Об использовании статистических методов в стрессовой физиологии и селекции растений.

Abstract

Рассмотрены результаты применения статистических методов (главных компонент и кластерного анализа) при изучении физиолого-биохимических показателей растений в связи с проблемами устойчивости к различным факторам среды и селекции. Показано, что использование таких методов в области физиологии и биохимии растений все еще недостаточно. Одной из причин является сложность и не всегда понятная биологическая интерпретация математических преобразований результатов исследования. При этом также следует учитывать, что, во-первых, использование таких методов может приводить к частичной потере данных (могут учитываться не все возможные варианты связей между изученными параметрами), а, во-вторых, статистические методы основаны на том, что изучаемые признаки подчиняются так называемому нормальному распределению, что не всегда соответствует биологическим процессам, явлениям и объектам. Тем не менее, такие подходы к обработке результатов могут быть полезны для обнаружения новых взаимосвязей между известными физиолого-биохимическими характеристиками растений. Это важно для преодоления субъективности в толковании результатов исследования и выявления вклада (и/или специфичности) отдельных показателей в устойчивость растений к стрессорам разной природы. В работе приведены примеры применения метода главных компонент и кластерного анализа в конкретных исследованиях. Показано, что первый метод используется в меньшей степени, так как его применение требует определенного навыка при анализе результатов. Метод кластерного анализа применяют более часто, поскольку он позволяет построить достаточно ясную иерархическую структуру между исследованными параметрами, а также обнаружить наибольшую близость (взаимосвязь) между изученными показателями или объектами. Показано, что метод кластерного анализа может быть успешно использован при решении задач, связанных с выбором наиболее подходящих форм растений для дальнейшей селекционной работы, а также при оценке взаимосвязей и потенциальных взаимозависимостей между физиолого-биохимическими показателями растений в условиях стресса.

The review considers the results of the application of statistical methods (the principal component method and the cluster analysis method) during the study of physiological and biochemical indic a tors of plants in сonnection with the problems of resistance to various environmental factors and se lection. It is shown that the application of such methods in the field of plant physiology and bio chemistry is still insufficient. One of the reasons is the complexity and not always understandable biological interpretation of the mathematical transformations of the research results. It should also be borne in mind that, firstly, the application of such methods can lead to a partial loss of data (more precisely, not all possible variants of the relationships between the parameters studied are taken into account), and, secondly, statistical methods are based on the fact, that the studied features obey the so-called normal distribution, which does not always correspond to biological processes, phenomena and objects. Nevertheless, such approaches to the processing of results can benefit for the detection of new relationships between the known physiological and biochemical characteristics of plants. This is important for overcoming subjectivity in interpreting the results of the study and in ident ify ing the importance (and / or specificity) of individual indicators in resistance of plants to stresses of different nature. The paper gives examples of the application of the principal component method and cluster analysis in specific studies. It is shown that the first method is used to a lesser degree, since its application requires a certain skill in analyzing the results. The method of cluster analysis is a p plied more often, because it allows to build a fairly clear hierarchical structure between the parame ters studied, and also to find the closest relationship between the studied parameters or objects. It is shown that the cluster analysis method can be successfully used in solving problems related to the selection of the most suitable plant forms for further breeding work, as well as in assessing the rela tionships and potential interdependencies between the physiological and biochemical parameters of plants in stress.

Розглянуто результати застосування статистичних методів (головних компонент і кластерного аналізу) при вивченні фізіолого-біохімічних показників рослин у зв'язку з проблемами стійкості до різних чинників середовища і селекції. Показано, що використання таких методів в галузі фізіології і біохімії рослин є все ще недостатнім. Однією з причин є складність і не завжди зрозуміла біологічна інтерпретація математичних перетворень результатів дослідження. При цьому також слід враховувати, що, по-перше, використання таких методів може при зводити до часткової втрати даних (можуть враховуватися не всі можливі варіанти зв'язків між вивченими параметрами), а, по-друге, статистичні методи ґрунтуються на тому, що досліджувані ознаки підпорядковуються так званому нормальному розподілу, що не завжди відповідає біологічним процесам, явищам і об'єктам. Проте, такі підходи до обробки результатів можуть бути корисними для виявлення нових взаємозв'язків між відомими фізіолого-біохімічними характеристиками рослин. Це важливо для подолання суб'єктивності у тлумаченні результатів дослідження і виявлення вкладу (та/або специфічності) окремих показників в стійкість рослин до стресорів різної природи. У роботі наведені приклади застосування методу головних компонент і кластерного аналізу в конкретних дослідженнях. Показано, що перший метод використовується меншою мірою, оскільки його застосування потребує певнихнавичок при аналізі результатів. Метод кластерного аналізу застосовують частіше, оскільки він дозволяє побудувати досить ясну ієрархічну структуру між дослідженими показниками, а також виявити найбільшу близькість (взаємозв'язок) між вивченими параметрами або об'є ктами. Показано, що метод кластерного аналізу може бути успішно використаний при вирішенні завдань, пов'язаних з вибором найбільш відповідних форм рослин для подальшої селекційної роботи, а також при оцінці взаємозв'язків і потенційних взаємозалежностей між фізіолого-біохімічними показниками рослин в умовах стресу.