Wielowymiarowa ocena współzależności cech użytkowych w kolekcji żyta jarego

• Autorzy: Galek R. , Zalewski D.

Warianty tytułu

EN

Multidimensional evaluation of usable traits relationships in spring rye collection

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy określono zróżnicowania 20 populacji żyta jarego na podstawie analizy wielocechowej. Doświadczenia w ciągu trzech kolejnych lat (1995-1997) zakładano metodą losowanych bloków w czterech powtórzeniach w dwóch miejscowościach. Oceniono następujące cechy: plon ziarna z poletka, wysokość, liczbę kłosów, masę 1000 nasion, masę hektolitra, zawartość białka ogółem, lizyny i włókna. Dla uchwycenia zachodzących zależności między badanymi właściwościami przeprowadzono porównanie wielowymiarowe. Zastosowano analizę składowych głównych, co pozwala na zredukowanie liczby zmiennych charakteryzujących badane materiały. Ponadto zastosowano hierarchiczną analizą skupień. Analiza składowych głównych pozwoliła na uproszczone przedstawienie wielocechowej zmienności fenotypowej 20 populacji żyta jarego. Stwierdzono, że trzy czynniki wpływają zasadniczo na zmienność obserwowaną w kolekcji. Pierwszy czynnik był uwarunkowany takimi cechami jak: zawartością białka ogólnego, lizyny (dodatnio) i plonu ziarna z poletka (ujemnie), drugi liczbą kłosów z rośliny, a trzeci masą 1000 ziaren. Najbardziej obiecującymi obiektami po kątem badanych cech okazały się odmiany Ludowe i Żyto jare P. Grandosa, ponieważ dobrze plonują, silnie się krzewią i odznaczają się wysoką zawartością białka i lizyny. Zastosowana analiza skupień pozwoliła wydzielić dwie grupy pod względem analizowanych ośmiu cech.

EN

Objective of the study was to determine the diversity of 20 population of spring rye on the basis of multivariate analysis. Tree-year field experiments (1995-1997) were established using randomized blocks in three replications in two sites. The following traits were analysed: plant height, number of ears per 1 m2, grain yield per m2, total protein content in grain, hectoliter weight, lysine content, 1000 grains weight and fiber content. To capture the ongoing relationship between the assessed properties was carried out multidimensional comparison. The study used principal component analysis, which enables to reduce the number of variables characterizing the investigated materials. In addition, hierarchical cluster analysis was applied. Principal component analysis allowed assuming that the total variability of analyzed characteristics of the twenty populations of spring rye studied, explaining the first three principal components. The content of total protein and lysine in grain had the biggest positive share in the first component, grain yield per m2, negative. The number of ears per 1 m2 in the second, the 1000 grains weight in the third. The most promising objects with regard to the analysed traits were varieties Ludowe and Żyto jare P. Grandosa, which had good yield and high protein and lisyne contents. Cluster analysis enabled to separate two groups of studied genotypes on the basis of means 8 traits evaluated.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
• Rocznik: 2010
• Tom: 556
• Numer: 1
• Opis fizyczny: s.375-382,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Galek R.

autor

Zalewski D.

Bibliografia

• Galek R., Grochowski L. 1998. Zróżnicowanie cech plonu i jakości w kolekcji żyta jarego. Biul. IHAR, 205/206: 45-50
• Galek R., Bujak H., Kaczmarek J. 2000. Ocena stabilności cech bonitacyjnych i technologicznych w kolekcji żyta jarego na podstawie pięciu parametrów statystycznych. Biul. IHAR, 216: 69-77.
• Galek R., Bujak H. 2004. Ocena podobieństwa form żyta jarego pod względem niektórych cech użytkowych. Biul. IHAR, 231: 279-285.
• Gonzalez-Andres F., Casquero P. A., San-Pedro C. 2007. Diversity in white lupin (Lupins albus L.) landraces. Genet. Resour. Crop Evol. 54: 27-44.
• Grabiński T. 1992. Podstawy kawntyfikacji zmiennych przestrzennych, w: Badania przestrzenne rynku konsumpcji, Red. Mynarski S., Warszawa, PWN.
• Kubicka H., Mądry W., Sieczko L., Komar A., Puchalski J. 2004. Wielowymiarowa analiza różnorodności genotypowej linii wsobnych żyta ozimego (Secale cereale L.) dla cech rolniczych i fenologicznych. Zesz. Probl. Post. Nauk Rol. 497(2): 375-390.
• Lema M., Santalla A. P., Rodino A. P., De Ron A.M. 2005. Field performance of natural narrow-leafed lupin from the northwestern Spain. Euphytica 144: 341-351.
• Mądry W. 1993. Studia statystyczne nad wielowymiarową oceną zróżnicowania cech ilościowych w kolekcjach zasobów genowych zbóż. Wyd. SGGW Warszawa, Rozprawy Naukowe i Monografie.
• Mądry W., Kubicka H. 1988. Wielocechowa ocena zróżnicowania linii wsobnych wyselekcjonowanych z odmian uprawnych żyta ozimego (S. ceraeale L.). Hod. Rośl. Aklim. i Nas. 32(3/4): 15-26.
• Pietrzykowski R. 2004. Wykorzystanie nowej wielowymiarowej metody statystycznej do badania zmienności somaklonalnej na przykładzie żyta ozimego (Secale cereale L.). Zesz. Probl. Post. Nauk Rol. 497(2): 495-502.
• Sieczko L., Mądry W., Zieliński A., Paderewski J., Urbaś-Szwed K. 2004. Zastosowanie analizy składowych głównych w badaniach nad wielocechową charakterystyką zmienności genetycznej w kolekcji zasobów genowych pszenicy twardej (Triticum durum L.). Coll. Biom.: 223-239.
• Tyrka M., Mikulski W. 2004. Porównanie zmienności fenotypowej i genotypowej odmian i linii pszenicy zwyczajnej. Zesz. Prób. Post. Nauk Roln. 497 (2): 613-620.
• Ukalski K., Kociuba W., Mądry W., Ukalska J. 2007. Wielowymiarowa ocena zmienności genotypowej w kolekcji zasobów genowych pszenżyta jarego. Zesz. Probl. Post. Nauk Rol. 517: 767-774.
• Wyrzykowska M., Ziemińska J., Stankiewicz C., Lisowska M. 2009. Evaluation of seed yield variability in lp-type lucerne (Medicago sativa ssp. media l.) based on selected yield components. Pol. J. Natur Sc. 24(2)L: 93-101.

Uwagi

PL

Rekord w opracowaniu