Türkiye nohut çeşitlerinin bazı agronomik ve morfolojik özellikler bakımından küme ve temel bileşen analizi ile değerlendirilmesi
The evaluation of turkish chickpea cultivars with cluster and principal component analysis in terms of some agronomic and morphological characteristics
Yazar: MERVE NUR KARA
Danışman: PROF. DR. ERKUT PEKŞEN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Cicer arietinum = Cicer arietinum ; Küme analizi = Set analysis ; Nohut = Chickpea ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis

Özet:
Bu çalışma, Türkiye milli çeşit listesinde yer alan bazı nohut çeşitlerini bazı agronomik ve morfolojik özellikleri bakımından küme ve temel bileşen analizi ile değerlendirmek, incelenen özellikler bakımından birbirlerine yakınlıklarını ortaya koymak, nohut ıslah çalışmalarında verime etkileri bakımından öncelikli olarak dikkate alınması gereken agronomik ve morfolojik özellikleri belirlemek amacıyla yapılmıştır. Tarla denemesi OMÜ Ziraat Fakültesi deneme alanında Tesadüf Parselleri deneme desenine göre yürütülmüştür. Çalışmada Aksu, Işık-05, Aziziye, ILC-492, Sağel, İzmir, Sarı-98, Çağatay, Zuhal, Hisar, Arda, Hasanbey, Diyar-95, Seçkin, Sezenbey, Cevdetbey, Uzunlu, Gülümser, Çakır, İnci ve Akça nohut çeşitleri kullanılmıştır. Morfolojik ve fenolojik özelliklere dayanarak yapılan küme analizi sonucuna göre nohut çeşitlerinin 16 tanesinin (%76.19) birinci kümede yer aldığı ve birbirlerine benzerlik gösterdiği belirlenmiştir. İlk 5 bileşenin nohut genotipleri arasında bulunan toplam varyasyonun %86.50'sini açıklayabildiği belirlenmiştir. Temel bileşen analizi, birinci temel bileşende (PC1), tohum eni, tohum boyu, bitki başına tohum sayısı, bitki başına tane verimi, bitkide bakla sayısı, bitki başına gövde ağırlığı ve fide çıkış süresinin önemli ve olumlu katkıları olduğunu ortaya koymuştur. Özellikler arasındaki ilişkilerin incelendiği korelasyon analizi, temel bileşen analizi ve küme analizi sonuçları birbirini teyit etmiştir. Bu nedenle, yapılacak nohut ıslahı çalışmalarında kullanılacak diğer değerlendirme yöntemlerine ilave olarak küme analizi ve temel bileşen analizlerinin de kullanılmasına öncelik verilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
This study was conducted to evaluate some chickpea cultivars, existed in the national cultivar list of Turkey, in terms of some agronomic and morphological characteristics by cluster and principal component analysis, to reveal their closeness to each other in terms of the examined features, and to determine the agronomic and morphological features that should be considered primarily in terms of their effects on seed yield in chickpea breeding studies. The field experiment was carried out in the experimental area of OMU Faculty of Agriculture, according to the completely randomized design. In the study, Aksu, Işık-05, Aziziye, ILC-492, Sağel, İzmir, Sarı-98, Çağatay, Zuhal, Hisar, Arda, Hasanbey, Diyar-95, Seçkin, Sezenbey, Cevdetbey, Uzunlu, Gülümser, Çakır, İnci and Akça chickpea varieties were used. According to the results of the cluster analysis based on the morphological and phenological characteristics of chickpea cultivars, 16 of the chickpea cultivars (76.19%) were in the first cluster and showed close similarities with each other. It was determined that the first 5 components could explain 86.50% of the total variation found among chickpea genotypes. Principal component analysis results revealed seed width, seed length, number of seeds per plant, grain yield per plant, number of pods per plant, plant per stem weight, and seedling emergence time had significant and positive contributions in the first principal component (PC1). The results of correlation analysis, principal component analysis, and cluster analysis, in which the relationships between traits were examined, confirmed each other. For this reason, it was concluded that in addition to other evaluation methods to be used in chickpea breeding studies, the use of cluster analysis and principal component analysis should be also given priority.