Buchumschlag

Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин

Necessity to form the backgrounds for similarity theory in biological sciences is discussed. A perspective of its algorithm usage in plant introduction and breeding is shown. Some elements of this theory, their advantage, shortage and ability of modification for increasing an effect of investigation...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2002
1. Verfasser: Bulakh, P.E.
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine 2002
Online Zugang:https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/1149
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Plant Introduction
Завантажити файл: Pdf

Institution

Plant Introduction
_version_ 1860144660159135744
author Bulakh, P.E.
author_facet Bulakh, P.E.
author_sort Bulakh, P.E.
baseUrl_str https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/oai
collection OJS
datestamp_date 2020-01-09T22:43:53Z
description Necessity to form the backgrounds for similarity theory in biological sciences is discussed. A perspective of its algorithm usage in plant introduction and breeding is shown. Some elements of this theory, their advantage, shortage and ability of modification for increasing an effect of investigation are examined.
doi_str_mv 10.5281/zenodo.3253724
first_indexed 2025-07-17T12:49:26Z
format Article
fulltext УДК 63 . СП:581.95.001.362 Национальный ботанический сад им. Н.Н.Гришко НАН Украины Украина, 01014 г. Киев, ул. Тимирязевская, 1 П.Е. БУЛАХ АЛГОРИТМЫ ТЕОРИИ СХОДСТВА В ИНТРОДУКЦИИ И СЕЛЕКЦИИ РАСТЕНИЙ Обсуждается необходимость создания теории сходства в биологических науках. Показана перспек­ тива использования её алгоритмов в интродукции и селекции растений. Рассматриваются отдель­ ные составные элементы теории, их преимущества, недостатки и возможность модификации с це­ лью повышения эффективности исследований. В биологических дисциплинах решение мно­ гих задач связано со сравнением между со­ той объектов исследования, с выделением в зз з делах изучаемого множества родствен­ ных между собой групп, выявлением в них ординарных и экстраординарных (исключительных) объектов. Эти операции проводятся преимущественно на основании использования субъективных представле­ ний о сходстве объектов по одному или мно­ гим признакам. Отсутствие объективных взглядов на эту проблему в различных облас­ тях биологии является существенным тор­ мозом их развития и препятствует эф ф ек­ тивному применению математических мето­ дов и вычисиггельной техники. Проблема сходства объектов в биологии является не только одной из важнейших, но пока ещё и : інанной, прежде всего © П.Е. БУЛАХ, 2002 из-за своей кажущейся простоты. Известны лишь отдельные работы, где эта проблема затрагивается либо в самом общем виде, ли­ бо при решении узких частных задач. Ка­ ких-либо концептуальных исследований на эту тему в настоящее время не существует. Возникает потребность в создании теории сходства со специальным методическим ап- г з з 5 т : м д \я решения конкретных практиче­ с к и згдач. Вероятно, формализация и со- Бершенствование представлений о сходстве, : з : зздение и анализ методов классифика­ ции зсъектов в биологических дисциплинах Е ззм зягаы только на основе этой теории. В наст: ящее время только в геологических на­ уках выкристаллизовались предпосылки для построения теории сходства, определены её назначение, содержание и программа пост­ роения [6]. Логично предположить, что теория сход­ ства может базироваться на анализе уже ис­ ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, № 3—4 31 пользуемых представлений о сходстве в си­ стематике растений [24], животных [20] и микроорганизмов [15]. Именно в данных об­ ластях эти представления изложены наибо­ лее чётко. Сформировалось даже самостоя­ тельное научное направление — числовая (нумерическая) таксономия, где используют­ ся многочисленные методические варианты решения задач классификации объектов ис­ следования по совокупности диагностичес­ ких признаков. Это учение основывается на использовании большого арсенала матема­ тических средств, обобщённо называемых методами теории распознавания образов. Практическое воплощение основных по­ ложений теории сходства в интродукции растений тесно связано с широким исполь­ зованием эволюционного арсенала система­ тики, осознанием её приоритетной роли в развитии науки о переселении растений [9, 21] и реализацией в ботанических садах и дендропарках метода филогенетических комплексов, разработанного Ф.Н. Русано­ вым [16, 17]. Идеи данного метода прониза­ ны филогенетическим или эволюционным подходом к классификации и систематике растений, в настоящее время он является одним из основных в интродукционной ра­ боте и противопоставляется бессистемной хаотической интродукции. Сущность метода состоит в мобилизации как можно большего количества видов определённого рода (или других таксономических единиц) и сравни­ тельного изучения их приспособительных возможностей в новых условиях. По этому поводу Н.В. Цицин [23] отмечает, что только при сравнении родственных форм можно надёжно определить амплитуду и направле­ ние изменчивости признаков, в том числе признака экологической приуроченности и пластичности, а это весьма важно для прог­ нозирования в интродукции. В силу различных обстоятельств интро­ дукция растений в ботанических садах раз­ личных регионов проводится в основном П.Е. Б улах фрагментами родовых комплексов. При этом группа видов данного рода выращива­ ется и изучается на одном эксперименталь­ ном участке, в однородных условиях, а ос­ новным методом их исследования является сравнительный анализ. Именно в результате анализа (с греч. — разложение), одного из средств человечес­ кого познания, устанавливается степень це­ лостности изучаемого комплекса, т.е. ста­ вится задача определения степени сходства его компонентов. Отсутствие стройной тео­ рии сходства не позволяет эффективно ре­ шить подобную задачу, что значительно сни­ жает результативность интродукционной работы. К изучению фрагмента родового ком­ плекса можно подойти и с позиций другого метода познания действительности — синте­ за (с греч. — соединение, составление), яв­ ляющ егося органическим дополнением анализа. Только в единстве эти методы дают наилучший результат. П ереф разируя известное вы раж ение Ф. Энгельса можно сказать, что изучение родового комплекса (или его фрагмента) со­ стоит столько же в разложении его на со­ ставляющие элементы, сколько в объедине­ нии связанных друг с другом элементов в единство. Без анализа нет и синтеза. Используя богатый методический арсе­ нал средств познания структуры рода или его фрагмента целесообразно в условиях культуры выделить в его пределах родствен­ ные группы близких видов на основании изучения морфологических признаков, особенностей жизненного цикла и их эко­ логической приуроченности. Такие группы видов, относящ иеся к одному роду и ха­ рактеризующиеся сходными приспособи­ тельными особенностями к определённому типу местообитаний, мы называем биомор- фологическими типами и рассматриваем в качестве самостоятельной единицы в интро- дукционном исследовании. Подобный под­ 32 ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, N° 3—4 Алгоритмы теории сходства в интродукции и селекции растений -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------^ ход позволяет глубже изучить механизм триспособления каждого биоморфотипа к изменившимся условиям. Один из видов данного типа может характеризовать пове­ дение в культуре остальных видов этого же типа [4]. К отдельным составным элементам тео­ рии сходства с полным правом можно отне­ сти методы многомерной статистики (клас­ терный анализ и метод главных компонент), метод корреляционных плеяд П.В. Терентье­ ва [22] и таксономический анализ Е.С. Смир­ нова [19]. Каждый из этих методических подходов имеет своих сторонников и можно привести многочисленные примеры их ис­ пользования в ботанике. Апробация их с целью классификации объектов исследования по комплексу диаг­ ностических признаков осуществлена нами на тестовом примере (интродуцированньм виды рода Allium L., хорошо изученные в сис­ тематическом отношении: A. altissimum Regel, A. nutans L., A. ramosum L.r A. caesium Schrenk, A. christophii Trautv.). Сравнительный анализ результатов ис­ пользования каждого метода позволил оце­ нить их особенности, преимущества и не­ достатки. Алгоритмы таксономического и кластерного анализов существенно моді-:: и- цированы. Признано целесообразным: 1) широкое использование в иптрод . - онной работе идей строгого анализа систе­ матических категорий (таксономический анализ), предложенных Е.С. Смирновым '1с 19) с учётом наших дополнений и измене­ ний к ним в связи с автоматизацией вычис­ лений [2 — 4]: 2) заимствование правил кластерного анализа [П] с соответствующими поправка­ ми к нему, позволяющими избежать обесце­ нивания признаков объектов классифика­ ции. Предлагаем наши дополнения к алгс рит­ мам каждого из методов с указанием их пре­ имущества. Таксономический анализ в его первона­ чальном виде используется лишь при усло­ вии, когда в исследование включено неболь­ шое количество объектов, сравниваемых по ограниченному набору признаков. В против­ ном случае достижение цели представляет собой весьма трудоёмкий процесс. Исполь­ зование вычислительной техники помогает значительно повысить производительность метода и избежать возможных ошибок при расчётах по алгоритмам Е.С. Смирнова. Од­ нако эти алгоритмы не приспособлены для автоматизации вычислений. Удобной ф ор­ мой для программирования является запись таксономического анализа в терминах буле­ вых функций. Новый алгоритм позволяет легко составить программу вычислений мат­ рицы таксономических отношений (про­ грамма TAXON) с последующим автомати­ ческим анализом её (программа ВІОТІР). “ ервая программа направлена на количест­ венное определение степени связи между сравниваемыми по заданным признакам объектами. Вторая — осуществляет автома­ тизированный анализ полученных резуль­ татов. Работа сводится к вычислительному экс­ перименту, в результате которого выбирает­ ся оптимальное значение коэффициента связи, при котором объекты отчётливо клас­ сифицируются на группы родства. Степень расчленения определённой совокупности объектов на родственные группы можно ва­ рьировать, что определяется конкретной за­ дачей исследования. Программы написаны на языке БЕЙСИК и имеют необходимые сервисные ф унк­ ции: проверка результатов расчёта, ава­ рийная остановка и преобразование мат­ рицы таксономических отношений в матри­ цу "расстояний", что необходимо для графической интерпретации результатов расчёта. Кластерный анализ по своей природе от­ ражает адансоновский подход к выбору ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, Ns 3—4 33 признаков, на основании которых произво­ дится сравнение объектов исследования, т.е. ценность всех признаков признается рав­ ной. Однако существуют признаки, исполь­ зование которых сразу приводит к естест­ венной классификации исследуемой сово­ купности единиц, а также такие, которые не несут существенной информации при клас­ сификации объектов исследования. В связи с этим сформировался неадансоновский подход к классификации, базирующийся на признании неодинаковой информативной ценности признаков. Он объективно отра­ жает меру сходства объектов исследования и представляется более удачным. Поэтому мы предлагаем алгоритм пошаговой иерар­ хической процедуры, позволяющей устра­ нить основной недостаток кластеризации (признание равноценности признаков). В са­ мом общем виде он может быть представлен следующим образом. По каждому из рас­ сматриваемых признаков проводится одно­ временная кластеризация. На последних ее этапах вычисляются значения функционала и в качестве "веса" признака используются его величины. Большие значения функцио­ нала должны соответствовать информацион- но-ценным признакам. Этот алгоритм нуждается в соответству­ ющей апробации и может служить основой компьютерной программы классификации объектов. Для осуществления любых классификаци­ онных построений на научной основе необ­ ходимо сформулировать, что именно подра­ зумевается под классификацией и классом. Общепринятых определений в настоящее время не существует. Нет и достаточно об­ щих конструктивных идей, которые могли бы лечь в основу будущей теории сходства. Рассмотренные выше методы числовой (нумерической) таксономии имеют один об­ щий и существенный недостаток. Он заклю­ чается в том, что приоритет в этой методо­ логии принадлежит математическим средст­ П.Е. Б улах вам классификации, а не тем признакам, по которым объекты классификации объединя­ ются в родственные группы. При таком под­ ходе выделенные группы оказываются вто­ ричным результатом использования того или иного математического метода группи­ рования объектов. Вероятно, в любом клас­ сификационном учении первичным должен быть класс, а не математические средства его формирования. Это положение в теории систематики уже осознанно используется в связи с раз­ работкой понятия "биологическое расстоя­ ние" [8], оно должно быть приоритетным и в интродукционной работе в связи с исполь­ зованием метода филогенетических ком­ плексов и решением задач классификации объектов по совокупности признаков. Практическое использование элементов теории сходства в интродукции растений не ограничивается решением задач класси­ фикации и выделением родственных групп в пределах филогенетических комплексов. Например, одно из основных понятий тео­ рии — мера сходства может быть исполь­ зовано при прогнозировании адаптацион­ ной способности растений. Проведенный нами анализ количественных методов сравнительной флористики и многочислен­ ных показателей сходства флор в контекс­ те проблемы интродукционного райониро­ вания позволил оценить преимущество по­ казателя "мера включения" по сравнению с другими традиционно используемыми кри­ териями [1]. Отдельные алгоритмы теории сходства в последние годы находят свое применение и в селекционной работе, которую можно рас­ сматривать как логическое завершение ин­ тродукционного процесса или его заключи­ тельный этап. В связи с этим Г.И. Родионен- ко [14, с. 245] образно утверждает, что "интродукция растений, не подкрепляемая селекцией, напоминает однорукого инвали­ да. Там, где с годами накапливается огром­ 34 ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, As 3—4 А лгори т м ы т ео р и и сход ст ва в и нт родукц и и и селекции раст ен и й ный генофонд, представленный растениями дикой флоры, а этим и характерны ботани­ ческие сады, — там обязательно сам интро- дуктор или в контакте с селекционером, должен заниматься оригинаторской деятель­ ностью. К сожалению, эта традиция после распада СССР в России и странах СНГ пош­ ла на резкое снижение". В селекции растений обычно выделяют три основных этапа: формулирование цели селекции и моделирование будущего сорта; подбор родительских пар для гибридизации; отбор перспективных гибридов и их испыта­ ние [5]. Каждый из этих этапов имеет свои особенности и соответствующее методичес­ кое обеспечение. Для эффективного управления селекци­ онным процессом наряду с традиционными методами селекции возникает необходи­ мость широкого использования математичес­ ких методов, в частности, некоторых алго­ ритмов теории сходства и вычис.\ительной техники. Это не дань моде, а необходимость, вызванная изучением сложной системы "ор­ ганизм-среда", являющейся объектом ис­ следования селекционера. П од об и и : рода системы можно познать только с позиций системного анализа, используя при:'.т”пе ему методические приемы исследования Рассмотрим возможность применения некоторых элементов теории сходств дельных этапах селекционного пр: це ::= Формулирование цели селекции а ■ - рование будущего сорта. Любой се\ен_;: ный процесс начинается с разработки тр-е: ваний к сорту. Эти требования должны ;ы—= реальными и отражать крайние пределы знаков сорта. Использование на этом ?т-г.- методов многомерного статистическо:: - - лиза позволяет выделить устойчивые гр'.т _ (кластеры) тесно взаимосвязанных при ков, а также разбить на кластеры на&:т ис­ ходных форм. У сортов, входящих в ;:_иа кластер, должно наблюдаться сходное прояв­ ление некоторых комплексов признаков Подбор пар для гибридизации. Подбор ро­ дительских форм, способных дать требуемое потомство — следующий этап селекционно­ го процесса. Его осуществление связано с умением прогнозировать результаты скре­ щиваний. Один из подходов к этой пробле­ ме основан на оценке степени сходства или различия между формами. Существует боль­ шое разнообразие методов этой оценки: ев­ клидово расстояние, мера Махалонобиса, регрессионный анализ, вероятностный спо­ соб и др. [5]. С этой целью можно использо­ вать основные идеи таксономического ана­ лиза, разработанного Е.С. Смирновым [19], и описанную выше нашу автоматизирован­ ную модификацию его с программным обес­ печением. Отбор перспективных гибридов и их ис­ пытание. В сортоиспытании широко извест­ ны математические методы В.Е. Перфильева [13] и Э.Х. Гинзбурга [7], позволяющие про­ вести сравнение новых сортов с контроль­ ными по урожайности и моделировать воз­ можный ареал возделывания испытуемого сорта. Для оценки сортов растений интерес представляет и применение теории распоз­ навания образов, релаксационный алгоритм которой разработал В.Г. Нестеров [12]. В рассмотренном перечне математичес­ ких технологий сравнения объектов иссле­ дования в одних с\учаях уже имеется про­ граммное обеспечение, в других — только алгоритмы, на основе которых возможна ав- томатнзация исследований. Перечисленные чет:лы теории сходства дают некоторое тт-о.:тввление о возможностях интенсифи­ кации ;елекционной работы. 1 . - ггвующие положения о сходстве в биологических науках сформировались, в основном в результате восприятия действи­ тельности посредством построения искусст­ венных или естественных классификаций и измерений (последние можно рассматри­ вать как специфический частный случай процессов классификации). Вероятно, мето- ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, As 3—4 3 5 П.Е. Булах • * ч ды классификации должны играть ключе­ вую роль в построении теоретических пред­ ставлений о сходстве объектов исследова­ ния. Можно выделить три различных типа за­ дач классификации, нашедших свое место в различных областях науки и получивших определения: "классификация", "дискрими­ нация" и "ранжирование" [10]. Каждый из них характеризуется своим специфическим методическим подходом, но всех их, вероят­ но, объединяет понятие расстояния между объектами исследования. В нашем случае речь идет об уже устоявшемся понятии "био­ логическое расстояние". К сожалению, в био­ логии термин "расстояние" определяется дос­ таточно вольно, интуитивно. Например, расстояние между двумя популяциями пред­ ставляет собой число, которое отражает сте­ пень их сходства или различия. Близкие между собой популяции характеризуются малым значением этого расстояния и наобо­ рот. Это же утверждение справедливо и для видового или фитоценотического уровня ор­ ганизации организмов. Например, при выде­ лении биоморфологических типов интроду- цированных видов рода Allium L. мы, поль­ зуясь модифицированным вариантом метода Е.С. Смирнова, получили количественные характеристики таксономических отноше­ ний видов друг с другом. Это позволяет су­ дить о наличии родственных групп в преде­ лах изучаемой выборки (положительные значения таксономических отношений сви­ детельствуют о сходстве сравниваемых ви­ дов, отрицательные — о различии, абсолют­ ная величина — о степени сходства или раз­ личия). Биологическое расстояние между этими видами получено в виде матрицы рас­ стояний, представляющей собой совокуп­ ность обратных положительных значений таксономических отношений. Она также ха­ рактеризует степень родства отдельных ви­ дов, но при этом легко осуществляется гра­ фическая интерпретация таксономического анализа. Чем меньше число, связывающее сравниваемые виды в матрице расстояний, тем ближе их родство и положение на гра­ фике [2, 4]. Это один из возможных спосо­ бов измерения биологического расстояния, в целом ж е следует признать, что этому по­ нятию в биологии недостает содержательно­ го смысла в рамках какой-либо строгой ло­ гической системы. Такой системой, вероятно, могла бы стать теория сходства, но в настоящее вре­ мя она только формируется. Это обстоя­ тельство сдерживает формализацию поня­ тия "биологическое расстояние" и, соответ­ ственно, развитие способов его измерения. Вместе с тем существует достаточное коли­ чество методов измерения биологического расстояния и коэффициентов, его характе­ ризующих. Однако совершенно неясно, в каких случаях пользоваться одними форму­ лами, а в каких — другими. В связи с этим С. Смит [25] отмечает, что в этом вопросе наблюдается значительный произвол, при котором зачастую теряется всякая биологи­ ческая реальность. Это обстоятельство лишний раз свиде­ тельствует о необходимости создания тео­ рии сходства, в рамках которой возможны формализация и измерение биологического расстояния. В некоторой степени представления о тео­ рии сходства могут основываться на прочно утвердившихся положениях теории вероятно­ сти, которая уже получила достаточное разви­ тие в биологии. Эти теории по своей сути вза­ имосвязаны и в идеале должны дополнять друг друга. Однако степень их развития оста­ ется разной. Если теория вероятности имеет строгий математический вид, то теория сход­ ства только находится на пути своей форма­ лизации. Ее становление возможно на основе анализа существующих алгоритмов сходства и поиска новых концептуальных положений, позволяющих эффективно решать задачи классификации объектов в различных облас- 36 ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, № 3—4 А лгори т м ы т еори и сх о д ст ва в и н т родукц и и и селекции раст ен и й тях биологии. Надеемся, что создание методи­ ческого аппарата сравнения в интродукции и селекции растений поможет корректно ста­ вить и решать задачи выделения, разделения, упорядочивания, прогнозирования, райони­ рования и экономической оценки объектов разного уровня организации. 1. Булах П.Е. Использование методов сравни­ тельной флористики в интродукционном про­ гнозе / / Интродукция и акклиматизация расте­ ний. — 1994а. — Вып. 21. — С. 13-15. 2. Булах П.Е. Луки природной флоры Сред­ ней Азии и их культура в Украине. — К.: Наук, думка, 19946. — 124 с. 3. Булах П.Е. Биоморфологический тип как самостоятельная интродукционная единица / / Проблемы ботаники на рубеже ХХ-ХХІ веков: Тез. докл. II (X) съезда Русского ботанического общества. — Санкт-Петербург, 1998. — С. 276. 4. Булах П.Е. Биоморфологический тип как интродукционная единица и особенности его выделения / / Доп. НАН України. — 2000. — № 3. - С. 171-173. 5. Бутенко А.И. Использование математичес­ ких методов и ЭВМ в селекции плодовых и ягод­ ных растений / / Математическое моделирование в садоводстве. — Мичуринск, 1990. — С. 3-7. 6. Воронин Ю.А. Начала теории сходства. — Новосибирск: Наука, 1991. — 128 с. 7. Гинзбург Э.Х. Описание наследования коли­ чественных признаков. — Новосибнэсч: Н_- . : 1984. - 250 с. 8. Котов В.Н. Применение теор,: :т- в биологических исследованиях. — К - • думка, 1985. — 100 с. 9. Малеев В.П. Теоретические осн матизации. — JI.: Сельхозгиз, 1933. — і с-. ; 10. Малиновский Л.Г. Процессы класси; ■ ции — основа построения наук о действитеть- - сти / / Алгоритмы обработки эксперимента..: данных. — М.: Наука, 1986. — С. 155-181. 11. Мандель И.Д. Кластерный анализ — V Финансы и статистика, 1988. — 273 с. 12. Нестеров В. Г. Применение теории распоз­ навания образов для оценки сортов растений и пород животных по принципу биоэкоса / / Докла­ ды ВАСХНИЛ. - 1971. - № 5. - С. 38-41. 13. Перфильев В.Е. О методике сортоиспыта­ ния плодовых культур / / Плодоовощное хозяйст­ во. - 1985. - № 4. - С. 28-32. 14. Родионенко Г.И. Некоторые частные и об­ щие закономерности, свойственные интродукции растений / / Биологическое разнообразие. Интро­ дукция растений: Материалы Второй Междунар. конф. (20-23 апреля 1999 г., Санкт-Петербург). — Санкт-Петербург, 1999. — С. 245-248. 15. Романовская В.А., Столяр С.М., Мала- шенко Ю.Р. Систематика метилотрофных бакте­ рий. — К.: Наук, думка, 1991. — 212 с. 16. Русанов Ф.Н. Новые методы интродукции растений / / Бюл. Гл. ботан. сада АН СССР. — 1950. - Вып. 7. - С. 27-37. 17. Русанов Ф.Н. Метод родовых комплексов в интродукции растений и его дальнейшее разви­ тие / / Там же. — 1971. — Вып. 81. — С. 15-20. 18. Смирнов Е.С. Таксономический анализ ро­ да / / Журн. общ. биол. — 1960. — 21, № 2. — С. 89-103. 19. Смирнов Е.С. Таксономический анализ. — М.: Изд-во Моск. гос. ун-та, 1969. — 188 с. 20. Смирнов Е.С., Федосеева Л.И. Таксономи­ ческая структура рода Meromyza Meig. 11 Журн. обш. биол. — 1967. — 28. № 5. — С. 604-611. 21. Собко В.Г.. Гапоненко М.Б. Інтродукція рідкісних і зникаючих рослин флори України. — К.: Наук, думка. 19%. — 283 с. 21 Tt:~-ry£? П.В. Метод корреляционных п лац / / Вестн. ЛГУ. Сер. Биол. — 1959. — № 9, ь ь і п . 2. - С. 137-141. 15 Н.В. О развитии поиска, испыта- • .■ ч те н и е в культуру растений природной : ■ г:. Бюл. Гл. ботан. сада АН СССР. — •Г1 - Вып. 83. - С. 3-9. I- ULvudm В.М. О методе таксономического --iHr'id Е.С. Смирнова и некоторых возможнос­ тях его применения в ботанике / / Ботан. журн. —1962 - 47, № 11. - С. 1648-1654. 25. S/niih С.А.В. Analyses of ecosystems / / Ann. Hum. Genet. - 1972. - 36, N 2. - P. 241-245. .5SN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, Ms 3—4 37 АЛГОРИТМИ ТЕОРІЇ СХОЖОСТІ В ІНТРОДУКЦІЇ ТА СЕЛЕКЦІЇ РОСЛИН П.Е. Б улах П.Є. Булах Національний ботанічний сад ім. М.М.Гришка НАН України, Україна, м. Київ Обговорюється необхідність побудови основ те­ орії схожості у біологічних науках. Показано перспективу використання її алгоритмів в інтро­ дукції та селекції рослин. Розглянуто окремі складові елементи теорії, їхні переваги, недоліки та можливість модифікації з метою підвищення ефективності досліджень. ALGORITHM OF SIMILARITY THEORY IN PLANT INTRODUCTION AND BREEDING P.E. Bulakh M.M. Grishko National Botanical Gardens, National Academy of Sciences of Ukraine, Ukraine, Kyiv Necessity to form the backgrounds for similarity theory in biological sciences is discussed. A perspec­ tive of its algorithm usage in plant introduction and breeding is shown. Some elements of this theory, their advantage, shortage and ability of modification for increasing an effect of investigation are examined. 38 ISSN 1605-6574. Інтродукція рослин, 2002, Ns 3—4
id oai:ojs2.plantintroduction.org:article-1149
institution Plant Introduction
keywords_txt_mv keywords
language English
last_indexed 2025-07-17T12:49:26Z
publishDate 2002
publisher M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine
record_format ojs
resource_txt_mv wwwplantintroductionorg/2b/46d1e82d23910f23a989da0bd329272b.pdf
spelling oai:ojs2.plantintroduction.org:article-11492020-01-09T22:43:53Z Algorithm of similarity theory in plant introduction and breeding Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин Bulakh, P.E. Necessity to form the backgrounds for similarity theory in biological sciences is discussed. A perspective of its algorithm usage in plant introduction and breeding is shown. Some elements of this theory, their advantage, shortage and ability of modification for increasing an effect of investigation are examined. Обговорюється необхідність побудови основ теорії схожості у біологічних науках. Показано перспективу використання її алгоритмів в інтродукції та селекції рослин. Розглянуто окремі складові елементи теорії, їхні переваги, недоліки та можливість модифікації з метою підвищення ефективності досліджень. M.M. Gryshko National Botanical Garden of the NAS of Ukraine 2002-12-01 Article Article application/pdf https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/1149 10.5281/zenodo.3253724 Plant Introduction; Vol 15 (2002); 31-38 Інтродукція Рослин; Том 15 (2002); 31-38 2663-290X 1605-6574 10.5281/zenodo.3377869 en https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/1149/1104 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
spellingShingle Bulakh, P.E.
Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title_alt Algorithm of similarity theory in plant introduction and breeding
title_full Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title_fullStr Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title_full_unstemmed Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title_short Алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
title_sort алгоритми теорії схожості в інтродукції та селекції рослин
url https://www.plantintroduction.org/index.php/pi/article/view/1149
work_keys_str_mv AT bulakhpe algorithmofsimilaritytheoryinplantintroductionandbreeding
AT bulakhpe algoritmiteorííshožostívíntrodukcíítaselekcííroslin

Ähnliche Einträge