Jupyter-notebooks

from __future__ import print_function
from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual
%matplotlib inline
import ipywidgets as widgets
from typing import Tuple
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
import seaborn as sns
import sys
print("hallo world")
hallo world
Anka = pd.read_excel (r"O:\Agrosta Wonderful\X-Anka japka\Polifenoli Anka 18022020_3.xlsx", 0) #bere file
print(Anka.columns) #naredi array z imeni stolpcev - izberemo katere od teh podatkov želimo prikazati
#nadaljujemo z ugotalvjanjem ukikatnih obravnavanj:
print("Stolpec meso - deli merjeni: ", end =" "); print(pd.unique(Anka["meso"]))
print("Sorta: ", end =" "); print(pd.unique(Anka["sorta"]))
print(pd.unique(Anka["čas"]))
print(pd.unique(Anka["lokacija"]))
print(pd.unique(Anka["C-L"]))
Index(['meso', 'sorta', 'čas', 'lokacija', 'C-L', 'naziv', 'zaporedje',
       'cryptochlorogenic acid', 'chlorogenic acid', 'catechin', 'epicatechin',
       'neochlorogenic acid', 'Phlorizin', 'Procyanidin B1',
       'procyanidin B2_B4', 'Quercetin_13_1Rha', 'quercetin-13-1Glc_Gal',
       'rutin', 'p_1coumaric acid', 'Phloretin Xylo Glc',
       '3_1Hydroxyphloretin', '3_1hydroxy_1Phlorizin', 'cy3_1gal',
       'sum of hydroxycinnamic acids', 'sum of dihydrochalcones',
       'sum of flavonols', 'sum of flavanols'],
      dtype='object')
Stolpec meso - deli merjeni:  ['meso' 'kožica' 'list']
Sorta:  ['ZL' 'MA']
['SKLAD' 'OBR' nan]
['BR' 'RE']
['BR SKLAD' 'RE SKLAD' 'BR OBR' 'RE OBR' 'BR' 'RE']

#dva = Zid.loc[(Zid['IZLOCITI'] == 0) ] # izloci oznacene
dd=pd.unique(Anka["meso"])
print(dd)
k = ['cryptochlorogenic acid', 'chlorogenic acid', 'catechin', 'epicatechin', 'neochlorogenic acid', 'Phlorizin', 'Procyanidin B1',
       'procyanidin B2_B4', 'Quercetin_13_1Rha', 'quercetin-13-1Glc_Gal',
       'p_1coumaric acid', 'Phloretin Xylo Glc',
       '3_1Hydroxyphloretin',
       '3_1hydroxy_1Phlorizin', 'sum of hydroxycinnamic acids', 'sum of dihydrochalcones',
       'sum of flavonols', 'sum of flavanols' #'cy3_1gal'] #izberemo katere parametre želimo računati - Glej kaj natisne "h"
        ]


def f(dd, x):
    Ank = Anka.loc[(Anka['meso'] == dd)]
    ll = Ank[x] #da kličemo vsak stolpec
    #m = sum(InLop[x]) / len(InLop[x]) #povprečje
   #print(m)
    #dd = 1
    nn = 'test.' + ll.name +'.png'# naredimo string za poimenovanje datotek
    InLop = Ank.loc[(Ank[x] > 0)] #izbere samo tiste ki so večje od 0 - izloči besedilo
    st = len(InLop[x])
    print(st)
    #print("Število podatkov: " + st)
    yy=InLop[x]
    #print(yy)
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.boxplot(x="sorta", y=yy, hue="C-L", data=InLop, palette="Set3", ax=ax)  #hue="meso",
    plt.show() 
   
    print(nn)  
    return(x,dd)
interact(f, x=k, dd=m);


['meso' 'kožica' 'list']
interactive(children=(Dropdown(description='dd', options=('meso', 'kožica', 'list'), value='meso'), Dropdown(d…
for x in k:
   ll = Ank[x] #da kličemo vsak stolpec
   nn = 'Meso_Sorta-cas-lokacija.' + ll.name +'.png'# naredimo string za poimenovanje datotek
   InLop = Ank.loc[(Ank[x] > 0)] #izbere samo tiste ki so večje od 0 - izloči besedilo
   #m = sum(InLop[x]) / len(InLop[x]) #povprečje
   #print(m)
   print(len(InLop[x]))
   yy=InLop[x]
   #print(ena[x])
     ## RIŠE BOXPLOT
   plt.close() #zapre vsak graf od prej
   fig, ax = plt.subplots()
   sns.boxplot(x="sorta", y=yy, hue="C-L", data=InLop, palette="Set3", ax=ax)  #hue="meso",
   plt.show() #prikaže vsak graf
   #fig = bp.get_figure()  # da graf v objekt fig
   print(nn)  # v  log izpiše ime grafa ki ga je naredil
   fig.savefig(nn)  # shrani graf pod imenom "nn"
22
Meso_Sorta-cas-lokacija.cryptochlorogenic acid.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.chlorogenic acid.png
28
Meso_Sorta-cas-lokacija.catechin.png
33
Meso_Sorta-cas-lokacija.epicatechin.png
18
Meso_Sorta-cas-lokacija.neochlorogenic acid.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.Phlorizin.png
20
Meso_Sorta-cas-lokacija.Procyanidin B1.png
25
Meso_Sorta-cas-lokacija.procyanidin B2_B4.png
39
Meso_Sorta-cas-lokacija.Quercetin_13_1Rha.png
21
Meso_Sorta-cas-lokacija.quercetin-13-1Glc_Gal.png
20
Meso_Sorta-cas-lokacija.p_1coumaric acid.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.Phloretin Xylo Glc.png
4
Meso_Sorta-cas-lokacija.3_1hydroxy_1Phlorizin.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of hydroxycinnamic acids.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of dihydrochalcones.png
40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of flavonols.png
36
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of flavanols.png

Variabilnost pri določanju topne suhe snovi in organskih kislin

Pri določanju topne suhe snovi (TSS) v jabolkih prihaja do odstopanj med različnimi načini določanja TSS. Način kako pridobimo sok za izmero vsebnosti TSS je pomemben, saj se vsebnost skupnih sladkorjev znotraj plodu razlikuje. Po širini ploda se lahko vsebnost skupnih sladkorjev pod kožico in pri peščišču razlikuje tudi za več kot 15 %. Če vzorčimo sok mesa jabolk tik pod kožico, bo ta verjetno slajši od soka celotnega jabolka, zato je pomembno na kakšen način vzorčimo sok jabolk za določanje vsebnosti TSS.

Prikaz vzorčenja za določanje vsebnosti sladkorjev in kislin v različnih delih plodov.

Način vzorčenja
Slika: dr. Anka Čebulj

Tako kot vsebnost sladkorjev, se tudi vsebnost kislin razlikuje glede na to kje v plodu vzamemo vzorec. Medtem ko je vsebnost vsote sladkorjev najmanjša pri peščišču, je vsebnost organskih kislin pri peščišču večja od vsebnosti v mesu plodov med kožico in peščiščem. Pomembno je poudariti, da je tudi v kožici plodov vsebnost kislin večja od vsebnosti v mesu med kožico in peščiščem, vendar, ker pri testih s prenosnimi refraktometri soka iz kožice praktično ne zajamemo, to ne bi smelo imeti večjega vpliva na meritve.

Bolj podroben opis in rezultati vzorčenja plodov po slojih so vpisani v članku Čebulj in sod., 2017: Importance of metabolite distribution in apple fruit (povezava). Za dodatne informacije lahko pišete avtorjem članka.

Avtor prispevka: dr. Anka Čebulj, september 2019

Ocena cvetenja drevesa

Leto 2019 bo kakor kaže kar problematično s stališča cvetenja dreves. Posebej na izmenično rodnost nagnjenih sortah, kot so Fuji in Elstar, ki ponekod praktično ne cvetijo.

Pri oceni intenzivnosti cvetenja za potrebe ukrepov zmanjševanja izmenične rodnosti potrebujemo kolikor se da objektivno oceno. V poskusništvu uporabljamo za ocenjevanje obilnosti cvetenja enostavno lestvico 1-10. Tako lahko numerično izrazimo, kako močno neko drevo cveti. Tukaj najdete opis takšne lestvice, ki bo pomagala, da bi se med sabo lažje razumeli pridelovalci, kmetijski svetovalci in strokovni delavci.

Vrednotenje ocen cvetenja

Dr. Matej Stopar

Strokovno tehnični koordinator JS v sadjarstvu

 

 

1 = drevo nima cveta,

2 = par cvetov na večjem drevesu,

3 = recimo 5-10 cvetov na 3 m velikem drevesu,

4 = zelo šibek cvetni nastavek,

5 = šibek cvetni nastavek,

6 = nastavek cvetov, ki še vedno ne obeta polnega pridelka,

7 = primerno cvetenje, ne močno,

8 = primerno cvetenje, močno, optimalno,

9 = zelo močno cvetenje, vsi terminalni brsti cvetijo, potreba po močnem redčenju plodičev,

10 = snežna kepa, vsi brsti so cvetni, tudi lateralni brsti na daljših enoletnih poganjkih (t.i. cvetenje na enoletnem lesu), tudi močno redčenje cvetov in plodičev verjetno ne bo zadostovalo za preprečitev izmenične rodnosti.

Sestanek izvajalcev JS v sadjarstvu in specialistov JSKS

Spoštovani izvajalci Javne službe (JS) v sadjarstvu in sadjarji specialisti JSKS;

 

Bližajo se priprave za nove programe dela JS za leto 2019. S tem namenom sklicujem sestanek izvajalcev JS v sadjarstvu oz. nosilcev za posamezno sadno vrsto ter predstavnike kmetijske svetovalne službe. Pogovorili se bomo o delu JS in kaj bi naši svetovalci morda spremenili, da bi nova znanja lažje posredovali uporabnikom. Katere nove sorte introducirati, novi predlogi za poskuse…skratka, sestanek informativne narave, namenjen izboljšanju dela JS.

 

Sestanek bo v dvorani Kmetijskega inštituta Slovenije, v sredo 24. oktobra ob 9-ti uri.

 

Kmetijski svetovalci si lahko naš program za leto 2018 podrobneje ogledajo na spletni strani

https://sadjarstvo.javnesluzbe.si/

, ter nam tako podajo svoje sugestije za področje selekcije, introdukcije, tehnologij pridelave in glede vzdrževanja razmnoževalnega materiala za plan JS v letu 2019.

 

Veselim se srečanja ter vas lepo pozdravljam,

Matej Stopar, koordinator JS v sadjarstvu

Dozorevanje jabolk

Razlaga nekaterih parametrov dozorevanja jabolk:

°Brix oziroma TSS

Za sistem Izbrana kakovost in izračun Streifovega indeksa zrelosti je potrebno izraziti topno suho snov (TSS)  v enoti °Brix. V ta namen  lahko uporabimo optični (slika) ali digitalni refraktometer. Pomemben je način vzorčenja (glej spodaj).

Škrobni test

Z dozorevanjem se škrob razgrajuje v preproste sladkorje. Za analizo jabolka radialno prerežemo in jih namažemo z 1M raztopino kalijevega jodida. Po 10 minutah preverimo reakcijo s tabelami za Škrobni test.

Trdota

Trdota mesa plodov je podana v kg/cm2. V ta namen odstranimo povrhnjico (1-2mm) in z merilcem izmerimo maksimalno silo s katero je potrebno pritisniti, da sondo zapičimo 8 mm globoko.

Streifov indeks

Obstajajo različni indeksi zrelosti, vendar se je pri nas v praksi uveljavil predvsem Streifov indeks zrelosti. To je izračunana vrednost – količnik, kjer je v števcu trdota, v imenovalcu pa produkt topne suhe snovi in škrobne vrednosti [ T. / (T.S.S. x Š.V.) ].

Torej: Streifov indeks = Trdota (kg/cm2) / (Topna suha snov (°Brix) * Škrobna vrednost (1- 10)).

Več si lahko preberete v knjižici Obiralno okno-Jablana.

Način vzorčenja soka plodov

Pri analizi TSS in kislin v plodovih moramo biti pozorni na način vzorčenja, saj obstajajo velike razlike med plodovi glede na položaj v krošnji in različnimi deli istega ploda.

Za vzorčenje plodov izbiramo reprezentativne plodove. Večje število plodov kot imamo, bolj reprezentativni bodo rezultati.

 

Majda

Žlahtnitelji: dr. J. Črnko, prof. J. Priol, A. Šauperl, dr. M.
Viršček Marn
Žlahtniteljski par: jonatan x golden noble
Sinonimi: križanec MB 623
Oblika ploda: okroglasta, nekoliko sploščena oblika
Okus ploda: prijeten vinsko kiselkast okus
Barva ploda ob zrelosti: osnovno zelenkasto barvo prekriva
karminasto rdeča z nakazanimi progami
Čas zorenja: prva dekada oktobra
Občutljivost na bolezni: na škrlup je malo občutljiva