Bitki doku kültürü çalışmalarından elde edilen binom verilerinin genelleştirilmiş lineer modeller kullanılarak analizi

• Published in: Turkish journal of biology Vol. 23; no. 3; pp. 261 - 267
• Main Authors: FIRAT, M. Ziya, ONAY, Ahmet
• Format: Journal Article
• Language: Turkish
• Published: TÜBİTAK 1999
• Subjects: benziladenin; benzyladenine; Bitki Fizyolojisi ve Biyokimyası; Bitki Materyallerinin İn Vitro Kültürü; doku kültürü; doğrusal modeller; germination; in vitro Culture of Plant Material; istatistiksel analizler; linear models; Matematik ve İstatistik; matematiksel modeller; mathematical models; Mathematics and Statistics; Plant Physiology and Biochemistry; somatic embryogenesis; somatik embryogenez; statistical analysis; tissue culture; çimlenme
• ISSN: 1300-0152; 1303-6092

Biyolojide arastırmacı bilim adamlarının amacı, kapsamlı denemeler yaparak biyolojik iliskileri anlamaya çalısmaktır. Istatistiksel analizler biyolojik arastırmaların önemli bir parçasıdır. Biyolojik arastırmalarda kullanılan istatistiksel metodlar çok basitten oldukça karmasıga dogru sıralanırlar. Bu nedenle, bir istatistiksel yöntemi seçmede dikkatli olunmalıdır. Bitki hücre ve doku kültürü çalısmalarından elde edilen veriler genellikle iki veya daha fazla gruplara ayrılabilirler. Diger bir ifade ile, bagımlı degisken gözlemleri kategoriye iki veya daha fazla gruplara ayrılabilirler. Diger bir ifade ile, bagımlı degisken gözlemleri kategoriye ayırtmaktan ibarettir. Bu makalenin amacı, bitki doku kültüründen elde edilen binom verilerinin analizine uygun istatistiksel metodları sunmaktır. Önce genellestirilmis lineer modellerin nasıl elde edildigi açıklanacak ve daha sonrada somatik embryo çimlenmesine ait verilerin analizi sonuçların yorumu ile birlikte yapılacaktır. In biology, the objective of research scientists is to gain an understanding of biological relationships through experimentation. Statistical analyses are an essential part of biological research. Statistical methods used in biological research range from the very simple to the extremely complex. Consequently, caution should be taken when selecting an appropriate statistical method. Data obtained from plant-cell and tissue-culture studies can generally be placed into one of two or more groups. In other words, a dependent variable consists of placing an observation into a category. The purpose of this paper was to present statistical methods suitable for the analysis of binomial data obtained from plant-tissue culture. First, there is an explanation of how the generalized linear models are obtained and then an analysis of somatic-embryo germination data together with an interpretation of the results.