What is the Hardy–Weinberg principle? Applying it to Practical Scenarios.

What is the Hardy–Weinberg principle? Applying it to Practical Scenarios.

Today I’ll explain what the Hardy–Weinberg principle is. The concept of genetic equilibrium, also known as Hardy-Weinberg equilibrium, describes the idealized conditions in a population where the allele frequencies remain constant over time. It assumes that certain conditions are met, including a large population size, random mating, no mutation, no migration, no selection, and no genetic drift. However, in real populations, these conditions would be often not fully met, and various factors can lead to changes in allele frequencies and…

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[Crop Note] current corn stage (23 June 2023) at Champaign in IL, USA

[Crop Note] current corn stage (23 June 2023) at Champaign in IL, USA

It has been a dry day for a long time in Champaign. I arrived in Champaign on June 11th, 2023, and since then, I haven’t seen any rain. All the fields are extremely dry now. Of course, if it’s dry, it would be okay because we can find any GxE interaction and phenotypic plasticity in response to drought. However, there are also germination problems, and they would be big issues for field research. I hope that it will rain next…

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[Agronomy article] Why Crops Cannot Directly Utilize Atmospheric Nitrogen (feat. Nitrogen Cycling in Soil)?

[Agronomy article] Why Crops Cannot Directly Utilize Atmospheric Nitrogen (feat. Nitrogen Cycling in Soil)?

Crops utilize carbon dioxide (CO2) from the atmosphere to undergo photosynthesis. In other words, photosynthesis is the process in which crops, within their chloroplasts, utilize light energy to synthesize glucose (C6H12O6) from carbon dioxide (CO2) and water (H2O). Photosynthesis occurs in the chloroplasts located in the leaves of crops, where the Calvin cycle takes place, resulting in the production of glucose. The substance generated in this process is commonly referred to as photo assimilates or assimilates. These assimilates are temporarily…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 의료보험 가입하기

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 의료보험 가입하기

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 소개 10. 한식재료 구매하기 ###…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 소개 10. 한식재료 구매하기 ###…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 어바나-샴페인에서 대중교통 (버스) 이용하기

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 어바나-샴페인에서 대중교통 (버스) 이용하기

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 10. 한식재료 구매하기 ### S1….

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일리노이 대학교 어바나-샴페인 도착 (포닥 연구 시작)

일리노이 대학교 어바나-샴페인 도착 (포닥 연구 시작)

캐나다 대학 연구팀과 최종 정리를 잘 마무리 했습니다. 연구 그룹 PI 가 캐나다 떠나기 전 메이져 리그 야구경기를 보여줘서 처음으로 메이져 리그 야구 경기를 토론토 블루제이스 경기가 있는 날 야구장에서 관람했습니다. 3월초 일리노이 대학으로 부터 오퍼를 받고 난 뒤 그곳으로 가기로 결정을 하고 미안한 마음에 PI 에게 UIUC 로 가는게 맞을거 같다며 양해를 구했는데 PI 가 축하해 주며 제 결정을 존중해 주었습니다. 박사 지도 교수님도 그랬고 박사후 연구 그룹 PI 도 그렇고 “난 참 인복은 있는 사람이구나” 하는 생각이 들었습니다….

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 소개 10. 한식재료 구매하기 ###…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 일리노이주 운전면허 신청 방법

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 일리노이주 운전면허 신청 방법

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 10. 한식재료 구매하기 ### S1….

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 한식재료 구매

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 한식재료 구매

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 소개 10. 한식재료 구매하기 ###…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!!

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!!

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 소개 10. 한식재료 구매하기 ###…

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[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 은행계좌 개설하기 feat. Venmo (벤모)

[슬기로운 어바나-샴페인 생활 101] 은행계좌 개설하기 feat. Venmo (벤모)

“슬기로운 어바나-샴페인 생활 101” 은 제가 초기 정착 때 경험한 것들을 시간별로 정리해서 새롭게 오시는 분들에게 필요한 정보를 공유하는 것을 목적으로 하는 프로젝트 입니다. 목차 1. 한국에서 어바나-샴페인 (Urbana-Champaign) 가는 방법 2. 어바나-샴페인에서 집 구하기 가이드 3. 일리노이 주 운전면허 필기시험 기출문제 한국어 번역: 이것만 보고 가시면 무조건 필기 합격!! 4. 일리노이주 운전면허 신청 방법 5. UIUC 학생증/교직원 카드 신청하기 6. 은행계좌 개설하기 7. 의료보험 가입하기 8. 대중교통 (버스) 이용하기 9. 학교 식당 (Dining hall) 10. 한식재료 구매하기 ### S1….

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Method for Calculating Corn Yield (Mg/ha) from Experimental Field Data at Plot Level

Method for Calculating Corn Yield (Mg/ha) from Experimental Field Data at Plot Level

There is a corn experimental field as shown below. While regular corn farmers typically sow the entire field at once without dividing it into plots, researchers divide the field into plots and differentiate treatments to derive experimental results. The yield data obtained from field experiments should be in the common unit used by farmers, which is Mg/ha or bu/acre. However, our experimental field is not as large as a hectare (ha). Even if a certain experimental field is as large…

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[슬기로운 논문쓰기 메뉴얼] 저널의 Impact Factor (IF) 확인하기

[슬기로운 논문쓰기 메뉴얼] 저널의 Impact Factor (IF) 확인하기

외국은 그렇지 않은 거 같은데 한국은 저널의 SCI(E) 등재 여부, Impact Factor 를 무척이나 따지는 것 같습니다. 과거 가졌던 편견 중 하나는 한국이 뭔가 보수적이어서 논문 내용의 퀄리티가 아닌, 이런 뒤쳐져 보이는 지표를 따지는가 싶었지만, 예전에 Predatory journals 에 한번 우연히 들어가서 내용을 보다가 형편없는 중학생 리포트 숙제 같은 것도 연구 논문으로 출판될 수 있다는 것에 놀랐고, 또 그 저널에 한국 사람이 그렇게 많은 것에 또 놀랐습니다. 아마 이런 논문에 대한 스크린 작업의 일환으로 그런 평가 기준을 둔 것이 아닐까…

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[데이터 칼럼] 데이터의 시각화에서 데이터 정규화가 필요한 이유는 무엇일까?

[데이터 칼럼] 데이터의 시각화에서 데이터 정규화가 필요한 이유는 무엇일까?

데이터의 정규화는 여러 가지 주요 이유로 데이터를 시각화 할 때 필요한데, 가장 중요한 이유는 척도의 균일성 (scale uniformity) 때문입니다. 서로 다른 데이터 변수들은 크게 다른 척도와 단위를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 곡물 수확량은 Mg/ha 일 수 있고, 영양소 함량은 일반적으로 % 범위 내에 있을 수 있습니다. 이러한 데이터를 정규화 하면 단위가 다른 여러 개의 변수를 동일한 그래프에서 비교하고 시각화 할 수 있습니다. 또한, 정규화는 데이터의 해석 능력 (visualization interpretability) 을 향상시킵니다. 정규화된 데이터는 패턴에 대한 해석을 더 쉽게 할…

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[STAT Article] Easy Guide to Cook’s Distance Calculation Using Excel and R

[STAT Article] Easy Guide to Cook’s Distance Calculation Using Excel and R

I have 1,000 data points of measurements of the length (mm) and weight (mg) of wheat grains. With this data, I want to analyze the relationship between the length and weight of the wheat grain to propose an equation model that can predict grain weight. I will draw a graph to visualize the data. If you are new to R, you can copy and paste the following code into your R script window to obtain the same graph as shown…

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R-Squared Calculation in Linear Regression with Zero Intercept

R-Squared Calculation in Linear Regression with Zero Intercept

Previously, I scanned wheat grains to obtain the area of each grain, and then measured the weight of each grain corresponding to its area in order to develop a model equation. The following regression demonstrates the relationship between grain area and weight. # Data download https://www.kaggle.com/datasets/agronomy4future/wheat-grain-area-vs-weight I obtained the equation y = 3.3333x – 13.7155, where y is the grain weight (mg) and x is the grain area (mm2), using both Excel and R. However, this model predicts negative values…

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[STAT article] Two-Way ANOVA: An Essential Tool for Understanding Factorial Experiments

[STAT article] Two-Way ANOVA: An Essential Tool for Understanding Factorial Experiments

A factorial experiment involves the simultaneous manipulation of multiple factors or independent variables (x) to study their effects on a dependent variable (y). The experiment is called factorial because it involves testing multiple factors simultaneously. In factorial experiments, the combination of the different levels of each factor being tested is called a factorial, and each factorial represents a unique combination of these levels. For instance, N0_Genotyp1, N0_Genotyp2, N1_Genotyp1, N1_Genotyp2, etc. are different factorials used to conduct the experiment and analyze…

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[Coding article] A Guide to Analyzing Statistical Tests for Each Level of a Factor in R without Manual Specification

[Coding article] A Guide to Analyzing Statistical Tests for Each Level of a Factor in R without Manual Specification

This is my experimental data. There are 10 corn varieties, and I want to analyze the effect of nitrogen treatments (N0, N1) on grain yield for each variety. This is One-Way ANOVA analysis. Let’s assume that there are no blocks for the replicates. Therefore, the statistical model will be a One-Way ANOVA with no blocks. If we run the above analysis, we can observe the overall effect of nitrogen treatments on grain yield across all varieties, as they are pooled…

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How to Customize the Order of Alphabetically Sorted Variables in R Studio?

How to Customize the Order of Alphabetically Sorted Variables in R Studio?

One of the problems that can occur when drawing graphs using R is that the x-axis of the graph is sorted alphabetically. There is data as shown above. I used this data to create a graph as shown below. The above graph displays Amonium Sulfate first according to alphabetical order. However, I want to show the treatments in the following order: Calcium Nitrate first, followed by Urea, then Sodium Nitrate, and lastly Ammonium Sulfate. Here are two ways to change…

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How to reorder variables in R for data analysis?

How to reorder variables in R for data analysis?

I’ll now show you how to change the order of variables in a graph. For this example, I have prepared some data and will create a graph using it. Now, let’s re-order the variables so that Calcium Nitrate comes first, followed by Urea, then Sodium Nitrate, and lastly Ammonium Sulfate. First, let’s take a look at the variables: The variables in R are currently ordered alphabetically by default. The following code will change the order of the variables as desired:…

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How to Rename Variables within Columns in R?

How to Rename Variables within Columns in R?

If you need to change the text of a specific column while analyzing data in R, I will introduce how to do it. First, let’s create a simple dataset First, let’s rename the column names. We will change the ‘Nation’ column name to ‘Country’ and the ‘Sex’ column name to ‘Gender’. If you enter the following code, the column names will be updated accordingly. If the nationality of DAVID is Canada instead of Germany, you can update by entering the…

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Augment Models: How to Calculate Contrasts and Analyze Your Data with Excel and R?

Augment Models: How to Calculate Contrasts and Analyze Your Data with Excel and R?

I have the following data. Nitrogen Sulphur Rep Yield 0 0 1 1.0 0 0 2 0.9 0 0 3 0.8 N1 S1 1 1.0 N1 S1 2 1.2 N1 S1 3 1.3 N1 S2 1 2.1 N1 S2 2 2.2 N1 S2 3 2.3 N2 S1 1 1.4 N2 S1 2 1.6 N2 S1 3 1.7 N2 S2 1 2.5 N2 S2 2 2.6 N2 S2 3 2.8 Let’s assume that this data is the result of investigating how…

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Simplifying Data Manipulation: Transposing Columns into Rows with Ease

Simplifying Data Manipulation: Transposing Columns into Rows with Ease

Sometimes, I see many people managing their data as columns like the example below. It seems convenient because we can see our data all at once. However, this data format is problematic for data analysis, which fundamentally relies on variables, namely independent and dependent variables. Download data file (.csv) https://github.com/agronomy4future/raw_data_practice/blob/main/yield_per_location.csv In the given data format, each level for the independent variable (i.e., location) was not combined in one column, and therefore we need to rearrange the data format. If the…

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The Best Linear Unbiased Estimator (BLUE): Step-by-Step Guide using R (with AllInOne Package)

The Best Linear Unbiased Estimator (BLUE): Step-by-Step Guide using R (with AllInOne Package)

In this session, I will introduce the method of calculating the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Instead of simply listing formulas as many websites do to explain BLUE, this post aims to help readers understand the process of calculating BLUE with an actual dataset using R. I have the following data. location sulphur (kg/ha) block yield Cordoba 0 1 750 Cordoba 24 1 1250 Cordoba 36 1 1550 Cordoba 48 1 1120 Cordoba 0 2 780 Cordoba 24 2 1280…

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How to create separate linear and quadratic regression graphs for each group in the same panel using R?

How to create separate linear and quadratic regression graphs for each group in the same panel using R?

When we draw regression lines for a group, they are usually of the same type, such as simple linear regression. Here is an example using yield data for different nitrogen rates per genotype. Then, the regression graph for each group would be shown below. I think it would be better to show the quadratic regression line for genotype A. In this case, how can we create separate linear and quadratic regression graphs for each group in the same panel? Data…

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Sexual Classification of Plants

Sexual Classification of Plants

1. Unisexual flower a flower that has either male or female reproductive structures, but not both. Unisexuality can be divided into two categories. 1-1) Monoecious: a type of plant that has separate male and female flowers on the same plant. The representative plants of monoecious plants are corn and other Cucurbitaceae crops such as squash, cucumber, watermelon, pumpkin, etc. The corn we eat is actually the female flower of the corn plant. It is fertilized by the pollen from the…

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The Basic Concept of Hybrid Seed Production using Cytoplasmic Male Sterility

The Basic Concept of Hybrid Seed Production using Cytoplasmic Male Sterility

Before Getting Started!! This content applies only to bisexual flowers. If it is not a bisexual flower, there is no reason to use cytoplasmic male sterility for seed production. It is recommended to read the post below first. □ Sexual Classification of Plants ■ Male Sterility: the condition in which plants are unable to produce functional pollen grains or male gametes, which is necessary for sexual reproduction. ■ Male Fertility: the ability of male reproductive structures (stamens) to produce viable…

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What is the statistical method for comparing whether the slopes and y-intercepts in a regression model are the same or not (Feat. ANCOVA using R and SAS)?

What is the statistical method for comparing whether the slopes and y-intercepts in a regression model are the same or not (Feat. ANCOVA using R and SAS)?

To gain a basic understanding of the topic, I recommend reading the following posts. Analysis of Covariance (ANCOVA) I have a dataset as shown below, and I would like to analyze crop yield, and height based on different fertilizer types (Control, Slow-release, and Fast-release). The experimental design is a Completely Randomized Design (CRD) with 10 replicates. Rep Fertilizer Yield Height Fertilizer Yield Height Fertilizer Yield Height 1 Control 12.2 45.0 Slow 16.6 63.0 Fast 9.5 52.0 2 Control 12.4 52.0…

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