Sesja referatowa 5 BIOMETRIA, STATYSTYKA I BIOINFORMATYKA W GE- NETYCE I HODOWLI ROŚLIN Prowadzący: dr hab. Grzegorz Żurek, prof.. IHAR
XII OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA NAUKOWA ZAKOPANE 2015 Nauka dla hodowli i nasiennictwa roślin uprawnych Zakopane, 2 6 luty 2015 Wielowymiarowe metody statystyczne w badaniach cech morfologicznych żyta ozimego Helena Kubicka-Matusiewicz 1, Agnieszka Pyza 1, Leszek Sieczko 2 1 Polska Akademia Nauk, Ogród Botaniczny - Centrum Zachowania Różnorodności Biologicznej w Powsinie, Warszawa; 2 Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatykii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie; Leszek_Sieczko@sggw.pl Zanieczyszczenie środowiska spowodowane rozwojem przemysłu i intensyfikacją rolnictwa oraz zmiana klimatu wpływają na zanikanie gatunków, czyli erozję genetyczną. Aby temu zapobiec od wielu lat gromadzone są w bankach nasion i genów gatunki roślin użytkowych dla zachowania bezpieczeństwa wyżywienia ludności. Zgromadzone obiekty mają wyższą wartość poznawczą dla badaczy i hodowców, gdy są wszechstronnie zwaloryzowane. Dlatego też celem pracy była ocena zróżnicowania genetycznego wybranych linii wsobnych pokolenia S 30 i mieszańców F 1 żyta ozimego w porównaniu z uprawianą odmianą Dańkowskie Złote przy zastosowaniu wielowymiarowych metod statystycznych. Badane obiekty żyta obserwowano pod względem 15 cech morfologicznych (długość źdźbła i kłosa, liczba pięterek i ziaren w kłosie, masa ziaren w kłosie i masa tysiąca ziarniaków, długość i szerokość liści poniżej kłosa: pierwszego, drugiego i trzeciego, powierzchnia liści na źdźbło i roślinę oraz krzewistość. Pomiary wykonano na trzech źdźbłach dziesięciu roślin analizowanych obiektów żyta podczas trzyletnich doświadczeń polowych przeprowadzonych w Polskiej Akademii Nauk Ogrodzie Botanicznym Centrum Zachowania Różnorodności Biologicznej w Powsinie. Dla lepszego zobrazowania podobieństwa wielocechowego badanych obiektów zastosowano klasyfikację przynależności do grup jednorodnych. Analizy wykonano na średnich z trzech lat (2007-2009). Wyjątkiem były mieszańce F 1, gdzie dane zebrane były tylko w pierwszym roku badań. Do redukcji wymiarów przestrzeni opisującej obiekty oraz do określenia związków pomiędzy badanymi cechami użyto analizy składowych głównych (PCA). 153
Sesja referatowa 5 Biometria, statystyka i bioinformatyka w genetyce i hodowli Podobieństwo fenotypowe określano za pomocą kwadratu odległości euklidesowej, gdzie odległość między obiektami x i y, opisana jest jako suma kwadratów różnic pomiędzy i-tymi cechami. Odległości pomiędzy obiektami wyznaczono na danych zestandaryzowanych na podstawie zestawu badanych cech. Rozpatrywane obiekty podzielono za pomocą hierarchicznej analizy skupień metodą Warda na grupy, zawierające obiekty o dużym podobieństwie fenotypowym. Przeprowadzona analiza składowych głównych pozwoliła na wydzielenie dwóch pierwszych składowych, które sumarycznie wyjaśniały 82,6% całkowitej zmienności. Analizując składowe otrzymano pierwszą składową, która wyjaśniała 43,4% ogólnej zmienności, a kolejna druga składowa 39,2%. Ze składową pierwszą skorelowane były takie cechy jak: długość kłosa, liczba pięterek w kłosie, długość oraz szerokość badanych trzech liści, powierzchnia liści na źdźbło. Z drugą składową skorelowane były następujące cechy: długość źdźbła, liczba ziarniaków w kłosie, masa 154
Sesja referatowa 5 Biometria, statystyka i bioinformatyka w genetyce i hodowli ziarniaków w kłosie, masę 1000 ziarniaków, krzewistość, powierzchnia liści na roślinę. Rys. 1. Wykres dwóch pierwszych składowych dla badanych cech oraz obiektów w układzie korelacji ze składowymi z zaznaczonymi podziałami na 5 grup uzyskanymi metodą Warda.* *wysokość roślin (PH), długość kłosa (SL), liczba węzłów na osadce kłosowej (NNSR), liczba ziarniaków w kłosie (NKS), masa ziarniaków w kłosie (WKS), masa 1000 ziarniaków (TWK), długość liścia flagowego (LFL), długość liścia podflagowego (LSL), długość liścia 3-go (LTL), szerokość liścia flagowego (WFL), szerokość liścia podflagowego (WSL), szerokość liścia 3-go (WTL), powierzchnia liści na źdźbło (ALS), krzewistość (NSP), powierzchnia liści na roślinę (ALP). Numery linii, mieszańców F 1 i odmian oraz ich nazwy: 1 - mk, 2 - MK, 3 - kn, 4 - KN, 5 - L79, 6 - jeż, 7 - L299, 8 - M15, 9 - L103, 10-68k, 11 - F 1 (L103 X 68k), 12 - F 1 (M15 X L103), 13 - F 1 (M15 X 68k), 14 - DZ, Badane obiekty podzielono pod względem 15 cech na grupy rozłączne za pomocą hierarchicznej analizy skupień. W wyniku analizy otrzymano dendrogram, który podzielono arbitralnie na 5 grup uwzględniając znaczny wzrost wiązania. Wyniki tego podziału uwzględniono nanosząc na wykres pierwszych dwóch składowych badane obiekty wraz ze znacznikami przynależności do grup uzyskanych metodą Warda (Rys. 1). Grupa 3, która składa się z dwóch linii (kn i L79) posiada wszystkie średnie wartości cech na najniższym poziomie. Grupa 2 (MK i jeż) charakteryzuje się maksymalnymi średnimi wartościami dla takich cech jak: długość kłosa (SL), liczba węzłów na osadce kłosowej (NNSR), szerokość liścia flagowego (WFL), szerokość liścia podflagowego (WSL), szerokość liścia 3-go (WTL), powierzchnia liści na źdźbło (ALS). Grupa 5 [F 1 (L103 X 68k), F 1 (M15 X L103), F 1 (M15 X 68k)] charakteryzuje się maksymalnymi średnimi wartościami następujących cech: wysokość roślin (PH), liczba ziarniaków w kłosie (NKS), masa ziarniaków w kłosie (WKS), masa 1000 ziarniaków (TWK), długość liścia flagowego (LFL), długość liścia podflagowego (LSL), długość liścia 3-go (LTL), krzewistość (NSP), powierzchnia liści na roślinę (ALP). Komplementarność użytych metod analiz wielocechowych (analiza składowych głównych i hierarchiczna analiza skupień) przedstawia rysunek 1. Odczytując położenie grup w przestrzeni pierwszych dwóch składowych możemy jednocześnie dowiedzieć się o najmocniej skorelowanych z nią badanych cechach. Pierwsze dwie składowe wyjaśniają tylko część ogólnej zmienności jest jednak ona dość duża 82,6%, Tak, więc tracąc z opisu kilkanaście procent zmienności możemy sprowadzić opis badanych obiektów z piętnastu do dwóch wymiarów. Łatwo możemy zidentyfikować obiekty należące do grupy 3, której wartości średnie są najniższe względem pozostałych grup. Obiekty tej grupy położone są w dolnej części wykresu i dokładnie po przeciwstawnej jej części względem większości cech. Obiekty grupy 5, która charakteryzuje się 9 wartościami średnimi najwyższymi z pośród uzyskanych grup znajdują się w tej samej części wykresu co skorelowane ze składowymi cechy pierwotne. Zastosowanie wielowymiarowych metod statystycznych do oceny zmienności 10 linii wsobnych, 3 mieszańców oraz odmiany Dańkowskie Złote 155
żyta ozimego pod kątem 15 cech agronomicznych i morfologicznych umożliwiło w bardzo przejrzysty i czytelny sposób zidentyfikować obiekty wraz z informacją o przybliżonych wartościach ich pierwotnych cech.
XII OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA NAUKOWA ZAKOPANE 2015 Nauka dla hodowli i nasiennictwa roślin uprawnych Zakopane, 2 6 luty 2015 Zależność elementów struktury plonu od przebiegu warunków meteorologicznych i parametrów fluorescencji chlorofilu u łubinu wąskolistnego (Lupinus angustifolius L.) Barbara Górynowicz 1, Wojciech Święcicki 1, Wiesław Pilarczyk 2, Wojciech Mikulski 1 1 Instytut Genetyki Roślin Polskiej Akademii Nauk, Poznań; 2 Uniwersytet Przyrodniczy, Poznań; bgom@igr.poznan.pl Ważnym aspektem w kształtowaniu struktury plonu łubinu wąskolistnego i innych roślin strączkowych, oprócz szeroko rozumianego postępu biologicznego, jest środowisko (warunki agrotechniczne i meteorologiczne). Rośliny uprawne narażone są na działanie wielu niekorzystnych czynników środowiskowych, które powodują zaburzenia w ich funkcjonowaniu. Niekorzystny przebieg pogody, zwłaszcza w okresie kwitnienia i zawiązywania strąków, przyczynia się do opadania kwiatów i zawiązków strąków, co w konsekwencji skutkuje obniżeniem plonu nasion. W badaniach procesów zachodzących w roślinach pod wpływem stresów stosuje się wiele metod. Do najbardziej wnikliwych należą metody badające przebieg procesu fotosyntezy: detekcja indukcji fluorescencji chlorofilu (efekt Kautsky ego) oraz pomiary modulowanej fluorescencji chlorofilu (Kalaji i Łoboda 2010). Zjawisko fluorescencji chlorofilu wykorzystuje się do oceny oddziaływania niekorzystnych czynników środowiska na rośliny i prognozowania plonów roślin uprawnych w zróżnicowanych warunkach środowiskowych (Kalaji i Pietkiewicz 2004), a analiza parametrów modulowanej fluorescencji chlorofilu może służyć jako precyzyjne narzędzie do badania reakcji fotosyntezy na warunki stresowe. Do badań własnych włączono 10 tradycyjnych i samokończących odmian łubinu wąskolistnego (Lupinus angustifolius L.). Odmiany były zróżnicowane pod względem przebiegu faz fenologicznych i budowy morfologicznej. Doświadczenia założono w latach 2012-2013 w Wiatrowie (Poznańska Hodowla Roślin, Tulce) na poletkach o powierzchni 10 m 2 w układzie bloków zrandomizowanych kompletnych w 6 powtórzeniach. Wykonano obserwacje i pomiary cech fenologicznych, a po zbiorach pomiary 157
Sesja referatowa 5 Biometria, statystyka i bioinformatyka w genetyce i hodowli biometryczne roślin. W trakcie wegetacji przeprowadzono pomiary fluorescencji chlorofilu roślin łubinu wąskolistnego, fotosyntetyzującego w warunkach polowych za pomocą mobilnej aparatury pomiarowej (HANDY PEA) w trzech terminach: w fazie kwitnienia oraz dwukrotnie w fazie dojrzałości. Warunki meteorologiczne scharakteryzowano przy użyciu współczynnika hydrotermicznego Sielianinowa K= P/0,1Σt (Skowera i Puła 2004). Wyniki poddano analizie statystycznej (analiza wariancji). Przebieg zmienności parametrów fluorescencji chlorofilu u poszczególnych odmian łubinu wąskolistnego przedstawiono graficznie. Wykonano także analizę korelacji parametrów fluorescencji chlorofilu oraz analizę korelacji między plonem i elementami jego struktury (ls liczbą strąków, lns liczbą nasion w strąku, MJN masą jednego nasiona) a wybranymi parametrami fluorescencji. Dodatkowo zastosowano analizę regresji wielokrotnej w celu zbadania wpływu wybranych parametrów fluorescencji w określonych terminach na plon. Obliczenia wykonano przy użyciu programów pakietu GENSTAT i EXCEL. Na podstawie analizy wariancji parametrów fluorescencji chlorofilu zbadano różnice między odmianami pod względem badanych cech w dwóch latach. Seria analizy wariancji obejmująca środowiska i lata wykazała, że odmiany różniły się od siebie istotnie na poziomie α=0,05 w fazie kwitnienia (I termin) w przypadku większości parametrów fluorescencji. Natomiast w czasie dojrzewania (II i III termin) odmiany różniły się pod względem wszystkich analizowanych parametrów fluorescencji. Na podstawie analizy korelacji w/w parametrów oraz poziomu wielkości zróżnicowania odmian (wyrażonego wielkością testu F) wybrano 5 parametrów fluorescencji, które uznano za najbardziej przydatne do dalszych badań. Zauważono, że w 2012 r. korelacje między plonem, ls i MJN a większością wybranych parametrów fluorescencji były istotnie ujemne, ujemne lub bliskie 0, natomiast korelacja między lns a wybranymi parametrami we wszystkich analizowanych terminach była dodatnia. W 2013 r. korelacje między plonem, ls i lns a wybranymi parametrami fluorescencji chlorofilu były istotnie dodatnie lub dodatnie dla wszystkich analizowanych terminów, natomiast korelacja między MJN a większością parametrów była istotnie ujemna, ujemna lub bliska 0. Na podstawie syntezy analizy korelacji parametry podzielono na dwie grupy. Do pierwszej grupy zakwalifikowano parametry ETO/CS i ETO/ RC, które dodatnio korelowały z plonem, ls i lns, a ujemnie korelowały z MJN. Do drugiej grupy zakwalifikowano pozostałe parametry (Fv/Fm, psi0, P.I.csm), które ujemnie korelowały z większością elementów struktury plonu. Celem oszacowania wpływu parametrów fluorescencji na elementy struktury plonu wykonano analizę regresji wielokrotnej przy trzech modelach. W najprostszym modelu pierwszym badano zależność dla gatunku, w modelu drugim uwzględniono dodatkowo różnice między odmianami, a w modelu trzecim także interakcje odmian ze środowiskiem. Dla każdego modelu obliczono współczynniki determinacji. 158
Sesja referatowa 5 Biometria, statystyka i bioinformatyka w genetyce i hodowli Wstępne wyniki wskazują, że szacowanie parametrów fluorescencji chlorofilu może być przydatne do wyodrębnienia odmian tolerancyjnych wobec stresowych warunków środowiska. LITERATURA Kalaji M. H, Pietkiewicz S. 2004. Some physiological indices to be exploited as a crucial tool in plant breeding. Plant Breeding and Seed Sciences, 49: 19-39. Skowera B., Puła J. 2004. Skrajne warunki pluwiotermiczne w okresie wiosennym na obszarze Polski w latach 1971-2000. Acta Agrophysica, 3(1): 171-177. Kalaji M. H., Łoboda T. 2010. Wstęp, W: Fluorescencja chlorofilu w badaniach stanu fizjologicznego roślin. Wyd. II popr., SGGW, Warszawa. 159
XII OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA NAUKOWA ZAKOPANE 2015 Nauka dla hodowli i nasiennictwa roślin uprawnych Zakopane, 2 6 luty 2015 Jakiego chleba chcą Polacy? Dariusz R. Mańkowski 1, Anna Fraś 2, Kinga Gołębiewska 2, Damian Gołębiewski 2 1 Pracownia Ekonomiki Nasiennictwa i Hodowli Roślin, Zakład Nasiennictwa i Nasionoznawstwa, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie, 05-870 Błonie; 2 Samodzielna Pracownia Oceny Jakości Produktów Roślinnych, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin Państwowy Instytut Badawczy w Radzikowie, 05-870 Błonie; d.mankowski@ihar.edu.pl Obecny rynek pieczywa w Polsce jest bardzo zróżnicowany, zarówno pod względem ilości produktów jak ich jakości. W asortymencie można spotkać pieczywo jasne i ciemne, pieczywo pszenne, żytnie oraz mieszane, a także chleby z dodatkiem zbóż niechlebowych, takich jak jęczmień i owies. Produkowane pieczywo wypiekane jest na drożdżach lub na zakwasie. Ponadto stosowanych jest wiele dodatków, takich jak na przykład słonecznik, soja, sezam, siemię lniane, karmel, błonnik pokarmowy, płatki owsiane czy słód, poprawiających jego walory smakowe jak i wartość prozdrowotną. Tak duże zróżnicowanie pieczywa powoduje, że przeciętny konsument staje przed bardzo trudnym wyborem. Dlatego wiedza dotycząca preferencji konsumentów powinna ułatwić producentom pieczywa dostosowanie się do potrzeb klienta, zwłaszcza podczas wprowadzania na rynek nowych produktów. Ponadto takie informacje powinny przekładać się na wysokie standardy jakości względem surowców do produkcji pieczywa, a w szczególności ziarna zbóż. Dostępność ziarna bardzo dobrej jakości technologicznej, charakteryzującego się jednocześnie wysoką zawartością substancji odżywczych i bioaktywnych, pozwala na uzyskanie mąki i wypiek z niej pieczywa, które będzie chętniej nabywane przez konsumenta. Znajomość oczekiwań konsumentów może również pozwolić na ukierunkowanie hodowli i uprawy odmian zbóż chlebowych w ściśle określonym kierunku, biorąc pod uwagę skład chemiczny i właściwości technologiczne ziarna. Celem prowadzonych badań było określenie preferencji i oczekiwań konsumentów w odniesieniu do pieczywa, ich nastawienia do pieczywa, a w szczególności do pieczywa typu fit oraz prozdrowotnego. Realizację powyższego celu oparto na badaniach konsumenckich przeprowadzonych w formie ankiet. Badania prowadzono we współpracy z konsorcjum BIOSTAT a dane zbierano zgodnie z metodyką CATI (wywiad telefoniczny wspomagany komputerowo). Badania obejmowały reprezentatywną próbę losową 1080 osób z terenu całej Polski. Były to osoby w wieku od 17 do 65 161
Sesja referatowa 5 Biometria, statystyka i bioinformatyka w genetyce i hodowli lat, reprezentujące różne grupy społeczne ze względu na wykształcenie, zatrudnienie, pochodzenie i sytuację materialną. Błąd statystyczny dla badań na tak dobranej grupie respondentów wynosił mniej niż 3%. Ankietowanym osobom zadano szereg pytań dotyczących ich preferencji w doborze typów i rodzajów pieczywa, częstotliwości, ilości i jakości spożywanego pieczywa, ich oczekiwań względem dostępnego asortymentu oraz opinii dotyczących pewnych problemów związanych z rynkiem pieczywa w Polsce. Wyniki prowadzonych badań pozwolą na ukierunkowanie produkcji pieczywa pod kątem oczekiwań odbiorców, w szczególności w procesie projektowania i wprowadzania na rynek nowych rodzajów pieczywa. Pozwolą na identyfikacje tzw. grupy docelowej odbiorców oraz mogą stanowić podstawę do planowania strategii marketingowej. Ponadto uzyskane wyniki pozwolą hodowcom zbóż chlebowych prowadzić prace nad uzyskaniem nowych odmian bądź poprawą już istniejących w kierunku ściśle określonych cech użytkowych. Badania finansowane przez NCBiR w ramach projektu nr: LIDER/019/519/L-4/12/NCBR/2013 162