Genotip x çevre etkileşiminin belirlenmesinde kullanılan kararlılık analizi yöntemleri ve aralarındaki ilişkinin araştırılması
A study on relationship among stability estimation methods used in determination of genotype x environment interaction
Yazar: MEHMET TOPAL
Danışman: PROF.DR. NECATİ YILDIZ
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Zooloji = Zoology

Özet:
Bitki ve hayvanların verimi çevre ile genotipin birlikte etkisinin sonucudur. Fenotipik varyasyon genotip, çevre ve Genotip x Çevre etldleşiminden meydana gelmektedir. Bitki ve hayvan ıslahında Genotip x Çevre etkileşimiyle geniş bir şekilde ilgilenümektedir. Genotip x Çevre etkileşiminin tespitinde kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler genotiplerin her bir çevredeki verim değerlerine ve bunların ranklanna dayanmaktadır. Kararlılık yöntemleri ile genotiplerin çevrelerden etkileşimleri bireysel olarak tespit edilmektedir. Bu araştırmada normal ve kesikli uniform dağılışa göre ttüretilen verilerde etkileşimi tespit etmek için ilk önce varyans analizi uygulandı daha sonra parametrik yöntemlerden Çevresel Varyans, Shukla'nın Kararlılık Varyansı, Varyasyon Katsayısı, Ecovalence, Lin ve Binns'in Pı yöntemi, Finlay ve Wilkinson'un regresyon katsayısı, Perkins ve Jinks'in regresyon katsayısı ve Eberhart ve Russel yöntemi ve parametrik olmayan yöntemlerden S.(1), S *2), S$3), S\6), Lı, Rı ve Kang yöntemi uygulandı. Yöntemlerin normal ve kesikli uniform dağılış gösteren verilere uygulanmasında yöntemler arasında ilişki yönünden dağılışlar arasında bir fark olmadığı gözlendi. Her iki dağılışta varyans analizine göre Genotip x Çevre etkileşiminin önemsiz olduğu durumda parametrik ve parametrik olmayan kararlılık yöntemlerine göre elde edilen katsayı değerleri önemsiz bulunurken Genotip x Çevre etkileşiminin önemli olduğu durumlarda kararlılık katsayı değerleri arasındaki fark önemli bulunmuştur. Normal ve kesikli uniform dağılış gösteren verilerde parametrik yöntemlerde en yüksek korelasyonlar CV, VK, EV, SSV ve ERSKT yöntemleri arasında görülürken bu yöntemlerin FWbi ve PJbi yöntemleriyle olan ilişkisi düşük bulunmuştur. Ayrıca en yüksek korelasyonlar SSV ile EV, CV ile VK ve FWbi ile PJbi yöntemleri arasında bulundu. Parametrik olmayan yöntemlerde en yüksek ilişki Sİ ile S2, S3 ile S6 ve L, R, Sİ ile S2 yöntemleri arasında bulundu. 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 Sİ, S2, L ve R yöntemleri arasında bulunmuştur. Regresyon yöntemleri ile parametrik olmayan yöntemler arasında önemli ilişki tespit edilememiştir. Genotip x Çevre etkileşiminin tespitinde aralarında korelasyonun yüksek olduğu yöntemlerden herhangi biri kullanıldığında benzer sonuçların alınabileceği gözlenmiştir. Sonuç olarak Genotip x Çevre etkileşim değerini genotiplere bireysel olarak parçalayan EV ve SSV yöntemlerinden birisinin veya bu yöntemlerle yüksek sıra korelasyona sahip yöntemlerden herhangi biri tercih edilebilir. 2004, 97 sayfa Anahtar Kelimeler: Genotip x Çevre etkileşimi, kararlılık yöntemleri, sıra korelasyon

Abstract:
Plant and animal yields are result of the effect of genotype and environment. Phenotypic variation originates from genotype, environment and Genotype x Environment interaction. Worldwide interests in Genotype x Environment interaction for animal and plant breeding. Parametric and nonparametric methods used in determination of Genotype x Environment interaction are based on the yield values of genotypes and their ranks in each environment. Genotype x 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 Bins' Pj method, Finlay and Wilkison's regression coefficient, Perkins and Jinks' regression coefficient and Eberhart and Russell's deviation parameter from parametric methods, S;(1), S$2\ Sf3*, S^, Li, Ri and Kang's yield - stability statistics from nonparametric 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 discreate uniform distribution were insignificant, coefficient values from parametric and nonparametric stability estimation methods were also found insignificant. In 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 discreate uniform distributions was established among CV, VK, EV, SSV and ERSKT, the correlation of these methods with FWb; and PJbj methods were found to be very low. Also, the highest correlations were determined between SSV and EV, CV and VK, FWbj and PJbi methods. The highest correlation in nonparametric methods were found between SI and S2, S3 and S6, L, R, SI and S2 methods. KSM method showed high and significant correlation with S3 and S6. KSM method had significant and negative correlation with average of genotype values. The highest correlations were found among the CV, VK, EV, SSV with Sİ, S2, L end R methods from parametric and nonparametric. 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 x Environment interaction. It was concluded that one of EV and SSV methods individually partitioning Genotype x Environment interaction values to genotype or any method showing high rank correlation with these methods is preferable to other methods. 2004, 97 pages Keywords: Genotype x Environment interaction, stability methods, rank correlation ii