Wielocechowa statystyczna analiza kolekcji łubinu wąskolistnego (Lupinus angustifolius L.)

• Autorzy: Zalewski D. , Galek R. , Sawicka-Sienkiewicz E.

Warianty tytułu

EN

Multivariate statistical analysis of narrow-leafed lupin collection (Lupinus angustifolius L.)

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem przeprowadzonych badań było określenie zróżnicowania linii i odmian łubinu wąskolistne­go na podstawie analizy wielocechowej. Do badań wykorzystano siedem genotypów o zdetermi­nowanym typie wzrostu (LAE-1, LAE-2, R/24/99, R108/99, R170, Sonet, Wersal) i osiem o trady­cyjnym (Boruta, Baron, Elf, LAG-24, linia 451, Mulat, Zeus, Graf). W pracy zastosowano analizę składowych głównych, co pozwoliło na zredukowanie liczby zmiennych charakteryzujących bada­ne materiały oraz wykorzystano hierarchiczną analizę skupień. Analiza składowych głównych przeprowadzona na podstawie piętnastu cech badanych geno­typów wykazała, że 77,7% całkowitej zmienności było efektem działania 3 składowych głównych. Pierwsza z nich najsilniej związana była z długością kwiatostanu, liczbą kwiatów oraz liczbą strą­ków i nasion z pędów bocznych, zaś druga składowa - z długością kwiatostanu pędu głównego, liczbą kwiatów na pędzie głównym, liczbą nasion z tego pędu i masą 1000 nasion, natomiast trzecia składowa - z liczbą pędów bocznych i indeksem płodności dla pędu głównego. Badane genotypy na podstawie średnich arytmetycznych piętnastu ocenianych cech pogrupo­wano - stosując analizę skupień. Wykazała ona, że odmiana Wersal wyraźnie różni się od pozosta­łych obiektów. Biorąc pod uwagę położenie genotypów na wykresie w przestrzeni dwóch pierw­szych składowych głównych, stwierdzono większe zróżnicowanie genotypów o tradycyjnym typie wzrostu, a odmiana Boruta najbardziej odbiegała od pozostałych linii i odmian z tej grupy.

EN

Objective of the study was to determine the diversity of breeding lines and cultivars of narrow- leafed lupin on the basis of multivariate analysis. The plant material consisted of seven genotypes of determined type of growth (LAE-1, LAE-2, R/24/99, R108/99, R170, cvs.: Sonet, Wersal) and eight of the traditional (indeterminate) type of growth (cvs.: Boruta, Baron, Elf, breeding lines LAG-24, stock 451, cvs. Mulat, Zeus, Graf). The principal component analysis, which allows to reduce the number of variables was used. In addition, hierarchical cluster analysis was applied. Principal component analysis showed that the first three principal components accounted for 77.7% of the total variability. Length of inflorescence, number of flowers and number of pods and seeds from the lateral branches were associated with the first principal component and the second principle component was influenced by the main stem inflorescence length, number of flowers of the main stem, number of seeds from the main stem and the weight of 1000 seeds. The third prin­cipal component showed the greatest discriminatory power for the number of lateral branches and fertility index for the main stem. Cluster analysis enabled to group genotypes on the basis of means of 15 traits. It showed that cultivars Wersal formed a separate cluster. Analyzing the position of genotypes in the graph in the first two principal components were more diverse genotypes within a traditional type of growth. 'Boruta' was most differ from the other lines and cultivar in the group.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu. Rolnictwo
• Rocznik: 2013
• Tom: 104
• Opis fizyczny: s.87-96,tab.,rys.,bibliogr.

Twórcy

autor

Zalewski D.

• Katedra Genetyki, Hodowli Roślin i Nasiennictwa, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

autor

Galek R.

• Katedra Genetyki, Hodowli Roślin i Nasiennictwa, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

autor

Sawicka-Sienkiewicz E.

• Katedra Genetyki, Hodowli Roślin i Nasiennictwa, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Bibliografia

• Bocianowski J., Rybiński W., 2006. Wykorzystanie wielowymiarowej metodyki cech ilościowych mutantów lędźwianu siewnego (Lathyrus sativus L.) uzyskanych działaniem chemo- mutagenów i światła lasera helowo-neonowego. Acta Agrophysica, 8(4): 791-802.
• Czerwińska-Kayzer D., Florek J., 2012. Opłacalność wybranych upraw roślin strączkowych. Fragm. Agron. 29(4): 36-44.
• FAOSTAT, 2013, www.faostat.org
• Galek R., Kalińska H., Sawicka-Sienkiewicz E., 2006. Analiza wybranych cech morfologicznych i struktury plonu w kolekcji łubinu wąskolistnego (Lupinus angustifolius L.). Biul. IHAR, 240/241: 243-252.
• Ghafoor A., Sharif A., Ahmad Z., Zahid M.A., Rabbani M.A., 2001. Genetic diversity in blacgram (Vigna mungo L. Hepper). Field Crops Research., 69: 183-190.
• Ghafoor A., Ahmad Z., Quereshi A.S., Bashir M., 2002. Genetic relationship in Vigna mungo (L.) Hepper and V. variata (L.) R. Wilczek based on morphological traits and SDS-PAGE. Eu- phytica, 123: 367-378.
• Ghafoor A., Ahmad Z., 2003. Exploitation of Vigna mungo (L.) Hepper germplasm using multivari­ate analysis based on agronomic traits. Pak. J. Bot., 35(2): 187-196.
• Di Giorgio G., Graziano D., Ruisi P., Amato G., Giambalvo D., 2009. Phen-morphological and agronomic diversity among Scorpiurus muricatus (Fabaceae) natural populations collected in Sicily. Journal of Agricultural Science 147: 411-422.
• Grabiński T., 1992. Podstawy kwantyfikacji zmiennych przestrzennych. Badania przestrzenne ryn­ku konsumpcji, Red. Mynarski S., PWN, Warszawa.
• 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 Roln., 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.
• Lista Opisowa Odmian, 2011. Rośliny rolnicze, cz. 2. Centralny Ośrodek Badania Odmian Roślin Uprawnych, Słupia Wielka: 103-108.
• Mańkowski D.R., Laudański Z., Martyniak D., Flaszka M., 2009. Struktura wielocechowej zmien­ności odmianowej wiechliny łąkowej (Poapratensis L.). Biul. IHAR, 254: 189-199.
• Masny A., Sieczko L., Żurawicz E., Mądry W., 2010. Zmienność i współzależność cech ilościo­wych u rodzin mieszańcowych truskawki powtarzającej owocowanie. Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 555: 561-577.
• 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. cereale L.). Hod. Rośl. Aklim. i Nas., 32, 3/4: 15-26.
• Osiecka A., 2013. Rośliny Strączkowe 2012 (bobik, groch siewny, łubin wąskolistny, łubin żółty, soja). Wyniki Porejestrowych Doświadczeń Odmianowych, COBORU, 99: 26-32
• Podleśny J., 2005. Rośliny strączkowe w Polsce - Perspektywy uprawy i wykorzystanie nasion. Acta Agrophysica, 6(1): 213-224.
• Pietrzykowski R. 2004. Wykorzystanie nowej wielowymiarowej metody statystycznej do badania zmienności somaklonalnej na przykładzie żyta ozimego (Secale cereale L.). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 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.
• Święcicki W., Szukała J., Mikulski W., Jerzak M., 2007. Możliwości zastąpienia białka śruty sojo­wej krajowymi surowcami. Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 522: 515-521.
• Tyrka M., Mikulski W., 2004. Porównanie zmienności fenotypowej i genotypowej odmian i linii pszenicy zwyczajnej. Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 497(2): 613-620.
• Ukalska J., Ukalski K., Kociuba W., Kramek A., 2010. Porównanie genotypów kolekcyjnych pszenżyta jarego x Triticosecale WITTMACK. Cz. I Analiza zmienności genotypowej. Zesz. Probl. Post. Nauk Roln. 555: 437-445.
• 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.