Сравнение статистических методов оценки стабильности урожайности озимой пшеницы

Многообразие существующих методов оценки фенотипической стабильности растений ставит перед селекционерами проблему выбора подходящего варианта. Целью настоящего исследования было сравнение различных методов анализа взаимодействия генотип x среда и оценка на их основе стабильности урожайности семи сортов озимой пшеницы. Проанализированы 17 статистических показателей стабильности на примере данных полевого опыта 2009-2011 гг. по оценке урожайности зерна семи сортов озимой мягкой пшеницы сибирской селекции (Новосибирская 32, Новосибирская 40, Новосибирская 51, Новосибирская 3, Новосибирская 2, Обская озимая, Омская 6) в шести вариантах сред. Дисперсионный анализ выявил значимое (р < 0.001) взаимодействие генотип x среда в опыте, что говорит о различной реакции генотипов на изменение условий среды. Выполнено ранжирование сортов по уровню стабильности и рассчитаны корреляционные связи между параметрами стабильности. На основе анализа корреляционной матрицы рангов проведена классификация методов, разделяющая их на пять групп. Предложены рекомендации по выбору способа определения стабильности генотипов в зависимости от целей исследования. В случае, когда целью селекционных исследований является выбор наиболее стабильных в биологическом смысле сортов, обладающих наименьшей вариацией признака, независимо от меняющихся условий среды, следует использовать методы статической концепции. Если среди набора сортов необходимо выбрать генотип с предсказуемой реакцией на изменения условий среды, соответствующей расчетному уровню или прогнозу, наиболее оптимален регрессионный подход. В результате оценки методами статической концепции сорт Новосибирская 32 был определен как наиболее стабильный с биологической точки зрения. Сорт Новосибирская 3, имевший наименьшее отклонение от средней урожайности для всех сред, оказался наиболее стабильным при оценке регрессионными методами. Методы, оценивающие вклад генотипа во взаимодействие генотип х среда, определили сорт Новосибирская 51 как самый стабильный.

1. Adugna W., Labuschagne M.T. Parametric and nonparametric measures of phenotypic stability in linseed (Linum usitatissimum L.). Euphytica. 2003;129:211-218. DOI 10.1023/A:1021979303319.

2. Becker H.C., Leon J. Stability analysis in plant breeding. Plant Breed.

3. ;101:1-23. DOI 10.1111/j.1439-0523.1988.tb00261.x.

4. Dragavtsev V.A., Averyanova A.F. Redefinition of genetic formulas of quantitative traits in different environmental conditions. Genetika = Genetics. 1983;19(11):1806-1810. (in Russian)

5. Eberhart S.A., Russell W.A. Stability parameters for comparing varieties. Crop Sci. 1966;6:36-40. DOI 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x.

6. Finlay K.W., Wilkinson G.N. The analysis of adaptation in a plant breeding programme. Aust. J. Agric. Res. 1963;14:742-754. DOI 10.1071/AR9630742.

7. Flores F., Moreno M.T., Cubero J.I. A comparison of univariate and multivariate methods to analyze GxE interaction. Field Crops Res. 1998;56:271-286. DOI 10.1016/S0378-4290(97)00095-6.

8. Fox P.N., Rosielle A.A. Reducing the influence of environmental main-effects on pattern analysis of plant breeding environments. Euphytica. 1982;31:645-656. DOI 10.1007/BF00039203.

9. Fox P.N., Skovmand B., Thompson B.K., Braun H.J., Cormier R. Yield and adaptation of hexaploid spring triticale. Euphytica. 1990;47:57-64. DOI 10.1007/BF00040364.

10. Francis T.R., Kannenberg L.W. Yield stability studies in short-season maize. I. A descriptive method for grouping genotypes. Can. J. Plant Sci. 1978;58:1029-1034. DOI 10.4141/cjps78-157.

11. Gauch H.G. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Sci. 2006;46:1488-1500. DOI 10.2135/cropsci2005.07-0193.

12. Kang M.S. Using genotype-by-environment interaction for crop cul-tivar development. Adv. Agron. 1997;62:199-252. DOI 10.1016/S0065-2113(08)60569-6.

13. Kang M.S., Miller J.D., Darrah L.L. A note on relationship between stability variance and ecovalence. J. Hered. 1987;78:107. DOI 10.1093/oxfordjournals.jhered.a110322.

14. Kang M.S., Pham H.N. Simultaneous selection for high yielding and stable crop genotypes. Agron. J. 1991;83:161-165. DOI 10.2134/agronj1991.00021962008300010037x.

15. Khangildin V.V., Shayakhmetov I.F., Mardamshin A.G. Homeostasis of crop components and prerequisites for creating a model of a spring wheat variety. In: Genetic Analysis of Quantitative Traits of Plants. Ufa, 1979;5-39. (in Russian)

16. Kilchevsky A.V., Khotyleva L.V Genotype and Environment in Plant Breeding. Minsk: Nauka i Tekhnika Publ., 1989. (in Russian) Levene H. Robust tests for equality of variances. In: Olkin I., Ghu-rye S.G., Hoeffding W., Madow W.G., Mann H.B. (Eds.). Contributions to Probability and Statistics: Essays in Honor of Harold Hotelling. Stanford Univ. Press, 1960;278-292.

17. Lin C.S., Binns M.R. A superiority measure of cultivar performance for cultivar x location data. Can. J. Plant Sci. 1988;68:193-198. DOI 10.4141/cjps88-018.

18. Lin C.S., Binns M.R. Assessment of a method for cultivar selection based on regional trial data. Theor. Appl. Genet. 1991;82:379-388. DOI 10.1007/BF02190626.

19. Lin C.S., Binns M.R., Lefkovitch L.P. Stability analysis: where do we stand? Crop Sci. 1986;26:894-900. DOI 10.2135/cropsci1986.0011183X002600050012x.

20. Martynov S.P. A method for the estimation of crop varieties stability. Biom. J. 1990;7:887-893.

21. Mohammadi R., Amri F. Comparison of parametric and non-parametric methods for selecting stable and adapted durum wheat genotypes in variable environments. Euphytica. 2008;159:419-432. DOI 10.1007/s10681-007-9600-6.

22. Mohammadi R., Farshadfar E., Amri A. Comparison of rank-based stability statistics for grain yield in rainfed durum wheat. N. Z. J. Crop Hortic. Sci. 2016;44:25-40. DOI 10.1080/01140671.2015.1100126.

23. Nassar R., Huehn M. Studies on estimation of phenotypic stability: tests of significance for nonparametric measures of phenotypic stability. Biometrics. 1987;43:45-53. DOI 10.2307/2531947.

24. Purchase J.L., Hatting H., Van Deventer C.S. Genotype x environment interaction of winter wheat in South Africa: II. Stability analysis of yield performance. S. Afr. J. Plant Soil. 2000;17:101-107. DOI 10.1080/02571862.2000.10634878.

25. R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2014. Available at: http://www.R-project.org/

26. Shapiro S.S., Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika. 1965;52(3-4):591-611. DOI 10.1093/biomet/52.3-4.591.

27. Shukla G.K. Some statistical aspects of partitioning genotype-environmental components of variability. Heredity. 1972;29:237-245. DOI 10.1038/hdy.1972.87.

28. Tai G.C.C. Genotypic stability analysis and application to potato regional trials. Crop Sci. 1971;11:184-190. DOI 10.2135/cropsci1971.0011183X001100020006x.

29. Tai G.C.C., Young D.A. Genotypic stability analysis of eight potato varieties tested in a series of ten trials. Am. Potato J. 1972;49:138-150. DOI 10.1007/BF02861594.

30. Udachin R.A. Methods of assessing the ecological plasticity of wheat varieties. Selektsiya i Semenovodstvo = Selection and Seed Production. 1990;5:2-6. (in Russian)

31. Wricke G. Tjber eine Methode zur Erfassung der okologischen Streub-reite in Feldversuchen. Z. Pflanzenzuchtg. 1962;47:92-96.

32. Zobel R.W., Wright M.J., Gauch H.G., Jr. Statistical analysis of a yield trial. Agron. J. 1988;80:388-393. DOI 10.2134/agronj1988.00021962008000030002x.