Сохранение типичности популяции льна масличного сорта Фокус применением многомерного анализа
Иванова Е. В.,
Андроник Е. Л.,
Маслинская М. Е.
2021
В статье приведены результаты отбора элитных растений льна масличного (на примере сорта Фокус) общепринятым методом (±50% Mo по признакам высота и количество коробочек с растения), а также методами кластерного и дискриминантного анализов по комплексу морфологических признаков с использованием критерия отбора ±2σ. В результате дискриминантного анализа определены признаки, играющие наибольшую роль в межгрупповых различиях популяции сорта (длина соцветия, масса соцветия, масса и количество семян с растения), которые позволяют отбирать растения, наилучшим образом отражающие его типичность и однородность. Эффективность использования дискриминантного анализа заключалась в увеличении количества отбираемых типичных растений сорта в сравнении с общепринятым методом отбора на 20,9-31,0 %.
Иванова Е. В., Андроник Е. Л., Маслинская М. Е. Сохранение типичности популяции льна масличного сорта Фокус применением многомерного анализа. Земледелие и селекция в Беларуси. 2021;(57):476-485.
Цитирование
Список литературы
1. Привалов, Ф.И. Достижения и проблемы селекции высокопродуктивных сельскохозяйственных культур в Республике Беларусь / Ф.И. Привалов, Э.П. Урбан // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серия аграрных наук. – 2016. – №3. – С. 41-49.
2. Эколого-генетические причины «вырождения» сортов [Электронный ресурс] / Информационный некоммерческий портал «Agro-archive.ru», 2015. – Режим доступа : http://agro-archive.ru/adaptivnoe-rastenievodstvo/2406-ekologo-geneticheskie-prichinyvyrozhdeniya-sortov.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.
3. Шмальгаузен, И.И. Пути и закономерности эволюционного процесса [Электронный ресурс] / И.И. Шмальгаузен // Из-во Академии наук союза ССР, 1940. – 227 С. – Режим доступа : https://refdb.ru/download/2695708.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.
4. Результаты действия стабилизирующего отбора [Электронный ресурс] / Информационный ресурс «Cyberpedia.su». – Режим доступа : https://cyberpedia.su/16x15af4.html. ‒ Дата доступа : 02.03.2021.
5. Кокорева, Я.В. Поэтапный процесс кластерного анализа данных на основе алгоритма кластеризации k-means / Я.В. Кокорева, А.А. Макаров // Молодой ученый. – 2015. – № 13 (93). – С. 126-128.
6. Сокэл, Р.Р. Кластерный анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В кн: Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзина М: Мир, 1980. – С. 7-19.
7. Буреева, Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA” / Н.Н. Буреева // Учебно-методический материал. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.
8. Клекка, У.Р. Дискриминантный анализ / У.Р. Клекка // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1989. – С. 78-137.
9. Haghighat, M. Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition / M. Abdel-Mottaleb, W. Alhalabi, M. Haghighat, // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2016. – V. 11, rel. 9. – P. 1984-1996.
Похожие публикации