Оценка фенотипической стабильности сортов ячменя ярового с помощью GGE biplot

Авторы

  • M. P. Solonechnyi Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • R. M. Kozachenko Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • N. I. Vasko Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • O. G. Naumov Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • O. V. Solonechna Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • E. O. Vazhenina Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН, Украина, Ukraine
  • B. O. Bondareva Донецкая государственная сельскохозяйственная опытная станция НААН, Украина, Ukraine
  • L. A. Kovalenko Опытная станция лубяных культур ИСХСВ НААН, Украина, Ukraine

DOI:

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

Ключевые слова:

GGE biplot, ячмень яровой, экологическое испытание, стабильность, адаптивность, про-дуктивность, генотип

Аннотация

Ячмень является одной из основных сельскохозяйственных культур в Украине, но увеличение валового производства зерна ячменя невозможно без внедрения высокоурожайных, устойчивых к биотическим и абиотическим факторам сортов этой культуры.

Цель и задачи исследования. Целью исследований была оценка адаптивных особенностей сортов ячменя ярового по продуктивности и ее элементам с помощью GGE biplot и выделение ценного исходного материала для селекции этой культуры.

Материалы и методы. В статье представлен GGE biplot анализ данных экологического испытания 17 сортов ячменя ярового селекции Института растениеводства им.
В. Я. Юрьева НААН в трех пунктах, расположенных в разных почвенно-климатических условиях. Была проведена оценка изменчивости элементов структуры продуктивности растений: массы зерна с растения, продуктивной кустистости, количества зерен с колоса и массы 1000 зерен.

Обсуждение результатов. Дисперсионный анализ подтвердил наличие высокого достоверного различия между генотипами, средами и их взаимодействием по всем исследованным признакам, а также выявил неодинаковое влияние факторов на формирование признаков. Максимальная продуктивная кустистость во всех трех средах была у сорта Козван, что свидетельствует о его широкой адаптивности по этому признаку. Сорт Модерн имел наибольшее количество зерен в среде Е3 (Опытная станция лубяных культур), а сорт Витраж – в Е1 (Институт растениеводства им. В. Я. Юрьева) и Е2 (Донецкая опытная станция). По массе 1000 зерен выделились сорта Вектор (Е1 та Е2) и Перл (Е3). В среде Е3 максимальная продуктивность была у сорта Аграрий, а в Е1 та Е2 близкими по своим показателям были сорта Козван и Витраж. По продуктивной кустистости и массе зерна с растения выделены сорта Козван, Косар, Алегро, Витраж и Перл. Наиболее стабильная продуктивная кустистость была у сортов Инклюзив, Вектор, Взирец, Перл та Дивогляд, масса зерна с растения – у сортов Перл, Инклюзив, Дивогляд , Взирец и Доказ. Наибольшее количество зерен в колосе среди исследуемых сортов имели сорта Косар и Аграрий, наиболее стабильными были Косар, Вектор, Этикет и Перл. По массе 1000 зерен выделены сорта Вектор и Перл, по стабильности – Вектор и Парнас.

Выводы. Среди исследуемых сортов ячменя ярового выделены генотипы с высоким уровнем признака и стабильным его проявлением: по продуктивной кустистости – Козван, по количеству зерен в колосе – Косар, по массе 1000 зерен – Вектор, Перл и Козван по продуктивности – Перл та Козван. Эти сорта представляют ценность для селекции в качестве исходного материала. По мнению авторов статьи, GGE biplot может служить полноценной альтернативой наиболее распространенным методикам оценки адаптивных особенностей генотипов.

Библиографические ссылки

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.

Загрузки

Опубликован

2015-11-24

Выпуск

Раздел

СОРТОИЗУЧЕНИЕ И СОРТОВЕДЕНИЕ