Preview

Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции

Расширенный поиск

Классификация сред на основе коэффициентов корреляции урожайности сортов мягкой яровой пшеницы

https://doi.org/10.30901/2227-8834-2020-4-14-21

Полный текст:

Аннотация

Актуальность. Взаимодействие факторов «генотип – среда» затрудняет отбор селекционного материала. Для уменьшения его влияния исследователи разработали различные способы классификации сред. Ранее было предложено использовать коэффициенты корреляции между урожайностью одних и тех же сортов, выращенных в ряде сред, для классификации этих сред.

Цель работы заключалась в классификации лет на основе корреляции урожайности специально подобранного набора сортов яровой мягкой пшеницы и проверке применимости данной группировки для селекционного материала в питомниках.

Материалы и методы. Материалом исследования являлись сорта, линии и селекционные образцы коллекционного питомника, конкурсного испытания и гибридных популяций соответственно. Исследование проведено с 2010 по 2017 г. В качестве основы для классификации лет использован корреляционный анализ урожайности 19 маркерных сортов различного эколого-географического происхождения. Полученные коэффициенты корреляции для урожайности маркерных сортов и урожайности селекционных образцов в питомниках для тех же пар лет сравнивали с помощью U-критерия Манна – Уитни.

Результаты. Рассматриваемые годы классифицированы на три группы: 1) 2010, 2013 г.; 2) 2011, 2012 и 2014 г.; 3) 2015, 2016 и 2017 г. Коэффициенты корреляции урожайности маркерных сортов и урожайности образцов из остальных питомников для рассматриваемых лет достоверно не различались. Следовательно, типизация лет на основе реакций маркерных сортов может быть справедливо применена к остальному селекционному материалу.

Заключение. Предлагается формировать и использовать набор маркерных сортов в экологическом испытании для получения дополнительной информации о целевых средах и более надежного принятия решений о браковке селекционного материала. 

Об авторе

С. Б. Лепехов
Федеральный Алтайский научный центр агробиотехнологий
Россия
656910 г. Барнаул, Научный городок, 35


Список литературы

1. Abdolshahi R., Safarian A., Nazari M., Pourseyedi S., Mohamadi-Nejad G. Screening drought-tolerant genotypes in bread wheat (Triticum aestivum L.) using different multiva ri ate methods. Archives of Agronomy and Soil Science. 2013;59(5):685-704. DOI: 10.1080/03650340.2012.667080

2. Abou-El-Fittouh H.A., Rawlings J.O., Miller P.A. Classification of environments to control genotype by environment interactions with an application to cotton. Crop Science. 1969;9(2):135-140. DOI: 10.2135/cropsci1969.0011183X00 0900020006x

3. Allard R.W., Bradshaw A.D. Implications of genotype-environmental interactions in applied plant breeding. Crop Science. 1964;4:503-508.

4. Atlin G.N., Frey K.J. Selecting oat lines for yield in low-productivity environments. Crop Science. 1990;30(3):556- 561. DOI: 10.2135/cropsci1990.0011183X003000030017x

5. Bänziger M., Setimela P.S., Hodson D., Vivek B. Breeding for improved abiotic stress tolerance in maize adapted to southern Africa. Agricultural Water Management. 2006;80(1-3):212-224. DOI: 10.1016/j.agwat.2005.07.014

6. Blum A. Genetic improvement of drought resistance in crop plants: a case for sorghum. In: H. Mussell, R.C. Staple (eds). Stress Physiology in Crop Plants. New York: Wiley Interscience; 1979. p.429-445.

7. Ceccarelli S., Grando S., Hamblin J. Relationship between barley grain yield measured in low- and high-yielding environments. Euphytica. 1992;64(1-2):49-58. DOI: 10.1007/BF00023537

8. Cooper M., Byth D.E., DeLacy I.H. A procedure to assess the relative merit of classification strategies for grouping environments to assist selection in plant breeding regional evaluation trials. Field Crops Research. 1993;35(1):63-74. DOI: 10.1016/0378-4290(93)90137-C

9. Дьяков А.Б., Гронин В.В., Борсуков А.А. Параметры генотипической изменчивости оценок урожайности как критерии агроэкологической биоиндикации территорий. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2011;1:3-15.

10. Ерошенко Л.М., Ромахин М.М., Ерошенко А.Н., Дедушев И.А., Ромахина В.В., Ерошенко Н.А. Селекция на повышение адаптивного потенциала ярового ячменя по устойчивости к листовым пятнистостям в Центральном регионе России. Аграрная наука. 2019;51:66-70. DOI: 10.32634/0869-8155-2019-326-1-66-70

11. Fakorede M.A.B. Selection of sites for preliminary maize yield trials in the rainforest zone of South-Western Nigeria. Euphytica. 1986;35(2):441-447. DOI: 10.1007/ BF00021852

12. Farshadfar E., Poursiahbidi M.M., Abooghadareh A.R.P. Repeatability of drought tolerance indices in bread wheat genotypes. International Journal of Agriculture and Crop Sciences. 2012;4(13):891-903.

13. Fox P.N., Rathjen A.J. Relationships between sites used in the interstate wheat variety trials. Australian Journal of Agricultural Research. 1981;32(5):691-702. DOI: 10.1071/AR9810691

14. Fox P.N., Rosielle A.A. Reducing the influence of environmental main-effects on pattern analysis of plant breeding environments. Euphytica. 1982а;31(3):645-656. DOI: 10.1007/BF00039203

15. Fox P.N., Rosielle A.A. Reference sets of genotypes and selection for yield in unpredictable environments. Crop Science. 1982b;22(6):1171-1175. DOI: 10.2135/cropsci1982.0 011183X002200060020x

16. Ghaderi A., Adams M.W., Saettler A.W. Environmental response patterns in commercial classes of common bean (Phaseolus vulgaris L.). Theoretical and Applied Genetics. 1982;63(1):17-22. DOI: 10.1007/BF00303484

17. Gusmāo L., Mexia J.T., Gomes M.L. Mapping of Equipotential Zones for Cultivar Yield Pattern Evaluation. Plant Breeding. 1989;103(4):293-298. DOI: 10.1111/j.1439-0523.1989.tb00388.x

18. Hamblin J., Fisher H.M., Ridings H.I. The choice of locality for plant breeding when selecting for high yield and general adaptation. Euphytica. 1980;29(1):161-168. DOI: 10.1007/BF00037262

19. Hill J. Genotype-environment interactions – a challenge for plant breeding. The Journal of Agricultural Science. 1975;85(3):477-493. DOI: 10.1017/S0021859600062365

20. Huhn M., Truberg B. Contributions to the analysis of genotype × environment interactions: Theoretical results of the application and comparison of clustering techniques for the stratification of field test sites. Journal of Agronomy and Crop Science. 2002;188(2):65-72. DOI: 10.1046/j.1439-037X.2002.00549.x

21. Кильчевский А.В. Комплексная оценка среды как фона для отбора в селекционном процессе. Доклады АН БССР. 1986;30(9):846-849.

22. Knott D.R. The use of bulk F2 and F3 yield tests to predict the performance of durum wheat crosses. Canadian Journal of Plant Science. 1994;74(2):241-245. DOI: 10.4141/cjps94-049

23. Lalić A., Kovačević J., Novoselović D., Drezner G., Babić D. Comparison of pedigree and single seed descent method (SSD) in early generation of barley. Poljoprivreda. 2003;9(2):33-37.

24. Lawrence P.K., DeLacy I.H. Classification of locations in regional cotton variety trials where trial entries change over years. Field Crops Research. 1993;34(2):195-207. DOI: 10.1016/0378-4290(93)90007-A

25. Löffler C.M., Wei J., Fast T., Gogerty J., Langton S., Bergman M. et al. Classification of maize environments using crop simulation and geographic information systems. Crop Science. 2005;45(5):1708-1716. DOI: 10.2135/cropsci2004.0370

26. Malhotra R.S., Singh K.B. Classification of chickpea growing environments to control genotype by environment interaction. Euphytica. 1991;58(1):5-12. DOI: 10.1007/BF00035334

27. Miŝević D., Dumanović J. Examination of methods for choosing locations for preliminary maize yield testing. Euphytica. 1989;44(1-2):173-180. DOI: 10.1007/BF00022614

28. Ortiz R., Trethowan R., Ferrara G.O., Iwanaga M., Dodds J.H., Crouch J.H. et al. High yield potential, shuttle breeding, genetic diversity, and a new international wheat improvement strategy. Euphytica. 2007;157(3):365-384. DOI: 10.1007/s10681-007-9375-9

29. Ouyang Z., Mowers R.P., Jensen A., Wang S., Zheng S. Cluster analysis for genotype × environment interaction with unbalanced data. Crop Science. 1995;35(5):1300-1305. DOI: 10.2135/cropsci1995.0011183X003500050008x

30. Sio-Se Mardeh A., Ahmadi A., Poustini K., Mohammadi V. Evaluation of drought resistance indices under various environmental conditions. Field Crops Research. 2006;98(2-3):222-229. DOI: 10.1016/j.fcr.2006.02.001

31. Ud-Din N., Carver B.F., Clutter A.C. Genetic analysis and selection for wheat yield in drought-stressed and irrigated environments. Euphytica. 1992;62(2):89-96. DOI: 10.1007/BF00037933

32. Westcott B. Some methods of analysing genotype–environment interaction. Heredity. 1986;56:243-253. DOI: 10.1038/hdy.1986.37

33. Yasir T.A., Chen X., Tian L., Condon A.G., Hu Y.-G. Screening of Chinese bread wheat genotypes under two water regimes by various drought tolerance indices. Australian Journal of Crop Science. 2013;7(13):2005-2013.

34. Zebarjadi A., Mirany T., Kahrizi D., Ghobadi M., Niko seresht R. Assessment of drought tolerance in some bread wheat genotypes using drought resistance indices. Biharean Biologist. 2012;6(2):94-98.


Для цитирования:


Лепехов С.Б. Классификация сред на основе коэффициентов корреляции урожайности сортов мягкой яровой пшеницы. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020;181(4):14-21. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2020-4-14-21

For citation:


Lepekhov S.B. Classification of environments based on correlations of yield in spring bread wheat. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2020;181(4):14-21. (In Russ.) https://doi.org/10.30901/2227-8834-2020-4-14-21

Просмотров: 140


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2227-8834 (Print)
ISSN 2619-0982 (Online)