CC BY
11УДК 635.611: [631.527.11+631.527.12]:311.16
1НФОРМАЦ1ЙНА Ц1НН1СТЬ ОЗНАК ВИХ1ДНОГО МАТЕР1АЛУ ДИН1
1.М. Бобось, кандидат сльськогосподарських наук
Нацональний аграрний ун/'верситет
У селекцп кожноТ стьськогосподарськоТ культури доводиться робити оцiнку великоТ кiлькостi вихiдного матерiалу за багатьма ознаками. 1ншими словами, селекцiонер мае справу з такими математичними поняттями, як множина [7]. Для того, щоб полегшити обробтек Ыформацп селекцiонеровi треба класифiкувати, зменшувати об'ем Ыформацп.
Величини, значення яких характеризуе комплекс ознак, називаються багатомiрними [5,7]. Статистичш аналiзи багатоознакових бiологiчних систем почали розвиватися лише в юнц 50-х роюв. Так, П.В. Терентьев запропонував метод кореляцмних плеяд (кластерiв) [7]. Плеяда i кластер майже рiвноцiннi поняття. Це група певноТ частини множини, як групуються бiля якогось прототипу (сорту). Через ктька роюв Л. К. Виханду пропонуе метод "максимального шляху", за яким уся множина ознак бюлопчноТ системи зв'язуеться мiж собою таким чином, щоб сума коефщен^в кореляцп стала максимальною [1]. Ц методи росiйськоТ школи
81
бюметрп ниш широко використовуються у селекцп, генетицi i дають можливiсть звузити множини, класифкувати Тх. Крiм того, елементи багатомiрноT статистики можуть бути застосоваш для оптимiзацiТ експертизи сор^в на вирiзняльнiсть, однорiднiсть та стабтьнють (ВОС).
У сучаснiй селекцiT дин селекцiонер враховуе понад 50 ознак [5]. Великий обсяг селекцмного матерiалу не дае можливостi селекцiонеровi описати його за вама ознаками, Скорочення Ыформацмного простору проводиться кожним селекцюнером на власний розсуд i часто ЫтуТтивно, без урахування кореляцiйних зв'язюв. У зв'язку з чим виникае необхщнють науково об^рунтовано зменшувати розмiрнiсть iнформацiйного простору шляхом видiлення дiагностичного набору ознак. Останнi мають двi особливостi, а саме: не корелюють (або слабо корелюють) мiж собою; сильно корелюють з ознаками, як входять в один дiагностичний кластер (плеяду). Це дае можпивють виключати з набору т ознаки, як повторюють одну i ту ж саму Ыформацю [4]. Встановлено, що скорочення Ыформацмного ознакового простору в столового кавуна у закритому фунт найбтьш доцiльне лише на середньому рiвнi значень коефiцiентiв кореляцiT [6].
Виходячи з таких загальнотеоретичних пiдходiв, ми провели оцЫку iнформативноT цЫност господарсько цiнних ознак динi. Метою статт була необхiднiсть показати, як можна скоротити ознаковий простр проведення опиав селекцiйного матерiалу динi в закритому фунт i вибрати таю ознаки, за якими добiр буде приводити до збтьшення врожайностi та якост плодiв.
Матерiал та методика дослщжень. Експериментальнi дослiдження здiйснювали у 2001-2003 рр. на кафедрi овочiвництва Нацюнального аграрного унiверситету i в КиТвському науково-дослiдному центрi 1нституту овочiвництва i баштанництва УААН.
Дослщження проводили згiдно з методикою однофакторних дослЫв у плiвковiй арочнiй теплиц на сонячному обiгрiвi площею 500 м2 [2]. В колекцiйному розсаднику в плiвковiй теплицi вивчали 21 сорт дин за методикою вивчення колекцм баштанних культур в одноразова повторностi [3]. Облiкова площа дтянки становила 5 м2.
Сортозразки описували за 18 ознаками; тривалють перiодiв (сходи-цвiтiння чоловiчих квiток (1), сходи-цвтння жiночих квiток (2), цвтння жiночих квiток-достигання плодiв (3), сходи-достигання плодiв (4), плодоношення (5); площа асимтяцмноТ поверхнi листкiв (6) ; товщина стебла бтя кореневоТ шийки (7); висота рослин (8); ктькють листкiв (9); ступiнь ураження фузарюзним в'яненням (10); величина раннього врожаю (11); врожайнють (12); середня маса плоду (13); вмют сухоТ розчинноТ речовини (14); вмiст загального цукру (15); вмiст аскорбiновоT кислоти (16); вмют ытратв (17);
82
дегустацмна оцЫка (18) [3]. Математичну обробку вихщноТ матрицi проводили за методикою В. Плюти [4], З.Д. Сича [5] i П.В. Терентьева [7].
Результати дослщжень, Вихiдну iнформацiю про кореляцмш зв'язки записували у виглядi вихiдноТ матрицi парних коефiцiентiв мiж ознаками сортiв динi, 3 вихщноТ матриц ми вибрали iнформативнi ознаки для двох ступеыв iнтенсивностi селекцп (середню та сильну). При середшй iнтенсивностi селекцiТ коефiцiенти кореляцiТ мiж ознаками були вищими 0,50 (г > 0,50), а при сильному рiвнi - 0,75 (г > 0,75).
Результати дослщжень свщчать про те, що вся множина вивчених ознак диш значно зменшувалася вже при середшй Ытенсивност селекцiТ i групувалася у два кластери, один з яких найбтьший за ктькютю об'еднаних ознак та трьома ознаками -"сол^ерами" (рис.). Незалежними виявились таю ознаки, як тривалють плодоношення та вмют аскорбiновоТ кислоти i штра^в, за якими селекцiю треба вести окремо. У перший кластер увмшли чотири ознаки тривалост фенофаз: початок цвтння чоловiчих i жiночих квтек, цвiтiння жiночих квiток - достигання плодiв та тривалiсть вегетацiйного перюду. У другу групу плеяд увмшли всi iншi ознаки динi (номери ознак -6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,18. Ознаки в двох кластерах сильно корелюють мiж собою i повторюють одну i ту ж iнформацiю. Тому при середньому рiвнi селекцiТ вивчивши лише по одшй ознацi з кожного кластеру (наприклад, тривалють вегетацмного перюду з першого та врожайнють плодiв з другого) i три ознаки -"сол^ери" (тривалiсть плодоношення, вмiст аскорбЫовоТ кислоти i нiтратiв), ми можемо скоротити ктькють ознак з 18 до 5, що значно полегшуе роботу селекцюнера при створены i випробуванш сортiв.
1з збiльшенням iнтенсивностi селекцп, збтьшувалася кiлькiсть селективних, тобто незалежних ознак, за якими селекцю треба вести окремо. Так, при сильному рiвнi утворилось три кластери та десять незалежних ознак. У перший найбтьший кластер увмшли ознаки тривалост фенолопчних фаз (номери ознак - 1,2,3,4); у другий морфолопчш ознаки - площа поверхш листкiв та висота рослин (6,8); у третм - якюш показники: вмiст сухоТ розчинноТ речовини та суми цу^в (14,15). Десять ознак сильно вщдалеш вiд iнших кластерiв i формували групу кластерiв - "солiтерiв" (номери ознак -5,7,9,10,11,12,13,16,17,18), за якими селекцю треба обов'язково вести окремо одна вщ одноТ.
83
Рис. 1нформативна цЫнють ознак динi для двох ступеыв iнтенсивностi селекцп: 1. г > 0,50; 2. г > 0,75.
Таким чином, при збтьшенш рiвня iнтенсивностi селекцп (г> 0,75) зменшуеться кiлькiсть ознак до 13, за якими селекцiонер повинен проводити дослщження. Це десять незалежних ознак та по однм ознац з кожного кластеру (наприклад, тривалють перiоду "сходи-достигання плодiви, висота рослин та вмют сухоТ розчинноТ речовини в плодах). При цьому ознаковий простр зменшуеться на 5 ознак i вiдпадае потреба у визначеннi таких трьох фенологiчних ознак, як тривалють пер^в исходи-цвiтiння чоловiчих квток", исходи-цвiтiння жiночих квiток", "цвiтiння жЫочих квiток-достигання плодiв"; площi асимiляцiйноТ поверхш листкiв та вмiсту загального цукру в плодах.
Висновок.
Видiлено кореляцмы плеяди ознак колекцiйних зразкiв дин при двох рiвнях кореляцiй (г ? 0,50 i г ? 0,75), як дають можливiсть оцЫювати зразки за однiею з ознак кластера, що значно полегшуе аналiз iнформацiТ у колекцiйному розсаднику.
Використана лггература:
1. Выханду Л.К. Об исследовании многопризнаковых биологических систем // Применение математических методов в
биологии. - Л.: Изд. ун-та, 1964.- С.19-22.
1. Методика опытного дела в овощеводстве и бахчеводстве. Под ред. В.Ф. Велика.- М.: ВО Агропромиздат, 1992,- 215 с.
2. Методические указания по изучению коллекции бахчевых культур.-Л.: ВИР, 1976.- 14 с.
3. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. - М.: Статистика, 1980. - 152 с.
4. Сыч З.Д. Методические рекомендации по статистической оценке селекционного материала овощных и бахчевых культур. -Харьков: ИОБ, 1993.- 72 с.
5. Сич З.Д., Бобось 1.М. 1нформацмна цЫысть ознак вихщного матерiалу кавуна // Науковий вюник НАУ. - К., 2004. - Вип. 79.- С. 8083.
6. Терентьев П.В. Дальнейшее развитие метода корреляционных плеяд// Применение математических методов в биологии // Л.: Изд. ун-та, 1960.-С.27-36.
УДК 635.611: [631.527.11 +631.527.12]:311.16
Бобось 1.М. 1нформацмна цЫнють ознак вихщного матерiалу / Сортовивчення та охорона прав на сорти рослин. - 2005. - № 2. - С. 81-86.
Видтено кореляцмы плеяди ознак колекцмних зразюв дин при двох рiвнях кореляцм (г ? 0,50 i г ? 0,75), як дають можпив^ь оцЫювати зразки за одыею з ознак кластера, що значно полегшуе аналiз Ыформаци у колекцмному розсаднику.
K^40bí слова: колекцмы зразки, диня, кореляцмы зв'язки, кластер.
УДК 635.611: [631.527.11 +631.527.12]:311.16
Бобось И.М. Информационная ценность признаков исходного материала дыни / Сортовивчення та охорона прав на сорти рослин. - 2005.-№ 2.-С. 81-86.
Выделено корреляционные плеяды признаков коллекционных образцов дыни при двух уровнях корреляций (г ? 0,50 i г ? 0,75), которые дают возможность оценивать образцы за одним из признаков, что значительно уменьшает анализ информации в коллекционном рассаднике. Так, при среднем уровне селекции можно сократить информацию с 18 до 5 признаков, а сильном - с 18 до 13, что облегчает работу селекционера при создании и испытании сортов.
УДК 635.611: [631.527.11 +631.527.12]:311.16
Bobos I. The feature's informational value of the collectional melon's
85
samples / Сортовивчення та охорона прав на сорти рослин. - 2005. -№2. - С. 81-86.
It was marked out the correlating the feature's groups of sample's collection of melon with two levels of correlation (r ? 0,50 i r ? 0,75), which give the possibility to assess the samples by one of the feature that facilitates significantly the analysis of information in the collection of the seed-plot.
86
