Разработка методики прогнозирования потребительских свойств растений подсолнечника на основе анализа их фенотипических признаков. Рассмотрение примеров карточек прогнозирования (экранных форм). Анализ сети фенотипических признаков: "высота растения".
При низкой оригинальности работы "Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа для совершенствования методов компьютерной селекции подсолнечника", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа для совершенствования методов компьютерной селекции подсолнечника В статье рассматривается применение СК-анализа для компьютерной селекции подсолнечника, что позволяет сэкономить время и другие ресурсы при отборе растений для следующих селекционных поколений, ускорить и повысить качество селекции.Однако и количественная оценка потребительских свойств конкретных растений требует специальных инструментальных измерений, например веса и выхода масла, которые сложно провести в полевых условиях. Генотип растения детерминирует не только его потребительские свойства, но и фенотипические признаки. Поэтому предлагается следующая идея: если выявить зависимости потребительских свойств растений от их фенотипических признаков, то можно косвенно оценивать, т.е., по сути, измерять эти потребительские свойства по фенотипическим признакам, естественно, с определенной степенью надежности, которую необходимо контролировать. Необходимо отметить, что на фенотипические признаки, кроме генотипа растения, оказывают влияние также и внешние для растения факторы. Поэтому даже если бы факторы и учитывались в журналах, их влияние на потребительские свойства изучить не представлялось бы возможным изза практически полного отсутствия вариабельности по этим факторам.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
