Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "AMMI" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    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:
    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
    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
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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