DOI: 10.24411/0044-3913-2018-10810
УДК 633.1:631.524.85

С. Н. ПОНОМАРЕВ, доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)
М. Л. ПОНОМАРЕВА, доктор биологических наук, главный научный сотрудник
М. Ш. ТАГИРОВ, доктор сельскохозяйственных наук, руководитель учреждения

Татарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства – обособленное структурное подразделение федерального исследовательского центра КазНЦ РАН, ул. Оренбургский тракт, 48, Казань, 420059, Российская Федерация

Цель работы – выявить закономерности формирования зерновой продуктивности генетически разнородных сортов тритикале в зависимости от складывающихся внешних факторов и генотипа. Для оценки величины эффекта взаимодействия генотип-среда проводили биплот-анализ по урожайности зерна 21 генотипа тритикале (включая 2 контрольных сорта Немчиновский 56 и Башкирская короткостебельная), испытанных в течение пяти вегетационных сезонов (2013–2017 гг.). Исследования выполнены на серых лесных почвах селекционного севооборота, расположенного в Лаишевском районе Республики Татарстан. Генотип-средовое взаимодействие разложено на три главные компоненты в соответствии с долей изменчивости (F1 – 28,91 %, F2 – 26,55 %, F3 – 22,63 %). Первая компонента объясняет изменения урожайности от флуктуации биотических и абиотических факторов среды. Генотипы с высоким значением F2 демонстрируют реализацию высокого потенциала продуктивности в благоприятные годы. Компонента F3 дополнительно ранжирует сорта в зависимости от средней урожайности за ряд лет. Наиболее эффективными генотипами для селекции будут те, которые имеют высокие значения F2 и F3 и значения F1, близкие к нулю. Наиболее стабильными сортами для использования в селекционной программе оказались Корнет, Бард, Докучаевский 8. В пятерку сортов с самой высокой продуктивностью за годы исследований вошли АДМ 9 (Украина) – 592 г/м2, Топаз, Зимогор, Вокализ (Ростовская область) – 566…579 г/м2 и Амулет (Беларусь) – 565 г/м2. Использование биплот-анализа позволило оценить селекционные сорта не только по средней урожайности, но и охарактеризировать их по реакции на изменения условий выращивания. Анализ данных урожайности показал влияние эффектов среды (63,4 %), генотипа (10,8 %) и взаимодействия генотип – среда (17,8 %) на ее вариабельность. Графическое распределение нагрузок генотипов и сред в координатах двух первых главных компонент выявило преимущества генотипов в конкретных средах.
Ключевые слова: тритикале, урожайность, генотип-средовое взаимодействие, адаптивность, стабильность, метод главных
компонент, биплот.
Для цитирования: Пономарев С. Н., Пономарева М. Л., Тагиров М. Ш. Оценка фенотипической стабильности сортов озимой тритикале по урожайности зерна методом биплот-анализа // Земледелие. 2018. № 8. С. 34–38. DOI: 10.24411/0044-3913-2018-10810.

Evaluation of Phenotypic Stability of Winter Triticale Varieties by Grain Yield by Biplot Analysis

S. N. Ponomarev, M. L. Ponomareva, M. Sh. Tagirov

Tatarian Agricultural Research Institute – autonomous structural subdivision of the Federal Research Center of the Kazan Scientific Center of the RAS, ul. Orenburgskii trakt, 48, Kazan’, 420059, Russian Federation

Abstract. The purpose of the work was to study the regularities of the formation of grain productivity of genetically heterogeneous triticale varieties depending on the external factors and genotype. To assess the magnitude of the genotype-environment interaction effect, a biplot analysis was carried out on grain yield in 21 triticale genotypes (including 2 control varieties Nemchinovsky 56 and Bashkirskaya Korotkostebelnaya (“Bashkir Short-stemmed”)), tested during five growing seasons (2013–2017). The research was carried out on gray forest soils of a breeding crop rotation of Tatar Research Agricultural Institute, Kazan Scientific Center of the RAS, located in Laishevsky district of the Tatarstan Republic. The genotype-environmental interaction was decomposed into three main components in accordance with the proportion of variability (F1 – 28.91%, F2 – 26.55%, F3 − 22.63%). The first component explains yield changes due to fluctuations of biotic and abiotic environmental factors. Genotypes with high F2 value demonstrate the realization of a high potential of productivity in favourable years.F3 component additionally ranks varieties according to the average yield over the number of years. The most effective genotypes for breeding have high F2 and F3 values and F1 value close to zero. Kornet (“Cornet”), Bard, Dokuchaevsky 8 varieties were the most stable for use in a breeding program. The top five varieties with the highest productivity over the years of the research included ADM 9 (Ukraine) – 592 g/m2, Topaz, Zimogor, Vokaliz (Rostov region) – 566–579 g/m2 and Amulet (Belarus) – 592 g/m2. The use of the biplot analysis enabled not only to evaluate the varieties by average yield but also to characterize them in response to changes in growing conditions. Analysis of yield data showed the influence of environmental effects (63.4%), genotype (10.8%) and genotype-environment interaction (17.8%) on its variability. The graphical distribution of genotype and environment loads in the coordinates of the first two main components revealed the advantages of genotypes in specific environments.
Keywords: triticale; yield; genotypeenvironment interaction; adaptability; stability; method of principal components; biplot.
Author Details: S. N. Ponomarev, D. Sc. (Agr.), chief research fellow (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.); M. L. Ponomareva, D. Sc. (Biol.), chief research fellow; M. Sh. Tagirov, D. Sc. (Agr.), D. Sc. (Agr.), director of institution, member of the Tatarstan Academy of Sciences.
For citation: Ponomarev S. N., Ponomareva M. L., Tagirov M. Sh. Evaluation of Phenotypic Stability of Winter Triticale Varieties by Grain Yield by Biplot Analysis. Zemledelije. 2018. No. 8. Pp. 34–38 (in Russ.). DOI: 10.24411/0044-3913-2018-10810.