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 "SYCA" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Yield component analysis with SYCA and TDP in fodder pea.
    Autorzy:
    Gołaszewski, Janusz
    Idźkowska, Maria
    Milewska, Jadwiga
    Koczowska, Irena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2198817.pdf
    Data publikacji:
    2001-12-20
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    yield component analysis
    sequential yield component analysis
    SYCA
    two-dimensional partitioning
    TDP
    fodder pea
    Opis:
    The paper presents some theoretical assumptions of the SYCA (Sequential Yield Component Analysis) and the application of SYCA followed by TDP (Two-dimensional Partitioning) to analysis of the data from a plant breeding experiment with fodder pea. Partially balanced incomplete block design with 25 morphologically different breeding forms in 4 replications was applied. In both methods of data analysis plant height was the first trait in a sequence of independent traits, followed by different traits depending on the method.The results of the analyses proved that in a morphologically highly differentiated population of fodder pea the contribution of plant height to the yield variability is reduced, with plant height to the first pod being one of the traits that have a significant effect on yield. According to the SYCA method, when the pea forms were divided into groups of plants similar in height, the effect of plant height as the first yield component was high and significant. Generally, the higher were the plants in the groups, the smaller was the share of the trait in the yield, although still relatively high and significant. For the purpose of yield component analysis in pea it is recommendable to divide the breeding material to groups of plants of a similar height.As for the other yield components, the highest contribution into the final yield was attributed to the number of nodes with pods by plant height and seed weight by number of seeds calculated according to the SYCA and the number of nodes with pods calculated according to the TDP method, respectively.The authors, who have used the two yield component analyses for several years, have gained enough experience to claim that the two methods can become effective statistical tools for the elaboration of yield components. Moreover, they can be useful not only in plant breeding studies but also in many other types of agricultural experimentation.
    Źródło:
    Plant Breeding and Seed Science; 2001, 45, 2; 77-85
    1429-3862
    2083-599X
    Pojawia się w:
    Plant Breeding and Seed Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza statystyczna zależności plonu owoców u porzeczki czarnej (Ribes nigrum L.) od dwóch składowych multiplikatywnych
    Statistical assessment of determination of fruit yield in blackcurrant (Ribes nigrum L.) by two multiplicative yield components
    Autorzy:
    Pluta, Stanisław
    Mądry, Wiesław
    Żurawicz, Edward
    Kozak, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41485226.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    Ribes nigrum L.
    porzeczka czarna
    multiplikatywne składowe plonu
    sekwencyjna analiza składowych plonu (SYCA)
    plon owoców na roślinie
    liczba owoców na roślinie
    średnia masa owocu
    blackcurrant
    multiplicative yield components
    sequential yield component analysis (SYCA)
    fruit yield per plant
    fruit number per plant
    mean fruit weight
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki uwarunkowania plonu owoców na roślinie porzeczki czarnej od dwóch multiplikatywnych składowych plonu (liczby owoców na krzewie (szt.) i średniej masy owocu (g), w obrębie zmienności genetycznej oraz łącznie środowiskowej i osobniczej, przy wykorzystaniu sekwencyjnej analizy składowych plonu (SYCA). Badania przeprowadzono na krzewach 14 genotypów w doświadczeniu polowym, założonym jesienią 1996 roku w Sadzie Doświadczalnym Instytutu Sadownictwa i Kwiaciarstwa (ISK) w Dąbrowicach /k Skierniewic. Obserwacje plonu owoców na krzewie i jego dwóch multiplikatywnych wykonano w latach 1998–2001. Sekwencyjna analiza składowych plonu wykazała, że liczba owoców na krzewie determinowała od 50 do 90% genotypowej zmienności plonu, zależnie od warunków pogodowych w latach badań. Średnia masa owocu determinowała tylko od 6% do 24% tej zmienności plonu. Stwierdzone relacje w uwarun-kowaniu środowiskowej zmienności plonu owoców na roślinie badanych genotypów przez obie składowe plonu były podobne do tych wykazanych dla genotypowej zmienności plonu owoców. Liczba owoców na roślinie warunkowała od 72 do 96% środowiskowej zmienności plonu, zaś średnia masa owocu warunkowała tylko od 3 do 20% tej zmienności plonu badanych genotypów.
    Results of studies on determination of blackcurrant fruit yield per plant by two multiplicative yield components (number of fruits per plant and mean fruit weight) are presented. The genetic as well as joint environmental and individual variability was considered. A field experiment with 14 genotypes (15 plants per genotype) was established at the Experimental Orchard of the Research Institute of Pomology and Floriculture (RIPF) in Dąbrowice, near Skierniewice, in 1996. Measurements of the fruit yield per plant and its two multiplicative components were performed in 1998–2001. The sequential yield component analysis (SYCA) has shown that the number of fruits per plant had determined 50% to 90% of genotypic variability of the fruit yield, depending on weather conditions in the years of investigation. Mean fruit weight determined only 6% to 24% of genotypic variability of the fruit yield. The relations found in determining the environmental variability pattern for both yield components were similar to those detected for the genotypic variability. The number of fruits per plant determined 72% to 96% of the environmental variability of fruit yield, whereas the mean fruit yield determined only 3% to 20% of this variability among the examined genotypes.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 241-249
    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