Genotip x çevre etkileşiminin belirlenmesinde kullanılan parametrik kararlılık analiz yöntemleri arasındaki ilişkinin araştırılması

Bitki ve hayvan ıslahında Genotip * Çevre etkileşimi oldukça önemli bir konudur. Genotip * Çevre etkileşiminin tespitinde kullanılan pararneirik ve parametrik olmayan yöntemler genotiplerin her bir çevredeki verim değerlerine ve bunların ranklnnna dayanmaktadır. Kararlılık yöntemleri ile genotiplerin çevrelerden etkileşimleri bireysel olarak tespit edilmektedir. Bu araştırmada normal ve kesikli üniform dağılışa göre türetilen verilerde etkileşimi tespit etmek için ilk önce varyans analizi uygulandı dalıa sonra parametrik yöntemlerden Çevresel Varyans, Shukla'nın Kararlılık Vary ansı, Varyasyon Katsayısı, Ecuvalence. I,in ve Binns'in Pj yöntemi. Finiay ve Wilkinson'ıın regresyon katsayısı. Perkins ve Jinks'in regresyon katsayısı ve Eberhart ve Russcl yöntemi uygulandı. Yöntemlerin normal ve kesikli Uniform dağılış gösteren verilere uygulanmasında yöntemler arasında ilişki yönünden dağılışlar arasında bir lark olmadığı gözlendi. Her iki dağılışta vaıyans analizine göre Genotip * Çevre etkileşiminin önemsiz olduğu durumda parametrik 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 ünit'orm dağılış gösteren verilerde parametrik yöntemlerde en yüksek korelasyonlar CV, VK, EV, SSV ve ERSKT yöntemleri arasında görülürken bu yöntemlerin FWbi ve P.Tbi yöntemleriyle olan ilişkisi düşük bulunmuştur. Ayrıca en yüksek korelasyonlar SSV ile EV, CV ile VK ve FWbi ile PJbi yöntemleri arasında bulundu. Genotip * Çevre etkileşiminin tespitinde aralarında korelasyonun yüksek olduğu yöntemlerden herhangi biri kullanıldığında benzer sonuçların alınabileceği gözlenmiştir. Sonuç olarak Genotip * Çevre etkileşim değerini genotiplere bireysel olarak parçalayan EV ve SSV yöntemlerinden birisinin veya bu yöntemlerle yüksek sıra korelasyona sahip yöntemlerden herhangi biri tercih edilebilir.

Examination of relationship among parametric stability estimation methods used in determination of Genotype x environment interaction

Genotype Environment interaction İs the most important issue for animal and plant breeding. Parametric and nonpuramctric 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, variance analysis was applied to determine the interactions related to data simulated according to normal and discrete uniform distribution, and then environmental variance, Shukla's stability variance, variation coefficient, ecovalance, Lin and Bins5 Pj method, Finiay and Wilkinson's regression coefficient, Perkins and Jinks' regression coefficient and Eberharl and Russell's deviation parameter from parametric methods were applied to present data. Differences among the methods applied for data displayed normal and discrete uniform distribution were not significant. When the interactions obtained according to variance analysis in both normal and disereate uniform distribution were insignificant, coefficient values from parametric stability estimation methods were also found insignificant. Tn addition, when interaction was determined to be significant, difference among the coefficient values was significant. While the highest correlation in parametric methods for normal and discrete uniform distributions was established among CV, VK, EV, SSV and ERSKT, the correlation of these methods with FWbj and PJb, methods were found to be very' low. Also, die highest correlations were determined between SSV and EV, CV and VK, FWb; and PJb; methods. It was observed that similar results may be obtained when any method showing high correlation with other meüıods was used to determine the Genotype * Environment interaction. It was concluded that one ofEV and SSV methods individually partitioning Genotype s Environment interaction values to genotype or any method showing high rank correlation with these methods is preferable to other methods. Key Words: Genotype * Environment interaction, parametric stability methods, rank correlation

PDF

___

Becker, H. C. and Leon, J., 1988. Stability Analysis in Plant Breeding. Plant Breeding 101. 1-23.
Day i oğlu, FT. ve Doğru, Ü., 1994. Genetik. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Ofset Tesisi. 5-6. Erzurum.
Düzgüneş, O., El için, A. ve Akman, N., 1987. Hayvan Islahı. Ankara Üniversitesi. Ziraat Fakültesi Yaytnları:1003. Ankara
Fiores, 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.
Francis, T. R. and Kannenberg, L. W„ 1978a. Yield Stability Studies İn Short-Season Maize. I. A Descriptive Method For Grouping Genotypes. Can. J. Plant Sci. 58. 1029-1034.
Francis, T. R. and Kannenberg, L. W., 1978b. Yield Stability Studies in Short-Season Maize. II. Relationship to Plant-To-Plant Variability. Can. J. Plant Sci. 58. 1035-1039.
Freeman, G. H„ 1973. Statistical Methods For'Hie Analysis of Genotype-Environment Interactions. Heredity. 31(3). 339-354.
Gonçalves, P. S., Bortoletlo, N., Martins, A. L.M., Costa, R.B.C. and Gallo, P. B., 2003. Genotype-environment interaction and phenotypic stability for girth growth and rubber yield of Hevca clones in Sao Paulo State. Bra7.il. Genetics and Molecular Biology 26. 441-448.
Kang, M. S. and Gorman. D. P., 1989. Genotype X Environment Interaction in Maize. Agronomy Journal. 81.662-664.
Kang, M. S. and Pham, H. N., 1991. Simultaneous Selection For High Yielding and Stable Crop Genotypes. Agronomy Journal. 83. 161-165.
Lin, C. S. and Bİnns, M. R., 1985. Procedural Approch For Assessing Cultivar-Location Data: Pairwise Genotype-Environment Interactions Of Test Cultivars With Checks. Canadian Journal of Plant Science 65. 1065-1071.
Lin, C. S. and Bİnns, M. R., 1988. A Superiorty measure Of Cultivar Performance For Cultivar X Location Data. Canadian Journal of Plant Science 68. 193-198.
Lin, C. S., Binns, M. R. and Lefkovitch, L, P., 1986. Stability Analysts: Where Do We Stand?. Crop Science 26. 894-900.
Perkins, J. M. and Jinks, J. L., 1968a. Environmental and Genotype - Environmental Components of Variability. III. Multiple Lines and Crosses. Heredity. 23.339-356.
Perkins, J. M. and Jinks. J. L.; 1968b. Environmental and Genotype - Environmental Components of Variability. IV. Non Linear Interactions for Multiple Inbred Lines. Heredity. 23. 525-535.
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. Euphytica64. 221-225.
Shukla, Cı. K., 1972. Some Statistical Aspects of P artitioning Geno typc-Environmen t al Components of Variability. Heredity 29. 237-245.
Singh, R. K. and Chaudhary, B. D., 1979. Biomeixical Methods in quantitativa Genetic Analysis. Kalyani Pub. 1-304. New Delhi.
Tuncel, E., 1994. Hayvan Islahı. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Ders Notlan No:46. 15-21. Bursa.