Оценка дифференцирующей способности экопунктов в сформированном экологическом векторе программы «Экада»
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2019i4pp32-37Ключевые слова:
яровая пшеница, экологическая селекция, экологический вектор, программаАннотация
Показано, что количественные признаки у яровой пшеницы наследуются сложным образом. В их детерминации значительную роль играют генетические системы, экспрессирующиеся в зависимости от факторов внешней среды. Задача экологической селекции – отобрать формы с широкой нормой реакции на изменение лимитирующих рост и развитие ценозов внешних факторов. Предложен новый метод разложения фенотипической дисперсии в трехфакторном дисперсионном анализе. В основу метода положены средние квадраты отклонений и ожидаемая структура средних квадратов отклонений. Для отбора генотипов с широкой адаптацией одним из главных условий является создание модельного экологического градиента. В статье на примере программы «Экада» продемонстрировано формирование подобного градиента, так называемого «экологического вектора». Экологической точкой, где максимально сконцентрированы лимитирующие рост и развитие растений факторы, является Безенчук (Б). В точках вектора Ульяновск (У) и Казань (К) складываются условия наиболее благоприятные условия для формирования высокого урожая. В центре вектора расположен Карабалык (Ф) с высокими параметрами дифференцирующей способности среды, но нетипичными для вектора в целом. Точки Пенза (П) и Чишмы (Ч) меняют положение, то приближаясь к левой, то к правой точкам. Каждая точка охарактеризована по комплексу статистических параметров. То есть сформирован экологический вектор Б?(Ч)?Ф?(П)?У?К с различным спектром давления лимитирующих факторов среды в онтогенезе вдоль экологических точек. При отборе по полигенным количественным признакам селекционеру приходится учитывать, что отдельные гены и генотипические системы по-разному проявляются в разном сочетании факторов внешней среды, т.е. отбирать не столько по генотипу, чем по эпигенотипу. По соотношению доли генотип-средовой и генотипической составляющей фенотипа по количественному признаку (?g/e / ?g) показано, что отбор по количественным признакам вдоль экологического вектора в разы эффективнее, чем в локальной экологической точке. Ни в одной из точек экологического вектора, ни по одному признаку вести направленный отбор не представляется целесообразным (в сравнении с экологической селекцией).
Скачивания
Библиографические ссылки
2. Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. – Красноярск: Изд-во Красноярского ГТУ, 2000. – 180 с.
3. Кильчевский А.В. Комплексная оценка среды как фона для отбора в селекционном процессе // Доклады АН БССР. – 1986. – Т. 30. – Вып. 9. – С. 846–849.
4. Кильчевский А.В., Хотылева Л.В. Экологическая селекция растений. Минск: Тэхналогiя, 1997. – 372 c.
5. Пивоваров В.Ф., Добруцкая Е.Г., Балашова Н.Н. Экологическая селекция растений (на примере овощных культур). – М., 1994. – 369 с.
6. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. – Минск: Вышэйш. шк., 1973. – 320 с.
7. Селекционно-генетическая оценка популяций яровой мягкой пшеницы Сибирского питомника челночной селекции СИММИТ / В.П. Шаманин [и др.] // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2012. – № 16 (1). – С. 21–32.
8. Сюков В.В., Кочетков Д.В. Вклад генотип-средовых эффектов в формирование количественных признаков у яровой мягкой пшеницы // Проблемы аридизации Юго-Востока Европейской части России: материалы Междунар. науч.-практ. конф. – Саратов, 2009. – C.51–53.
9. Сюков В.В., Менибаев А.И. Экологическая селекция растений: типы и практика (обзор) // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2015. – Т.17. – №4 (3). – С. 463–466.
10. Сюков В.В., Мадякин Е.В., Кочетков Д.В. Вклад генотип-средовых эффектов в формирование количественных признаков у инбредных и аутбредных растений // Информационный вестник ВОГиС. – 2010. – № 14 (1). – С.141–147.
11. Терёхина А.Ю. Анализ данных методом многомерного шкалирования. –М.: Наука, 1986. – 168 с.
12. Шамсутдинов З.Ш. Селекция кормовых культур: достижения и задачи // Сельскохозяйственная биология. – 2014. – № 6. – С. 36–45
13. Эффективность статистических методов оценкиадаптивности генотипов яровой мягкой пшеницы вдоль экологического вектора / В.В. Сюков [и др.] // Аграрный научный журнал. – 2019. – № 2. – С. 4–12.
14. Affleck I., Sulivan J.A., Tarn R., Falk D.E. Genotype by environment interaction of yield and quality of potatoes // Canad.J.Plant Sci. 2008;88(6):1099–1107.
15. Bach S. Genotype by environment interaction effects on starch, fibre and agronomic traits in potato (Solanum tuberosum L.) // An M.Sc.Thesis. Guelph, Ontario, Canada, 2011: 208.
16. Eberhart S.A., Russell W.A. Stability parameters for comparing varieties // Crop Sci. 1966;6(1):36–40.
17. Gabriel K.R. The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis // Biometrika. 1971;38(3):453–467.
18. Yan W., Tinker N.A. Biplot analysis of multienvironment trial data: Principles and applications // Canad.J.Plant Sci. 2006;86(3):623–645.
19. Rajaram S., Borlaug N.E., van Ginkel M. CIMMYT International Wheat Breeding. Bread wheat –Improvement and production. Plant production and protection series. 2002;30:103–117.
20. Rajaram S., van Ginkel M. Mexico, 50 years of international wheat breeding // The World Wheat Book. A History of wheat breeding, Paris: Lavoisier Publishing, 2001; 579–608.
21. Rajaram S., Skovmand B., Curtus B.C. Philosophy and methodology of an international wheat breeding program. Gene manipulation in plant breeding, NY, London, 1984; 33–60.
22. Syukov V.V. et al. Method of ecological breeding an example program «ECADA» // Science, technology and life - 2014: Proceedings of the international scientific conference Czech Republic, Karlovy Vary, 27–28 December, 2014 .– Karlovy Vary -Kirov, 2015. – С. 300–310.
