AMMI (additive main effect and multiplicative interaction)модельоценкистабильностигенотиповячменяярового
DOI:
https://doi.org/10.30835/2413-7510.2016.87620Ключевые слова:
АММІ, ASV, ячмень яровой, взаимодействие генотип-среда, урожайность, стабильность, линияАннотация
Цель и задачи исследований. Целью данных исследований была оценка адаптивности и стабильности урожайности линий ячменя ярового с помощью AMMI анализа и вспомогательных непараметрических статистик для отбора генотипов с высокой продуктивностью и фенотипической стабильностью, благодаря минимальным эффектам G × E.
Материал и методика исследований. Исследования проведены в течении 2012-2015 гг. в лаборатории селекции и генетики ячменя Института растениеводства им. В. Я. Юрьева НААН. Исходным материалом для исследований служили восемь перспективных линий ячменя ярового и два сорта-стандарта Взирец и Командор. Анализ адаптивности и стабильности осуществляли с помощью метода AMMI по Zobeletal. (1988).
Обсуждение результатов. С помощью дисперсионного анализа вариабельность урожайности была разделена на эффекты генотипа, окружающей среды и взаимодействия генотип-среда. Наибольшую долю в общей дисперсии составляли эффекты окружающей среды – 89,0 %, эффекты генотипа и взаимодействия генотип-среда были значительно меньше – 5,8 % и 5,2 %, соответственно. Взаимодействие генотип-среда было дополнительно разделено с помощью метода главных компонент (РСА). Первые две оси РСА определяли 95 % от вариабельности взаимодействия генотип-среда, что позволило оценить стабильность генотипов по этим двум компонентам.Наименьший уровень ASV среди исследованных генотипов и, соответственно, максимальную стабильность имели линии 06-652 (G4) и 09-837 (G8), а линии 05-393 (G3), 09-2162 (G7) та 08-1385 (G9) характеризовались высокой вариабельностью урожайности. Линии 06-652 и 09-837 также характеризовались высоким уровнем интегрального показателяYSI, сочетающего урожайность и ее стабильность, что делает их наиболее ценным селекционным материалом. Графический анализ с использованием AMMI1 и AMMI2 биплот указали на генотипы 06-652 (G4) и 09-837 (G8), как наиболее ценные.
Выводы. Результаты исследований, как с использованием показателейASV и YSI, так и с помощью построения графиков АММІ1 и АММІ2, показали, что линии 06-652 (G4) и 09-837 (G8) являются наиболее перспективным материалом. Линия 09-837 была передана в Государственное сортоиспытание Украины под названием Пан. Индекс устойчивости SuI оказался неинформативным в наших исследованиях. Таким образом, показана возможность использования АММІ анализа для оценки адаптивных особенностей перспективного селекционного материала на завершающих этапах селекционного процессаБиблиографические ссылки
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.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2016 M. P. Solonechnyi, M. R. Kozachenko, N. I. Vasko, O. G. Naumov, O. V. Solonechna, O. Ye. Vazhenina, K. V. Kompanets
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.
