DOI: https://doi.org/10.30835/2413-7510.2015.54059

Оцінка фенотипової стабільності сортів ячменю ярого за допомогою GGE biplot

M. P. Solonechnyi, R. M. Kozachenko, N. I. Vasko, O. G. Naumov, O. V. Solonechna, E. O. Vazhenina, B. O. Bondareva, L. A. Kovalenko

Анотація


Ячмінь є однією з основних сільськогосподарських культур в Україні, але збільшення валового виробництва зерна ячменю неможливе без впровадження високоврожайних, стійких до біотичних і абіотичних факторів сортів.

Мета і задачі дослідження. Метою досліджень була оцінка адаптивних особливостей сортів ячменю ярого за продуктивністю та її елементами за допомогою GGE biplot та виділення цінного вихідного матеріалу для селекції.

Матеріали і методи. В статті наведено GGE biplot аналіз даних екологічного випробування 17 сортів ячменю ярого селекції Інституту рослинництва ім. В. Я. Юр’єва НААН в трьох пунктах, що знаходяться в різних ґрунтово-кліматичних умовах. Було проведено оцінку мінливості елементів структури продуктивності рослини: маси зерна з рослини, продуктивної кущистості, кількості зерен з колоса та маси 1000 зерен.

Обговорення результатів. Дисперсійний аналіз підтвердив наявність високої достовірної різниці між генотипами, середовищами та їх взаємодією за всіма дослідженими ознаками, а також виявив неоднаковий вплив факторів на формування ознак. Максимальну продуктивну кущистість в усіх трьох середовищах мав сорт Козван, що свідчить про його широку адаптивність за цією ознакою. Сорт Модерн мав найбільшу кількість зерен в середовищі Е3, а сорт Вітраж в Е1 та Е2. За масою 1000 зерен виділилися сорти Вектор (Е1 та Е2) та Перл (Е3). В середовищі Е3 максимальну продуктивність мав сорт Аграрій, а в Е1 та Е2 близькі за своїми показниками сорти Козван та Вітраж. За продуктивною кущистістю та масою зерна з рослини виділено сорти Козван, Косар, Алегро, Вітраж та Перл. Найбільш стабільною продуктивна кущистість була у сортів Інклюзив, Вектор, Взірець, Перл та Дивогляд, маса зерна з рослини у сортів Перл, Інклюзив, Дивогляд , Взірець та Доказ. Найбільшу кількість зерен з колосу серед досліджених сортів мали сорти Косар та Аграрій, найбільш стабільними були Косар, Вектор, Етикет та Перл. За масою 1000 зерен виділено сорти Вектор та Перл, найбільш стабільними були Вектор та Парнас.

Висновки. Серед досліджених сортів ячменю ярого виділено генотипи з високим рівнем ознаки та стабільним її проявом: за продуктивною кущистістю – Козван, за кількістю зерен з колоса – Косар, за масою 1000 зерен – Вектор, за масою зерна з рослини – сорти Перл та Козван. Ці сорти мають високу цінність для селекції в якості вихідного матеріалу. На думку авторів статті, GGE biplot може використовуватись як повноцінна альтернатива найбільш поширеним методикам оцінки адаптивних особливостей генотипів.


Ключові слова


GGE biplot; ячмінь ярий; екологічне випробування; стабільність; адаптивність; продуктивність; генотип

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Palanog AD, Endino CA, Ciocon IMG, Sta. Ines LT, Libetario EM. Adaptability and stability analysis of newly-released rice varieties using GGE biplot analysis. Asia life sciences. 2014; 23(2):515-526.

Rezene Y, Bekele A, Goa Y. GGE and AMMI biplot analysis for field pea yield stability in SNNPR state, Ethiopia. International Journal of Sustainable Agricultural Research. 2014; 1 (1): 28-38.

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

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

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

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

Yan W. GGEbiplot – a Windows application for graphical analysis of multi-environment trial data and other types of twoway data. Agron. J. 2001; 93: 1111–1118.

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

Yan W, Tinker NA. An integrated biplot analysis system for displaying, interpreting, and exploring genotype-byenvironment interactions. Crop Sci. 2005; 45: 1004–1016.

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. Agron. J. 2007; 99:220-228.

Solonechnyi PM, Kozachenko MR, Vasko NI, Naumov OG, Dmytrenko PP, Kovalenko OL. Stability of productivity elements in spring barley varieties under ecological testing conditions. Selektsia I nasinnitstvo. 2014; 105:194–203.

Solonechnyi PM. Adaptability and stability of spring barley cultivars in terms of performance. News Of The Poltava State Agrarian Academy. 2014; 4 (75):48-53.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Palanog, A. D. Adaptability and stability analysis of newly-released rice varieties using GGE biplot analysis [Text] / A. D. Palanog, C. A. Endino, I. M. G. Ciocon, L. T. Sta. Ines, E. M. Libetario. – Asia life sciences. – 2014. – 23 (2). – P. 515-526.

2. Rezene, Y. GGE and AMMI biplot analysis for field pea yield stability in SNNPR state, Ethiopia [Text] / Y. Rezene, A. Bekele, Y. Goa // International Journal of Sustainable Agricultural Research. – 2014. – 1 (1). – P. 28-38.

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

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

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

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

7. Yan, W. GGEbiplot – a Windows application for graphical analysis of multi-environment trial data and other types of twoway data/ W Yan – Agron. J. – 2001. – 93: – P. 1111–1118.

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

9. Yan, W. An integrated biplot analysis system for displaying, interpreting, and exploring genotype-byenvironment interactions [Text] / W Yan, Tinker, N. A. – Crop Sci. – 2005. – 45. – P. 1004–1016.

10. Fan, X. M. Yield stability of maize hybrids evaluated in multienvironment trials in Yunnan, China [Text] / X. M. Fan, M. S. Kang, H Chen,. Y. Zhang, J. Tan,, C. Xu. – Agron. J. – 2007. – 99. – P. 220_228.

11. Солонечний, П. М. Стабільність елементів продуктивності сортів ячменю ярого в екологічному випробуванні [Teкст] / 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.

12. Солонечний, П. М. Оцінка адаптивної здатності та стабільності сортів ячменю ярого за продуктивністю [Teкст] / П. М. Солонечний // Вісник ПДАА. – 2014. – № 4 (75). – С. 48-53.







Copyright (c) 2015 M. P. Solonechnyi, R. M. Kozachenko, N. I. Vasko, O. G. Naumov, O. V. Solonechna, E. O. Vazhenina, B. O. Bondareva, L. A. Kovalenko

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

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