Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insightİlk yedi ana bileşenin toplam varyasyonu tanımlamadaki ağırlıklı etkileri, sırası ile %20.5, %15.3, %7.7, %7.2, %6.8, %6.3 ve %5.9 olarak belirlenmişti
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırma, sahil ve geçit kuşağından toplanmış 229 nohut (Cicer arietinum L.) populasyonunu 18 kalitatif özelliğe göre karakterizasyonu, populasyonların morfolojik benzerliklerini ve değişkenler için boyut indirgeme durumunu incelemek amacıyla yürütülmüştür. Deneme Augmented deneme desenine göre kurulmuş, toplam 229 örnek ve 7 kontrol çeşidinin karakterizasyonu tamamlanmıştır. Tüm materyali içeren birleşik kümeleme analizinde 2 ana gurup ve bu iki ana gurubun 14 alt gurup şeklinde dağılım gösterdiği belirlenmiştir. Homojen 131 örnek ve heterojen yapıda 98 örnek belirlenerek iki guruba ayırılmıştır. Her bir gurup kendi içerisinde kümeleme analizine tabi tutulmuş ve genotiplere ait hiyerarşik uzaklık dereceleri belirlenerek farklılıkları ortaya konmuştur. Yapılan temel bileşen analizinde ilk 7 ana bileşenin populasyondaki toplam değişkenliğin %69.7’sini açıklayabildiği belirlenmiştir. İlk yedi ana bileşenin toplam varyasyonu tanımlamadaki ağırlıklı etkileri, sırası ile %20.5, %15.3, %7.7, %7.2, %6.8, %6.3 ve %5.9 olarak belirlenmişti
Abstract
This study was conducted on 229 chickpea (Cicer arietinum L.) samples collected from coastal and transitional zones with the aim to characterize populations based on 18 qualitative characters, reveal morphological similarities and evaluate the possibility for variable reduction. An augmented experimental design was applied in the study in which a total of 229 samples and 7 control cultivars were characterized. Combined cluster analysis of the experimental material determined 2 main groups that were distributed as 14 subgroups. 131 homogeneous and 98 heterogeneous samples were determined and divided into two groups. Each group was subjected to cluster analysis and the hierarchical distance and genetic differences among the genotypes were determined. The principal component analysis demonstrated that the first 7 main components could explain 69.7% of the total variability in the population. Weighted effect of the seven principal components in explaining the total variation was determined as 20.5%, 15.3%, 7.7%, 7.2%, 6.8%, 6.3% and 5.9%, respectively.