identification of the relationship between some characteristics of native walnut genotypes peculiar to darende district of malatya province: use of factor analysis scores in multiple linear regression

Clicks: 284
ID: 161542
2016
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #31 of 63 articles by views in Chemical biology & drug design

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Two main aims of this investigation were to predict kernel ratio (KR) and kernel weight (KW) from some walnut characteristics, respectively. For these aims, a total of 112 Walnut genotypes growing in nature were collected at Darende District of Malatya province in the Eastern Anatolia region of Turkiye. The walnut characteristics evaluated were nut length (NL), nut width (NW), nut height (NH), nut weight (NWe), shell thickness (ST), kernel ratio (KR) and kernel weight (KW), respectively. Independent variables were subjected to factor analysis based on principal component extraction method and VARIMAX rotation. On the basis of jointly using factor scores in multiple regression, KR (81.3 % R2 and 80.6 % adjusted R2) and KW (94.7% R2 and 94.5% adjusted R2) characteristics were predicted by using four factor scores with a big accuracy without multicollinearity problem. Consequently, the present results revealed that, walnuts of heavier KW and NWe in the prediction of KR would be expected to produce those of higher KR, and walnuts of higher values in NH, NW, NWe, ST, NL, and KR in the prediction of KW would be expected to produce those of heavier KW. The knowledge may help walnut breeders to improve new selection strategies.
تمثّل الهدفان الرئيسيان من هذه الدراسة في التنبؤ بكلٍّ من نسبة اللب (KR) ووزن اللب (KW) استناداً إلى بعض خصائص الجوز، على التوالي. وتحقيقاً لهذين الهدفين، جُمع ما مجموعه 112 طرازاً وراثياً من الجوز النامي في الطبيعة من منطقة داريندة التابعة لمحافظة ملاطية في إقليم شرق الأناضول بتركيا. وتمثلت خصائص الجوز الخاضعة للتقييم في: طول الثمرة (NL)، وعرض الثمرة (NW)، وارتفاع الثمرة (NH)، ووزن الثمرة (NWe)، وسُمْك القشرة (ST)، ونسبة اللب (KR)، ووزن اللب (KW)، على التوالي. أُخضعت المتغيرات المستقلة للتحليل العاملي بالاعتماد على طريقة استخلاص المكونات الرئيسية مع تدوير فاريماكس (VARIMAX). وبناءً على الاستخدام المشترك لدرجات العوامل في الانحدار المتعدد، تم التنبؤ بخصائص نسبة اللب KR (معامل تحديد R² = 81.3% وR² مُعدَّل = 80.6%) ووزن اللب KW (معامل تحديد R² = 94.7% وR² مُعدَّل = 94.5%) باستخدام أربع درجات عوامل وبدقة فائقة دون ظهور مشكلة التعدد الخطي (multicollinearity). وتبعاً لذلك، أظهرت النتائج الحالية أنه في التنبؤ بنسبة اللب (KR)، يُتوقع لثمار الجوز ذات وزن اللب (KW) ووزن الثمرة (NWe) الأعلى أن تُعطي نسبة لب أكبر؛ في حين يُتوقع لثمار الجوز ذات القيم الأعلى في كل من NH وNW وNWe وST وNL وKR عند التنبؤ بوزن اللب (KW) أن تُعطي وزناً أكبر للب. ومن شأن هذه المعرفة أن تساعد مربّي الجوز في تحسين استراتيجيات انتخاب جديدة.
Reference Key
omer2016genetikaidentification Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Beyhan Omer;Eyduran Ecevit;Akin Meleksen;Ercisli Sezai;Gecer Kenan Mustafa;Karahan Erhan Ahmet
Journal Chemical biology & drug design
Year 2016
DOI
10.2298/GENSR1603923B
URL
http://www.doiserbia.nb.rs/img/doi/0534-0012/2016/0534-00121603923B.pdf
Keywords
multiple linear regression factor analysisgenetics

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.