Nitelikli mısır genotiplerinde bazı tohum özelliklerinin genetik analizi ve canlılık tespitinde kullanılan farklı yöntemlerin karşılaştırılması
Genetic analysis of seed viability in speciality maize  genotypes and comparison of different methods used in seed  viability determination
Yazar: FATİH YAMAN
Danışman: DOÇ. DR. FATİH KAHRIMAN
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı / Tahıllar ve Yemeklik Baklagiller Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Hibrit mısır = Hybride maize ; Mısır tohumu = Corn seed ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Bu çalışmada nitelikli mısır genotiplerinde bazı tohum özelliklerinin kalıtımının incelenmesi ve farklı yöntemlerin canlılık tespitinde kullanım potansiyelinin incelenmesi amaçlanmıştır. Materyal olarak yüksek yağlı ve yüksek proteinli iki farklı nitelikli mısır hattı (IHO ve IHP) ile oluşturulan 6 farklı ıslah nesli (P1, P2, F1, F2, GM1 GM2) kullanılmıştır. Kullanılan materyale ait tohumlardan (n=950) görüntüler alınmış ve tohum morfolojisine yönelik özellikler ile kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) bantları ait piksel değerleri bu görüntülerden elde edilmiştir. Ardından yakın kızıl ötesi reflektans spektroskopisinde (NIR) spektral veriler toplanmıştır. Tohumların canlılık durumları kağıt çimlendirme testi ve tetrazolium testi (TTC) ile belirlenmiştir. Morfolojik özelliklere yönelik genetik analizler nesil ortalama analizi ile yapılmıştır. Modelleme tekniği olarak Destek Vektör Makineleri (SVM) Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (CRT) ve Rassal Orman (RF) yöntemlerinden yararlanılmıştır. İncelenen tohum morfolojisine yönelik özelliklerin kalıtım dereceleri 0,00 ile 0,69 arasında bulunmuştur. Canlılık testi sonuçlarına göre oluşturulan sınıflama modellerinin doğruluk durumları birbirine yakındır. Buna karşın TTC testi ile canlı tohumların ölü tohumlara göre daha hassas şekilde sınıflanabileceği görülmüştür. Çalışmada değerlendirilen 36 model içerisinde NIR verileri ve morfolojik özellik verilerinin tahminleyici olarak kullanıldığı Rassal Orman modelinin nitelikli mısır genotiplerinin canlılık durumunu belirlemede en başarılı sonucu verdiği görülmüştür.

Abstract:
In this study, it was aimed to examine inheritance of some seed traits in specialty maize genotypes and to investigate the potential of using different methods for viability determination. As material, 6 different breeding generations (P1, P2, F1, F2, GM1 GM2) created with two different high-fat and high-protein corn lines (IHO and IHP) were used. Images were taken from the seeds (n=950) of the material used and the characteristics of the seed morphology and the pixel values of the red, green, and blue (RGB) bands were obtained from these images. Then, spectral data were collected in near-infrared reflectance spectroscopy (NIR). The viability of seeds was determined by paper germination test and tetrazolium test (TTC). Genetic analyzes were performed with the generation mean analysis for the morphological characteristics from the collected data. Support Vector Machines (SVM), Classification and Regression Trees (CRT) and Random Forest (RF) modeling methods were used to create prediction models for seed viability. The heritability of the traits related to the seed morphology examined was found to be between 0.00 and 0.69. The accuracy of the classification models created according to the viability test results are close to each other. Viable seeds can be classified more sensitively than dead seeds with the TTC test. Among the 36 models evaluated in the study, the Random Forest model, in which NIR data and morphological trait data were used as estimators, gave the most successful result in determining the viability of speciality maize genotypes.