Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Mexia, João T." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Structuring genotype × environment interaction — an overview
Badanie struktury interakcji genotypowo-środowiskowej — przegląd metod
Autorzy:
Rodirigues, Paulo C.
Mejza, Stanisław
Mexia, João T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41521839.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
interakcja genotypowo środowiskowa
model addytywny ze względu na efekty główne i multiplikatywny ze względu na interakcję
analiza składowych głównych
metody grupowania
biplot
genotype × environment interaction
additive main effects and multiplicative interaction model
principal component analysis
cluster analysis
Opis:
The phenotype of an individual is determined by both the genotype and environment. Farmers and scientists aim to determine a superior genotype over a wide range of environmental conditions but also over years. The basic cause of differences between genotypes in their yield stability is when these two effects are not only additive, i.e. when genotype × environment interaction (GEI) is present in the data. Multi-location trials play an important role in plant breeding and agronomic research. The data from such trials have three main points: (i) to accurately estimate and predict yield based on limited experimental data; (ii) to determine yield stability and the pattern of response of genotypes across environments; and (iii) to provide reliable guidance for selecting the best genotypes or agronomic treatments for planting in future years and at new sites (Crossa, 1990). The purpose of the present paper is (i) to describe various multivariate statistical methods for analyzing interactions in general and GEI in particular, and (ii) to present a selected bibliography of 142 references to previous work.
Celem programów genetyczno-hodowlanych, jak i praktyki, jest uzyskanie genotypów (odmian), które wykazują korzystne właściwości w różnych środowiskach. Podstawowym źródłem różnorodności fenotypu odmian jest nieaddytywność tych dwóch czynników, tzn. genotypu i środowiska. Nieaddytywność tę charakteryzujemy poprzez interakcję genotypowo- środowiskową. W badaniach hodowlanych bardzo ważną rolę pełnią doświadczenia wielokrotne i wieloletnie. Wykorzystujemy je głównie do oceny odmian w zakresie estymacji i predykcji plonów, oceny stabilności plonu odmian w różnych środowiskach oraz do rekomendacji uprawowych odmian ze względu na wartość hodowlaną lub rolniczą (Crossa, 1990). W pracy tej dokonujemy przeglądu wielowymiarowych metod analizowania interakcji podwójnej oraz, w szczególności, interakcji genotypowo – środowiskowej. Podajemy także literaturę dotyczącą wyżej wymienionych zagadnień.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 250; 41-57
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Joint Regression Analysis applied to genotype stability evaluation over years
Zastosowanie analizy regresji łącznej do badania stabilności genotypów w doświadczeniach wieloletnich
Autorzy:
Oliveira, Amílcar
Oliveira, Teresa
Mejza, Stanisław
Mexia, João T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41512366.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza regresji łącznej
owies
stabilność genotypów
genotype stability
joint regression analysis
oat
Opis:
Most genotype differences connected with yield stability are due to genotype environment interaction. The presence and dimension of this interaction are the factors that determine the performance of genotypes in distinct environments. The environmental factors, like annual rainfall, temperature, diseases or soil fertility, can only explain part of this interaction. Many statistical tools have been developed with the aim to explain the information contained in the GE interaction data matrix. In our work we use the Joint Regression Analysis (JRA), the Zig-Zag Algorithm to estimate the regression coefficients and the multiple comparison tests of Scheffé, Tukey and Bonferroni. We point out not just the limitations of the JRA when used year by year, but also genotype selection advantage from general JRA over years. Data of the Portuguese Plant Breeding Board were used to carry the year and over years analyses of yielding stability of 22 different genotypes of oat (Avena sativa L.) at six different locations in the years 2002, 2003 and 2004.
Interakcja genotypowo-środowiskowa jest jednym z głównych źródeł różnic w plonowaniu odmian. Istnienie i zakres interakcji determinuje przydatność odmian w różnych środowiskach. Częściowo możemy ją wyjaśnić poprzez niektóre cechy charakteryzujące środowisko takie jak np.: roczna wielkość opadów, temperatura powietrza, częstość występowania chorób, żyzność gleby. W celu wyjaśnienia interakcji genotypowo-środowiskowej wykorzystujemy w pracy informację zawartą w dwuwymiarowej tabeli danych, stosując przy tym następujące metody statystyczne: analiza regresji łącznej, algorytm naprzemienny Zig-Zag, estymacja parametrów równań regresji oraz testy jednoczesne Scheffego, Tukeya i Bonferroniego. Ponadto dyskutujemy użyteczność metody regresji łącznej do selekcji odmian w doświadczeniach pojedynczych oraz w doświadczeniach wielokrotnych i wieloletnich. Rozważania teoretyczne ilustrujemy danymi pochodzącymi z Portugalskiej Sekcji Hodowli Roślin. Dane dotyczą badania stabilności plonu 22 genotypów owsa (Avena sativa L.) na podstawie doświadczeń przeprowadzonych w sześciu miejscowościach w latach 2002, 2003 i 2004.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 250; 225-235
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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