Metrika

  • citati u SCIndeksu: [2]
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:3
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:0

Sadržaj

članak: 4 od 10  
Back povratak na rezultate
2011, vol. 56, br. 2, str. 101-110
Sistematska varijacija unutar interakcijskog efekta u sortnom ogledu kukuruza
aInstitut za kukuruz 'Zemun polje', Beograd-Zemun
bNaučni institut za ratarstvo i povrtarstvo, Novi Sad

e-adresavbabic@mrizp.rs
Ključne reči: AMMI; GxE interakcija; hibridi kukuruza; ciljna sredina
Sažetak
Prilikom donošenja odluka koje se tiču razvoja sorti i identifikacije određenih rejona gajenja, samo je efekat genotipa (G) i interakcije genotipa sa spoljašnjom sredinom (GxE) relevantan. Iako glavni genotipski efekat i efekat interakcije treba razdvojiti, sa druge strane, postoji potreba za njihovim integrisanjem u prinosu jer oba istovremeno utiču na rang određenog genotipa u datoj sredini. AMMI analiza (Additive Main Effect and Multiplicative Interaction), koja predstavlja hibridni model, to omogućava. Koristeći AMMI2 model, koji je obuhvatio 98,4% sume kvadrata tretmana, 12 spoljašnjih sredina je grupisano u tri ciljne sredine. Od 15 ispitivanih hibrida kukuruza, tri hibrida su odabrana kao nosioci maksimalnih prinosa u tri ciljne sredine. Na taj način je prezentovano da se, i u relativno malom regionu, može iskoristiti uska prilagođenost genotipa, za postizanje visokih prinosa.
Reference
Badu-Apraku, B., Abamu, F.J., Menkir, A., Fakorede, M.A.B., Obeng-Atwi, K., The, C. (2003) Genotype by environment interactions in the regional early maize variety trials in West and Central Africa. Maydica, 48, str. 93-104
Crossa, J. (1990) Statistical analyses of multilocation trials. Adv. Agron., 45, 55-85
Ebdon, J.S., Gauch, H. (2002) Additive main effect and multiplicative interaction analysis of national turf grass performance trials. Crop Sci, 42, str. 489-496
Gauch, H.G. (2006) Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Science, 46(4): 1488
Gauch, H.G., Zobel, R.W. (1997) Identifying mega-environments and targeting genotypes. Crop Science, 37, 311-326
Gauch, H., Zobel, R.W. (1988) Accuracy and selection success in yield analyses. TAG, 77:473-481
Gauch, H., Zobel, R.W. (1988) Predictive and postdictive success of statistical analyses of yield trials. TAG, 76, str. 1-10
Gauch, H. (1990) Using interaction to improve yield estimate. u: Kang, M.S. [ur.] Genotype-by-environment interaction and plant breeding, Louisiana State University
Gauch, H. (1992) Statistical analysis of regional yield trials: AMMI analysis of factorial design. Ithaca: Cornell University, USA
Gauch, H.G.Jr. (1996) Documentation for AMMIWINS: AMMI winners. http://www.microcomputerpower.com/matmodel/ammiwins
Gunjaca, J., Knezovic, Z., Pecina, M. (2007) Genotype by environment interaction in variety trials. Cereal Research Communications, 35(2): 425-428
Gurnjaca, J. (2001) Interakcija genotip x okolina u nebalansiranim serijama pokusa. Sveučilište u Zagrebu, Doktorska teza
Kempton, R.A. (1984) The use of bi-plots in interpreting variety by environment interactions. Journal of Agricultural Science, 103, 123-135
M'benga, M. (1989) The use of genotype x environment interactions to enhance maize (Zea mays L.) cultivar and test site selection in the eastern part of Gambia. Cornell University, USA, PhD thesis
Moreno-Gonzalez, J., Crossa, J., Cornelius, P.L. (1997) Additive main effects and multiplicative interaction model. Crop Sci, 43:6
 

O članku

jezik rada: engleski
vrsta rada: izvorni naučni članak
DOI: 10.2298/JAS1102101B
objavljen u SCIndeksu: 30.05.2012.