Оцінка стабільності селекційних ліній пшениці м’якої озимої в багатосередовищних випробуваннях
Анотація
Зміна клімату кидає виклик сільськогосподарському виробництву. Щоб уникнути виробничих втрат і використати потенціал, що з'являється, неминуче знадобиться адаптація в управлінні сільським господарством, зокрема шляхом створення високоадаптованих і пластичних сортів. Для отримання сортів пшениці, що поєднують продуктивність і стабільність, у 2018-2021 рр. у Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла Національної академії аграрних наук України вивчали вісім перспективних селекційних ліній пшениці м'якої озимої в багатофакторних дослідах за трьох строків сівби після двох попередніх культур. За допомогою ANOVA було встановлено, що умови середовища мали найбільший достовірний внесок у варіацію врожайності (72,09 %), взаємодія генотип-середовище та генотип мали значно менший внесок (25,30 % та 2,61 % відповідно). Строки сівби попередніх культур мали значний вплив на варіювання продуктивності лінії. Вищі врожаї були отримані після сидерату (гірчиця) у 2019 та 2020 роках. Стабільний максимальний рівень продуктивності за строками сівби був після попередника гірчиці на сидерат за сівби 5 жовтня (третій строк) та після кукурудзи на силос за сівби 25 вересня (другий строк). Встановлено, що умови другого строку сівби були аналітичним фоном для добору високоврожайних ліній озимої пшениці. Для практичної селекційної роботи відібрано селекційні лінії Lutescens 36921, Erythrospermum 36866, Erythrospermum 36802 та створено нові сорти Трудівниця миронівська, МІП Вишиванка та Грація миронівська, які характеризуються високою врожайністю та адаптивністю
Ключові слова
пшениця м'яка озима; селекційна лінія; взаємодія генотип-середовище; статистичні параметри
[1] Adham, A., Ghaffar, M.B.A., Ikmal, A.M., & Shamsudin, N.A.A. (2022). Genotype × Environment interaction and stability analysis of commercial hybrid grain corn genotypes in different environments. Life, 12(11), article number 1773. doi: 10.3390/life12111773.
[2] Asres, T., Tadesse, D., Wossen, T., & Sintayehu, A. (2018). Performance evaluation of malt barley: From malting quality and breeding perspective. Journal of Crop Science and Biotechnology, 21, 451-457. doi: 10.1007/s12892018-0199-0.
[3] Awaad, H.A. (2021). Performance, adaptability and stability of promising bread wheat lines across different environments. In H. Awaad, M. Abu-hashim & A. Negm (Eds.) Mitigating environmental stresses for agricultural sustainability in Egypt (pp. 187-213). Cham: Springer Water. doi: 10.1007/978-3-030-64323-2_7.
[4] Begna, T. (2022). Application of genotype by environmental interaction in crop plant enhancement. International Journal of Research Studies in Agricultural Sciences (IJRSAS), 8(2), 1-12. doi: 10.20431/24546224.0802001.
[5] Bocci, R., et al. (2020). Yield, yield stability and farmers’ preferences of evolutionary populations of bread wheat: A dynamic solution to climate change. European Journal of Agronomy, 121, article number 126156. doi: 10.1016/j.eja.2020.126156.
[6] Bosi, S., Negri, L., Fakaros, A., Oliveti, G., Whittaker, A., & Dinelli, G. (2022). GGE biplot analysis to explore the adaption potential of italian common wheat genotypes. Sustainability, 14(2), article number 897. doi: 10.3390/ su14020897.
[7] Coan, M.M.D., Marchioro, V.S., Franco, F.D.A., Pinto, R.J.B., Scapim, C.A., & Baldissera, J.N.C. (2018). Determination of genotypic stability and adaptability in wheat genotypes using mixed statistical models. Journal of Agricultural Science and Technology, 20(7), 1525-1540.
[8] Convention on Biological Diversity. (1992, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/995_030#Text.
[9] Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora. (1979, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/995_129#Text.
[10] Cortinovis, G., Di Vittori, V., Bellucci, E., Bitocchi, E., & Papa, R. (2020). Adaptation to novel environments during crop diversification. Current Opinion in Plant Biology, 56, 203-217. doi: 10.1016/j.pbi.2019.12.011.
[11] Crespo-Herrera, L.A., Crossa, J., Huerta-Espino, J., Mondal, S., Velu, G., Juliana, P., Vargas, M., Pérez-Rodríguez, P., Kumar Joshi, A., Joachim Braun, H., & Prakash Singh, R. (2021). Target population of environments for wheat breeding in India: definition, prediction and genetic gains. Frontiers in Plant Science, 12, article number 638520. doi: 10.3389/fpls.2021.638520.
[12] Eberhart, S.A., & Russell, W.A. (1966). Stability parameters for comparing varieties. Crop Science, 6(1), 36-40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x.
[13] Gauch, H.G. (2013). A simple protocol for AMMI analysis of yield trials. Crop Science, 53(5), 1860-1869. doi: 10.2135/cropsci2013.04.0241.
[14] Gerrish, B.J., Ibrahim, A.M.H., Rudd J.C., Neely C., & Subramanian N.K. (2019). Identifying mega-environments for hard red winter wheat (Triticum aestivum L.) production in Texas. Euphytica, 215, article number 129. doi: 10.1007/s10681-019-2448-8.
[15] Göransson, M., et al. (2019). Identification of ideal allele combinations for the adaptation of spring barley to northern latitudes. Frontiers in Plant Science, 10, article number 542. doi: 10.3389/fpls.2019.00542.
[16] Huehn, M. (1990). Nonparametric measures of phenotypic stability. Part 1: Theory. Euphytica, 47, 189-194. doi: 10.1007/BF00024241.
[17] Kachapur, R.M., Patil, N.L., Talekar, S.C., Wali, M.C., Naidu, G., Salakinakop, S.R., Harlapur, S.I., Bhat, J.S., & Kuchanur, P.H. (2023). Importance of mega-environments in evaluation and identification of climate resilient maize hybrids (Zea mays L.). PlosOne, 18(12), article number e0295518. doi: 10.1371/journal.pone.0295518.
[18] Kang, M.S. (2020). Genotype-environment interaction and stability analyses: An update. In Quantitative genetics, genomics and plant breeding (pp. 140-161). Oxford: Oxford University Press. doi: 10.1079/9781789240214.0140.
[19] Khan, M.M.H., Rafii, M.Y., Ramlee, S.I., Jusoh, M., & Al Mamun, M. (2021). AMMI and GGE biplot analysis for yield performance and stability assessment of selected Bambara groundnut (Vigna subterranea L. Verdc.) genotypes under the multi-environmental trials (METs). Scientific Reports, 11, article number 22791. doi: 10.1038/s41598021-01411-2.
[20] Kilchevskiy, A.V., & Khotyleva, L.V. (1985). Method of evaluation of adaptive ability and stability of genotypes, the differentiating ability of environment. Genetics, 21(9), 1481-1490.
[21] Lin, C.S., & Binns, M.R. (1988). A superiority measure of cultivar performance for cultivar × location data. Canadian Journal of Plant Science, 68(1), 193-198. doi: 10.4141/cjps88-018.
[22] Mahpara, S., Bashir, M.S., Ullah, R., Bilal, M., Kausar, S., Latif, M.I., Arif, M., Akhtar, I., Brestic, M., Tan Kee Zuan, A., Salama, E.A.A., Al-Hashimi, A., & Alfagham, A. (2022). Field screening of diverse wheat germplasm for determining their adaptability to semi-arid climatic conditions. Plos One, 17(3), article number e0265344. doi: 10.1371/journal.pone.0265344.
[23] Malhi, G.S., Kaur, M., & Kaushik, P. (2021). Impact of climate change on agriculture and its mitigation strategies: A review. Sustainability, 13(3), article number 1318. doi: 10.3390/su13031318.
[24] Maniruzzaman, M., Islam, Md., Begum, F., Amiruzzaman, M., Amiruzzaman, M., & Hossain, A. (2019). Evaluation of yield stability of seven barley (Hordeum vulgare L.) genotypes in multiple environments using GGE biplot and AMMI model. Open Agriculture, 4(1), 284-293. doi: 10.1515/opag-2019-0027.
[25] Naik, A., et al. (2022). Deciphering Genotype×Environment interaction by AMMI and GGE biplot analysis among elite wheat (Triticum aestivum L.) genotypes of Himalayan region. Ekin Journal of Crop Breeding and Genetics, 8(1), 41-52.
[26] Negash, A., Mwambi, H., Zewotir, T., & Taye, G. (2013). Additive main effects and multiplicative interactions model (AMMI) and genotype main effect and genotype by environment interaction (GGE) biplot analysis of multienvironmental wheat variety trials. African Journal of Agricultural Research, 8(12), 1033-1040. doi: 10.5897/ AJAR2012.6648.
[27] Olivoto, T., Lúcio, A.D., da Silva, J.A., Marchioro, V.S., de Souza, V.Q., & Jost, E. (2019). Mean performance and stability in multi-environment trials I: combining features of AMMI and BLUP techniques. Agronomy Journal, 111(6), 2949-2960. doi: 10.2134/agronj2019.03.0220.
[28] Pinthus, J.M. (1973). Estimate of genotypic value: a proposed method. Euphytica, 22, 121-123. doi: 10.1007/ BF00021563.
[29] Pour-Aboughadareh, A., Khalili, M., Poczai, P., & Olivoto, T. (2022). Stability indices to deciphering the genotypeby-environment interaction (GEI) effect: An applicable review for use in plant breeding programs. Plants, 11(3), article nuber 414. doi: 10.3390/plants11030414.
[30] Pourdad, S.S., & Moghaddam, M.J. (2020). Study on seed yield stability of sunflower inbred lines through GGE biplot. Helia, 36(58), 19-28. doi: 10.2298/HEL1358019P.
[31] Raza, A., Razzaq, A., Mehmood, S.S., Zou, X., Zhang, X., Lv, Y., & Xu, J. (2019). Impact of climate change on crops adaptation and strategies to tackle its outcome: A Review. Plants, 8(2), article number 34. doi: 10.3390/ plants8020034.
[32] Roostaei, M., et al. (2022). Genotype × environment interaction and stability analyses of grain yield in rainfed winter bread wheat. Experimental Agriculture, 58, article number E37. doi: 10.1017/S0014479722000345.
[33] Rossnerova, A., Izzotti, A., Pulliero, A., Bast, A., Rattan, S.I.S, & Rossner, P. (2020). The molecular mechanisms of adaptive response related to environmental stress. International Journal of Molecular Sciences, 21(19), article number 7053. doi: 10.3390/ijms21197053.
[34] Seyoum, A., Semahegn, Z., Nega, A., Siraw, S., Gebreyohannes, A., Solomon, H., Legesse, T., Wagaw, K., Terresa, T., Mitiku, S., Tsehaye, Y., Mokonen, M., Chifra, W., Nida, H., & Tirfessa, A. (2020). Multi-environment evaluation and Genotype × Environment interaction analysis of sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] genotypes in highland areas of Ethiopia. American Journal of Plant Sciences, 11, 1899-1917. doi: 10.4236/ajps.2020.1112136.
[35] Shukla, G.K. (1972). Some statistical aspects of partitioning genotype-environmental components of variability. Heredity (Edinb), 29, 237-45. doi: 10.1038/hdy.1972.87.
[36] Snedecor, J.W. (1961). Statistical methods applied to research in agriculture and biology. JAMA, 110(16), article number 1312. doi: 10.1001/jama.1938.02790160070030.
[37] Tai, G.C.C. (1971). Genotypic stability analysis and its application to potato regional trials. Crop Science, 11(2), 184-190. doi: 10.2135/cropsci1971.0011183X001100020006x.
[38] Vaezi, B., Pour-Aboughadareh, A., Mohammadi, R., Mehraban, A., Hossein-Pour, T., Koohkan, E., Ghasemi, S., Moradkhani, H., & Siddique, K. H. (2019). Integrating different stability models to investigate genotype× environment interactions and identify stable and high-yielding barley genotypes. Euphytica, 215, article number 63. doi: 10.1007/s10681-019-2386-5.
[39] Van Meerbeek, K., Jucker, T., & Svenning, J.C. (2021). Unifying the concepts of stability and resilience in ecology. Journal of Ecology, 109(9), 3114-3132. doi: 10.1111/1365-2745.13651.
[40] Wricke, G. (1962). Evaluation method for recording ecological differences in field trials. Z Pflanzenzücht, 47, 92-96.
[41] Xiong, W., Reynolds, M., Crossa, J., Payne, T., Schulthess, U., Sonder, K., Addimando, N., Singh, R., Ammar, K., & Gerard, B. (2020). Climate change has increased genotype-environment interactions in wheat breeding. Research Square. doi: 10.21203/rs.3.rs-69475/v1.