro-ecosystems in the major growing areas of the particular plant species in Poland. In this paper the theoretical basis is proposed, as well as classical, adapted and adequately developed statistical methods, i.e. the combined analysis of variance, multiple comparison, AMMI analysis and cluster analysis are presented. Moreover, the usefulness of these methods for analyzing the data in the complete classification of Cultivar × Crop Management × Location Year, coming from PVTS is presented.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2014, 273; 83-100
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie efektywności metod statystycznych tworzenia kolekcji podstawowej na przykładzie pszenicy jarej
Comparison of statistical methods to development of a core collection for a spring wheat collection
Autorzy:
Studnicki, Marcin
Mądry, Wiesław
Śmiałowski, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/42793643.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza skupień
kolekcje podstawowe
pszenica jara
zasoby genowe roślin uprawnych
cluster analysis
core collections
plant genetic resources
spring wheat
Opis:
Kolekcje podstawowe powstają z ograniczonej liczby obiektów zgromadzonych dotychczas w kolekcji zasobów genowych, wybranych tak aby reprezentowały zmienność całej kolekcji. Celem tworzenia kolekcji podstawowych jest efektywniejsze wykorzystanie aktualnie zgromadzonych zasobów genowych w programach hodowlanych roślin. Celem pracy było zaprezentowanie, a także ocena efektywności różnych metod wyboru obiektów, metod grupowania i wielkości kolekcji podstawowych. W pracy, kolekcje podstawowe, powstały w oparciu o kolekcję roboczą pszenicy jarej, zgromadzoną w Zakładzie Roślin Zbożowych Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin w Krakowie. 196 obiektów pszenicy jarej było ocenionych pod względem 10 cech fenotypowych w latach 1996–2001. Kolekcja podstawowa pszenicy jarej powstała w wyniku trzyetapowego podejścia. W pierwszej kolejności przeprowadzono grupowanie 196 obiektów. Oceniono dwie metody analizy skupień — metodę Warda i metodę UPMGA (średniej odległości między obiektami w skupieniach). W drugim kroku wyznaczono liczbę obiektów wchodzących do kolekcji podstawowej z wcześniej wyznaczonych grup. W pracy zastosowano dwa podejścia metodę proporcjonalną i metodę logarytmiczną. W ostatnim etapie wybrano obiekty z kolekcji wyjściowej do tworzonej kolekcji podstawowej. Wielkość utworzonych kolekcji podstawowych wynosiła 10%, 15%, 20%, 25% i 30% kolekcji wyjściowej. Procent istotnie zróżnicowanych średnich oraz procent istotnie zróżnicowanych wariancji, zostały wykorzystane do wskazania najbardziej efektywnej metody wyboru obiektów, techniki grupowania i wielkości utworzonych kolekcji podstawowych.
A core collection consists of a limited number of the accessions gathered in an existing collection, chosen to represent the genetic variability within the whole collection of plant genetic resources. The purpose of creating core collections is to improve the utilization of genetic resources in crop improvement programs. The aim of this work was both to present and evaluate different procedures of sampling and clustering and to assess the size of core collections. This paper describes the development of a core subset of the spring wheat germplasm collection maintained at the Department of Cereal Breeding and Quality Evaluation of the Plant Breeding and Acclimatization Institute in Kraków. 196 accessions of spring wheat were evaluated for 10 phenotypic traits in the seasons 1996–2001. The spring wheat core collection was established in tree steps. In the first step a total of 196 accessions were stratified into homogenous groups. Two methods of cluster analysis: Ward’s method and UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean) were comparatively used. In the second step, a number of entries per group was determined. Two strategies: proportional and logarithmic were used. In the final step of establishing core collections the actual entries were chosen. Five core collections contained 10%, 15%, 20%, 25% and 30% of objects from the whole collection. The mean percentage difference (MD%) and the variance difference percentage (VD%) were applied for screening optimal sampling strategy, cluster methods and size of core collections.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 252; 105-117
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Plonowanie odmian pszenicy ozimej w różnych środowiskach — jednoroczna seria PDOiR
Yielding of winter wheat cultivars across environments — one-year multi-environment post-registration trial
Autorzy:
Mądry, Wiesław
Paderewski, Jakub
Rozbicki, Jan
Gozdowski, Dariusz
Golba, Jan
Piechociński, Mariusz
Studnicki, Marcin
Derejko, Adriana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198237.pdf
Data publikacji:
2012-03-29
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
adaptacja odmian
analiza AMMI
analiza skupień
PDOiR
plon ziarna
pszenica ozima
AMMI analysis
cluster analysis
cultivar adaptation
grain yield
post-registration trials
winter wheat
Opis:
Celem pracy jest odpowiednie przygotowanie i przedstawienie statystycznej metodyki wnioskowania o adaptacyjnej reakcji odmian na zróżnicowane warunki środowiskowe w miejsco-wościach, na podstawie danych kompletnych z jednorocznej, wielokrotnej serii dwuczynnikowych doświadczeń PDOiR oraz empiryczna ilustracja zastosowania i ocena przydatności tej metodyki dla plonu ziarna pszenicy ozimej. Rozpatrywane dane doświadczalne stanowią trójkierunkową kompletną klasyfikację o postaci Odmiana × Agrotechnika × Miejscowość. Stosowana metodyka statystyczna obejmuje łączną trójkierunkową analizę wariancji opartą na modelu stałym dla danych z wymienionej serii doświadczeń, analizę AMMI dla interakcji odmiany x miejscowości (interakcji GL) oraz analizę skupień dla odmian, w której zmiennymi opisującymi odmiany były średnie poprawione przez model AMMI dla plonu w badanych miejscowościach. Te średnie poprawione były obliczane poprzez dwie badane intensywności agrotechniki, A1 i A2, z wykorzystaniem istotnych multiplikatywnych składników efektów interakcyjnych GL otrzymanych w analizie AMMI. Proponowana metodyka okazała się skutecznym narzędziem do rozróżniania rodzajów adaptacyjnej reakcji 28 odmian pszenicy ozimej na warunki środowiskowe, czyli agroekosystemy. Umożliwia ona efektywne poszukiwanie odmian o szerokiej i wąskiej adaptacji. Stwierdzono, że w sezonie wegetacyjnym 2008/2009 szeroką adaptację wykazały dwie odmiany, tj. polska odmiana Bogatka (wyhodowana przez DANKO Hodowla Roślin sp. z o.o.) oraz niemiecka odmiana Jenga (wyhodowana przez Nordsaat Saatzuchtgesellschaft mbH). Pozostałe odmiany były wąsko zaadaptowane do niektórych badanych środowisk lub były relatywnie nie zaadaptowane do żadnych spośród testowanych środowisk, ponieważ plonowały zawsze znacząco poniżej średnich środowiskowych.
The aim of the paper is adequate modification and presenting a statistical methodology to assess patterns of cultivar adaptive response to agricultural environments (agro-ecosystems) on the basis of complete Genotype × Crop Management × Location (G×M×L) data obtained from yearly multi-location two-factor trials conducted in a net of post-registration trials (PDOiR), empirical illustration of using and usefulness of this methodology applied to winter wheat grain yield. This statistical technique consists of three procedures, i.e. three-way ANOVA based on a fixed model, AMMI procedure for genotype x location interaction modeling and cluster analysis for classification of cultivar adaptive response described by AMMI-modeled (adjusted) genotype × location means calculated across two crop management intensities (A1 and A2). The considered methodology was an efficient tool to reliable classification of 28 winter wheat cultivars into cultivar groups that exhibited homogenous adaptive response to the environments. Then, it permits to identify cultivars showing wide or specific adaptation. It was revealed that in the season 2008/2009 Polish cultivar Bogatka (bred by DANKO Hodowla Roślin sp. z o.o.) and German cultivar Jenga (bred by Nordsaat Saatzucht¬gesellschaft mbH) showed wide adaptation to the testing environments. The remaining cultivars were locally adapted to some testing environments or some of them were not relatively adapted to the environments because they always yielded substantially below environmental means.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 189-204
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielocechowa analiza różnorodności fenotypowej w kolekcji roboczej pszenicy jarej
Multivariate analysis of phenotypic diversity in Polish spring wheat collection
Autorzy:
Studnicki, Marcin
Mądry, Wiesław
Śmiałowski, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/42794114.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
BLUP
analiza składowych głównych
analiza skupień
cechy rolnicze
kolekcja robocza
pszenica jara
różnorodność fenotypowa
agronomic traits
cluster analysis
genetic resources
phenotypic diversity
principal component analysis
spring wheat
Opis:
Sukces programów hodowlanych roślin jest uzależniony między innymi od wiedzy o zmienności fenotypowej i genetycznej posiadanych kolekcji zasobów genowych oraz stopnia jej wykorzystania. Zastosowanie wielocechowych metod statystycznych jest ważnym składnikiem oceny różnorodności oraz klasyfikacji i typologii obiektów w obrębie zgromadzonych kolekcji zasobów genowych danego gatunku roślin lub materiałów hodowlanych w kolekcjach roboczych. Celem tej pracy jest ocena różnorodności fenotypowej 149 obiektów pszenicy jarej pod względem 12 cech ilościowych. Obiekty te zostały zgromadzone w kolekcji roboczej Zakładu Oceny Jakości i Metod Hodowli Zbóż Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin w Krakowie. Niekompletną serię wieloletnią doświadczeń polowych przeprowadzono w miejscowości Kończewice w województwie Kujawsko-Pomorskim w latach 1996–1998. Niekompletność serii i danych sklasyfikowanych dwukierunkowo wynikała stąd, że niektóre obiekty badano nie we wszystkich latach. W pracy wykorzystano analizę skupień Warda i analizę składowych głównych, które pozwalają na komplementarne wnioski. Pierwsze cztery składowe główne wyjaśniły 67% ogólnej zmienności wielocechowej między badanymi obiektami. Pierwsza składowa wyjaśniająca 24% zmienności wielocechowej, była ona skorelowana głównie z plonem ziarna z poletka oraz masą ziarna z kłosa. Badane obiekty podzielono na 9 grup jednorodnych wielocechowo. Przedstawiono charakterystykę wielocechową obiektów w wydzielonych grupach oraz ocenę wielocechowego podobieństwa tych grup.
The success of crop improvement programs depends among others on the knowledge of both phenotypic and genetic diversity within the maintained plant genetic resources and from the degree of their utilization. The use of multivariate statistical methods is an important strategy for assessment of within- collection diversity, classification and typology of accessions. The purpose of the paper was to evaluate phenotypic diversity for selected quantitative agronomic traits in a spring wheat collection (so-called “working” collection) maintained by the Department Unit of Cereal Breeding and Quality Evaluation of the Plant Breeding and Acclimatization Institute in Kraków. A field trial including 149 accessions (released cultivars and advanced breeding lines) was conducted across three seasons (1996–1999) in Kończewice, Kujawy-Pomerania province. In each year 12 agronomic quantitative traits were evaluated. The data were put into incomplete two-way accession × year classification for each trait. Two complementary multivariate methods including cluster analysis and principal component analysis were used. The first four principal components captured 67% of the total multivariate variability among the accessions. The first principal component accounted for 24% of the total variability and it was mostly correlated with grain yield and weight of grain per ear as the traits with the largest contribution to the multivariate variability among the accessions. The accessions were grouped into nine clusters based on Ward’s clustering method. The clusters (groups) were then characterized with regard to all the studied traits, and multivariate similarities among the groups were described using the biplot in principal component analysis.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 252; 91-104
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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