БУУДАЙ ӨНҮМДӨРҮНҮН ЖАШЫНЫН ТАСИРИНИН САНАРИПТИК ФЕНОТИПТЕШТИРҮҮНҮН ЖЫЙЫНТЫГЫНА ТИЙГИЗГЕН ТААСИРИ ЖӨНҮНДӨ

Кабыл алынган убакыт 02.08.2024
Түзөтүлгөн 31.10.2024
Жарыяланган 06.12.2024

Аннотация

Иште "Новосибирская 41" жана "Сибирская 21" сортторунун ар кандай курактагы буудай өнүмдөрүнүн сорттору боюнча санариптик фенотиптөөнүн (кластерлештирүүнүн) натыйжалары талкууланат. Өсүмдүктөрдүн биопотенциалдарын изилдөөнүн максаттары, өлчөөлөрдү жүргүзүүнүн шарттары жана өзгөчөлүктөрү кыскача баяндалган. Python программалоо чөйрөсүндө scikitlearn китепканасынан кластерлештирүү ыкмаларын колдонуу менен алынган 10, 12 жана 14 күндүк өсүндүлөрдүн төмөнкү жана жогорку температурасынын таасиринен пайда болгон биопотенциалдардын сигналдарынын атрибуттары боюнча фенотиптештирүүнүн натыйжалары берилген. Үлгүлөрдүн жаш курагынын сорттору боюнча аларды кластерлештирүү сапатына тийгизген таасири жөнүндөгү гипотезанын жарым-жартылай ырасталышы белгиленет. Мындан аркы изилдөөлөрдүн багыттары сунушталууда

Негизги сөздөр

фенотиптөөнүн Python биопотенциал жашы буудай температура таасири
Цитаталоо
Seroklinov, G., & Goonko, A. (2024). ON THE INFLUENCE OF THE AGE OF WHEAT SERRINGS ON THE RESULTS OF THEIR DIGITAL PHENOTYPING. Bulletin of the Kyrgyz National Agrarian University, 22(5), 10-16.

Колдонулган булактар

[1] Bos, D.Ch. (1964). Selected works on the irritability of plants (Vol. 2). Moscow: Nauka.

[2] Stahlberg, R., Cleland, R.E., & van Volkenburgh, E. (2006). Slow wave potentials: A propagating electrical signal unique to higher plants. In F. Baluska, S. Mancuso, & D. Volkmann (Eds.), Communication in plants: Neuronal aspects of plant life (pp. 291-308). Berlin, Germany: Springer-Verlag.

[3] Goonko, A.V., Seroklinov, G.V., Devyatkin, E.S., & Golubkov, F.S. (2023). Application of data mining technologies for processing results of experimental studies. In Proceedings of the 16th International Scientific and Technical Conference Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE–2023) (pp. 860-863). IEEE. doi: 10.1109/APEIE59731.2023.10347609.

[4] Seroklinov, G.V., & Goonko, A.V. (2021). Assessment of stress resistance of wheat varieties based on the cluster analysis of biopotential parameters. In IOP Conference series: Earth and environmental science (article number 12183). Krasnoyarsk: Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering.

[5] Scikit-learn. (n.d.). Clustering. Retrieved from https://scikitlearn.org/stable/modules/clustering.htm.

[6] Russian Academy of Agricultural Sciences, Siberian Regional Branch. (2009). Catalog of agricultural crop varieties created by Siberian scientists and included in the State Register of the Russian Federation (regionalized) in 1929-2008 (Iss. 4, Vol. 1). Novosibirsk: Russian Academy of Agricultural Sciences.