Informacja

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

Wyszukujesz frazę "AMMI" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
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:
Zastosowania modelu AMMI do analizy reakcji odmian na środowiska
Use of AMMI model in the analysis of cultivar responses to environments
Autorzy:
Paderewski, Jakub
Mądry, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198225.pdf
Data publikacji:
2012-03-29
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza AMMI
analiza GGE
interakcja genotypowo-środowiskowa
modele multiplikatywne
ocena adaptacji
AMMI analysis
cultivar adaptation
genotype by environment interaction
GGE analysis
multiplicative models
Opis:
W doświadczalnictwie rolniczym kluczową kwestią są serie doświadczeń odmianowych, stanowiące szczególny przypadek doświadczeń dwuczynnikowych, w których jednym czynnikiem są odmiany, a drugim miejscowości. Do opisu charakteru interakcji dwóch czynników, a więc w powyżej opisanym przypadku, mogą być stosowane wielowymiarowe modele statystyczne takie jak model AMMI, GGE czy JREG. Praca ta ma przybliżyć możliwości zastosowania wybranych modeli statystycznych ze szczególnym uwzględnieniem modelu AMMI. Oprócz analizy AMMI przedstawiono uzupełniającą analizę skupień. Opisane metody statystyczne są celowe w analizie reakcji odmian roślin rolniczych na warunki środowiskowe, czyli agroekosystemy, na podstawie danych z serii doświadczeń.
Series of cultivar trials are a key issue in agricultural experimentation. They represent a specific case of two-factorial experiments, where cultivars are one factor and locations are the other one. Multivariate statistical models like AMMI, GGE or JREG are used to describe type of interaction between the factors. The paper is aimed at showing possibilities of application of some statistical models, with particular emphasis put on the AMMI model. Additionally, supplementary cluster analysis is presented. The described statistical methods are a suitable tool in analysis of response of crop cultivars to environmental conditions, based on data from series of trials.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 161-188
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
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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