AMMI та GGE BIPLOT аналіз багаторічних даних урожайності ячменю озимого у Центральному Лісостепу України

Автор(и)

  • V. Gudzenko VM Myronov Wheat Institute of NAAS , Миронівський інститут пшениці імені В. М. Ремесла НААН
  • S. Vasylkiskyi VM Myronov Wheat Institute of NAAS , Миронівський інститут пшениці імені В. М. Ремесла НААН

DOI:

https://doi.org/10.31548/dopovidi2017.01.005

Ключові слова:

ячмінь, врожайність, стабільність, взаємодія «генотип – середовище», AMMI, GGE biplot

Анотація

Наведено результати багаторічних (2011/2012-2015/2016 рр.) досліджень у Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН 29 сортів ячменю озимого різних періодів селекційної роботи, які різняться за походженням, систематичними, біологічними та морфологічними ознаками. Уперше для Центрального Лісостепу України з використанням AMMI та GGE biplot моделей проведено поглиблену оцінку взаємодії «генотип – середовище» урожайності генотипів ячменю озимого. Показано перевагу сучасних сортів за продуктивним та адаптивним потенціалами, порівняно із сортами, створеними у 80-х – на початку 90-х років ХХ ст. Виділено сорти з найбільш оптимальним поєднанням середньої врожайності та її рівня прояву за роками: багаторядні – Cartel, Паладін Миронівський; дворядний – Атлант Миронівський. Їх рекомендовано використовувати у селекційній роботі як цінні генетичні джерела для створення нового вихідного матеріалу ячменю озимого з підвищеною адаптивністю до даної екологічної зони. Сорти внесені до Держреєстру України – Паладін Миронівський і Атлант Миронівський слід впроваджувати для вирощування у Центральному Лісостепу України.

Посилання

Gauch, H.G. (1988). Model selection and validation for yield trials with interaction. Biometrics, 44, 705-715.

https://doi.org/10.2307/2531585

Hongyu, K., Garcia-Pena, M., Borges de Araujo, L., Tadeu dos Santos Dias, C. (2014). Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype x environment interaction. Biometrical letters, 51 (2), 89-102.

https://doi.org/10.2478/bile-2014-0007

Abtew, W.G., Lakew, B., Haussmann, B.I.G., Schmid, K.J. (2015). Ethiopian barley landraces show higher yield stability and comparable yield to improved varieties in multi-environment field trials. Journal of plant breeding and crop science, 7 (8), 275-291.

https://doi.org/10.5897/JPBCS2015.0524

Verma, R.P.S., Kharab, A.S., Singh, J., Kumar, V., Sharma, I., Verma, A. (2016). AMMI model to analyse GxE for dual purpose barley in multi-environment trials. Agric. Sci. Digest, 36 (1), 9-16.

https://doi.org/10.18805/asd.v35i1.9303

Kiliç, H. (2014). Additive main effects and multiplicative interactions (AMMI) analysis of grain yield in barley genotypes across environments. Journal of agricultural sciences, 20, 337-344.

https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000001292

Gebremedhin, W., Firew, M., Tesfye, B. (2014). Stability analysis of food barley genotypes in Northern Ethiopia. African crop science journal, 22 (2), 145-153.

Abdipur, M., Vaezi, B. (2014) Analysis of the genotype-by-environment interaction of winter barley tested in the rain-fed regions of Iran by AMMI adjustment / // Bulgarian journal of agricultural science, 20 (2), 421-427.

Mirosavljevic, M., Przulj, N., Bocanski, J., Stanisavljevic, D., Mitrovic, B. (2014). The application of AMMI model for barley cultivars evaluation in multi-year trials. Genetika, 46 (2), 445-454.

https://doi.org/10.2298/GENSR1402445M

Yan, W., Tinker, N.A. (2006). Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications. Canadian journal of plant science, 86 (3), 623-645.

https://doi.org/10.4141/P05-169

Jalata, Z. (2011) GGE-biplot analysis of multi-environment yield trials of barley (Hordeum vulgare L.) genotypes in Southeastern Ethiopia Highlands. International journal of plant breeding and genetics, 5 (1), 59-75.

https://doi.org/10.3923/ijpbg.2011.59.75

Sarkar, B., Sharma, R. C., Verma, R.P.S., Sarkar, A., Sharma, I. (2014). Identifying superior feed barley genotypes using GGE biplot for diverse environments in India. Indian J. Genet., 74 (1), 26-33.

https://doi.org/10.5958/j.0975-6906.74.1.004

Mohammadi, M., Noorinia, A.A., Khalilzadeh, G.R., Hosseinpoo T. (2015). Application of GGE biplot analysis to investigate GE interaction on barley grain yield. Current opinion in agriculture, 4 (1), 25-32.

Yan, W., Kang, M. S. , Ma, B., Woods, Sh., Cornelius, P. L. (2006). GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data. Crop science, 47 (2), 643-653.

https://doi.org/10.2135/cropsci2006.06.0374

Kendal, E., Doğan, Y. (2015). Stability of a candidate and cultivars (Hordeum vulgare L.) by GGE biplot analysis of multi-environment yield trial in spring barley / E. Kendal. Agriculture & forestry, 61 (4), 307-318.

https://doi.org/10.17707/AgricultForest.61.4.37

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

Ahmadi, J., Vaezi, B., Fotokian, M.H. (2012). Graphical analysis of multi-environment trials for barley yield using AMMI and GGE-biplot under rain-fed conditions / J. Ahmadi, // Journal of plant physiology and breeding, 2 (1), 43-54.

Volkodav, V. V. (Ed.). (2003). Method of examination and state testing of varieties of grain, cereal and leguminous crops. Okhorona prav na sorty roslyn [Plant variety rights protection] (Vol. 2, Part. 3). Kyiv: Alefa., 241 [in Ukrainian].

Dospekhov, B. A. (1985). Metodika polevogo opyta (s osnovami statisticheskoy obrabotki rezul'tatov issledovaniy) [Methods of field experiment (with the basics of statistical processing of research results)]. 5th ed., rev. Moscow: Agropromizdat, 351 [in Russian].

Frutos, E., Galindo, M.P., Leiva, V. (2014). An interactive biplot implementation in R for modeling genotype-by-environment interaction. Stoch. Environ. Res. Risk. Assess., 28, 1629-1641.

https://doi.org/10.1007/s00477-013-0821-z

Завантаження

Опубліковано

2017-02-28

Номер

Розділ

Агрономія