PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | 555 |
Tytuł artykułu

Porównanie genotypów kolekcyjnych pszenżyta jarego x Triticosecale WITTMACK. Część I. Analiza zmienności fenotypowej

Warianty tytułu
EN
Comparison of genotypes in a spring triticale germplasm collection x Triticosecale WITTMACK. Part I. Phenotypic variability analysis
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W pracy porównano zmienność genotypów pszenżyta jarego w latach 1994-1999 oraz 2003-2008. Materiał badawczy stanowiły odmiany i rody hodowlane zgromadzone w kolekcji prowadzonej przez Instytut Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin Uniwersytetu Przyrodniczego w Lublinie. Badania prowadzono w 4-letnim cyklu jednopowtórzeniowych doświadczeń polowych, zatem każdy obiekt był badany co najmniej przez 4 sezony wegetacyjne. Zebrane wyniki stanowiły niekompletną, losową, dwukierunkową klasyfikację krzyżową genotypy x lata, odrębną dla obu analizowanych sześcioleci. Analizie poddano 10 cech ilościowych, pod względem których stwierdzono istotną zmienność badanych genotypów: masa ziaren z kłosa, liczba ziaren w kłosie, masa tysiąca ziaren, długość kłosa, liczba kłosków w kłosie, płodność kłoska, zawartość białka w ziarnie, wysokość roślin, liczba dni: wschody - kłoszenie i liczba dni: wschody - dojrzałość. Odrębnie dla każdej z cech oszacowano komponenty wariancyjne za pomocą metody REML. Wyznaczono współczynniki powtarzalności średnich fenotypowych dla genotypów. Oceny średnich genotypowych obliczono za pomocą predyktorów BLUP. W celu porównania zmienności genotypów zastosowano analizę składowych głównych na podstawie standaryzowanych wartości BLUP. Cechami najsilniej różnicującymi badane genotypy w latach 1994-1999 były: masa ziaren z kłosa, liczba ziaren w kłosie i płodność kłoska oraz zawartość białka w ziarnie, a także liczba kłosków w kłosie, długość kłosa i wysokość roślin. W latach 2003-2008 genotypy różniły się przede wszystkim masą ziaren z kłosa, płodnością kłoska oraz zawartością białka w ziarnie, a także fazami fenologicznymi, nie były natomiast zróżnicowane pod względem wysokości roślin.
EN
In the paper a variability of spring triticale genotypes between years 1994-1999 and 2003-2008 were compared. The examined material consisted of cultivars and clones collected by the Institute of Genetics, Breeding and Plant Biotechnology University of Life Sciences in Lublin. The research was carried out in a 4-year cycle of one-plot replicate field experiments. Each genotype was examined for at least 4 seasons. Data were arranged in an incomplete, random two-way classification: genotypes by years separately for each analyzed 6-year periods. The following 10 quantitative traits were evaluated: weight of grains per spike, no. of grains per spike, 1000-grain weight, spike length, no. of spikelets per spike, spikelet fertility, protein content in grain, plant height, no. of days: emergence - heading and no. of days: emergence - maturity. Analyses of variance for each trait data were done. Variance components were estimated for each trait separately using the REML method. Coefficients of repeatability of phenotypic means were estimated. Estimates of random genotypic values were obtained using the BLUP predictor. To analyze phenotypic diversity of the germplasm collection principal component analysis was used on the basis of the standarized BLUP values. The traits with the largest distinguishing power of examined genotypes in the years 1994-1999 were: weight of grains per spike, no. of grains per spike, spikelet fertility, protein content in grain and also no. of spikelets per spike, spike length and plant height. Traits having the largest discriminating power in the years 2003-2008 were: weight of grains per spike, spikelet fertility, protein content in grain, no. of days: emergence - heading and emergence - maturity. Genotypes in this period did not vary in plant height.
Wydawca
-
Rocznik
Tom
555
Opis fizyczny
s.437-445,tab.,bibliogr.
Twórcy
autor
  • Zakład Biometrii, Katedra Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa
autor
autor
autor
Bibliografia
  • Annicchiarico P., Pecetti L., Boggini G., Doust M.A. 2000. Repeatability of largescale germplasm evaluation results in durum wheat. Crop Sci. 40: 1810-1814.
  • Bertero H.D., De La Vega A.J., Correa G., Jacobsen S.E., Mujica A. 2004. Genotype and genotype-by-environment interaction effects for grain yield and grain size of quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) as revealed by pattern analysis of international multi-environment trials. Field Crops Research 89: 299-318.
  • Caliński T., Kageyama S. 2000, Block designs: A randomization approach. Volume 1: Analysis. Springer-Velag: 313 ss.
  • Cooper M., Woodruff D.R., Phillips I.G., Basford K.E., Gilmour A. R. 2001. Genotype-by-management interactions for grain yield and grain protein concentration of wheat. Field Crops Research 69: 47-67.
  • Jolliffe I.T. 1986. Principal components analysis. Springer-Velag, New York: 487 ss.
  • Khattree R., Naik D.N. 2000. Multivariate data reduction and discrimination with SAS software. SAS Institute Inc., Cary, NC: 558 ss.
  • Kociuba W. 2000. Zmienność i współzależność ważniejszych cech plonotwórczych w obrębie heksaploidalnego pszenżyta ozimego x Triticosecale Wittmack. Rozprawa habilitacyjna. Wyd. AR w Lublinie: 73 ss.
  • Kociuba W. 2007. Charakterystyka zasobów genowych pszenżyta (x Triticosecale Wittmack) zgromadzonych w latach 1998-2005. Zesz. Probl. Post. Nauk Rol. 517: 369-377.
  • Krzanowski W.J. 1988. Principles of multivariate analysis: a users’s perspective. Охford University Press, Oxford: 563 ss.
  • Littell R.C., Milliken G.A., Stroup W.W., Wolfinger R.D. 1996. SAS system for mixed models. SAS Institute Inc., Cary, NC: 633 ss.
  • Muszyński S., Mądry W. Tomaszewski M., Sowa A., Zimny. J. 2000. Genetyka dla rolników. Fundacja „Rozwój SGGW”, Warszawa: 204 ss.
  • Piepho H.P., Möhring J. 2005. Best linear unbiased prediction of cultivar effects for subdivided target regions. Crop Sci. 45: 1151-1159.
  • Sas/Stat User’s Guide, Version 9.1. 2004. SAS Institute Inc., Cary NC (online).
  • Searle S.R. 1987. Linear models for unbalanced data. J. Wiley & Sons, New York. 536 ss.
  • Ukalska J., Ukalski K., Śmiałowski T., Mądry W. 2008. Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część II. Analiza składowych głównych na podstawie macierzy korelacji fenotypowych i genotypowych. Biul. IHAR 249: 45-57.
  • Ukalski K., Ukalska J., Śmiałowski T., Mądry W. 2008. Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część I. Korelacje fenotypowe i genotypowe. Biul. IHAR 249: 35-43.
  • Wolski T., Pojmaj M.S., Banaszak Z., Czerwieńska E., Bogacki J., Marciniak K., Szołkowski A. 2000. Poprawianie wartości użytkowych pszenżyta ozimego w 30-letniej hodowli w DANKO. Biul IHAR 214: 95-104.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.dl-catalog-dadc4bcb-ef0c-4259-aed3-c6f64f0b1fd7
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.