One and multi-variable characterization of spring barley (Hordeum vulgare L.) cultivars grown in Smolice Plant Breeding and tested in field breeding experiments in 2016

Tadeusz Śmiałowski

t.smialowski@ihar.edu.pl
Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie (Poland)

Anna Cieplicka


Hodowla Roślin Smolice Sp. z o. o. Grupa IHAR, Oddział Bąków (Poland)

Dariusz R. Mańkowski


Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-7499-8016

Abstract

The aim of the study was to evaluate the variability of measured traits by the characteristics of the studied lines and varieties of spring barley. The research material was the lines of spring barley cultivated in the HR Smolice Breeding company, branch Bąków. These objects were tested in 2 series of experiments in 6 localities (Bąków, Nagradowice, Polanowice, Radzików, Smolice and Strzelce). Field and laboratory results were the basis for statistical analyses. The analysis of variance in cross-hierarchical model was used for the analysis of the diversity of the studied material in terms of yield, plant height, susceptibility to lodging and diseases. The BWLUE estimators were used to evaluate the effects of the studied varieties and families. The self-organizing Kohonen neural network was used to develop the multi-character characteristics of the studied lines and varieties. The one-way analysis of variance for the yields obtained in the two series of experiments allowed us to conclude that in both series there were differences in the average yields obtained at each location. There was also a significant difference in average yields for the examined lines and varieties. Interaction between lines and varieties and locations was also statistically significant.


Keywords:

comparative experiments, BWLUE estimators, plant breeding, spring barley, yielding

Andersson A. A. M., Lampi A-M., Nyström L., Piironen V., Li Li., Ward J., Gebruers K., Courtin C. M., Delcour J. A., Boros D., Fraś A., Dynkowska W., Rakszegi M., Bedo Z., Shewry P. R., Åman P. 2008. Phytochemical and fibre components in barley varieties in the HEALTHGRAIN diversity screen. J. Agric. Food Chem. 56: 9767 — 9776.
Google Scholar

Bichoński A., Śmiałowski T. 2004. Relationships and correlations between brewery traits of the spring barley varieties. EJPAU. Vol. 7. s. Food Science and Technology.
Google Scholar

Boros D., Rek-Ciepły B., Cyran M. 1996. A note on the composition and nutritional value of hulless barley. J. Anim. Feed Sci. 5:417 — 424.
Google Scholar

Cyran M., Izydorczyk M., MacGregor W. 2002. Structural characteristics of water-extractable nonstarch polysaccharides from barley malt. Cereal Chem. 79: 359 — 366.
Google Scholar

Dell Inc. 2016. Dell Statistica (data analysis software system), version 13. software.dell.com.
Google Scholar

Gołębiewski D., Kamińska B., Burek J., Boros D. 2014. Wpływ genotypu i miejscowości na cechy determinujące wartość browarną ziarna nowych linii jęczmienia jarego. Biul. IHAR. 274: 3 — 14.
Google Scholar

Gołębiewski D., Myszka K., Fraś A., Boros D., Burek J., Mańkowski D. R. 2013. Zróżnicowanie genotypowe i środowiskowe cech wartości browarnej rodów jęczmienia jarego z doświadczeń przedrejestrowych z roku 2012. Biul. IHAR 268: 47 — 58.
Google Scholar

Grzywa M., Śmiałowski T. 2002. Zastosowanie translokacji do lokalizacji genów krótkoźdźbłowości u mutanta jęczmienia odmiany Delisa. Biul. IHAR 221: 57 — 67.
Google Scholar

Janaszek M. A., Trajer J. 2011. Method of evaluating diversity of carrot roots using a self-organizing map and image data. Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 79, Issue 1: 75 — 81.
Google Scholar

Kohonen, T. 1982. Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological Cybernetics, Vol. 48, Issue: 1: 59 — 69.
Google Scholar

Lasek, M., Myzik, A., 2012. Sieci neuronowe Kohonena w przeprowadzaniu analiz danych. Próba wykorzystania w eksploracji danych dotyczących jednostek terytorialnych. Problemy Zarządzania. 3 (38), vol. 10: 124 — 147.
Google Scholar

Laudański Z. 1996. Zastosowanie operatorów rzutowania w analizowaniu danych nieortogonalnych — teoria, algorytmy i przykłady. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
Google Scholar

Mańkowski D. R. 2013. Modele równań strukturalnych SEM w badaniach rolniczych, Monografie i Rozprawy Naukowe IHAR — PIB, Radzików.
Google Scholar

Mańkowski D. R., Śmiałowski T., Laudański Z., Janaszek-Mańkowska M. 2014. Application of cultivar scoring for incomplete data (case study: field experiment with × Triticosecale Witt.). In: Laudański, Z., Mańkowski D. R. (Eds.), International Conference — The 44th International Biometrical Colloquium and IV Polish-Portuguese Workshop on Biometry — Conference Papers. IHAR — PIB, Radzików: 39.
Google Scholar

Marquardt R. R., Boros D., Guenter W., Crow G. 1994. The nutritive value of barley, rye, wheat and corn for young chicks as affected by use of a Trichoderma reesei enzyme preparation. Anim. Feed Sci. Technol. 45: 363 — 378.
Google Scholar

Ploch M., Cyran M., Kasztelowicz K., Boros D., Burek J. 2005. Zmienność i współzależność cech jakości jęczmienia browarnego ze zbioru w 2004 roku. Biul. IHAR 235: 155 — 162.
Google Scholar

Śmiałowski T., Węgrzyn S. 2001. Przydatność punktów doświadczalnych do oceny materiałów hodowlanych żyta ozimego. Biul. IHAR: 218/219. 409 — 417.
Google Scholar

Śmiałowski T. 2013. Analiza zmienność najważniejszych cech rolniczych zbóż badanych w seriach doświadczeń hodowlanych. XLIII Międzynarodowe Colloquium Biometryczne. 8-11.09.2013: 22.
Google Scholar

Śmiałowski. T., Bichoński A. 2003. Zastosowanie analizy ścieżek do oceny współzależności pomiędzy wybranymi cechami jęczmienia jarego browarnego. Biul. IHAR 230: 275 — 284.
Google Scholar

Tadeusiewicz R. 2001. Wprowadzenie do sieci neuronowych, Kraków: StatSoft Polska.
Google Scholar

Trajer J., Świderski A. 2009. Using cluster analysis for examining carrot varieties diversity. Annals of Warsaw University of Life Sciences — SGGW, Agriculture No 54: 71—76.
Google Scholar

Vesanto J. 2000. Using SOM in Data Mining. Helsinki University of Technology, Espoo, Finland.
Google Scholar

Węgrzyn S., Grzywa M., Śmiałowski T. 2002. Ocena zdolności kombinacyjnej odmian i rodów jęczmienia jarego browarnego dla plonu i odporności na mączniaka. Biul. IHAR 221: 45 — 55.
Google Scholar

Wójcik A. R., Laudański Z. 1989. Planowanie i wnioskowanie statystyczne w doświadczalnictwie. PWN, Warszawa.
Google Scholar


Published
2018-08-29

Cited by

Śmiałowski, T., Cieplicka, A. and Mańkowski, D. R. (2018) “One and multi-variable characterization of spring barley (Hordeum vulgare L.) cultivars grown in Smolice Plant Breeding and tested in field breeding experiments in 2016”, Bulletin of Plant Breeding and Acclimatization Institute, (282), pp. 63–77. doi: 10.37317/biul-2017-0015.

Authors

Tadeusz Śmiałowski 
t.smialowski@ihar.edu.pl
Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie Poland

Authors

Anna Cieplicka 

Hodowla Roślin Smolice Sp. z o. o. Grupa IHAR, Oddział Bąków Poland

Authors

Dariusz R. Mańkowski 

Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin — Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie Poland
https://orcid.org/0000-0002-7499-8016

Statistics

Abstract views: 143
PDF downloads: 70


License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Upon submitting the article, the Authors grant the Publisher a non-exclusive and free license to use the article for an indefinite period of time throughout the world in the following fields of use:

  1. Production and reproduction of copies of the article using a specific technique, including printing and digital technology.
  2. Placing on the market, lending or renting the original or copies of the article.
  3. Public performance, exhibition, display, reproduction, broadcasting and re-broadcasting, as well as making the article publicly available in such a way that everyone can access it at a place and time of their choice.
  4. Including the article in a collective work.
  5. Uploading an article in electronic form to electronic platforms or otherwise introducing an article in electronic form to the Internet or other network.
  6. Dissemination of the article in electronic form on the Internet or other network, in collective work as well as independently.
  7. Making the article available in an electronic version in such a way that everyone can access it at a place and time of their choice, in particular via the Internet.

Authors by sending a request for publication:

  1. They consent to the publication of the article in the journal,
  2. They agree to give the publication a DOI (Digital Object Identifier),
  3. They undertake to comply with the publishing house's code of ethics in accordance with the guidelines of the Committee on Publication Ethics (COPE), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
  4. They consent to the articles being made available in electronic form under the CC BY-SA 4.0 license, in open access,
  5. They agree to send article metadata to commercial and non-commercial journal indexing databases.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 > >> 

Similar Articles

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.