AMMI та GGE BIPLOT аналіз багаторічних даних урожайності ячменю озимого у Центральному Лісостепу України
DOI:
https://doi.org/10.31548/dopovidi2017.01.005Ключові слова:
ячмінь, врожайність, стабільність, взаємодія «генотип – середовище», AMMI, GGE biplotАнотація
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.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).