CLUSTERING OF TRITICALE COLLECTION SAMPLES TO BE USED IN BREEDING
Abstract
There is given an approach to forecasting breeding values of spring triticale collection samples based on information obtained from studies on their quantitative traits. The algorithm of forecasts is cluster analysis carried out by three different ways. The features of clustering methods were studied by way of example of a research into triticale collection samples. The Ward's method, using dispersion analysis to study distances between clusters, has proven to allow more fully evaluating breeding material, and to increase effectiveness of selecting parental pairs. This method optimizes the minimum dispersion within the closest clusters, and aims at their integration and creation of small-sized clusters. Each step of the algorithm unites a pair of clusters, resulting in the minimum increase in the objective function that is the intra-group sum of squared deviations. The results obtained by the Ward's method have produced most objective and informative clustering of triticale collection.
About the Authors
D. I. Chanyshev
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, SFSCA RAS
Russian Federation
Russian Federation
Researcher.
Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibfti.n@ngs.ru
A. F. Aleynikov
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, SFSCA RAS; Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Science in Engineering, Professor, Head Researcher.
Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibfti.n@ngs.ru; 20, Karl Marx Ave, Novosibirsk, 630073, e-mail: fti2009@yandex.ru
I. G. Grebennikova
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, SFSCA RAS
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Science in Agriculture, Laboratory Head.
Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibfti.n@ngs.ru
A. F. Cheshkova
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, SFSCA RAS
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Science in Physics & Mathematics, Laboratory Head.
Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibfti.n@ngs.ru
P. I. Stepochkin
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, SFSCA RAS; Siberian Research Institute of Plant Production and Breeding — Branch of the Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Science in Agriculture, Lead Researcher.
Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibfti.n@ngs.ru; Krasnoobsk, Novosibirsk Region, 630501, e-mail: sibniirs@bk.ru
References
1. Гребенникова И.Г., Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И. Диаллельный анализ числа колосков в колосе яровой тритикале // Сиб. вестн. с.-х. науки. 2011. № 7-8. С. 77-85.
2. Гребенникова И.Г., Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И. Диаллельный анализ длины колоса у яровой тритикале // Сиб. вестн. с.-х. науки. 2010. № 12. С. 103-109.
3. Гребенникова И. Г., Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И. Информационное обеспечение селекционного процесса тритикале // Вестн. НГАУ. 2011. № 4 (20). С. 10-15.
4. Гребенникова И. Г., Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И., Чанышев Д.И. Структура комплекса информационного обеспечения селекционного процесса тритикале // Новейшие направления развития аграрной науки в работах молодых учёных. Ч. 1: сб. тр. Междунар. науч. конф. молодых ученых. Новосибирск, 2010. С. 247-249.
5. Grebennikova I. G., Aleynikov A. F., Stepochkin P. I. Diallel Analysis of the spike lets per spise in spring triticale // Bulgarian Journal of Agricultural Science. 2011. № 6. P. 755-759.
6. Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И., Чанышев Д.И., Голышев Д.И. Программно-алгоритмические средства и искусственные нейронные сети в селекции растений: метод. реком. -Новосибирск: Изд-во ИПФ «АГРОС», 2008. 16 с.
7. Чанышев Д.И., Алейников А.Ф. Алгоритм прогнозирования показателей качества пищевого сырья растительного происхождения // Пища. Экология. Качество: труды VII междунар. научн.-практ. конф. Новосибирск, 2010. С. 258-260.
8. Чанышев Д.И., Гребенникова И. Г., Алейников А.Ф., Стёпочкин П.И. Алгоритм прогнозирования селекционной ценности образцов тритикале на основе искусственных нейронных сетей // Информационные технологии, системы и приборы в АПК: материалы V Междунар. науч.-практ. конф. «АГРОИНФО-2012». Новосибирск, 2012. С. 107-113.
9. Чанышев Д.И., Алейников А.Ф., Гребенникова И.Г., Чешкова А.Ф., Стёпочкин П.И. Кластерный анализ показателей качества пищевого сырья при селекции // Информационные технологии, системы и приборы в АПК: материалы VI Междунар. на-уч.-практ. конф. «АГРОИНФО-2015». Новосибирск, 2015. С. 280-286.
10. Алейников А.Ф., Чанышев Д.И., Чаплина М.А Автоматизированный синтез патентоспособных технических решений преобразователей сигналов // Сиб. вестн. с.-х. науки. - 2009. № 2. С. 86-92.
11. Notebook «Нейронные сети» 2008 [Электронный ресурс]: http://pandia.org/text/78/102/560-3php
12. Сорокин О.Д. Прикладная статистика на компьютере. Краснообск: РПО СО РАСХН, 2009. 222 с.
13. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. 345 с.
Review
For citations:
Chanyshev D.I., Aleynikov A.F., Grebennikova I.G., Cheshkova A.F., Stepochkin P.I. CLUSTERING OF TRITICALE COLLECTION SAMPLES TO BE USED IN BREEDING. Siberian Herald of Agricultural Science. 2016;(6):90-95. (In Russ.)
Views:
202
Email this article 