Систематизація сортів та селекційних ліній пшениці озимої за кількісними ознаками в умовах контрольованого середовища з використанням кластерного аналізу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Полтавська державна аграрна академія

Ключові слова: пшениця озима, ознаки, строки сівби, кластерний аналіз.

Annotation

Tyshchenko V. M., Gusenkova O. V., Dubenets' M. V., Kolisnyk A. V. Systemization of sort and selection lines of wheat lines by numbership in conditions of controlled environment with using cluster analysis.

The article presents the results of four-year studies (2013-2016) on the determination of the balance of quantitative characteristics of varieties and selection lines of winter wheat by the use of cluster analysis. The experiment used 2 sowing lines: early (1 September, SP-1) and late (October 1, SP-3). The main goal, when analyzing the best groups and clusters, was the search for winter wheat varieties and breeding lines (SL), which in the statistical analysis had high indicators of two components of the harvest - the number of grains in the ear (KZ) and the mass of grain from the ear (M1). Also we investigate how in the best groups and on dendrograms varieties and genotypes were distinguished, which were better both in the first and in the third term sowing, not only in terms of the number of grains in the ear and the mass of grain from the ear, but also on other economic and valuable features and by yield.

It should be noted that the study of varieties, or SL by the terms of sowing, gives unique opportunities to evaluate the material under study in terms of the formation of quantitative characteristics. We can form groups of varieties or SLs, where we will have information about the level of formation of signs at early, optimal, or late sowing. We can also distinguish genotypes as carriers of a high level of quantitative attributes, especially signs of yield potential in the early or late sowing, as the usual statistical analysis does not provide information on the balance of signs in one or another variety of winter wheat. We believe that cluster analysis makes it possible to identify varieties using the Euclidean metric in terms of the balance of quantitative attributes.

Based on the research carried out on the use of cluster analysis in the technology of breeding process for 2013-2016, selected varieties and constant selection lines are balanced by economically useful features that can be used as a promising breeding material and as parent components for hybridization.

The advantage of cluster analysis with respect to statistical analysis is that cluster analysis enables identification of varieties and breeding lines on a balance basis for economically useful features, and in the statistical analysis we can select and allocate only certain quantitative attributes according to their level of formation and variability and by yield.

Key words: winter wheat, signs, sowing dates, cluster analysis.

Постановка проблеми

Протягом 2013-2016 років у спеціальному досліді за строками сівби ми вивчали рівень формування і мінливість двох дуже важливих ознак потенціалу врожайності - кількості зерен з колосу (КЗ) та маси зерна з колосу (М1). Щорічно за матеріалами досліджень відбирались кращі генотипи за максимальним рівнем формування ознак М1 і КЗ. Велика увага в аналізах приділялась стабільності утримання рівня формування ознак сортів і селекційних ліній (СЛ) за строками сівби. Відомо, що стабільність утримання рівня формування ознак за строками сівби визначають рівень адаптивного потенціалу. В попередніх наших публікаціях повідомлялось про рівень стабільності кількісних ознак у сортів пшениці озимої і про те, що збалансованість ознак більш повніше визначає адаптивний потенціал того чи іншого сорту пшениці озимої [1, 2, 9].

У дослідженнях минулих років ми визначили, що ефективним методом і підходом в пошуках генотипів збалансованих за господарськи корисними ознаками, є кластерний аналіз з використанням групуючих ознак - (М5) маса стебла й індексу лінійної щільності колосу (КЗ/ДК (кількість зерен в колосі/довжина колоса)). Тому в подальших дослідженнях із вивчення рівня формування і мінливості кількісних ознак пшениці озимої, за роками досліджень (2013-2016) і строками сівби, нами був проведений кластерний аналіз. За результатами кластерного аналізу визначився кращий кластер (КК) та краща група (КГ) кращого кластеру, в якій сформувалися генотипи збалансовані за господарськи корисними ознаками.

Аналіз основних досліджень і публікацій, у яких започатковано розв'язання проблеми

Генетична різноманітність пшениці служить джерелом варіацій для селекції, обумовлюючи створення нових форм господарськи цінних рослин з поліпшеними властивостями. Вузька генетична основа знижує ефективність селекції, оскільки не дозволяє подолати вразливість до несприятливих факторів і обмежує можливості комбінаторики спадкового матеріалу при гібридизації. У зв'язку з цим важливого значення набуває збереження генетичних ресурсів і оцінка їх різноманітності для подальшого використання в практичних цілях [12].

У своїй роботі селекціонер часто стикається з великим обсягом матеріалу з цілого набору різних за своєю природою ознак, який необхідно якимось чином систематизувати, щоб виділити кращі форми за комплексом господарськи цінних ознак [5]. Однією з проблем для дослідника при вивченні різноманітності генетичних колекцій рослин є аналіз великого масиву даних. Як правило, основним статистичним методом класифікації даних, який широко використовується, є кластерний аналіз, що дозволяє структурувати колекційні зразки [4]. Відомо, що кластерний аналіз у дослідженнях застосовується на м'якій пшениці при вивченні ступеня генетичної спорідненості [13, 3, 6]. Специфічним для досліджень в області селекції є те, що ознаки аналізу структури врожайності оцінюються і вимірюються в шкалах різного типу і з різною кількістю градацій. Тому, в залежності від шкали ознаки, необхідно вибирати і відповідний коефіцієнт подібності. Розглядається можливість застосування алгоритмів кластерного аналізу для вирішення завдань, пов'язаних із групуванням за ознаками колоса, які аналізуються. Це, зрештою, надасть селекціонерові відчутну допомогу при проведенні доборів [7].

Ідентифікація сортів та селекційних ліній пшениці озимої в кластерному аналізі дає змогу виділити генотипи з мінімальною Евклідовою відстанню між кількісними ознаками, що підтверджує високий рівень збалансованості основних генеративних, вегетативних ознак та урожайності цих генотипів. Використання кластерного аналізу для ідентифікації генотипів наближає нас до створення теоретичної і практичної моделі сорту пшениці озимої, в якого сприятливе співвідношення кількісних та якісних ознак дає можливість протистояти негативним впливам навколишнього середовища та формувати високу продуктивність [8, 10, 11].

Мета досліджень

Головною метою був пошук сортів і СЛ пшениці озимої в кластерному аналізі, які в статистичному аналізі мали високі показники двох складових врожаю - КЗ та М1, а також ідентифікувати сорти і константні селекційні лінії, які були кращими за двома строками сівби та збалансовані за господарськи цінними ознаками та за врожайністю.

Завданням досліджень було проведення статистичного та кластерного аналізів кількісних ознак пшениці озимої.

Матеріали і методи досліджень

Матеріалом дослідження були сорти та селекційні лінії озимої пшениці, які вирощувались на селекційних ділянках впродовж 2013-2016 років. За досліджуваними сортами та селекційними лініями (СЛ) проводився структурний аналіз по 25 рослинах, які вирізали на дослідних ділянках, доводили до повітряно-сухого стану та проводили з кожною рослиною вимірювання, підрахунки, зважування. В аналіз залучали велике різноманіття кількісних ознак: урожайність, ц; маса зерна з колоса (М1), г; маса колоса із насінням (М3), г; кількість зерен в колосі (КЗ), шт; маса тисячі зерен (МТЗ), г; висота рослини (Н), см; довжина верхнього міжвузля (ДВМ), см; довжина колоса (ДК), см; маса рослини (М2), г; маса стебла (М5), г; маса полови (М4), г; та селекційних індексів таких як: HI - збиральний індекс (М1/М2); AI - індекс атракції (М3/М5); Mic - індекс мікророзпозділів (М1/М4); ІЛЩК - індекс лінійної щільності колосу (КЗ/ДК); PI - полтавський індекс (М1/ДВМ). Статистичні обрахунки та кластерний аналіз проводили за допомогою програми «STATISTICA 10».

Результати досліджень

В 2013 році із 106 сортів та СЛ, включених в кластерний аналіз за першим строком сівби (табл. 1), в кращій групі 6-го кластеру сконцентрувалося 5 генотипів (2 сорти: №396 (Славна), №398 (Спасівка); і 3 селекційні лінії: №378 (Перемога 2»Коломак 3) хСтанічна; №381 (Перемога 2*Коломак 5)»Станічна; №387 (Перемога 2*Коломак 5)*Станічна). Слід відмітити, що в кращих кластерах ідентифікуються сорти та СЛ, які мають найвищі показники кількісних ознак і селекційних індексів, у тому числі й врожайності.

У СП-3 (табл. 1) в кращій 2-й групі 6-го кластеру виділились 16 сортів і СЛ, які мали досить високі показники як генеративних, так і вегетативних ознак. Слід відмітити, що врожайність по кращій групі кращого кластеру в СП-1 була вищою, ніж у кращій групі кращого кластеру СП-3. Пояснюється це тим, що досить складні погодні умови склалися для пізнього строку сівби. Якщо по СП-1 були отримані сходи своєчасно за наявності вологи на 1 вересня, то на період 1 жовтня (СП-3) вологи було обмаль і, крім того, час відновлення весняної вегетації пшениці озимої був пізній (ЧВВВ - 5 квітня), а весняний період вегетації пшениці озимої (квітень - травень) був сухим. Незважаючи на складні умови органогенезу пшениці озимої для пізнього строку сівби в досліді формувались генотипи, які мали достатньо високий рівень врожайності 2,25 т/га і високий рівень формування генеративних ознак (М1 - 2,1 г); М3 - 3,1; КЗ - 54,4; МТЗ - 44,5 г).

Слід відмітити, що деякі сорти та СЛ, які були кращими по М1 і КЗ в статистичному аналізі, були ідентифіковані в кращі кластери і групи в кластерному аналізі - по М1 - №396 с. Славна; №417 с. Говтва; №398 с. Спасівка; по КЗ - №396 с. Славна; №378 СЛ (Перемога 2*Коломак 3)*Зерноград 11. За наслідками важких кліматичних умов 2013 року на дендрограмах СП-1 та СП-3 (рис. 1, 2) сорти та селекційні лінії пшениці озмої не співпадають, що пояснюється недостатнім адаптивним потенціалом генотипів.

Рівень формування кількісних ознак та селекційних індексів сортів та селекційних ліній пшениці озимої кращих груп, кращих кластерів, 2013рік