(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe Statforbiologieși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Testele de germinare și răsărire sunt destul de simplu de configurat: luați o probă de semințe, le puneți într-un recipient în condiții de mediu controlate (temperatură, umiditate, lumină) și le verificați în mod regulat. La fiecare inspecție, numărați semințele germinate, le îndepărtați și continuați până când procesul se oprește.
Simplu, nu? Ei bine, ar putea fi faza de laborator, dar analiza datelor este locul în care lucrurile devin adesea dezordonate.
Cum ar trebui să cuantificăm de fapt dinamica germinației? Și care este cel mai bun mod de a compara diferite loturi de semințe?
O privire rapidă asupra literaturii relevă o gamă largă de abordări analitice. Unii cercetători folosesc indici clasici de germinare sau regresie neliniară, în timp ce alții înclină spre analiza supraviețuirii. A avea opțiuni este grozav pentru creativitate, dar nu toate metodele sunt create la fel, mai ales când ipotezele statistice de bază sunt ignorate.
Mai important: utilizarea a zeci de abordări statistice diferite ajută într-adevăr știința să avanseze? Sau doar îngreunează compararea rezultatelor, replicarea studiilor și vorbirea aceeași limbă între grupurile de cercetare?
Pentru a aborda acest lucru, eu și colegii mei am creat un cadru standardizat pentru analiza datelor de germinare și emergență. Bazat pe metode de timp până la eveniment, acest cadru vă oferă un flux de lucru fiabil, pas cu pas, asociat cu instrumente ușor de utilizat, concepute special pentru cercetarea agricolă.
Am implementat acest flux de lucru în două pachete R dedicate:
drcte: Construit ca o extensie a popularuluidrcpachet (Ritz et al., 2015), personalizat pentru a gestiona datele de timp până la eveniment cu flexibilitatea specifică necesară pentru cercetarea semințelor.drcSeedGerm: Dotat cu funcții specializate adaptate direct pentru testele de germinare și emergență.
Ambele pachete sunt găzduite pe CRAN și le puteți instala cu ușurință cu următoarele comenzi:
install.packages("drcte")
install.packages("drcSeedGerm")
Am publicat inițial această metodologie în Weed Science (citiți lucrarea aici).
Deoarece un articol de jurnal nu lasă întotdeauna loc pentru toate detaliile practice, am transformat întregul cadru într-un tutorial cuprinzător, practic. Include explicații complete despre metodologie, exemple de seturi de date și cod R comentat pentru a vă ajuta să vă executați imediat propriile analize. Consultați tutorialul complet aici.
Sper să găsiți pachetele și tutorialul de ajutor pentru cercetarea dvs. Oferă-le o învârtire și codare fericită!
(PS Dacă sunteți în căutarea unui ghid mai larg, pas cu pas, despre proiectarea experimentelor agricole și analiza datelor de câmp cu R, nu uitați să consultați noua mea carte, Field Research Methods in Agriculture: An Introduction with R! Urmați linkul de mai jos)
prof. Andrea Onofri
Departamentul de Științe Agricole, Alimentare și de Mediu
Universitatea din Perugia (Italia)
Trimite comentarii la: (e-mail protejat)
