EXAMIATIO OF RELATIOSHIP AMOG PARAMETRIC AD OPARAMETRIC STABILITY ESTIMATIO METHODS USED I DETERMIATIO OF GEOTYPE × EVIROMET ITERACTIO

Year 2011, Volume: 26 Issue: 1, 10 - 23, 15.08.2011

Mehmet Topal

Abstract

Plant and animal yields are the result of the effect of genotype and environment. Phenotypic variation originates from genotype, environment and Genotype × Environment interaction. Genotype × Environment interaction is the most important issue for animal and plant breeding. Parametric and nonparametric methods used in determination of Genotype × Environment interaction are based on the yield values of genotypes and their ranks in each environment. Genotype × Environment interactions are individually established by stability methods. At the beginning of this research, variance analysis was applied to determine the interactions related to data simulated according to normal and discrete uniform distribution, and then )1(Si,)2(Si,)3(Si,)6(Si, Li, Ri and Kang’s yield – stability statistics from nonparametric methods were applied to present data. It was observed that differences among the methods applied for the data displaying normal and discrete uniform distribution were not significant. When the interactions obtained according to variance analysis in both normal and discreate uniform distribution were insignificant, coefficient values from nonparametric stability estimation methods were also found to be insignificant. In addition, when interaction was determined to be significant, difference among the coefficient values was significant. The highest correlation in nonparametric methods for normal and discreate uniform distributions was found between S1 and S2, S3 and S6, L, R, S1 and S2 methods. KSM method showed high and significant correlation with S3 and S6. KSM method had significant and negative correlation with the mean of genotype values. The highest correlations were found among the CV, VK, EV, SSV with S1, S2, L and R methods of parametric and nonparametric methods. A significant correlation was not determined between regression and nonparametric methods. It was observed that similar results may be obtained when any method showing high correlation with other methods was used to determine the Genotype × Environment interaction. 

Keywords

Genotype × Environment interaction, stability methods, rank correlation

GEOTİP × ÇEVRE ETKİLEŞİMİNİN BELİRLEMESİNDE KULLANILAN PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYA KARARLILIK ANALİZİ YÖTEMLERİ ARASIDAKİ İLİŞKİNİN ARAŞTIRILMASI

Abstract

Bitki ve hayvanların verimi çevre ile genotipin birlikte etkisinin sonucudur. Fenotipik varyasyon genotip, çevre ve Genotip × Çevre etkileşiminden meydana gelmektedir. Bitki ve hayvan ıslahında Genotip × Çevre etkileşimi oldukça önemli bir konudur. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler genotiplerin her bir çevredeki verim değerlerine ve bunların ranklarına dayanmaktadır. Kararlılık yöntemleri ile Genotip × Çevre etkileşimleri bireysel olarak tespit edilmektedir. Bu araştırmada normal ve kesikli üniform dağılışa göre türetilen verilerde etkileşimi tespit etmek için ilk önce varyans analizi, daha sonra parametrik olmayan yöntemlerden )1( Si,)2(Si,)3(Si,)6(Si, Li, Ri ve Kang yöntemi uygulanmıştır. Yöntemlerin normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilere uygulanmasında yöntemler arasında ilişki yönünden dağılışlar arasında bir fark olmadığı gözlenmiştir. Her iki dağılışta varyans analizine göre Genotip × Çevre etkileşiminin önemsiz olduğu durumda parametrik olmayan kararlılık yöntemlerine göre elde edilen katsayı değerleri önemsiz bulunurken, Genotip × Çevre etkileşiminin önemli olduğu durumlarda kararlılık katsayı değerleri arasındaki fark önemli bulunmuştur. Normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilerde parametrik olmayan yöntemlerde en yüksek korelasyonlar S1 ile S2, S3 ile S6 ve L, R, S1 ile S2 yöntemleri arasında belirlenmiştir. KSM yöntemi S3 ve S6 yöntemleri ile yüksek ve önemli ilişki göstermiştir. KSM yöntemi genotip ortalama değerleriyle negatif yönde önemli ilişki göstermiştir. Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler arasında en yüksek korelasyonlar CV, VK, EV ve SSV yöntemleri ile S1, S2, L ve R yöntemleri arasında bulunmuştur. Regresyon yöntemleri ile parametrik olmayan yöntemler arasında önemli ilişki tespit edilememiştir. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde aralarında korelasyonun yüksek olduğu yöntemlerden herhangi biri kullanıldığında benzer sonuçların alınabileceği gözlenmiştir. 

Keywords

Genotip × Çevre etkileşimi, kararlılık yöntemleri, sıra korelasyon

References

• Becker, H. C. and Leon, J., 1988. Stability Analysis in Plant Breeding. Plant Breeding 101. 1-23
• Dayıoğlu, H. ve Doğru, Ü., 1994. Genetik. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Ofset Tesisi. 5-6. Erzurum
• Düzgüneş, O., Eliçin, A. ve Akman, N., 1987. Hayvan Islahı. Ankara Üniversitesi. Ziraat Fakültesi Yayınları:1003. Ankara
• Flores, F., Moreno, M. T. and Cubero, J. I., 1998. A Comparison of Univariate and Multivariate Medhods to Analyze G×E Interaction. Field Crops Research 56. 271-286.
• Hartmann, W., 1990. Implication of Genotype-Environment Interactions in Animal Breeding: Genotype-Location Interactions in Poultry. World’s Poultry Science Journal Vol. 46. 198-210
• Huehn, M., 1990 a. Nonparametric Measures of Phenotypic Stability. Part 1: Theory. Euphytica 47. 189-194.
• Huehn, M., 1990 b. Nonparametric Measures of Phenotypic Stability. Part 2: Applications. Euphytica 47. 195-201.
• Hühn, M. and Nassar, R., 1989. On Tests of Significance for Nonparametric Measures of Phenotypic Stability. Biometrics 45. 997-1000.
• Hühn, M. and Nassar, R., 1991. Phenotypic Stability of Genotypes over Environments: On Tests of Significance for Two Nonparametric Measures. Biometrics 47. 1196-1197.
• Kang, M. S. 1988. A rank-sum method for selecting high yielding stable crop genotypes. Cereal Research Communications, 16, 113-115
• Kang, M. S. and Pham, H. N., 1991. Simultaneous Selection For High Yielding and Stable Crop Genotypes. Agronomy Journal. 83. 161-165.
• Kang, M. S., 1993. Simultaneous Selection for Yield and Stability in Crop Performance Trials: Concequences for Growers. Agronomy Journal. 85. 754-757.
• Kaya, Y. ve Taner, S., 2003. Estimating Genotype Ranks by Nonparametric Stability Analysis in Bread Wheat (Triticum Aestivun L.). J. Central European Agriculture 4. 47-53.
• Mather, K. and Jones, R. M., 1958. Interaction of genotype and environment in continuous variation. Biometrics 14. 343-359.
• Nassar, R. and Hühn. M., 1987. Studies on Estimation of Phenotypic Stability: Tests of Significance for Nonparametric Measures of Phenotypic Stability. Biometrics 43. 45-53.
• Pham, H. N. and Kang, M. S., 1988. Interrelationships among and Repeatability of Several Stability Statistics Estimated from International Maize Trials. Crop Science 28. 925-928.
• Piepho, H. P. and Lotito, S., 1992. Rank Correlation Among Parametric And Nonparametric Measures Of Phenotypic Stability. Euphytica 64. 221-225.
• Shukla, G. K., 1972. Some Statistical Aspects of Partitioning Genotype-Environmental Components of Variability. Heredity 29. 237-245.
• Tuncel, E., 1994. Hayvan Islahı. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Ders Notları No:46. 15-21. Bursa. (2.Baskı).