GGE biplot анализ взаимодействия генотип-окружающая среда сортов ячменя ярового
DOI:
https://doi.org/10.30835/2413-7510.2014.42134Ключевые слова:
GGE biplot, ячмень яровой, взаимодействие генотип-среда, экологическое сортоиспытание, продуктивность, стабильностьАннотация
Цель. Показать преимущество GGE biplot анализа для визуализации и интерпретации результатов экологического сортоиспытания на примере испытания семи сортов ячменя ярового по продуктивности в 2013 году. Выделить генотипы с высокой продуктивностью и стабильностью.
Материалы и методы. В статье изложен GGE biplot анализ результатов экологического сортоиспытания в трех пунктах семи сортов ячменя ярового селекции Института растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН.
Результаты. Результаты GGE biplot анализа показали, что первые два базовых компонента (PC1 и PC2) определяют 88,2 % от общей вариабельности, вызванной взаимодействием генотип-окружающая среда. GGE biplot в виде многоугольника показал, что генотип G1 был наиболее продуктивным среди генотипов в пунктах Е3 и Е2, а генотип G6 – в пункте Е2. Определено, что генотипы G1, G3 и G6 наиболее близки к «идеальному» генотипу по продуктивности и стабильности. По средней продуктивности сорта можно ранжировать в следующем порядке: G6>G1>G3>G5>G7>G2>G4. Продуктивность генотипов G6, G1 и G5 была наиболее вариабельной, а генотип G3 характеризовался высокой продуктивностью и стабильностью. Проведена оценка дискриминационной и репрезентативной способности пунктов экологического сортоиспытания в качестве тестера для оценки генотипов. Пункты Е1 и Е3 имели длинные векторы и большой угол наклона с абсциссой АЕС, что свидетельствует о непригодности их в качестве тестеров для отбора лучших генотипов, но позволяет использовать в качестве тестеров для отбора по стабильности. Пункт Е2 имел длинный вектор и маленький угол наклона с абсциссой АЕС, что делает его оптимальным для оценки генотипов.
Выводы. Доказано преимущество использования GGE biplot анализа для визуализации и интерпретации результатов экологического сортоиспытания.
Библиографические ссылки
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.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
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
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
При размещении текстов статей в электронных ресурсах авторские права сохраняются за автором печатной публикации.
Автор может не соглашаться с правками рецензентов и редакции, мотивируя при этом свою точку зрения.
Автор может требовать от редакции разъяснений или изменений в случае обнаружения существенных ошибок в его статье.
Автор может использовать материалы, опубликованные в журнале «Селекция и семеноводство» в своих работах, обязательно ссылаясь на наш журнал.
