DOI: https://doi.org/10.30835/2413-7510.2014.42134

GGE biplot аналіз взаємодії генотип-середовище сортів ячменю ярого

П. М. Солонечний, М. Р. Козаченко, Н. І. Васько, О. Г. Наумов, О. Є. Важеніна, О. В. Солонечна, П. П. Дмитренко, О. Л. Коваленко

Анотація


У статті наведено переваги GGE biplot аналізу у порівнянні з найбільше поширеними методиками для візуалізації та інтерпретації результатів екологічного сортовипробування в 2013 р. за продуктивністю на прикладі семи сортів ячменю ярого За результатами досліджень виділено генотипи G1 та G6, як найбільш продуктивні в умовах досліджених пунктів випробування. Встановлено, що генотипи G1, G3 та G6 є максимально наближеними до «ідеального» генотипу за продуктивністю та стабільністю. Визначено особливості пунктів випробування як тестерів для оцінки генотипів.


Ключові слова


GGE biplot; ячмінь ярий; взаємодія генотип-середовище; екологічне сортовипробування; продуктивність; стабільність

Повний текст:

PDF

Посилання


Pourdad SS, Moghaddam MJ. Study on seed yield stability of sunflower inbred lines through GGE biplot. Helia. 2013; 36(58):19-28.

Hagos HG, Abay F. AMMI and GGE biplot analysis of bread wheat genotypes in the northen part of Ethopia. J. Plant Breed. and Genet. 2013; 01:12-18.

Flores FA, Moreno M.T., Cubero JI. comparison of univariate and multivariate methods to analyze environments. Field Crop Res. 1998; 56:271-286.

Farshadfar E, Rashidi M, Jowkar MM, Zali H. GGE Biplot analysis of genotype × environment interaction in chickpea genotypes. European Journal of Experimental biology. 2013; 3(1):417-423.

Gabriel KR. The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis. Biometrika. 1971; 58(3):453-467.

Yan W, Tinker NA. Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications. Can. J. Plant Sci. 2006; 86:623–645.

Gauch HG. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Science. 2006; 46:1488-1500.

Yan W, Kang MS, Ma B, Woods S, Cornelius PL. GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype – by- environment data. Crop Science. 2007; 47:643-655.

Yan W. Singular-value partitioning in biplot analysis of multi-environment trial data. Agronomy Journal. 2002; 94:990-996.Yan W, Hunt L, A., Sheny Q, Szlavnics Z. Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE biplot. Crop Science. 2000; 40:597-605.

Yan W, Kang MS. GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists and Agronomists. CRC press : Boca Raton (FL). 2003.

Solonechnii PM. Homeostaticity and breeding value of current spring barley varieties. Selektsia I nasinnitstvo. 2013; 103:36–41.

Solonechnii PM. Stability of productivity elements in spring barley varieties under ecological testing conditions. Selektsia I nasinnitstvo. 2014; 105:194–203.

GGEbiplot [Internet]. 2011. Available from: http://www.ggebiplot.com.

Fan XM, Kang MS, Chen H, Zhang Y, Tan J, Xu C. Yield stability of maize hybrids evaluated in multi-environment trials in Yunnan, China. Agronomy Journal. 2007; 99:220-228.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Pourdad S. S. Study on seed yield stability of sunflower inbred lines through GGE biplot / S. S. Pourdad, M. J. Moghaddam // Helia. – 2013. – 36. – Nr. 58. – P. 19-28.

Hagos H. G. AMMI and GGE biplot analysis of bread wheat genotypes in the northen part of Ethopia / H. G. Hagos, F. Abay // J. Plant Breed. and Genet. – 2013. –01. – P.12-18.

Flores F. A comparison of univariate and multivariate methods to analyze environments / F. Flores, M. T. Moreno, J. I. Cubero // Field Crop Res. – 1998. – 56. – 271-286.

GGE Biplot analysis of genotype × environment interaction in chickpea genotypes / E. Farshadfar, M. Rashidi, M. M. Jowkar, H. Zali // European Journal of Experimental biology. – 2013. – 3 (1). – P. 417-423.

Gabriel K. R. The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis / K. R. Gabriel // Biometrika. – 1971. – 58 (3). – P. 453-467.

Yan W. Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications / W Yan, N. A. Tinker // Can. J. Plant Sci. –2006. – 86. – P. 623–645.

Gauch H. G. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE / H. G. Gauch // Crop Science. – 2006. – 46. – P. 1488-1500.

GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype – by- environment data / W. Yan, M. S. Kang, B. Ma, S. Woods, P. L. Cornelius // Crop Science. – 2007. – 47. – P. 643-655.

Yan W. Singular-value partitioning in biplot analysis of multi-environment trial data / W. Yan // Agronomy Journal. – 2002. – 94 – P. 990-996.

Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE biplot // W. Yan, L. A. Hunt, Q. Sheny, Z. Szlavnics // Crop Science. – 2000. 40. – Р. 597-605.

Yan W. GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists and Agronomists / W. Yan, M. S. Kang. – CRC press, Boca Raton, FL. – 2003.

Солонечний П. М. Гомеостатичність та селекційна цінність сучасних сортів ячменю ярого / П. М. Солонечний // Селекція і насінництво. – 2013. – Вип. 103. – С. 31-36.

Солонечний П. М. Стабільність елементів продуктивності сортів ячменю ярого в екологічному випробуванні / П. М. Солонечний, М. Р. Козаченко, Н. І. Васько, О. Г. Наумов, П. П. Дмитренко, О. Л. Коваленко // Селекція і насінництво. – 2014. – Вип. 105. – С. 194-203.

GGEbiplot [Електронний ресурс]. – 2011. – Режим доступу: www.ggebiplot.com.

Yield stability of maize hybrids evaluated in multi-environment trials in Yunnan, China / X. M. Fan, M. S. Kang, H. Chen, Y. Zhang, J. Tan and C XU // Agronomy Journal. – 2007. – 99. – P. 220-228. 







Copyright (c) 2015 П. М. Солонечний, М. Р. Козаченко, Н. І. Васько, О. Г. Наумов, О. Є. Важеніна, О. В. Солонечна, П. П. Дмитренко, О. Л. Коваленко

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2413-7510 (Online), ISSN 1026-9959 (Print)