DOI: https://doi.org/10.30835/2413-7510.2016.87620

AMMI (additive main effect and multiplicative interaction)модельоцінкистабільностігенотипівячменюярого

M. P. Solonechnyi, M. R. Kozachenko, N. I. Vasko, O. G. Naumov, O. V. Solonechna, O. Ye. Vazhenina, K. V. Kompanets

Анотація


Мета і задачі дослідження. Метою даних досліджень була оцінка адаптивності та стабільності врожайності ліній ячменю ярого за допомогою AMMI аналізу і допоміжних непараметричних статистик для добору генотипів з високою продуктивністю та фенотиповою стабільністю, завдяки мінімальним ефектам G × E.

Матеріал і методика. Дослідження проведено протягом 2012–2015 рр. у лабораторії селекції та генетики ячменю Інституту рослинництва ім. В. Я. Юр’єва НААН. Вихідним матеріалом для дослідження були вісім перспективних ліній ячменю ярого та два сорти-стандарти Взірець і Командор. Аналіз адаптивності та и стабільності здійснювали за допомогою метода AMMI за Zobel et al. (1988).

Обговорення результатів. За допомогою дисперсійного аналізу варіабельність урожайності було розділено на ефекти генотипу, оточуючого середовища та взаємодію генотип-середовище. Найбільшу частку в загальній дисперсії складали ефекти оточуючого середовища – 89,0 %, ефекти генотипу та взаємодії генотип-середовище були значно меншими – 5,8 % и 5,2 % відповідно. Взаємодію генотип-середовище було додатково розподілено за допомогою метода головних компонент (РСА). Перші дві вісі РСА визначали 95 % від варіабельності взаємодії генотип-середовище, що дозволило оцінити стабільність генотипів за цими двома компонентами. Найнижчий рівень ASV серед досліджених генотипів і, відповідно, максимальну стабільність мали лінії 06-652 (G4) та 09-837 (G8), а лінії 05-393 (G3), 09-2162 (G7) та 08-1385 (G9) характеризувались високою варіабельністю врожайності. Лінії 06-652 і 09-837 також характеризувалися високим рівнем інтегрального показника YSI, який поєднує врожайність та її стабільність, що робить їх найціннішим селекційним матеріалом. Графічний аналіз із застосуванням AMMI1 та AMMI2 біплот показали на генотипи 06-652 (G4) і 09-837 (G8) як найцінніші.

Висновки. Результати дослідження як з використанням показниківASV і YSI, так і за допомогою побудови графіків АММІ1 і АММІ2, показали, що лінії 06-652 (G4) та 09-837 (G8) є найперспективнішим матеріалом. Лінію 09-837 було передано до Державного сортовипробування України під назвою Пан. Індекс стійкості SuI виявився неінформативним у наших дослідженнях. Таким чином, показано можливість використання АММІ аналізу для оцінки адаптивних особливостей перспективного селекційного матеріалу на завершальних етапах селекційного процесу

Ключові слова


АММІ; ASV; ячмінь ярий; взаємодія генотип-середовище; урожайність; стабільність; лінія

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Cornelius PL, Crossa J, Seyedsadr MS. Statistical tests and estimators of multiplicative models for genotype-by-environment interaction. In: Kang MS, Gauch HG, eds. Genotype-by-environment interaction. CRC Press, Boca Raton, FL, USA.1996.P. 199–34.

Annicchiarico P. Joint regression vs AMMI analysis of genotype-environment interactions for cereals in Italy. Euphytica. 1997;94: 53–62.

Moreno-González J, Crossa J, Cornelius PL. Genotype × environment interacion in multi-environment trials using shrinkage factors for AMMI models. Euphytica. 2004;137: 119–127.

Mortazavian SMM, Nikkhah HR, Hassani FA, Sharif-al-Hosseini M, Taheri M, Mahlooji M. GGE biplot and AMMI analysis of yield performance of barley genotypes across different environments in Iran. J. Agr. Sci. Tech.2014; 16: 609–622.

Kiliç H. Additive main effects and multiplicative interactions (AMMI) analysis of grain yield in barley genotypes across environments. Tarım Bilimleri Dergisi – Journal of Agricultural Sciences.2014;20:337–344.

Mirosavljević M, Pržulj N, Čanak P. Analysis of new experimental barley genotype performance for grain yield using AMMI biplots. Selekcija i Semenarstvo.2014; XX(1): 27–36.

Solonechnyi P,Vasko N, Naumov O, Solonechna O, Vazhenina O, Bondareva OB, LogvinenkoYu. GGEbiplotanalysisofgenotypebyenvironmentinteractionofspringbarleyvarieties.Zemdirbyste-Agriculture. 2015; 102(4):431–436.

Oliveira EJ, Freitas JPX, JesusON. AMMI analysis of the adaptability and yield stability of yellow passion fruit varieties. Sci. Agric. 2014; 71(2): 139–145.

Zobel RW, Wright AJ, Gauch HG. Statistical analysis of a yield trial. Agronomy Journal. 1988; 80: 388–393.

Crossa J, Gauch HG, Zobel RW. Additive main effects and multiplicative analysis of two international maize cultivar trials. Crop Science. 1990; 30: 493–500.

Gauch HG, Zobel RW. AMMI analysis of yield trials. Chap. 4. In: Kang MS, Gauch HG, eds. Genotype by environment interaction. CRC Press, Boca Raton, FL, USA,1996.P. 85–122.

Kempton RA. The use of biplots in interpreting variety by environment interactions. Journal of Agricultural Science. 1984; 103: 123–135.

Ferreira DF, Demétrio CGB, Manly BFJ, Machado AA, Vencovsky R. Statistical models in agriculture: biometrical methods for evaluating phenotypic stability in plant breeding. Cerne. 2006;12: 373–388.

Purchase JL, Hatting H, Vandeventer CS. Genotype × environment interaction of winter wheat (Triticum aestivum L.) in South Africa: Π. Stability analysis of yield performance. South Afric J Plant Soil. 2000; 17: 101–107.

Babarmanzoor A, Tariq MS, Ghulam A, Muhammad A. Genotype × environment interaction for seed yield in Kabuli Chickpea (Cicer arietinum L.) genotypes developed through mutation breeding. Pak J Bot. 2009; 41 (4): 1883–1890.

Mohammadi R, Abdulahi A, Haghparast R, Armion M. Interpreting genotype- environment interactions for durum wheat grain yields using non-parametric methods. Euphytica. 2007; 157: 239–251.

Mohammadi R, Amri A. Comparison of parametric and non-parametric methods for selecting stable and adapted durum wheat genotypes in variable environments. Euphytica. 2008; 159: 419–432.

Eskridge KM. Selection of stable cultivars using a safety-first rule. Crop Sci. 1990; 30: 369–374.

Kang MS. Simultaneous selection for yield and stability in crop performance trials: Consequences for growers. Agron. J. 1993; 85:754–757.

Dashiell KE, Ariyo OJ, Bello L. Genotype x environment interaction and simultaneous selection for high yield and stability in soybeans (Glycine max (L.) Men:). Ann Appl Biol. 1994; 124: 133–139.

Bajpai PK, Prabhakaran VT. A new procedure of simultaneous selection for high yielding and stable crop genotypes. Indian J Genet. 2000; 60: 141–146.

Rao AR, Prabhakaran VT. Use of AMMI in simultaneous selection of genotypes for yield and stability. Ind Soc Agril Statist. 2005; 59 (1): 76–82.

Farshadfar E. Incorporation of AMMI stability value and grain yield in a single non-parametric index (GSI) in bread wheat. Pak J Biol Sci. 2008; 11 (14): 1791–1796.

Singh P, Agarwal DK. Sustainability index as an aid for determining the genotypic stability in diploid cotton (Gossypium arboreum). J Cotton Res. 2003; 17: 90–92.

Gangwar B, Katyal V, Anand KV. Stability and efficiency of cropping systems in Chatisgarh and Madhya Pradesh. Indian J Agric Sci. 2004; 74: 521–528.

Tuteja OP. Comparative studies on stability parameters and sustainability index for selecting stable genotypes in upland cotton (Gossypium hirsutum L.). Indian J Genet. 2006; 66 (3): 221–224.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Cornelius P. L., Crossa J., Seyedsadr M.S. Statistical tests and estimators of multiplicative models for genotype-by-environment interaction. In: Kang M.S., Gauch H.G., eds. Genotype-by-environment interaction. CRC Press, Boca Raton, FL, USA.1996.P. 199–234.

2. Annicchiarico P. Joint regression vs AMMI analysis of genotype-environment interactions for cereals in Italy // Euphytica. 1997. № 94. P. 53–62.

3. Moreno-González J., Crossa J., Cornelius P. L. Genotype × environment interacion in multi-environment trials using shrinkage factors for AMMI models // Euphytica. 2004. № 137. P. 119–127.  

4. Mortazavian S. M. M., Nikkhah H. R., Hassani F. A., Sharif-al-Hosseini M., Taheri M., Mahlooji M. GGE biplot and AMMI analysis of yield performance of barley genotypes across different environments in Iran // J. Agr. Sci. Tech.2014.Vol. 16. P. 609–622.

5. Kiliç H. Additive main effects and multiplicative interactions (AMMI) analysis of grain yield in barley genotypes across environments // Tarım Bilimleri Dergisi – Journal of Agricultural Sciences.2014. Vol. 20. P. 337–344.

6. Mirosavljević M., Pržulj N., Čanak P. Analysis of new experimental barley genotype performance for grain yield using AMMI biplots // Selekcija i Semenarstvo.2014. Vol. XX, broj 1. P. 27–36.

7. Solonechnyi P..Vasko N., Naumov O., Solonechna O., Vazhenina O., Bondareva O. B., LogvinenkoYu. GGEbiplotanalysisofgenotypebyenvironmentinteractionofspringbarleyvarieties // Zemdirbyste-Agriculture. 2015. Vol. 102, No. 4. P. 431–436.

8. Oliveira E. J., Freitas J. P. X., JesusO. N. AMMI analysis of the adaptability and yield stability of yellow passion fruit varieties// Sci. Agric. 2014.Vol.71, n. 2.P. 139–145.

9. Zobel R.W., Wright A. J., Gauch H.G. Statistical analysis of a yield trial // Agronomy Journal. 1988. No 80. P. 388–393.  

10. Crossa J., Gauch H. G., Zobel R. W. Additive main effects and multiplicative analysis of two international maize cultivar trials // Crop Science. 1990. No 30.P. 493–500.

11. Gauch H. G., Zobel R. W. AMMI analysis of yield trials. Chap. 4. In: Kang M. S., Gauch H. G., eds. Genotype by environment interaction. CRC Press, Boca Raton, FL, USA,1996.P. 85–122.

12. Kempton R. A. The use of biplots in interpreting variety by environment interactions // Journal of Agricultural Science. 1984. No 103. P. 123–135. 

13. Ferreira D. F., Demétrio C. G. B., Manly B. F. J., Machado A. A., Vencovsky R. Statistical models in agriculture: biometrical methods for evaluating phenotypic stability in plant breeding // Cerne. 2006. No12. P. 373–388.

14. Purchase J. L., Hatting H., Vandeventer C. S. Genotype × environment interaction of winter wheat (Triticum aestivum L.) in South Africa: Π. Stability analysis of yield performance // South Afric J Plant Soil. 2000. No 17. P. 101–107.

15. Babarmanzoor A., Tariq M. S., Ghulam A., Muhammad A. Genotype × environment interaction for seed yield in Kabuli Chickpea (Cicer arietinum L.) genotypes developed through mutation breeding // Pak J Bot. 2009. No 41 (4). P. 1883–1890.

16. Mohammadi R., Abdulahi A., Haghparast R., Armion M. Interpreting genotype- environment interactions for durum wheat grain yields using non-parametric methods // Euphytica. 2007. No 157. P. 239–251.

17. Mohammadi R., Amri A. Comparison of parametric and non-parametric methods for selecting stable and adapted durum wheat genotypes in variable environments // Euphytica. 2008. No 159. P. 419–432.

18. Eskridge K. M. Selection of stable cultivars using a safety-first rule // Crop Sci. 1990. No 30. P. 369–374.

19. Kang M. S. Simultaneous selection for yield and stability in crop performance trials: Consequences for growers // Agron. J. 1993. No 85.P. 754–757.

20. Dashiell K. E., Ariyo O. J., Bello L. Genotype x environment interaction and simultaneous selection for high yield and stability in soybeans (Glycine max (L.) Men:) // Ann Appl Biol. 1994. No 124. P. 133–139.

21. Bajpai P. K., Prabhakaran V. T. A new procedure of simultaneous selection for high yielding and stable crop genotypes // Indian J Genet. 2000. No 60. P. 141–146.

22. Rao A. R., Prabhakaran V. T. Use of AMMI in simultaneous selection of genotypes for yield and stability // Ind Soc Agril Statist. 2005. No 59 (1). P. 76–82.

23. Farshadfar E. Incorporation of AMMI stability value and grain yield in a single non-parametric index (GSI) in bread wheat // Pak J Biol Sci. 2008. No 11 (14). P. 1791–1796.

24. Singh P., Agarwal D. K. Sustainability index as an aid for determining the genotypic stability in diploid cotton (Gossypium arboreum) // J Cotton Res. 2003. No 17. P. 90–92.

25. Gangwar B., Katyal V., Anand K. V. Stability and efficiency of cropping systems in Chatisgarh and Madhya Pradesh // Indian J Agric Sci. 2004. No 74. P. 521–528.

26. Tuteja O. P. Comparative studies on stability parameters and sustainability index for selecting stable genotypes in upland cotton (Gossypium hirsutum L.) // Indian J Genet. 2006. No 66 (3). P. 221–224.







Copyright (c) 2016 M. P. Solonechnyi, M. R. Kozachenko, N. I. Vasko, O. G. Naumov, O. V. Solonechna, O. Ye. Vazhenina, K. V. Kompanets

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

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