Effect of eight quantitative traits of spring rape (Brassica napus ssp. oleifera) on seed weight per plant

Bocianowski J. 2008. Comparison of two methods of estimation of nonallelic interaction of QTL effects on the basis of doubled haploid lines in barley. Agriculturae Conspectus Scientificus 73 (3): 183 — 187.
Google Scholar

Bocianowski J. 2012. Analytical and numerical comparisons of two methods of estimation of additive × additive interaction of QTL effects. Scientia Agricola 69 (4): 240 — 246.
Google Scholar

Bocianowski J., Krajewski P. 2000. Estymacja efektów genetycznych na podstawie fenotypu i genotypu markerowego. Colloquium Biometryczne 30: 270 — 280.
Google Scholar

Bocianowski J., Krajewski P. 2001. Numerical comparison of classical and marker-based methods of QTL effects estimation. In: Gallais A., Dillmann C., Goldringer I. (eds.). Quantitative genetics and breeding methods: the way ahead, Proceedings of the Eleventh Meeting of the EUCARPIA Section Biometrics in Plant Breeding. Institut National de la Recherche Agronomique, Paris, France, Les Colloques 96: 35 — 40.
Google Scholar

Bocianowski J., Krajewski P. 2003. Porównanie dwóch metod estymacji efektu addytywnego działania genów na podstawie linii podwojonych haploidów jęczmienia. Biul. IHAR 226/227: 41 — 47.
Google Scholar

Bocianowski J., Krajewski P. 2009. Comparison of the genetic additive effect estimators based on phenotypic observations and on molecular marker data. Euphytica 165: 113 — 122.
Google Scholar

Bocianowski J., Liersch A., Bartkowiak-Broda I. 2010. Zależność plonu nasion mieszańców F1 CMS ogura rzepaku ozimego (Brassica napus L.) od wybranych cech fenotypowych roślin oceniona przy zastosowaniu analizy regresji wielokrotnej. Rośliny Oleiste — Oilseed Crops XXXI (2): 373 — 389.
Google Scholar

Brzozowska I., Brzozowski J., Hruszka M. 2008. Plonowanie i struktura plonu pszenicy ozimej w zależności od sposobu pielęgnacji i nawożenia azotem. Acta Agrophysica 11 (3): 597 — 611.
Google Scholar

Degenhart D. F., Kondra Z. P. 1984. Relationships between seed yield and growth characters, yield components and seed quality of summer-type oilseed rape (Brassica napus L.). Euphytica 33 (3): 885 — 889.
Google Scholar

Dmowski Z., Dzieżyc H., Nowak L. 2008. Ocena wpływu wybranych parametrów opadu i gleby na plonowanie pszenicy jarej w rejonie południowo-zachodniej Polski. Acta Agrophysica 11 (3): 613 — 622.
Google Scholar

Dresler S., Bednarek W., Tkaczyk P. 2010. Plonowanie żyta ozimego w zależności od niektórych właściwości gleby i zabiegów agrotechnicznych. Acta Agrophysica 15 (1): 83 — 90.
Google Scholar

Fahrmeir L., Tutz G. 1994. Multivariate statistical modeling based on generalized linear models. Second Edition. Springer Verlag, New York: 515.
Google Scholar

GenStat. 2007. GenStat Release 10 Reference Manual. Lawes Agricultural Trust, Rothamsted, UK.
Google Scholar

Gołaszewski J., Idźkowska M., Milewska J. 1998. The TDP method of seed yield component analysis in grain legume breeding. Journal of Applied Genetics 39 (4): 299 — 308.
Google Scholar

Jammalamadaka S. R. 2003. Introduction to linear regression analysis. The American Statistician 57 (1): 67 — 67.
Google Scholar

Johnson R. A., Wichern D. W. 1998. Applied multivariate statistical analysis. Fourth Edition. Prentice-Hall, Upper Saddle River, New York: 769.
Google Scholar

Kadłubiec W., Kuriata R. 2004. Wielocechowa analiza kształtowania plonu ziarna linii wsobnych i mieszańców F1 kukurydzy. Biul. IHAR 231: 419 — 424.
Google Scholar

Kleinbaum D. G., Kupper L. L., Nizam A., Muller K. E. 2008. Applied regression analysis and other multivariable methods. Fourth Edition. Thompson Brooks/Cole. Belmont, USA, str. 928.
Google Scholar

Kozak M. 2007. Ontogenetic chain and the Markov condition in crop science. Nature and Science 5 (3): 5 — 8.
Google Scholar

Kozak M. 2011. Analiza związków przyczynowo-skutkowych w agronomii i hodowli roślin. Biul. IHAR 259: 3 — 21.
Google Scholar

Kozak M., Bocianowski J., Rybiński W. 2008. Selection of promising genotypes based on path and cluster analyses. Journal of Agricultural Science 146: 85 — 92.
Google Scholar

Kozak M., Mądry W. 2006. Note on yield component analysis. Cereal Research Communications 34 (2–3): 933 — 940.
Google Scholar

Kozdój J., Mańkowski D., Czembor H. J. 2009. Analiza plonu jęczmienia jarego (Hordeum vulgare L.) porażonego mączniakiem prawdziwym (Blumeria graminis f. sp. hordei). Komunikat. Biul. IHAR 254: 65 — 74.
Google Scholar

Kozdój J., Mańkowski D., Oleszczuk S. 2010. Analiza potencjału plonotwórczego linii podwojonych haploidów jęczmienia jarego (Hordeum vulgare L.) otrzymanych na drodze androgenezy. Biul. IHAR 256: 97 — 103.
Google Scholar

Krajewski P., Bocianowski J., Gawłowska M., Kaczmarek Z., Pniewski T., Święcicki W., Wolko B. 2012. QTL for yield components and protein content: a multienvironment study of two pea (Pisum sativum L.) populations. Euphytica 183: 323 — 336.
Google Scholar

Krajewski P., Bocianowski J., Kaczmarek Z. 2004. Ocena efektów nieallelicznej interakcji QTL metodę regresji wielokrotnej. W: Krajewski P., Zwierzykowski Z., Kachlicki P. (red.). Genetyka w ulepszaniu roślin użytkowych. Rozprawy i Monografie 11, Instytut Genetyki Roślin PAN w Poznaniu: 275 — 282.
Google Scholar

Marinković R., Marjanović-Jeromela A. 1996. Genotypic and phenotypic correlations of some characters of oilrape (Brassica napus L.). Proc. of the Eucarpia. Symposium on breeding of oil and protein crops: 127 — 130.
Google Scholar

Marinković R., Marjanović-Jeromela A., Crnobarac J., Lazarević J. 2003. Path-coefficient analysis of yield components of rapeseed (Brassica napus L.). Proceedings of the 11th International Rapeseed Congress, Copenhagen, Denmark: 988 — 991.
Google Scholar

Mądry W., Kozak M. 2000. Analiza ścieżek i sekwencyjna analiza plonu w badaniach zależności plonu od cech łanu. Cz. I. Opis metod. Roczniki Nauk Rolniczych. Seria A 115: 143 — 157.
Google Scholar

Menke K. H., Raab L., Salewski A., Steingass H., Fritz D., Schneider W. 1979. The estimation of the digestibility and metabolizable energy content of ruminant feeding stuffs from the gas production when they are incubated with rumen liquor in vitro. Journal of Agricultural Science 93: 217 — 222.
Google Scholar

Mousanejad S., Alizadeh A., Safaie N. 2009. Effect of weather factors on spore population dynamics of rice blast fungus in guilan province. Journal of Plant Protection Research 49 (3): 319 — 329.
Google Scholar

Ogrodowczyk M., Wawrzyniak M. 2004. Adoption and path- coefficient analysis for assessment of relationship and interrelationship of yield and yield parameters of winter oilseed rape. Rośliny Oleiste — Oilseed Crops 25 (2): 479 — 491.
Google Scholar

Oleksiak T. 2009. Plony pszenicy ozimej w zależności od jakości stosowanego materiału siewnego. Biul. IHAR 251: 83 — 93.
Google Scholar

Ozer H., Oral E., Dogru U. 1999. Relationship between yield and yield components on currently improved spring rapeseed cultivars. Turk. J. Agric. For. 23: 603 — 607.
Google Scholar

Piepho H. P. 1995. A simple procedure for yield component analysis. Euphytica 84: 43 — 48.
Google Scholar

Rawlings J. O., Pantula S. G., Dickey D. A. 2001. Applied regression analysis — a research tool. 2nd Edition. New York, USA: Springer Verlag Inc.
Google Scholar

Seber G. A. F., Lee A. J. 2003. Linear regression analysis, (2nd Ed.). Wiley-InterScience, New York: 557.
Google Scholar

Shapiro S. S., Wilk M. B. 1965. An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika 52: 591 — 611.
Google Scholar

Singh M.P., Sharma S.C. 2008. Studies on bio-energetics of draught buffalo. Technical Sciences 11: 21 — 34.
Google Scholar

Szulc P., Bocianowski J. 2011 a. Hierarchy of mineral uptake in the creation of generative yield. Fresenius Environmental Bulletin 20 (8): 2135 — 2140.
Google Scholar

Szulc P., Bocianowski J. 2011 b. Variability and correlation of grain yield structure components of two different types of maize cultivars (Zea mays L.). Fresenius Environmental Bulletin 20 (10): 2684 — 2692.
Google Scholar

Szulc P., Bocianowski J., Rybus-Zając M. 2011. Correlation between traits and their influence on grain yield of „stay-green” maize hybrid (Zea mays L.). Fresenius Environmental Bulletin 20 (8): 2150 — 2155.
Google Scholar