Wielowymiarowa ocena roznorodnosci fenotypowej w kolekcji zasobow genowych truskawki [Fragaria x ananassa DUCH.] Czesc II. Grupowanie genotypow

• Autorzy: Ukalska J , Madry W , Ukalski K , Masny A

Warianty tytułu

EN

Multivariate evaluation of phenotypic diversity in a strawberry germplasm collection [Fragaria x ananassa DUCH.] Part II. Classifying genotypes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy dokonano podziału 117 genotypów (odmian i klonów hodowlanych) truskawki, pochodzących z kolekcji zgromadzonej w Instytucie Sadownictwa i Kwiaciarstwa w Skierniewicach, na grupy jednorodne wielocechowo oraz przeprowadzono wielowymiarową ocenę podobieństwa wydzielonych grup. Rozpatrywano 9 cech użytkowych truskawki. Obserwacje pochodziły z trzech lat badań 2001-2003 w klasyfikacji niekompletnej genotypy x lata. Oceny średnich genotypowych dla każdej cechy wyznaczono za pomocą najlepszego nieobciążonego predyktora (BLUP). Zastosowano wielowymiarowe metody statystyczne, takie jak metoda Warda analizy skupień z wykorzystaniem kwadratu odległości euklidesowej 9 cech (do grupowania obiektów) oraz analiza zmiennych kanonicznych (do oceny zróżnicowania wielocechowego wydzielonych grup). Wydzielono 12 jednorodnych grup genotypów. Z pierwszą zmienną kanoniczną najsilniej skorelowana była jędrność owoców, a także ich wielkość, zatem można uznać je za cechy o największym relatywnym znaczeniu (wśród badanych cech) w wielocechowym zróżnicowaniu wydzielonych grup genotypów truskawki.

EN

In the paper a classification of 117 genotypes (cultivars and clones) in a strawberry collection from the Research Institute of Pomology and Floriculture in Skierniewice was assessed. The classification of genotypes was based on nine characters including some vegetative attributes as well as those describing fruit yielding and susceptibility to the most important strawberry diseases. Data came from a trial observed for three years (2001-2003). They were arranged in an incomplete two-way classification genotypes by years. Estimates of genotypic values were obtained using the best linear unbiased predictor (BLUP) in a random ANOVA model. Two multivariate methods were used: cluster analysis by the Ward’s procedure (identifying homogenous groups of genotypes) and canonical variate analysis (both detecting characters having the largest discriminant power (relative contribution) in distinguishing the groups and visualisation of multivariate similarities of the identified groups). The first two canonical variables accounted for 87% of the total variation between groups. The first canonical variable was strongly correlated with fruit firmness and fruit size. Therefore these characters have the strongest discriminant power in distinguishing the identified groups.

Słowa kluczowe

PL

zmiennosc fenotypowa; zasoby genowe; truskawka; genotyp; analiza skupien; Fragaria ananassa

EN

phenotypic variability; genetic research; strawberry; genotype; cluster analysis; Fragaria ananassa

• Wydawca: -
• Czasopismo: Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
• Rocznik: 2007
• Tom: 517
• Numer: 2
• Opis fizyczny: s.759-766,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Ukalska J

• Katedra Biometrii, Szkola Glowna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

autor

Madry W

• Katedra Biometrii, Szkola Glowna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

autor

Ukalski K

• Katedra Biometrii, Szkola Glowna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

autor

Masny A

• Instytut Sadownictwa i Kwiaciarstwa w Skierniewicach

Bibliografia

• Ayana A., Bekele E. 1999. Multivariate analysis of morphological variation in sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) germplasm from Ethiopia and Eritrea. Genet. Res. Crop Evol. 46: 273-284.
• Asseffa K., Merker A., Tefera H. 2003. Multivariate analysis of diversity of tef (Eragrostis tef (Zucc.) Trotter) germplasm from western and southern Ethiopia. Hereditas 138: 228-236.
• Bakasso Y., Zongo J.D. 2000. A study of genetic variability Sesbania pachycarpa DC. in Burkina Faso. Agronomie 20: 431-438.
• Bertero H.D., De La Vega A.J., Correa G., Jacobsen S.E., Mujica A. 2004. Genotype and genotype-by-environment interaction effects for grain yield and grain size of quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) as revealed by pattern analysis of international multi-environment trials. Field Crops Research 89: 299-318.
• Cooper M., Woodruff D.R., Phillips L.G., Basford K.E., Gilmour A.R. 2001. Genotype-by-management interactions for grain yield and grain protein concentration of wheat. Field Crops Research 69: 47-67.
• De Giorgio D., Polignano G.B. 2001. Evaluating the biodiversity of almond cultivars from a germplasm collection field in southern Italy, w: Sustaining the global farm. Scott D.E., Mohtar R.H., Steinhardt G.C. (Ed.), Purdue University: 305-311.
• Flores F., Gutierrez J.C., Lopez J., Moreno M.T., Cuberto J.I. 1997. Multivariate analysis approach to evaluate a germplasm collection of Hedysarum coronarium L. Genetic Resources and Crop Evolution 44: 545-555.
• Gutiérrez L., Franco J., Crossa J., Abadie T. 2003. Comparing a preliminary racial classification with a numerical classification of the maize landraces of Uruguay. Crop Sci. 43: 718-727.
• Khattree R., Naik D.N. 2000. Multivariate data reduction and discrimination with SAS software. SAS Institute Inc., Cary, NC: 558 ss.
• Krzanowski W.J. 1988. Principles of multivariate analysis: a users’s perspective. Oxford University Press, Oxford: 563 ss.
• Littell R.C., Milliken G.A., Stroup W.W., Wolfinger R.D. 1996. SAS system for mixed models. SAS Institute Inc., Cary, NC: 633 ss.
• Mądry W. 1993. Studia statystyczne nad wielowymiarową oceną zróżnicowania cech ilościowych w kolekcjach zasobów genowych zbóż. Monografie i Rozprawy, Wydawn. SGGW: 108 ss.
• Mohammadi S.A., Prasanna B.M. 2003. Analysis of genetic diversity in crop plants- Salient statistical tools and considerations. Crop Sci. 43: 1235-1248.
• Rojas W., Barriga P., Figueroa H. 2000. Multivariate analysis of the genetic diversity of Bolivian quinua germplasm. Plant Genetic Resources Newsletter 122: 16-23.
• Sas/Stat User’s Guide 2002. Version 8.2. SAS Institute, Cary NC, online.
• Searle S.R. 1987. Line ar models for unbalanced data. J. Wiley & Sons, New York: 536 ss.
• Ukalska J., Mądry W., Ukalski K., Masny A. 2007. Wielowymiarowa ocena różnorodności fenotypowej w kolekcji zasobów genowych truskawki (Fragaria X ananassa Duch.). Część I. Analiza zmienności. Zesz. Probl. Post. Nauk Rol. 517: 749-757.
• Ward J.H., JR. 1963. Hierarchical grouping to optimize an objective function. J. Am. Statist. Assoc. 58: 236-244.
• Xu H., Mei H., Hu J., Zhu J., Gong P. 2006. Sampling a core collection of Island cotton (Gossypium barbadense L.) based on the genotypic values of fiber traits. Genet. Res. Crop Evol. 53: 515-521.
• ZlZUMBO-VILLARREAL D., BARRERA M.F., HERNANDEZ N.T., COLUNGA-GARCIA MARIN P. 2005. Morphological variation of fruit in Mexican populations of Cocos nucifera L. (Arecaceae) under in situ and ex situ conditions. Genet. Res. Crop Evol. 52: 421-434.