Atatürk Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Zootekni Bölümü, Biyometri ve Genetik Anabilim Dalı, Erzurum. *

Transkript

1 Anadolu Taım Blm. Deg., 0,6:0-3 Anadolu J Ag c, 0,6:0-3 Aaştıma Reseach GE OTĐP ÇEVRE ETKĐLEŞĐMĐ Đ BELĐRLE MEĐ DE KULLA ILA PARAMETRĐK VE PARAMETRĐK OLMAYA KARARLILIK A ALĐĐ YÖ TEMLERĐ ARAI DAKĐ ĐLĐŞKĐ Đ ARAŞTIRILMAI Mehmet TOPAL ecat YILDI Atatük Ünvestes, aat Fakültes, ootekn Bölümü, Byomet ve Genetk Anablm Dalı, Ezuum. e-mal: mtopal@ataun.edu.t Gelş Tah: Kabul Tah: ÖET: Btk ve hayvanlaın vem çeve le genotpn blkte etksnn sonucudu. Fenotpk vayasyon genotp, çeve ve Genotp Çeve etkleşmnden meydana gelmekted. Btk ve hayvan ıslahında Genotp Çeve etkleşm oldukça öneml b konudu. Genotp Çeve etkleşmnn tesptnde kullanılan paametk ve paametk olmayan yöntemle genotplen he b çevedek vem değelene ve bunlaın anklaına dayanmaktadı. Kaalılık yöntemle le Genotp Çeve etkleşmle beysel olaak tespt edlmekted. Bu aaştımada nomal ve keskl ünfom dağılışa göe tüetlen velede etkleşm tespt etmek çn lk önce vayans analz, daha sona paametk olmayan yöntemleden, L, R ve Kang yöntem uygulanmıştı. Yöntemlen nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velee uygulanmasında yöntemle aasında lşk yönünden dağılışla aasında b fak olmadığı gözlenmşt. He k dağılışta vayans analzne göe Genotp Çeve etkleşmnn önemsz olduğu duumda paametk olmayan kaalılık yöntemlene göe elde edlen katsayı değele önemsz bulunuken, Genotp Çeve etkleşmnn öneml olduğu duumlada kaalılık katsayı değele aasındak fak öneml bulunmuştu. Nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velede paametk olmayan yöntemlede en yüksek koelasyonla le, 3 le 6 ve L, R, le yöntemle aasında bellenmşt. KM yöntem 3 ve 6 yöntemle le yüksek ve öneml lşk göstemşt. KM yöntem genotp otalama değeleyle negatf yönde öneml lşk göstemşt. Paametk ve paametk olmayan yöntemle aasında en yüksek koelasyonla CV, VK, EV ve V yöntemle le,, L ve R yöntemle aasında bulunmuştu. Regesyon yöntemle le paametk olmayan yöntemle aasında öneml lşk tespt edlememşt. Genotp Çeve etkleşmnn tesptnde aalaında koelasyonun yüksek olduğu yöntemleden hehang b kullanıldığında benze sonuçlaın alınableceğ gözlenmşt. Anahta özcükle: Genotp Çeve etkleşm, kaalılık yöntemle, sıa koelasyon,, EXAMI ATIO OF RELATIO HIP AMO G PARAMETRIC A D O PARAMETRIC TABILITY ETIMATIO METHOD UED I DETERMI ATIO OF GE OTYPE E VIRO ME T I TERACTIO ABTRACT: Plant and anmal yelds ae the esult of the effect of genotype and envonment. Phenotypc vaaton ognates fom genotype, envonment and Genotype Envonment nteacton. Genotype Envonment nteacton s the most mpotant ssue fo anmal and plant beedng. Paametc and nonpaametc methods used n detemnaton of Genotype Envonment nteacton ae based on the yeld values of genotypes and the anks n each envonment. Genotype Envonment nteactons ae ndvdually establshed by stablty methods. At the begnnng of ths eseach, vaance analyss was appled to detemne the nteactons elated to data smulated accodng to nomal and dscete unfom dstbuton, and then,,,, L, R and Kang s yeld stablty statstcs fom nonpaametc () methods wee appled to pesent data. It was obseved that dffeences among the methods appled fo the data dsplayng nomal and dscete unfom dstbuton wee not sgnfcant. When the nteactons obtaned accodng to vaance analyss n both nomal and dsceate unfom dstbuton wee nsgnfcant, coeffcent values fom nonpaametc stablty estmaton methods wee also found to be nsgnfcant. In addton, when nteacton was detemned to be sgnfcant, dffeence among the coeffcent values was sgnfcant. The hghest coelaton n nonpaametc methods fo nomal and dsceate unfom dstbutons was found between and, 3 and 6, L, R, and methods. KM method showed hgh and sgnfcant coelaton wth 3 and 6. KM method had sgnfcant and negatve coelaton wth the mean of genotype values. The hghest coelatons wee found among the CV, VK, EV, V wth,, L and R methods of paametc and nonpaametc methods. A sgnfcant coelaton was not detemned between egesson and nonpaametc methods. It was obseved that smla esults may be obtaned when any method showng hgh coelaton wth othe methods was used to detemne the Genotype Envonment nteacton. Key Wods: Genotype Envonment nteacton, stablty methods, ank coelaton (), Doktoa Teznden Özetlenmşt

2 M. Topal, N.Yıldız. GĐRĐŞ Genel manada genotp, canlının fenotpn bellemesne ağmen çeve faktöle bu oganzmanın fenotpn öneml b şeklde değştebl. Canlının pefomansı çeve le genotpn blkte etksnn b sonucudu. Fenotp, canlının hehang b şeklde tespt ve fade edlen özellğd. Canlılada genlen ve çeve faktölenn müşteek tesle altında meydana gelen dış göünüş veya canlının tanınablen çeştl kaaktele fenotp oluştuu. Fenotp, kaltatf (boynuzlu - boynuzsuz, esme alaca, kılçıklı kılçıksız buğday, saı beyaz patates gb) ve kanttatf (hayvanlada süt, et, yapağı, yumuta vem, btklede dönüm başından elde edlen vem gb) olmak üzee kye ayılı. B canlıdak mevcut fenotpten soumlu kalıtsal özellklen tümü genotpt. Genotp gen etklenden oluşu ve kalıtsaldı. Gen, gözle göülebl b kaekte veya fenotpk göünüşü etkleyen komozomla üzene yeleşmş ve ölçülebl b ye tutan en küçük genetk madde paçasıdı (Dayıoğlu ve Doğu 994). Mathe ve Jones (958) e göe genotp, b dplod oganzmadak tek b otosomaldak allellen bleşmd. Homozgot ve heteezgot genotple tek b alleln değşmne göe ayıt edlle. Yüksek oganzmalada se, genlen faklı dzlşle özel b genotp oluştuabl. Çeve canlının çnde yaşadığı bakım, besleme, baınma, klm ve bölge koşullaı gb faktöled. Fenotpte vayasyona neden olan çeve faktöle mako ve mko çeve faktöle olmak üzee kye ayılı. Mako çeve faktöle, b populasyonun tüm beyle aasındak büyük değşmele sağla. Mko çeve faktöle populasyonun yalnız bazı beylende değşmelee yol aça. Çeve fenotpk kaekten otaya çıkmasında hem doğudan hem de dolaylı etkde bulunu. Çevenn dolaylı etkle, genotpn yapısındak çeve ve genotpn otalama etklenden tahmnlenemeyen değşmele aksett. Çeve koşullaının bütün genotplee eşt etkde bulunması mümkün değld. Bazı genotplee olumsuz etk yapan çeve koşullaı dğe bazı genotplee olumlu yönde etk yapabl. Bu duum doğudan genotp çeve etkleşmes olaak fade edlebl. Bu nedenle bazı duumlada genotple çeve aasında düz ve bazı duumlada da tes lşk bulunabl. Dolayısıyla genotple çeve aasındak lşkle düz lşk ve tes lşkle (Genotp Çeve etkleşm) olmak üzee k kısma ayıablz. Eğe populasyonda yüksek genotpk değel fetle çeve faktöle le olumlu veya olumsuz yönde daha büyük sapmala (fenotpk değşmele) gösteyolasa, daha düşük genotpk değellede se çeve faktölenn etks genotpk değelele paelel (uyumlu) olaak, aynı yönde daha az sapmaya sebep oluyosa, o zaman bu k vayasyon kaynağı aasında düz b lşk vadı (Düzgüneş vd 987). Hehang b kaekte yönünden üstün genotpl beylee daha y, düşük genotpl beylee daha kötü çeve koşullaı sağlandığında, genotp çeve aasında doğusal b lşk meydana gel (Hatmann 990). Çeve faktölenn sebep olduklaı fenotpk fakla genotpe bağlı olaak değşmekte, veya tesne genotpk değele aası fakla çeveden çeveye değşmekte sele, çeve le genotp aasında tes b lşkden söz edl. Bu tes lşkye Genotp Çeve etkleşm den (Düzgüneş vd 987). Genotp Çeve etkleşm, hehang b kaekte yönünden k veya daha fazla genotpn k veya daha fazla çeve koşulunda bblene göe nsb olaak faklı pefomans göstemeled şeklnde de tanımlanabl (Tuncel 994). Genotp Çeve etkleşm genotplen vem pefomanslaındak vayasyonda atma veya azalma yönünde b değşklk yapabl. Genotp Çeve etkleşmnde genotplen çevelele olan etkleşmlen tespt edleblmes çn paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemle gelştlmşt. Kaalılık, genotplen çeve şatlaına göstemş olduklaı eaksyondu. Genotple çeve şatlaının değşmesnden etklenmyosa kaalı, etklenyosa kaasız genotp olaak adlandıılıla. Kaalılık yöntemle genellkle kanttatf fenotpk özellklee uygulanıla. Huehn (990a) faklı çevelede yetştlen genotplen fenotpk kaalılıklaının tahmn çn he b çevedek genotplen sıa puanlaına dayandıılmış üç kaalılık yöntem önemşled. s sütunlu (çevele) ve t sıalı (genotple) k yönlü çzelgelede ojnal ve Y j (Y j : j. çevedek. genotpn fenotpk değe :,,...t; j:,,...s) ayı ayı s çevenn he b çn deecelenmeye çevlmş. Nomal dağılışa dayandıılmış önemllğn yaklaşık testle; ) b genotpn kaalılığının test ve ) faklı genotplen kaalılıklaının kaşılaştıılması çn k nonpaametk ölçümü otalama mutlak sıa puanlaı fakı ve sıa puanlaının vayansı nı tatışmışladı. Nassa ve Hühn (987) btk ve hayvan yetştme ve üetmnde fenotpk kaalılık ve Genotp Çeve etkleşmn tahmn etmek çn he b çevedek () genotplen sıa puanlaına dayanan ve paametk olmayan yöntemle ve bu kaalılık yöntemlenn önemllk testlen gelştmşled. ( ) [ E( )] / Va( ) =, (m=,) m statstğnn t sebestlk deecesyle χ dağılışına yaklaştığını fade etmşled. Kaya ve Tane (003) onb çevede yetştlen dokuz genotpn kaalılıklaını hesaplamak çn ve () yöntemlen uygulamışla. Pepho ve Lotto (99) e göe, faklı çeveledek genotplen kaalılığını hesaplayan yöntemle aasındak lşklen sıa koelasyon katsayısı le hesaplanableceğn beltmşle ve L ve R kaalılık yöntemlen gelşteek bu yöntemle le yaygın olaak kullanılan egesyon katsayısı (b ), çevesel vayans ( ), ecovalance (W ), egesyondan y sapmalaın kaele otalaması ( ), d ve ()

3 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle aasındak lşknn aaştıılması kaalılık yöntemle aasındak lşky aaştımışla ve genotplen kaalılıklaının hesaplanmasında kullanılan kaalılık vayans ( σ ) ve W yöntemlenn altenatfle olaak (),, L ve R nn kullanılableceğn beltmşled. Kang ve Pham (99) Genotp Çeve etkleşmnn hesaplanmasında kullanılan, () ve P paametk olmayan kaalılık yöntemle aasındak lşkle bellemek çn sıa koelasyon katsayısını kullanmışladı. Kang (993), vemkaalılık adını vedğ b kaalılık hesaplama yöntem gelştmş ve bu yöntemde I. ve II. tp hata sevyelen ncelemşt. Pham ve Kang (988), faklı sayıda çeve ve genotpe sahp beş ve setne çeştl kaalılık yöntemlen uygulamışla ve yöntemle aasındak sıa koelasyon değelen ncelemşled. Huehn (990 a) a göe, fenotpk kaalılık çn genotplen he b çevedek vem değelenn sıa puanlaına dayanan paametk olmayan yöntemle, genotplen vem değelene dayanan paametk yöntemlee altenatftle. Paametk kaalılık yöntemleyle kaşılaştııldığında paametk olmayan kaalılık yöntemlenn bazı avantajlaı şunladı; ) Anomal değele taafından sebep olunan ön yagının önlenmes veya azaltılması ) Fenotpk değelen dağılışı hakkında vasayımlaa htyaç duyulmaması ) Deecelendmeye dayalı kaalılık ölçütlenn kullanımı ve youmlamasının kolaylığı v) B veya bkaç genotpn veya mateyalle lgl başka b gubun çıkaılmalaı veya eklenmelenn paametk kaalılık ölçütlendek değşm kada paametk olmayan ölçütlede büyük değşmelee sebep olmaması v) Yetştme ve test pogamlaındak öneklen seçmle ve uygulaması çn genotplen sıa puanlaının kullanılması. Huehn (990 b) ye göe, patk uygulamalada kaalılık tahmn yöntemlenn etkl kullanılması çn aşağıdak duumlaın blnmes esastı, ) Fenotpk kaalılığın faklı paametk ve paametk olmayan ölçütle aasındak lşklen ) Kaalılık ölçütle aasındak lşklen tutalılığı ) Kaalılık ölçütlenn tekalanması. Huehn (990a), Huehn (990b) taafından le süülen teok düşünce ve yaklaşımlaın bazı uygulamalaını kışlık buğday denemesnden elde ettğ velee uygulayaak paametk ve paametk olmayan kaalılık ölçütle aasındak lşkle sıa koelasyonu kullanaak ncelemşt. Genotp Çeve etkleşmn tahmn etmek çn kullanılan başlıca yöntem vayans analz (ANOVA) d. Vayans analzne göe Genotp Çeve etkleşm önemsz çıktığında genotplen çevelele olan etkleşmlenn önemsz olduğu fade edl. Fakat aaştııcıla Genotp Çeve etkleşm önemsz olsa dah genotplen çevelele olan etkleşmlen ncelemek stele. Böylece Genotp Çeve etkleşmnn bütün genotpledek beysel payı kaalılık analzle sonucunda daha detaylı ve hassas b şeklde tahmn edlmş olu. Bu aaştımada Genotp Çeve etkleşmn tahmn etmek amacıyla gelştlmş olan tek değşkenl paametk olmayan kaalılık yöntemlenn özellkle daha yaygın kullanılanlaı nceleneek sayısal uygulamalala aalaındak lşkle ayıca paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemle aasındak lşkle aaştııldı.. MATERYAL VE YÖ TEM Mateyal olaak smülasyon teknğ le nomal ve keskl ünfom dağılışa göe tüetlen vele kullanıldı. Tüetlen vele k yönlü vayans analzne tab tutulaak genotp, çeve ve Genotp Çeve etkleşmnn faklı olasılık sevyesndek önem duumlaına göe elde edlen velee kaalılık yöntemle uygulanaak etkleşmn hesaplanmasında kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemlen nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velede nasıl b lşk göstedğ ncelend. Yöntemle aasındak lşknn hesaplanmasında sıa koelasyon katsayısı kullanıldı. mülasyonla ve tüetmnde esas alınan model, Y = µ + g + e + ( ge) + ε (=,...,t; jk j j=,...,s; k=,...,) d. Nomal dağılışta ve tüetmnde modelde µ =000, g ~ (0, σ ), e j ~ (0, σ ), (ge) j ~ (0, σ ge ), ε j ~ (0, g j jk σ ε ) olaak keskl ünfom dağılışta se öneml duumda µ=000, g ~U(0, 60), e j ~U(0, 40), (ge) j ~U(0,5), ε j ~U(0,00) ve önemsz duumda µ=000, g ~U(0, 00), e j ~U(0, 00), (ge) j ~U(0,00), ε j ~U(0,0) olaak velmşt. Ve tüetm MATLAB 6.5 paket pogamında yapılaak nomal dağılış çn nomnd ve keskl ünfom dağılış çn undnd deymle kullanılmıştı. Yapılan smülasyon sonucunda, 5 genotp 6 çeve ve he b üntede 5 tekeülü (t=5, s=6 ve k=5) b faktöyel düzenleme sonucu elde edlen 00 değe genotp ve çeve faktölene dağıtılmıştı. mülasyonla ve tüetmnde aşağıdak sıa takp edld, ) Genotp, çeve ve he b hücedek tekeü sayılaı bellend ) Dağılışın şekl bellend süekl dağılışladan nomal, keskl dağılışladan keskl ünfom dağılış seçld 3) He k dağılışta vayans analzne göe genotp, çeve ve Genotp Çeve vayasyon kaynaklaının önemsz ve öneml olması duumuna göe ve tüetm yapıldı. Vayasyon kaynaklaının önemsz ve öneml çıkması çn vayasyon kaynaklaının etk paylaının vayansı ve ktk F değele veld 4) Elde edlen velee kaalılık yöntemle uygulandı. Uygulaması yapılaak aalaındak lşknn ncelendğ paametk olmayan kaalılık yöntemle e

4 M. Topal, N.Yıldız Hühn ve Nassa Yöntemle (,, 3 ve 6), Pepho ve Lotto Yöntem (L ve R statstkle) ve Kang Yöntem (KM) ve paametk olmayan yöntemle le aalaındak lşknn ncelendğ paametk yöntemle Çevesel Vayans Yöntem (CV), hukla Yöntem (V), Vayasyon Katsayısı Yöntem (VK), Ecovalence Yöntem (EV), Ln ve Bnns n P Yöntem (P), Fnlay ve Wlknson Regesyon Katsayısı Yöntem (FWb), Pekns ve Jnks Regesyon Katsayısı Yöntem (PJb) ve Ebehat ve Russel Yöntem (ER)... Hühn ve assa Yöntemle, Nassa ve Hühn (987) (),, ve (), ve paametk olmayan kaalılık paametelen önemşled. Y j ; j. (j=,,...,s) çevedek. (=,,...,t) genotpn vem olsun. t sıalı (genotp) ve s sütunlu (çeve) k yönlü tabloda Y j değele he b çevede sıasıyla en küçük değe ve en büyük değe t olacak şeklde sıalanı. j. çevedek. genotpn sıa puanı j olsun.. b genotpn sıa puanlaı tüm çevelede benze veya eşt se o genotpn tüm çevelede kaalı olduğu fade edl(nassa ve Hühn 987; Hühn ve Nassa 989;Huehn 990b).,, () ve kaalılık paametele aşağıdak eştlklele tahmn edlebl s s j< j j j j j = = s (. ) ( ) s( s ) (). =. = = ' s ( j. ) j= s s j= s j s j= ( j.. ) j= j = j+ ' (. ) = (. 3) s j= j.. = (. 4) s j= Eştlk. ve. dek Y j j s j değele, düzeltlmş = Y Y Y ) değelene göe he b j. (..... çevedek genotplen sıa puanlaıdı. Eştlk. 3 ve. 4 dek j değele Y j. otalama vemlene dayandıılmış he b çevedek genotplen sıa puanlaıdı.., () ve paametelendek değele he b eştlkde alınan j değelene göe hesaplanı (Nassa and Hühn 987; Hühn and Nassa 989; Kang and Pham 99; Huehn 990a; Pepho and Lotto 99)., s çeve üzenden b genotpn sıa puanlaı faklaının mutlak değelenn otalamasıdı. () çeve üzendek düzeltlmş sıa puanlaın vayansını ve., düzeltlmemş sıa puanlaının s çeve üzendek vayansını ve., s, düzeltlmemş sıa puanlaı mutlak sapmasından hesaplanan vayasyon katsayısıdı (Floes et al. 998). t genotpl ve s çevel k yönlü b tabloda bütün genotplen eşt olduğu H 0 (sıfı) hpotez le süülü. Bu Genotp Çeve etkleşmnn olmadığı ve genotple aasında faklaın olmadığı duumda meydana gelmekted. He b çeve çnde genotple sıasıyla deecelendğ çn çevesel etkle ve () kaalılık ölçütle üzende etkye sahp değld. Bununla blkte geçekte Genotp Çeve etkleşm olmadığı zaman genotple aasındak faklılıkla ve () kaalılık ölçütle üzene b etkye sahp olacakla ve genotple aasındak faklılıklaa yol açablecekled (Nassa and Huhn 987, Huehn 990a). ve Y j () kaalılık ölçütle = Y Y Y ) (. 5) j (... düzeltlmş değelee göe elde edlen sıa puanlaın kullanılmasıyla hesaplanabl. Buada Y. ;.genotpn otalaması ve Y.. ; t s tablosundak genel otalamadı. Bu uygulama altında, genotple aasındak eşt kaalılıklı sıfı hpoteznn kabul edlmemes Genotp Çeve etkleşmnn olduğunu fade ede. ve paametk olmayan ölçütle çn () nomal dağılışa dayanan yaklaşık önemllk testle Nassa ve Huhn (987) taafından gelştlmşt. Bu statstk [ ( )] / ( ( ) E Va ) m (m) (m) E ( ) = n otalaması (m) (m) Va ( ) = n vayansı =, m=,, (. 6) yaklaşık sebestlk deecel K-kae dağılışına sahp olacağı beklenmekte (Hühn and Nassa 99). Bu statstk benze olaak = t =, m=, (. 7) 3

5 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle aasındak lşknn aaştıılması t sebestlk deecel b K-Kae dağılışıyla tahmn edlebl (Nassa and Huhn 987, Hühn and Nassa 989, Huehn 990a). Tüm genotplen kaalı olduğunu dda eden H 0 hpoteznde, otalamala (m) (m) E ( ) ve vayansla Va ( ) keskl ünfom dağılıştan (,,...,t) aşağıdak eştlklede veldğ şeklde hesaplanmaktadı (Nassa and Hühn 987); E ( ) ( t ) /(3 t =, [ ] ) Va ( t ) = ( [ ] ( ) = ( t ) / E, )[( t 4)( s+ 3) + 30] 45t s( s ) () ( E[ ]) () m4 s 3 Va ( ) =, s s( s ) buada m4 = E[ y µ ] = E[ y ] 4µ E[ y ] + 6µ E[ y ] 3µ µ = E[ y] () y =, 4 E [ y ] = ( t+ )(t+ )(3t + 3t ) / 30, 3 E [ y ] = t( t+ ) / 4, E [ y ] = ( t+ )(t+ ) / 6, = ( t+) / µ. Va( () ( t ) = )[( t 4)( s ) + 5( t 360s( s ) )].. Pepho ve Lotto Yöntemle (L ve R statstkle) Pepho ve Lotto (99) paametk olmayan kaalılık ölçütle olan L ve R statstklen gelştmşled. L ve R kaalılık yöntemle aşağıdak gb taf edlebl. L, nteaksyon etklenn mutlak otalaması olaak taf edl ve aşağıdak gb hesaplanı, s L = V s (. 8) j / j= buada, Vj = Yj. Y. Y. j + Y.. V j = V j nn mutlak değe, V j : nteaksyon etks, Y j. : j. çevedek,. genotpn, tekaının otalaması, Y. :. genotpn otalaması, Y. j : j. çevenn otalaması, Y.. : genel otalama. R, çevele çndek V j nn sıa puanlaının ( ) toplamı olaak fade edlebl (Pepho and Lotto 99). Yan, R = (. 9) j j j. genotpe at L ve R değele daha küçükse bu genotpn dğelene göe daha kaalı olduğu söylenebl. L ve R, V j len dağılımı hakkında blg veebl. He genotp çn V= 0 olduğu vasayılı. Bu yüzden V j le şansa bağlı olaak sıfı etafında dağılıla. B genotpn V j değele sıfıdan ne kada çok sapmalı olusa, çevele çnde en yüksek sıa puanlaını ( ) alacağı beklenlen mutlak j değelee ( V j ) sahp olacaktı. Bu yüzden V j nn dağılımının yüksek olması büyük L ve R taafından aksettlecekt (Pepho and Lotto 99). L, V j değele L nn tekalaı olduğu dkkate alınaak homojenlk çn tek yönlü vayans analzyle test edlebl. V j nomal olsa dah V j len dağılımı nomal olmayabl. Otalamala aasındak faklılıklala lgl hpotezlen tek yönlü vayans analz vayansla aasındak faklılıklaı test etmek çn kullanılan klask testleden daha güçlü olduğu beltlmşt. Geçekten V j nn tek yönlü vayans analz kaalılık vayanslaın j j σ eşt olup olmadıklaını y b şeklde test edebl (Pepho and Lotto 99)..3. Kang Yöntem Kang (988) genotplen otalama vem sıa puanlaını ve he b genotpn kaalılık vayanslaının sıa puanlaını kullanaak toplam sıa puanı yöntem adı velen b yöntem gelştmşt. Bu şlem yapaken en yüksek veml genotpn sıa puanı ve en düşük kaalılık vayansının sıa puanı olacak şeklde otalama vemle ve hukla (97) nn kaalılık vayanslaını deecelemeye tab tutmuştu. Daha sona he b genotpn otalama vemnn ve kaalılık vayansının sıa puanı toplanaak o genotp hakkında son kaa velmşt. Toplam sıa puanı en küçük olan genotpn en kaalı genotp olduğu beltlmşt. Kang (988) n toplam sıa puanı yöntemnde genotplee vem otalaması ve kaalılık vayanslaı eşt ağılıklı olaak katkı sağlamaktadı. Ayıca Kang ve Pham (99) toplam sıa puanı yöntemne laveten ve bu yöntemn b benze olan ancak vem otalamalaının sıasıyla, 3, 4 ve 5 ağılıkla katkıda bulunduğu ndeks, ndeks 3, ndeks 4 ve ndeks 5 yöntemlen de gelştmşled. Kang (988) ın toplam sıa puanı yöntem ve dğe yöntemle özet olaak aşağıdak gb taf edlebl. Toplam sıa puanı yöntem : vem otalamasının sıa puanı + σ nın sıa puanı Đndeks yöntem : vem otalamasının sıa puanı + σ nın sıa puanı Đndeks 3 yöntem : 3 vem otalamasının sıa puanı + σ nın sıa puanı Đndeks 4 yöntem : 4 vem otalamasının sıa puanı + σ nın sıa puanı 4

6 M. Topal, N.Yıldız Đndeks 5 yöntem : 5 vem otalamasının sıa puanı + σ nın sıa puanı 3. BULGULAR Aaştımada nomal ve keskl ünfom dağılışa göe tüetlen velee paametk olmayan kaalılık yöntemlen uygulaması yapıldı. Yapılan çalışmada vayans analzne göe etkleşmn önemsz ve öneml olduğu duumlada paametk olmayan kaalılık yöntemle aasındak lşk ncelend. Kaalılık ölçütle aasındak lşknn tespt sıa koelasyon analzne göe yapıldı. Aaştııcıla Genotp Çeve etkleşm öneml olduğunda da hang genotplen çevelele daha az etkleşm göstedğn tespt etmek çn gelştlmş olan paametk olmayan kaalılık yöntemlen uygulayabl. Genotp Çeve etkleşmnn önemsz olmasında dah genotplen çevelele olan etkleşmlen aaştımak stele. Dolayısıyla hang genotpn kaalı hang genotpn kaasız olduğunu aaştımak çn gelştlmş olan çeştl kaalılık yöntemlen aaştıma sonucu elde ettkle velee uygulala. Bu yöntemleden bazılaı nomal dağılışa göe tüetlen ve Genotp Çeve etkleşmn önemsz çıktığı velee uygulandı ve sonuçla Çzelge de veld. Nomal dağılışa göe elde edlen velede he b genotpn beysel kaalılık değelenn tesptnde uygulanan paametk olmayan yöntemlee göe elde edlen sonuçla Çzelge de veld. Nomal dağılışta Genotp Çeve etkleşmnn önemsz ve öneml olduğu velede paametk ve paametk olmayan olmayan kaalılık değele aasındak sıa koelasyon katsayılaı Çzelge 3 de veld. He b genotp çn paametk olmayan yöntemlee göe elde edlen katsayı değele çzelge de velmşt. ve ölçütlenn önemllk testnde değelenn hesaplanmasında ( ) [ E( )] / Va( ) = m=,. m eştlğ kullanıldı. Eştlkte; E [ ] =(5 -)/(35)= 4.98; Va ( ) =((5 -)[(5-4)(6+3)+30])/ (455 6(6-))= () E [ ] = (5 -)/=8.67 () Va ( ) = (5 -)[(5-4)(6-)+5(5 -)] / (3606(6-)) = 0.09 olaak hesaplandı ve bu değelee göe = ( ) / = 0.3 () = ( ) / 0.09 = 0. olaak bulundu ve dğe ve değelede () benze şeklde hesaplandı. Çzelge ncelendğnde =9.09 ktk X =5.00 değenden küçük olduğu çn genotplen kaalılık değele aasında ve ( =8.56 değe ktk X =5.00 ) değenden küçük olduğu çn genotplen kaalılık değele aasında fak bulunamadı. Genotple beysel değelene göe değelendldğnde de bütün genotplen değelenn ktk X 0.05.=3.84 değenden küçük olduğundan genotplen beysel olaakta kaalı olduğu tespt edld. Çzelge. Nomal Dağılışa Göe Tüetlen ve Genotp Çeve Etkleşmnn Önemsz Olduğu Velede Paametk Olmayan Yöntemlede Genotplen Kaalılık Katsayılaı PARAMETRĐK OLMAYAN YÖNTEMLER Genotp 3 6 L R KM G G G G G G G G G G G G G G G Toplam

7 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle M. Topal, aasındak N.Yıldız lşknn aaştıılması,, L ve R yöntemlene göe G4 ve G n en kaalı G3 se en az kaalı genotp olduğu göülmekted. 3 ve 6 yöntemlene göe se en kaalı genotplen G6 ve G7 en az kaalı genotpnse G5 olduğu tespt edld. KM yöntemnde se en kaalı genotp G, G ve G6 en kaasız genotp se G8 d. Dkkat edlse paametk olmayan yöntemle kend aalaında guplanıken bu yöntemleden KM yöntem daha çok paametk yöntemlele benze sonuç vemşt. L kaalılık değelenn önemllk test tek yönlü vayans analzne göe yapılı. Vayans analznde L değelenn hesaplanmasında kullanılan V j ( Vj = Yj. Y. Y. j + Y.. ) değele tekeü (L len tekalanma) sayısı olaak alını (Pepho ve Lotto 99). Buna göe L değelene vayans analz uyguladığında L değelenn b bnden faksız olduğu ve vayanslaının homojen olduğu tespt edld. Dolayısıyla nomal dağılışa göe tüetlen ve etkleşmn önemsz çıktığı velede L kaalılık katsayı değele aasında da b fak olmadığı ve etkleşm değelenn faksız olduğu gözlend. L değelenn hesaplanmasında kullanılan V j değele he b genotpn çevele le olan etkleşm değeled. Bu nedenle L değelenn önemllk testyle genotplen çevelele olan etkleşmlenn önemllk test yapılablmekted. Çzelge ncelendğnde, paametk olmayan yöntemlede,, 3, 6, L, R ve KM kaalılık yöntemlene göe en kaalı genotple sıasıyla G9 ve G8 bulunuken en kaasız genotp G bulundu. ve kaalılık katsayılaının önemllk test yapıldığında ( =. değe ktk X =5.00 ) değenden küçük olduğu çn genotplen kaalılık değele aasında fak bulunamadı. Ayıca ( =8.5 değe ktk X =5.00 ) değenden küçük olduğu çn genotplen kaalılık değele aasında da fak bulunamadı. Genotple beysel değelene göe değelendldğnde () =5.43>X 0.05.=3.84 ve =9.57 > X 0.05.=3.84 olduğundan G genotpnn kaasız ve dğe genotplen kaalı olduğuna kaa vel. Dolayısıyla paametk olmayan kaalılık yöntemlene göe kaalı genotpn seçmnde ve yöntemle önemllk testlenn yapılablmesnden dolayı tech edleblle. Paametk olmayan kaalılık ölçütü olan L değelenn önemllk testne göe G genotpnn L kaalılık ölçüt değe G5, G6, G8 ve G9 genotplenn kaalılık ölçüt değelenden faklı bulundu. Buna göe L değelene göe kaalı genotple seçldğnde sıasıyla en kaalı G9, G8, G5 ve G6 genotplenn L değele en kaasız genotp olan G genotpnn L değenden faklı olması bu genotplen çevelele olan etkleşmlenn faklı olduğunu göstemekted. Çzelge. Nomal Dağılışa Göe Tüetlen Ve Genotp Çeve Etkleşmnn Öneml Olduğu Velede Paametk Olmayan Yöntemlede Genotplen Kaalılık Katsayılaı Genotp PARAMETRĐK OLMAYAN YÖNTEMLER 3 6 L R KM G b 80 7 G ab 40 7 G ab G ab 3 7 G a 8 7 G a 4 9 G ab 5 0 G a G a 04 7 G ab 40 4 G ab 4 4 G ab 3 7 G ab 6 5 G ab 36 G ab 45 Toplam

8 M. Topal, N.Yıldız Vayans analzne göe etkleşmn önemsz olduğu velede L kaalılık değelenn önemsz çıkması (Çzelge ) ve etkleşmn öneml olduğu duumda öneml çıkması (Çzelge ) L değelenn vayans analzne benzelk göstedğ fade edlebl. He b kaalılık yöntemne göe elde edlen en kaalı ve en kaasız genotpe göe etkleşmn tesptnde kullanılan paametk olmayan kaalılık yöntemlenn bbleyle lşkl olduğu fade edlebl. Ancak bu lşknn nasıl ve ne yönde olduğunu tespt etmek amacıyla 6 çevedek 5 genotp çn elde edlen kaalılık katsayı değele aasındak sıa koelasyonuna bakıldı. Koelasyon katsayısı değele çzelge 3 de veld. Çzelge 3 ncelendğnde, G Ç nteaksyonunun önemsz olduğu duumda,,, L ve R katsayı değele aasında yüksek ve çok öneml b lşk bulunuken bu katsayıla 3 ve 6 katsayılaıyla öneml ve KM katsayı değeleylede önemsz lşk göstemşled. 3 ve 6 kaalılık değele aasında (0.857) çok öneml b lşk bulunmuştu. Dğe b paametk olmayan ölçüt olan KM değe paametk olmayan ölçütleden 3 ve 6 le (0.69 ve 0.649) çok öneml b lşk gösteken dğe paametk olmayan yöntemlele önemsz ve düşük b lşkye sahp olduğu tespt edld. Paametk ve paametk olmayan ölçütle aasındak lşkle ncelendğnde en yüksek koelasyona ER le, ve R aasında ayca 3 ün CV, VK, EV, V ve ER le öneml lşkye sahp olduğu gözlend. Regesyon yöntemle olan FWb ve PJb katsayılaı hçb paametk olmayan kaalılık katsayı değeyle öneml b lşk göstememşt. KM yöntem paametk yöntemleden CV, VK, EV ve V yöntemleyle poztf yönde çok öneml ayıca genotp otalama değeleyle negatf yönde çok öneml b lşk göstemekted. KM yöntemnn paametk yöntemlele benzelk göstemesnn sebeb KM yöntemne göe katsayı değelenn hesaplanmasında V ve genotp otalama değelenn sıa puanlaının kullanılmasından kaynaklanmaktadı. KM yöntemnn hesaplanmasında en yüksek veml genotpn sıa puanı ve en düşük V değenn sıa puanı olaak alındığı çn KM yöntem genotp otalama değeleyle negatf yönde, V değeleyle poztf yönde koelasyona sahp olacaktı. Çünkü elde edlen KM katsayılaının en küçüğüne veleek sıa koelasyonu hesaplanmaktadı. Dolayısıyla Genotp Çeve etkleşm değelenn tahmnnde KM yöntemnn kullanılmasıyla yüksek veml düşük vayanslı genotple seçlebl. Çzelge 3. Nomal Dağılışta Genotp Çeve Etkleşmnn Önemsz ve Öneml Olduğu Velede Paametk ve Paametk Olmayan Kaalılık Değele Aasındak ıa Koelasyon Katsayılaı Metotla 3 6 L R KM GxÇ nteaksyonu L Önemsz R KM CV FWBİ VK EV V PJBİ ER P GORT GxÇ nteaksyonu L Öneml R KM CV FWBİ VK EV V PJBİ ER P GORT : P<0.00. : P<0.0. : P<

9 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle aasındak lşknn aaştıılması Çzelge 3 ncelendğnde, G Ç nteaksyonunun önemsz olduğu duumda,,, L ve R katsayı değele aasında yüksek ve çok öneml b lşk bulunuken bu katsayıla 3 ve 6 katsayılaıyla öneml ve KM katsayı değeleylede önemsz lşk göstemşled. 3 ve 6 kaalılık değele aasında (0.857) çok öneml b lşk bulunmuştu. Dğe b paametk olmayan ölçüt olan KM değe paametk olmayan ölçütleden 3 ve 6 le (0.69 ve 0.649) çok öneml b lşk gösteken dğe paametk olmayan yöntemlele önemsz ve düşük b lşkye sahp olduğu tespt edld. Paametk ve paametk olmayan ölçütle aasındak lşkle ncelendğnde en yüksek koelasyona ER le, ve R aasında ayca 3 ün CV, VK, EV, V ve ER le öneml lşkye sahp olduğu gözlend. Regesyon yöntemle olan FWb ve PJb katsayılaı hçb paametk olmayan kaalılık katsayı değeyle öneml b lşk göstememşt. KM yöntem paametk yöntemleden CV, VK, EV ve V yöntemleyle poztf yönde çok öneml ayıca genotp otalama değeleyle negatf yönde çok öneml b lşk göstemekted. KM yöntemnn paametk yöntemlele benzelk göstemesnn sebeb KM yöntemne göe katsayı değelenn hesaplanmasında V ve genotp otalama değelenn sıa puanlaının kullanılmasından kaynaklanmaktadı. KM yöntemnn hesaplanmasında en yüksek veml genotpn sıa puanı ve en düşük V değenn sıa puanı olaak alındığı çn KM yöntem genotp otalama değeleyle negatf yönde, V değeleyle poztf yönde koelasyona sahp olacaktı. Çünkü elde edlen KM katsayılaının en küçüğüne veleek sıa koelasyonu hesaplanmaktadı. Dolayısıyla Genotp Çeve etkleşm değelenn tahmnnde KM yöntemnn kullanılmasıyla yüksek veml düşük vayanslı genotple seçlebl. G Ç nteaksyonunun öneml olduğu duumda paametk olmayan yöntemle aasında aasında en büyük lşkle le (0.987), 3 le 6 (0.933) ve L le R (0.96) aasında bulundu. Nomal dağılışa göe tüetlen velee uygulanan kaalılık yöntemle aasındak sıa koelasyon analzlene göe etkleşmn öneml olduğu duumda yöntemle aasındak benzelk daha açık b şeklde göülmekted. Paametk yöntemlele paametk olmayan yöntemle aasındak lşk ncelendğnde paametk yöntemleden V, EV ve ER yömtemle paametk olmayan yöntemleden L ve KM yöntemleyle yüksek ve çok öneml lşk gösteken CV, VK ve P yöntemle paametk olmayan yöntemlele öneml lşk göstedkle tespt edld. FWb ve PJb yöntemle bütün paametk olmayan yöntemlele önemsz ve küçük lşk göstedkle tespt edld. Keskl ünfom dağılışa göe tüetlen ve Genotp Çeve etkleşmnn önemsz ve öneml olduğu velede Genotp Çeve Etkleşmn tesptte kullanılan paametk olmayan kaalılık yöntemlene at sonuçla çzelge 4 ve 5 de veld. Çzelge 4 de genotplen kaalılık duumlaı paametk olmayan yöntemlee göe ncelendğnde en kaalı genotpn,, 3, L ve R yöntemlende G9, 6 yöntemnde G ve KM yöntemnde se G4 genotpd. En kaasız genotp L yöntemnde G8 ve dğe paametk olmayan yöntemlede G5 genotpd. ve kaalılık ölçütlenn önemllk test yapıldığında =.50 değe ktk cetvel (X =5.00) değenden küçük olduğu çn genotplen kaalılık değele aasında fak olmadığı ve () =.56 değe ktk cetvel (X =5.00) değenden küçük olduğundan genotplen kaalılık değele aasında da fak olmadığı tespt edld. Çzelge 4. Keskl Ünfom Dağılışta Genotp Çeve Etkleşmnn Önemsz Olduğu Velede Paametk Olmayan Yöntemlee Göe Genotplen Kaalılık Katsayılaı Genotp PARAMETRĐK OLMAYAN YÖNTEMLER 3 6 L R KM G G G G G G G G G G G G G G G Toplam

10 M. Topal, N.Yıldız Genotple beysel değelene göe değelendldğnde genotplen beysel olaakta kaalı olduğu bellend. L kaalılık değelenn önemllk test yapıldığında da genotplen L kaalılıklaı aasında b fak olmadığı gözlend. Keskl ünfom dağılış gösteen velede vayans analzne göe etkleşmn önemsz olması duumunda L kaalılık yöntemne göe de genotplen çevelele etkleşm göstemedğ tespt edld. Aynı duum nomal dağılışa göe tüetlen ve etkleşmn önemsz olduğu duumda da gözlend. Keskl ünfom dağılışa göe tüetlen ve etkleşmn öneml olduğu velen paametk olmayan kaalılık değele çzelge 5 de veld. Çzelge 5 de, keskl ünfom dağılışa göe yapılan smülasyon çalışmasında Genotp Çeve etkleşmn tesptnde kullanılan paametk olmayan yöntemlee göe elde edlen kaalılık katsayılaı ncelendğnde,, 3, 6, L, R ve KM yöntemlenn tümünde en kaalı genotp G5 ve en kaasız genotp,, L ve R yöntemlende G4 ve 3, 6 ve KM yöntemlende se G7 nn olduğu tespt edld. Çzelge 5 de ( =7.0 değele =5.30 ve ) ktk X =5.00 değenden küçük olduklaı çn genotplen ve kaalılık değele aasında fak bulunamadı. Genotple beysel değelene göe değelendldğnde de G4 genotpnn değe ktk X 0.05.=3.84 değenden büyük olduğu çn ve yöntemlene göe G4 genotpnn kaasız dğe genotplen kaalı olduğu bellend. L katsayılaının önemllk testne göe en kaalı genotp G5 le en kaasız genotp G4 aasında öneml fak olduğu dolayısıyla bu genotplen çevelele olan etkleşmlenn faklı olduğu tespt edld. Keskl ünfom dağılışa göe elde edlen ve setnde he b kaalılık yöntemne göe elde edlen en kaalı ve en kaasız genotpe göe etkleşmn tesptnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemlenn bbleyle nasıl ve ne yönde b lşkye sahp olduklaını tespt etmek amacıyla 6 çevedek 5 genotp çn elde edlen kaalılık katsayı değele aasındak sıa koelasyonuna bakıldı. Koelasyon katsayısı değele çzelge 6 da veld. Çzelge 5. Keskl Ünfom Dağılışta Genotp Çeve Etkleşmnn Öneml Olduğu Velede Paametk Olmayan Yöntemlee Göe Genotplen Kaalılık Katsayılaı PARAMETRĐK OLMAYAN YÖNTEMLER Genotp 3 6 L R KM G abc 5 G bc 04 5 G abc 7 4 G abc 5 0 G c 00 8 G bc 0 4 G ab 57 5 G abc 9 G abc 37 G abc 09 G abc 34 5 G abc 3 G abc 36 6 G a 6 9 G abc 40 Toplam

11 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle aasındak lşknn aaştıılması Çzelge 6. Keskl Ünfom Dağılışta Genotp Çeve Etkleşmnn Önemsz ve Öneml Olduğu Velede Paametk ve Paametk Olmayan Kaalılık Değele Aasındak ıa Koelasyon Katsayılaı GxÇ nteaksyonu Önemsz GxÇ nteaksyonu Öneml Metotla 3 6 L R KM L R KM CV FWBİ VK EV V PJBİ ER P GORT L R KM CV FWBİ VK EV V PJBİ ER P GORT Keskl ünfom dağılışa göe tüetlen ve etkleşmn önemsz olduğu velede paametk olmayan kaalılık yöntemlene göe elde edlen kaalılık değele aasındak sıa koelasyonla ncelendğnde paametk olmayan yöntemlede tüm kaalılık katsayıla aasında öneml lşk bulunuken en yüksek koelasyonla le, 3 le 6 ve KM, L le R aasında bulundu. Paametk ve paametk olmayan yöntemle aasındak lşk ncelendğnde paametk yöntemleden egesyona dayalı yöntemlen (FWb ve PJb) paametk olmayan yöntemlele önemsz ve düşük koelasyona sahp olduklaı ve dğe paametk yöntemlen paametk olmayan yöntemlele öneml lşk göstedkle gözlend. Çzelge 6 da keskl ünfom dağılışa göe elde edlen ve Genotp Çeve etkleşmnn öneml olduğu velede paametk olmayan kaalılık yöntemle aasındak sıa koelasyon değele ncelendğnde paametk olmayan yöntemlede le ve 3 le 6 yöntemle aasında çok yüksek ve öneml lşk tespt edld. L ve R yöntemle aasında ve bu yöntemlen ve yöntemleylede öneml ve yüksek koelasyona sahp olduğu gözlend. KM değelenn 3 ve 6 değeleyle öneml ve yüksek lşkye sahp olduğu gözlend. Paametk yöntemleden CV, VK, EV, V ve ER le paametk olmayan yöntemleden,, L ve R yöntemle aasında öneml ve yüksek lşk tespt edlken FWb ve PJb yöntemlenn paametk olmayan yöntemle lşks öneml bulunamadı. Ayıca P ve KM yöntemle aasında da öneml b lşk tespt edld. Nomal ve keskl ünfom dağılışta paametk olmayan yöntemlede etkleşmn öneml ve önemsz olduğu duumlada en kaalı ve en kaasız genotple aşağıda özet olaak çzelge 7 de velmşt. Çzelge 7 ncelendğnde he k dağılışta yöntemle aasında b paalellğn olduğu göülmekted. Genotplen kaalılık duumunu belleyen paametk olmayan le, L le R ve 3 le 6 kaalılık yöntemle aasında b benzelğn olduğu göülmekted. KM yöntem se genelde 3 ve 6 yöntemleyle benze sonuç vemşt. Dolayısıyla benze sonuçla veen kaalılık katsayı değele aasındak sıa koelasyonunda yüksek çıkması beklen. 0

12 M. Topal, N.Yıldız Çzelge 7. Nomal Ve Keskl Ünfom Dağılışta Genotp Çeve Etkleşmnn Öneml Ve Önemsz Olduğu Duumlada Kaalılık Yöntemlene Göe En Kaalı ve En Kaasız Genotple. Nomal Dağılış Keskl Ünfom Dağılış Önemsz Öneml Önemsz Öneml Kaalı Kaasız Kaalı Kaasız Kaalı Kaasız Kaalı Kaasız G4 G3 G9 G G9 G5 G5 G4 G4 G3 G9 G G9 G5 G5 G4 3 G6 G5 G9 G G9 G5 G5 G7 6 G6 G5 G9 G G G5 G5 G7 L G4 G3 G9 G G9 G8 G5 G4 R G4 G3 G9 G G9 G5 G5 G4 KM G G8 G9 G G4 G5 G5 G7 Paametk olmayan kaalılık yöntemlenn elde edlş duumlaına ve aalaındak lşkye göe guplandıılması çzelge 8 dek gb yapılabl. Aşağıdak çzelgede paametk olmayan kaalılık yöntemle A, B, C ve D olmak üzee 4 guba ayılmıştı. Gupla çndek kaalılık ölçütle aasındak sıa koelasyonla be çok yakın değele olaak tahmn edlmşt. Çzelge 8. Paametk Olmayan Kaalılık Yöntemlen Guplandıılması Gup A B C D Paametk Olmayan Yöntemle L R 4. TARTIŞMA VE O UÇ 3 6 KM Nomal ve keskl ünfom dağılışa göe elde edlen velee Genotp Çeve etkleşmn hesaplanmasında kullanılan kaalılık yöntemle uygulandığında he k dağılışta da benze sonuçla tespt edld. Nomal dağılışta aalaında yüksek koelasyon olan yöntemlen keskl ünfom dağılışta da yüksek koelasyona sahp olduklaı gözlend. Dolayısıyla bu yöntemlen nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velee uygulanmasında yöntemle aasında lşk yönünden b fak bulunamamış ve dağılışla aasında b fak olmadığı gözlenmşt. Nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velede vayans analzne göe etkleşmn öneml ve önemsz olduğu duumlada yöntemle aasındak lşk paelellk göstemşt. He k dağılışta vayans analzne göe etkleşmn önemsz olduğu duumda paametk olmayan yöntemlee göe elde edlen kaalılık katsayı değele önemsz bulunuken (Çzelge ve 4) etkleşmn öneml olduğu duumlada kaalılık katsayı değelende genotple aasındak fak öneml bulundu (Çzelge ve 5). Yan en kaalı genotpn kaalılık katsayısı önemsz bulunuken en kaasız genotpn kaalılık katsayısı öneml bulundu. Dolayısıyla vayans analzne göe etkleşmn öneml olduğunda kaalılık yöntemlende de katsayı değele aasındak fak öneml bulunablmekted. Vayans analzne göe etkleşmn öneml ve önemsz olması duumunda paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemlenn Genotp Çeve etkleşmnn tesptnde vayans analzne benze sonuçla vedkle gözlend. Çalışma sonucunda nomal ve keskl ünfom dağılış gösteen velede paametk olmayan yöntemlede en yüksek lşk le, 3 le 6 ve L, R, le kaalılık katsayılaı aasında bulundu. KM yöntem 3 ve 6 yöntemleyle yüksek ve öneml lşk göstemşt. 6 ve KM yöntemlenn genotp otalama değeleyle negatf yönde öneml lşk göstedkle gözlend. Kang ve Pham (99), genotp otalama vemlenn KM ve 6 yöntemleyle negatf yönde öneml b lşk göstedğn ayıca KM, 3 ve 6 yöntemlenn kaalı genotplen seçmnde doğu sonuç veeceklen beltmşled. Huehn (990 b), geçek vele üzende yaptıklaı çalışmada düzeltlmemş velede ve yöntemle aasında çok yüksek lşk buluken bu yöntemlen 3 le lşksn düşük ve öneml bulmuştu aynı zamanda otalamaya göe düzeltlmş velede de le aasındak lşky yne çok yüksek (.00) ve bu yöntemlen 3 le lşksn de yüksek (0.90) bulmuştu. Yaptığımız smülasyon çalışmasında da ve yöntemle otalamaya göe düzeltlmş vele üzenden 3 ve 6 ölçütle se düzeltlmemş geçek vele üzenden hesaplandı ve elde edlen sonuçla Huehn (990 b) sonuçlaıyla benzelk göstemekted. Pepho ve Lotta (99),,, L ve R yöntemle aasında çok yüksek ve öneml lşk bulumuşladı. Bu yöntemle aasında yüksek koelasyon bulunmasının sebeb bu ölçütlen hesaplanmasında kullanılan velen otalamaya göe düzeltlmş olmasından kaynaklanmaktadı. Çünkü ve yöntemlende Y = Y Y Y ) düzeltlmş değelene göe j j. (... elde edlen sıa puanlaı kullanılıken L ve R j = Y. Y Y + Y yöntemlende de j.. j.. değelene göe elde edlen sıa puanlaı kullanılmaktadı. Dolayısıyla V j değele Y j değenden çevelen otalaması olan V çıkaılmasıyla elde edlmşt. Y. j değelenn Y j değelenden Y. j değelenn çıkaılmasıyla Y j değelenn sıa puanlaında hehang b değşklk olmayacaktı. Böylece Y değele le j V değelenn sıa j

13 Genotp çeve etkleşmnn bellenmesnde kullanılan paametk ve paametk olmayan kaalılık analz yöntemle aasındak lşknn aaştıılması puanlaı b bne eşt olu ve bundan dolayıda,, L ve R yöntemle aasındak lşkde yüksek bulunu. Paametk ve paametk olmayan yöntemle aasında en yüksek koelasyon L le EV ve V yöntemle aasında bulunuken FWb ve PJb egesyon yöntemlenn,, 3, 6, L, R ve KM yöntemleyle lşkle çok düşük ve önemsz bulundu. EV ve V yöntemlende etkleşm Y j. Y Y + Y değelenn (.. j.. ) kaes alınıken L ve R yöntemlende etkleşm değelenn mutlak değe alınmıştı. Dolayısıyla bu yöntemle aasındak lşk yüksek bulunmuştu. Pepho ve Lotto (99), geçek vele üzenden yaptıklaı aaştımada V ve EV yöntemlenn b bne eşt olduğunu beltmşle ve EV yöntem le R ve L yöntemle aasında çok yüksek ve öneml lşk buluken EV le L yöntemle aasındak lşky EV le R yöntemle aasındak lşkden daha yüksek bulmuşladı. Bu sonuçla yaptığımız smülasyon çalışmasıyla elde edlen sonuçlala benzelk göstemekted. mülasyon çalışması sonucunda EV ve V yöntemleyle L yöntemnn lşks R yöntemne göe daha yüksek olduğu tespt edld. Ayıca paametk olmayan yöntemleden ve yöntemlenn paametk yöntemleden CV, VK, EV, V ve ER yöntemleyle olan koelasyonlaıda çok öneml ve yüksek bulunmuştu. Pepho ve Lotto (99), ve yöntemlenn EV ve ER yöntemleyle olan lşksn çok öneml buluken FWb yöntemnn,, L ve R yöntemleyle aasındak lşky önemsz bulmuştu. Huehn (990 b),, ve 3 yöntemlenn EV ve ER yöntemleyle lşksnn çok öneml ve yüksek olduğunu ayıca bu yöntemlee göe elde edlen katsayı değele le egesyon katsayı değele aasındak lşknn çok düşük ve önemsz olduğunu beltmşt. Becke ve Leon (988) ve yöntemlenn EV ve ER yöntemleyle lşksn çok öneml ve yüksek buluken bu yöntemlen CV yöntemyle olan koelasyonlaını öneml ve düşük bulmuşladı. Kang ve Pham (99), P yöntemnn KM, 3 ve 6 yöntemleyle ayıca V yöntemnn se KM ve 3 yöntemleyle yüksek ve öneml lşk göstedğn beltmşled. KM yöntemyle V yöntem aasında poztf yönde öneml ve KM le genotp otalama değele aasında negatf yönde öneml lşknn bulunmasının en büyük sebeb; KM yöntemnde V ve genotp otalama değele kullanılıken (KM= Genotplen vem otalamalaının sıa puanı + V Değele sıa puanı) V değele küçükten büyüğe doğu genotp otalama değele se büyükten küçüğe doğu deecelenmekte. Dolayısıyla elde edlen KM değele küçükten büyüğe doğu deecelendldğ çn V le poztf yönde genotp otalama değeleyle negatf yönde lşk göstemekted. Bu çalışmada ncelenen kaalılık yöntemlen genotplen çevelele etkleşmesn daha hassas test ettkle çn tavsye edlmekted. Kaalılık yöntemlen denemelede etkleşmn tesptnde kullanılmalaının en öneml avantajı etkleşmn önemsz olması duumunda ble genotplen beysel olaak çeveelele olan etkleşmlenn belleneblmesd. Yapılan çalışmada nomal ve keskl ünfom dağılışa göe tüetlen velee paametk ve paametk olmayan kaalılık yöntemle uygulandığında he k dağılışta da yöntemle aasındak sıa koelasyon değele benze bulundu. He k dağılışta kaalılık yöntemle uygulandığında dağılışla aasında b fak olmadığı dolayısıyla uygulaması yapılan kaalılık yöntemlen he k dağılıştada kullanılableceğ tespt edld. Vayans analzne göe etkleşm değenn öneml ve önemsz olduğu duumlada da kullanılan kaalılık ölçütle benze sonuç vemşt. Genotplen çevelele olan etkleşmlen tesptte kullanılan kaalılık yöntemlenden hanglenn kullanılmasına kaa velken aalaında koelasyonun yüksek olduğu yöntemleden hehang b kullanıldığında paalel sonuçlaın alınableceğ söylenebl. Genel olaak etkleşm değen genotplee beysel olaak paçalayan EV ve V yöntemlenden bsnn veya bu yöntemlele yüksek sıa koelasyona sahp yöntemle tech edlebl. Paametk olmayan yöntemlede se, ve L yöntemlenn EV ve V yöntemleyle olan lşks dğe paametk yöntemlee göe daha yüksek olduğundan, ve L yöntemlenn Genotp Çeve etkleşmnn hesaplanmasında güvenle kullanılablle. 5. KAY AKLAR Becke, H. C. and Leon, J., 988. tablty Analyss n Plant Beedng. Plant Beedng Dayıoğlu, H. ve Doğu, Ü., 994. Genetk. Atatük Ünvestes aat Fakültes Ofset Tess Ezuum. Düzgüneş, O., Elçn, A. ve Akman, N., 987. Hayvan Islahı. Ankaa Ünvestes. aat Fakültes Yayınlaı:003. Ankaa Floes, F., Moeno, M. T. and Cubeo, J. I., 998. A Compason of Unvaate and Multvaate Medhods to Analyze G E Inteacton. Feld Cops Reseach Hatmann, W., 990. Implcaton of Genotype-Envonment Inteactons n Anmal Beedng: Genotype-Locaton Inteactons n Poulty. Wold s Poulty cence Jounal Vol Huehn, M., 990 a. Nonpaametc Measues of Phenotypc tablty. Pat : Theoy. Euphytca Huehn, M., 990 b. Nonpaametc Measues of Phenotypc tablty. Pat : Applcatons. Euphytca Hühn, M. and Nassa, R., 989. On Tests of gnfcance fo Nonpaametc Measues of Phenotypc tablty. Bometcs Hühn, M. and Nassa, R., 99. Phenotypc tablty of Genotypes ove Envonments: On Tests of gnfcance fo Two Nonpaametc Measues. Bometcs Kang, M A ank-sum method fo selectng hgh yeldng stable cop genotypes. Ceeal Reseach Communcatons, 6, 3-5. Kang, M.. and Pham, H. N., 99. multaneous electon Fo Hgh Yeldng and table Cop Genotypes. Agonomy Jounal

14 M. Topal, N.Yıldız Kang, M.., 993. multaneous electon fo Yeld and tablty n Cop Pefomance Tals: Concequences fo Gowes. Agonomy Jounal Kaya, Y. ve Tane,., 003. Estmatng Genotype Ranks by Nonpaametc tablty Analyss n Bead Wheat (Ttcum Aestvun L.). J. Cental Euopean Agcultue Mathe, K. and Jones, R. M., 958. Inteacton of genotype and envonment n contnuous vaaton. Bometcs Nassa, R. and Hühn. M., 987. tudes on Estmaton of Phenotypc tablty: Tests of gnfcance fo Nonpaametc Measues of Phenotypc tablty. Bometcs Pham, H. N. and Kang, M.., 988. Inteelatonshps among and Repeatablty of eveal tablty tatstcs Estmated fom Intenatonal Maze Tals. Cop cence Pepho, H. P. and Lotto,., 99. Rank Coelaton Among Paametc And Nonpaametc Measues Of Phenotypc tablty. Euphytca hukla, G. K., 97. ome tatstcal Aspects of Pattonng Genotype-Envonmental Components of Vaablty. Heedty Tuncel, E., 994. Hayvan Islahı. Uludağ Ünvestes aat Fakültes Des Notlaı No: Busa. (.Baskı). 3