. ОЦЕНКА СЕЛЕКЦИОННЫХ ЛИНИЙ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ПО СЕЛЕКЦИОННЫМ ИНДЕКСАМ
ОЦЕНКА СЕЛЕКЦИОННЫХ ЛИНИЙ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ПО СЕЛЕКЦИОННЫМ ИНДЕКСАМ

ОЦЕНКА СЕЛЕКЦИОННЫХ ЛИНИЙ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ПО СЕЛЕКЦИОННЫМ ИНДЕКСАМ

Для селекции очень важно создание экспрессных методов точной идентификации главных физиолого-генетических систем, повышающих урожайность в данной конкретной среде, а не генетическая характеристика количественного признака, которая обязательно изменится в другой среде. Индексы широко работают в селекционных технологиях. Однако их использование требует тщательного анализа их информативности на фоне разных лимитирующих факторов внешней среды. Проведённые исследования в Кемеровском НИИСХ – филиале СФНЦА РАН на селекционных линиях яровой мягкой пшеницы показали, что при оценке на продуктивность, во взаимосвязи «генотип-среда», наибольшая информативность получена при оценке в совокупности по трём индексам: мексиканский – Мх, канадский – Ki, линейной плотности колоса – ЛПК. Корреляционным анализом выявлены достоверные взаимосвязи между урожайностью селекционных линий яровой мягкой пшеницы и Мх, Ki, ЛПК, r = 0,5677-0,7193. По совокупной оценке индексов: Мх, Ki, ЛПК выделено три наиболее продуктивные линии: 3046, 3059, и 3064 с урожайностью достоверно превышающей сорт стандарт на 24,1-29,2%.

Ключевые слова: селекционные индексы, число зёрен в колосе, масса зерна с колоса, длина колоса, высота растений.

Plisko L.G. 1 , Pakul V.N. 2

1 ORCID: 0000-0001-7094-9746 Researcher, 2 ORCID: 0000-0003-0681-6773 PhD in Agriculture, Deputy Director for Science,

Kemerovo Scientific Research Institute of Agriculture – Branch of SB RAS

FSBI Kemerovo State Agricultural Institute

ESTIMATION OF SELECTION LINES OF SPRING SOFT WHEAT ON SELECTION INDICES

Abstract

It is very important to create express methods for the exact identification of the main physiological and genetic systems that increase yield in a given environment, rather than the genetic characteristic of a quantitative trait that will necessarily change in another environment for selection purposes. Indices are widely used in breeding technologies. However, their use requires careful analysis of their informativeness against the backdrop of various limiting factors of the external environment. Studies carried out in the Kemerovo Research Institute of the Branch of the Russian Academy of Sciences dedicated to the breeding lines of spring soft wheat showed that when evaluating the productivity in the context of the “genotype-environment” relationship, the greatest informativeness was obtained when estimating three indices in aggregate: Mexican – Mx, Canadian – Ki, linear density of the ear – LDE. Correlation analysis revealed reliable relationships between yields of selection lines of spring soft wheat and Mx, Ki, LDE, r = 0.5677-0.7193. Three most productive lines are identified according to the cumulative assessment of the indices Mx, Ki, LDE and namely 3046, 3059, 3064 with a yield significantly higher than the grade standard by 24.1-29.2%.

Keywords: selection indices, number of grains in the ear, mass of grain from the ear, length of the ear, height of plants.

Яровая мягкая пшеница имеет очень широкое распространение как в Западной, так и Восточной Сибири. Создано очень много уникальных сибирских сортов, способных формировать урожайность более 3,0 т/га, имеющих хорошее качество зерна [1 C. 8]. Перед селекционерами стоит задача по созданию сортов, способных формировать высокую урожайность независимо от условий внешних факторов, которые различны по годам, как по температурному режиму, так и по количеству осадков. Очень трудно разорвать взаимосвязь между урожайностью и факторами – среды чем более благоприятнее гидротермические условия в агроценозе, тем выше продуктивность растений [2 С. 46].

Главной целью селекции пшеницы является создание высокопродуктивных генотипов. З. Натрова и Я. Смочек (1983) считают, что для управления этим процессом необходимо знать причинные связи между отдельными компонентами, участвующими в формировании урожая [3 С. 24]. Для селекции много важнее создание экспрессных методов точной идентификации главных физиолого-генетических систем, повышающих урожайность в данной конкретной среде, а не генетическая характеристика количественного признака, которая обязательно изменится в другой среде. Селекционер ведёт отбор по нескольким признакам. Результативность такой работы будет выше, если селекционные признаки объединить в так называемый селекционный индекс. При расчёте селекционного индекса учитывают как фенотипические, так и генотипические корреляции между признаками и компонентами индекса [4 C. 36], [5 C.26], [6 C. 720], [7 C.31], [8 C.32], [9 C. 62]. Селекционные индексы могут быть использованы для одновременной селекции по нескольким признакам или повышения эффективности отбора по одному признаку. Цель исследований: дать комплексную оценку продуктивности селекционным линиям яровой мягкой пшеницы по селекционным индексам.

Исследования проведены в селекционных питомниках второго года в Кемеровском НИИСХ-филиале СФНЦА РАН на 68 среднеспелых селекционных линиях яровой мягкой пшеницы, в сравнении с сортом стандартом ОмГАУ-90. По результатам оценки в период вегетации и лабораторного анализа зерна выделена 21 селекционная линия яровой мягкой пшеницы по хозяйственно-ценным признакам: длина растения, длина колоса, число зерен в колосе и продуктивность главного колоса. Условия в период изучения селекционных линий яровой мягкой пшеницы характеризовались недостатком влаги и повышенными температурами, ГТК 0,37-0,50.

В процессе изучения селекционных линий яровой мягкой пшеницы дана оценка по трем селекционным индексам: мексиканский индекс (Мх), индекс линейной плотности колоса (ЛПК) и канадский индекс (Ki). Для расчетов селекционных индексов яровой мягкой пшеницы были взяты следующие признаки: длина растения, длина колоса, число зерен в колосе и продуктивность главного колоса (таблица 1).

Таблица 1 – Формулы для расчета селекционных индексов

Использование индексов требует тщательного анализа их информативности на фоне разных лимитирующих факторов внешней среды, в конкретных почвенно-климатических условиях. Эффективность индексного отбора достигается за счет использования дополнительной информации о других признаках и учета всевозможных взаимосвязей между признаками. Корреляционным анализом выявлены достоверные взаимосвязи между урожайностью селекционных линий яровой мягкой пшеницы и индексами: канадским, мексиканским, линейной плотности колоса, r = 0,56770,7193*(таблица 2).

Таблица 2 – Взаимосвязь урожайности яровой мягкой пшеницы с индексами

Урожайность, г/м 2 Канадский индекс Мексиканский индекс Индекс линейной плотности колоса коэффициенты корреляции Урожайность, г/м 2 1,000 0,7193* 0,5725* 0,5677* Канадский индекс 0,7193* 1,000 0,8799* 0,7884* Мексиканский индекс 0,5725* 0,8799* 1,000 0,5059* Индекс линейной плотности колоса 0,5677* 0,5677* 0,7884* 1,000

Примечание:* – (здесь и далее по тексту) выше порога достоверности (R=0,4329, на уровне 5%).

Также установлена тесная взаимосвязь между индексами. Коэффициент корреляции между канадским и мексиканским индексами составил 0,8799*, индексом линейной плотности и канадским – 0,5677*, мексиканским и индексом линейной плотности – 0,8784*. Основные элементы продуктивности, определяющие урожайность конкретного растения в биоценозе – масса зерна с колоса, которая складывается из числа зерен и массы зерновки. Элементы продуктивности имеют различную вариабельность в зависимости от взаимодействия факторов генотип-среда [10, C. 287]. Рассматривая удельный урожай колоса (канадский индекс), выделено 9 селекционных линий с наиболее высоким его значением в сравнении с сортом стандартом ОмГАУ 90: 3007, 3008, 3017, 3032, 3046, 3056, 3059, 3063, 3064, что составило 0,084-0,10 г/см (таблица 3).

Таблица 3 – Характеристика линий яровой мягкой пшеницы по селекционным индексам

Распределение влаги в фазу кущения, когда закладываются меристематические бугорки, определяющие количество зёрен и колосков, может быть равномерным по всей делянке только при идеально выровненном рельефе, чего в полевых условиях достичь практически невозможно. Поэтому невозможно, используя только канадский индекс, провести оценку, какое из растений является модификацией, а какое ценным генотипом по засухоустойчивости.

Масса зерна с колоса формируется весь вегетационный период и определяется не только количеством зёрен, но и массой каждого зерна. Поэтому индекс линейной плотности представляет большую информацию по взаимосвязи «генотип и среда», характеризующий как отношение массы зерна с колоса (г) к длине колоса (см). По индексу линейной плотности колоса с показателями 2,23-2,76 шт./см выделено 8 линий: 3007, 3008, 3032, 3046, 3056, 3059, 3063, 3064, у сорта стандарта индекс 1,89 шт/см.

При идентичных условиях выращивания биомасса растений имеет различия, что в первую очередь определяется признаком высоты растений. Увеличение биомассы растений ведёт к накоплению пластических веществ в большем количестве, но зерновая продуктивность у каждого генотипа будет отличаться в связи с различием интенсивности процессов, связанных с перераспределением и утилизацией продуктов фотосинтеза. Косвенно в этом направлении можно оценить индивидуальные растения по мексиканскому индексу, где учитывается продуктивность колоса во взаимосвязи с их высотой. Максимальное значение Mx отмечено у селекционных линий: 3046, 3059, 3063 – 0,016, 0,014 и 0,013, соответственно. По совокупной оценке анализируемых трёх селекционных индексов выделены три селекционные линии: 3046, 3059, и 3064. Урожайность у выделившихся линий достоверно превышает сорт стандарт на 24,1-29,2%.

Таким образом, проведена оценка линий яровой мягкой пшеницы по количественным признакам с использованием селекционных индексов при взаимодействии факторов «генотип-среда». По совокупной оценке индексов: мексиканский – Мх, канадский – Ki, линейной плотности колоса – ЛПК выделено три наиболее продуктивные линии: 3046, 3059, и 3064 с урожайностью 136,5-142,1 г/м 2 , сорт стандарт ОмГАУ 90 – 110,0 г/м 2 .

Список литературы / References

  1. Лубнин А.Н. Селекция мягкой яровой пшеницы в Сибири / А.Н. Лубнин // Новосибирск: 2006. – C. 8-13.
  2. Кондрашова О.А. Новая стратегия формирования агро экотипа сорта ячменя в степной зоне Урала / О.А. Кондрашова, Н.И. Тишков, Т.А. Тимошенкова // Агрономические науки. – 2010. – С. 46-48.
  3. Натрова З. Продуктивность колоса зерновых культур / З. Натрова, Я. Смочек // М.: Колос. – 1983. – 45 с.
  4. Кочерина Н.В. Введение в теорию эколого-генетической организации полигенных признаков растений и теорию селекционных индексов / Н.В Кочерина., В.А. Драгавцев // АФИ. – 2008. – 87 с.
  5. Михайленко И.М. Основные принципы моделирования систем взаимодействия генотип-среда / И.М. Михайленко, В.А. Драгавцев // Сельскохозяйственная биология. – 2010. – № 3. – С. 26-35.
  6. Драгавцев В.А. Модель эколого-генетического контроля количественных признаков растений / В.А. Драгавцев., П.П. Литун, Н.М. Шкель и др. // Доклады АН СССР. – 1984. – Т. 274. – № 3. – С. 720-723.
  7. Драгавцев В.А. Теория селекционной идентификации генотипов растений по фенотипам на ранних этапах селекции / В.А. Драгавцев, А.Б. Дьяков // Фенетика популяций. М: Наука. – 1982. – С. 30-37.
  8. Драгавцев В.А. Эколого-генетическая организация количественных признаков растений и теория селекционных индексов / В.А. Драгавцев // Экологическая генетика культурных растений: сб. докладов на Школе молодых ученых по экологической генетике. – Краснодар: ВНИИ риса. – 2012. – С. 31-50.
  9. Кочерина Н.В. Алгоритмы эколого-генетического улучшения продуктивности растений: дисс. к.б.н. / Н.В. Кочерина // 2009. – Санкт-Петербург. – 130 с.
  10. Бороевич С. Генетические аспекты селекции высокоурожайных сортов пшеницы / С. Бороевич // Сельскохозяйственная биология. – 1968. –Т. 3. – № 2. – С. 285-299.

Список литературы на английском языке / References in English

📎📎📎📎📎📎📎📎📎📎