Серед 381 рослини F2 озимої пшениці з трьох комбінацій схрещування методом кластерного аналізу при групировці по індексу лінійна щільність колосу та ознаки маса стебла були виділені 2 кластери, що містять 21 (5,5%) і 15 (3,9%) рослин з максимальними показниками ознак та індексів, які відображають продуктивність колосу. Зроблено висновок про доцільність використання кластерного аналізу при групировці кластерів по лінійній щільності колосу і масі стебла у селекції для підвищення ефективності відбору по продуктивності та іншим господарсько-корисним ознакам в ранніх гібридних поколіннях, що розщеплюються.
Ключові слова: озима пшениця, селекція ,розщеплення, індекси, групуючі ознаки.
Вступ
Кластерний аналіз в дослідженнях на пшениці використовується при вивченні генетичного родства [1;2;3]; встановлення мінливості господарсько-корисних ознак сортів м’якої пшениці під впливом різноманітних умов середовища [4]; при вивченні зв’язку елементів продуктивності озимої пшениці з морозостійкістю [5]; диференціації, ідентифікації, створенні баз даних сортів сільськогосподарських культур на молекулярно-генетичному рівні [6].
В попередньому нашому повідомленні кластерний аналіз був застосований для ідентифікації і добору високоврожайних ліній озимої пшениці в гібридних поколіннях F4-F6 при групуванні за індексом лінійна щільність колоса (ЛЩК – синонім HLD) і за ознакою маса стебла (М5). В результаті з 107 ліній було відібрано 11 високоврожайних селекційних ліній з поліпшеними характеристиками ознак і індексів колоса і зниженими ознаками стебла, які на дендрограмах розташовувалися на близькій відстані один від одного. За адаптивною нормою реакції на строки посіву всі лінії були розділені на 3 класи, які: слабо-, середньо- і сильно реагують. Був зроблений попередній висновок про те, що кластерний аналіз при групуванні по ЛЩК і М5 може бути використаний для добору високоврожайних генотипів озимої пшениці на ранніх етапах селекції [7]. Інших повідомлень про використання кластерного аналізу при вивченні варіювання кількісних ознак і індексів у гібридів F2 озимої пшениці з використанням групуючих ознак і індексів нами в літературі не зафіксовано.
Мета цієї статті – за допомогою кластерного аналізу розподілити гібридні рослини F2 в окремі групи і відібрати для подальшої роботи елітні рослини з груп кластерів, які включають ознаки і індекси, що мають найтісніші кореляційні зв`язки з продуктивністю.
Матеріал і методика
Як матеріал для досліджень були відібрані 3 гібридні комбінації схрещування: № 967 (Левада ? Доля – 130 рослин) № 980 (Лінія 9 ? Доля – 127 рослин) і № 984 (Диканька ? Доля – 124 рослини). Таким чином, у вивчення всього було взято 381 рослину за головним стеблом і колосом.
Дослідження проводили в 2001–2002 рр. В 2001 році в F1 був проведений контроль на прояв одноманітності гібридів F1. Наступного року рослини F2 та батьківскі форми висівали розріджено з шириною міжрядь 42 см. Вивчення селекційних ліній F4-F6, в попередньому досліді, проводили з шириною міжрядь як у F2. В процесі вегетації покоління F2, що розщеплюється, був проведений негативний окомірний відбір рослин з небажаним проявом добре успадкованих, наявних ознак, що включають характеристики листя, стебла і колоса.
У відібраних для подальшої роботи гібридних рослин F2 виміряли ознаки і обчислювали індекси всередині кожної гібридної комбінації. В кластерному аналізі в основу групування по всіх рослинах були взяті кількісні ознаки – маса повітряно-сухого стебла (М5) і лінійна щільність колоса (ЛЩК), що обчислюється як відношення числа зерен в колосі (ЧЗ – синонім NG) до довжини колоса (ДК – синонім HL). Крім групуючих чинників М5 і ЛЩК, в аналіз були включені ознаки і індекси, описані в попередніх наших публікаціях [8.9].
Кластерний аналіз виконувався в модулі Cluster Analysis пакету програм Statistica. Для побудови кластерів використовувалися евклідова метрика і метод одиничного зв’язку.
Результати
При розподілі на 2 кластери (К2) за середньою величиною всіх 10 аналізованих ознак, у тому числі основних ознак продуктивності колоса – маса зерна (М1), число зерен (ЧЗ) і маса 1000 зерен (МТЗ – синонім WTG)(табл.1) , а також величині 8 селекційних індексів (табл.2), кращою (КГ) виявилася група II (К2-II), в якій концентрувалися 163 рослини з ознаками М1 і ЧЗ, які значно перевищували середній показник групи I (в 1,5 рази) і трохи МТЗ.
Розподіл на 3 кластери дозволив виділити групу К3-I (83 рослини з 381 або 22%), в якій індекс ЛЩК був найвищий (5,38) і, відповідно, всі значення ознак і індексів К3-I перевищували решту (дві групи К3 і кращу групу К2), особливо, за ознаками продуктивності колоса (М1; ЧЗ; МТЗ).
Розподіл на 4 кластери дозволив виділити групу К4-III (21 рослина (5,5%), в якій середньостатистичні значення 8 ознак колоса і стебла з 9 (маса рослини – М2) були високо достовірно вище порівняно з рештою груп. Найзначніше збільшення в К4-III порівняно з гіршою групою K4-IV було відмічено по М1 в 2,5 рази, а по ЧЗ, М2, М3 і М5 в 2 – 2,2 рази. За ознаками МТЗ і маса полови (М4) спостерігалося незначне збільшення, а по довжині колоса групи К4 достовірно не розрізнялися. З 8 аналізованих індексів 5 мали вищі показники в K4-III (ЛЩК, РI-1, Mic, Mx, SI) порівняно з іншими групами К4.
Найбільший інтерес викликає розподіл рослин F2 на 5 кластерів (К5), за якого в кращій групі К5-I концентрувалося 15 (3,9%) рослин, які за основними параметрами колоса (М1; ЧЗ; МТЗ; М3), рослини (М2), стебла (М5) і по всіх 8 індексах (табл.2) перевищували відповідні показники як інших груп К5, так і кращих груп К2; К3 і К4. Слід зазначити, що і величина групуючого індексу ЛЩК в К5-I порівняно з кращими групами всіх кластерів помітно зросла: К2 = 4,94; К3 = 5,38; К4 = 6,32 і К5 = 6,59.
Аналіз 8 ознак рослин F2 озимої пшениці в кращому (К5-I) і гіршому (К5-IV) кластерах показав, що перевищення першого над другим складало: по М1 в 2,6; ЧЗ в 2,26; М2 в 2,14, М3 в 2,25 і М5 в 2 рази. Мінливість МТЗ, М4 і ДК в К5-I була аналогічна мінливості цих ознак в К4-III .
В таблиці 3 наведені дані по всіх аналізованих ознаках і індексах (середні арифметичні – х і ліміти варіювання - LV всередині кластера) по кластеру К5-I з максимальною величиною групуючого індексу ЛЩК (6,59) і кластеру К4-IV з мінімальною ЛЩК (2,86).
| Кластери | Число рослин, шт. | Н | ДВМ | М1 | ЧЗ | МТЗ | М2 | М3 | М4 | М5 | ДК | |
| К2 | I | 218 | 90,6±1,05 | 33,7±0,39 | 1,43±0,02 | 32,7±0,38 | 43,6±0,53 | 3,47±0,04 | 2,09±0,02 | 0,66±0,01 | 1,37±0,02 | 9,57±0,06 |
| II | 163 | 95,3±1,10 | 35,3±0,46 | 2,23±0,04 | 47,5±0,65 | 46,9±0,49 | 4,80±0,08 | 3,00±0,05 | 0,76±0,02 | 1,80±0,04 | 9,61±0,08 | |
| 93.0 | 34,5 | 1,83 | 40,1 | 45,3 | 4,14 | 2,55 | 0,71 | 1,59 | 9,59 | ||
| К3 | I | 83 | 97,6±1,46 | 35,9±0,64 | 2,46±0,06 | 51,9±0,94 | 47,3±0,65 | 5,32±0,12 | 3,30±0,07 | 0,84±0,03 | 2,02±0,05 | 9,66±0,11 |
| II | 186 | 92,3±1,05 | 34,7±0,41 | 1,79±0,02 | 39,2±0,38 | 45,7±0,46 | 3,98±0,05 | 2,47±0,03 | 0,68±0,01 | 1,50±0,02 | 9,50±0,07 | |
| III | 112 | 89,2±1,56 | 32,7±0,56 | 1,24±0,03 | 29,2±0,45 | 42,4±0,87 | 3,19±0,06 | 1,88±0,03 | 0,64±0,01 | 1,30±0,03 | 9,68±0,08 | |
| | 93,0 | 34,4 | 1,83 | 40,1 | 45,3 | 4,16 | 2,55 | 0,72 | 1,61 | 9,61 | ||
| К4 | I | 131 | 94,7±1,17 | 35,2±0,51 | 2,15±0,03 | 45,8±0,47 | 46,9±0,56 | 6,81±0,07 | 2,88±0,04 | 0,72±0,01 | 1,70±0,03 | 9,59±0,09 |
| II | 147 | 91,8±1,27 | 34,4±0,46 | 1,61±0,02 | 36,3±0,33 | 44,6±0,47 | 3,74±0,05 | 2,29±0,03 | 0,67±0,01 | 1,44±0,03 | 9,54±0,07 | |
| III | 21 | 103,0±2,58 | 37,4±1,13 | 2,95±0,14 | 61,4±2,35 | 48,2±1,45 | 6,47±0,26 | 3,97±0,15 | 1,02±0,10 | 2,50±0,12 | 9,71±0,24 | |
| IV | 82 | 88,0±1,78 | 32,1±0,67 | 1,16±0,03 | 27,6±0,47 | 42,1±1,12 | 3,09±0,07 | 1,81±0,03 | 0,64±0,02 | 1,28±0,04 | 9,65±0,09 | |
| | 94,4 | 34,8 | 2,08 | 42,8 | 45,5 | 5,03 | 2,74 | 0,76 | 1,73 | 9,62 | ||
| К5 | I | 15 | 103,1±2,66 | 37,6±1,08 | 3,21±0,13 | 64,6±2,74 | 49,8±1,01 | 6,81±0,30 | 4,19±0,18 | 0,97±0,07 | 2,62±0,15 | 9,8±0,27 |
| II | 92 | 94,4±1,39 | 32,0±0,62 | 2,18±0,04 | 47,5±0,57 | 45,9±0,58 | 4,69±0,08 | 2,95±0,05 | 0,76±0,03 | 1,74±0,03 | 9,5±0,11 | |
| III | 118 | 85,8±1,18 | 32,8±0,47 | 1,62±0,02 | 37,6±0,47 | 43,1±0,48 | 3,53±0,05 | 2,27±0,03 | 0,65±0,01 | 1,24±0,02 | 9,37±0,09 | |
| IV | 99 | 89,7±1,64 | 32,6±0,59 | 1,22±0,03 | 28,6±0,46 | 42,6±0,96 | 3,18±0,06 | 1,86±0,03 | 0,64±0,01 | 1,31±0,03 | 9,69±0,08 | |
| V | 57 | 105,5±1,34 | 38,8±0,66 | 2,01±0,05 | 39,7±0,6 | 50,6±0,87 | 4,82±0,08 | 2,78±0,05 | 0,76±0,02 | 2,04±0,03 | 9,95±0,12 | |
|
| 95,7 | 34,8 | 2,05 | 43,6 | 46,4 | 4,61 | 2,81 | 0,76 | 1,79 | 9,66 | ||
| По всьому масиву | 381 | 92,5 | 34,4 | 1,78 | 39,1 | 45,1 | 4,04 | 2,48 | 0,70 | 1,56 | 9,59 | |
| LV | 37- | 20- | 0,44- | 17,1- | 22,9- | 2,0- | 1,06- | 0,30- | 0,51- | 6,0- | ||
| 127,0 | 52 | 4,00 | 81,2 | 85,2 | 8,52 | 5,1 | 2,80 | 3,68 | 12,0 | |||
| Кластери | Число рослин, шт | HI | Mic | Mx | Si | Ai | PI | IPP | ILPK | |
| К2 | I | 218 | 41,3±0,44 | 2,4±0,05 | 1,6±0,02 | 1,5±0,02 | 1,6±0,02 | 4,3±0,07 | 0,68±0,00 | 3,42±0,03 |
| II | 163 | 46,7±0,38 | 3,1±0,06 | 2,4±0,04 | 1,9±0,03 | 1,7±0,03 | 6,4±0,12 | 0,74±0,00 | 4,94±0,05 | |
| | 44,0 | 2,8 | 2,0 | 1,7 | 1,7 | 5,4 | 0,71 | 4,18 | ||
| К3 | I | 83 | 46,4±0,59 | 3,1±0,09 | 2,5±0,06 | 2,1±0,04 | 1,7±0,03 | 6,9±0,17 | 0,74±0,00 | 5,38±0,07 |
| II | 186 | 45,2±0,38 | 2,8±0,05 | 1,9±0,03 | 1,6±0,02 | 1,7±0,03 | 5,3±0,09 | 0,72±0,00 | 4,13±0,02 | |
| III | 112 | 38,8±0,64 | 2,1±0,07 | 1,4±0,03 | 1,5±0,02 | 1,5±0,03 | 3,8±0,09 | 0,65±0,00 | 3,01±0,03 | |
| | 43,5 | 2,7 | 1,9 | 1,7 | 1,6 | 5,3 | 0,70 | 4,17 | ||
| К4 | I | 131 | 47,1±0,38 | 3,1±0,06 | 2,3±0,03 | 1,8±0,02 | 1,8±0,03 | 6,2±0,12 | 0,74±0,00 | 4,78±0,03 |
| II | 147 | 43,6±0,43 | 2,6±0,06 | 1,8±0,03 | 1,6±0,02 | 1,7±0,02 | 4,8±0,08 | 0,70±0,00 | 3,80±0,02 | |
| III | 21 | 45,9±1,51 | 3,3±0,22 | 2,9±0,14 | 2,4±0,10 | 1,6±0,04 | 7,9±0,40 | 0,74±0,02 | 6,32±0,18 | |
| IV | 82 | 37,5±0,76 | 1,98±0,09 | 1,33±0,03 | 1,45±0,03 | 1,5±0,03 | 3,7±0,01 | 0,63±0,01 | 2,86±0,04 | |
| | 43,5 | 2,75 | 2,08 | 1,81 | 1,7 | 5,7 | 0,70 | 4,44 | ||
| К5 | I | 15 | 47,5±1,20 | 3,5±0,20 | 3,1±0,14 | 2,5±0,12 | 1,6±0,05 | 8,6±0,4 | 0,76±0,01 | 6,59±0,21 |
| II | 92 | 46,8±0,54 | 3,1±0,09 | 2,4±0,04 | 1,8±0.03 | 1,7±0,03 | 6,4±0,14 | 0,74±0,00 | 5,01±0,03 | |
| III | 118 | 45,9±0,41 | 2,6±0,06 | 1,9±0,04 | 1,5±0.02 | 1,9±0,03 | 5,1±0,10 | 0,71±0,00 | 4,01±0,02 | |
| IV | 99 | 38,3±0,69 | 2,1±0,08 | 1,4±0,03 | 1,5±0.02 | 1,5±0,03 | 3,8±0,10 | 0,64±0,01 | 2,95±0,04 | |
| V | 57 | 41,7±0,67 | 2,8±0,09 | 1,9±0,05 | 1,9±0.03 | 1,4±0,02 | 5,3±0,17 | 0,72±0,00 | 3,98±0,04 | |
| | 44,0 | 2,8 | 2,1 | 1,8 | 1,6 | 5,8 | 0,71 | 4,51 | ||
| По всьому масиву | 381 | 43,6 | 2,7 | 1,9 | 1,6 | 1,7 | 5,2 | 0,70 | ||
| LV | 21,2- | 0,52- | 0,6- | 0,6- | 0,8- | 1,7- | 0,34 | |||
| 60,8 | 6,6 | 4,4 | 3,5 | 4,5 | 12,1 | -0,87 | ||||
| № п/п | Ознаки, індекси | ЛЩК=2,86 (К4-IV) | ЛЩК=6,59 (K5-I) | |||
| | LV | | В % до К4-IV | LV | ||
| 1 | Н, см | 88,0±1,78 | 57,0-127,0 | 103,1±2,66 | +17,2 | 90,0-119,0 |
| 2 | ДВМ, см | 32,1±0,67 | 20,0-50,0 | 37,6±1,08 | +17,1 | 31,0-46,0 |
| 3 | М1, г | 1,16±0,03 | 0,44-1,9 | 3,21±0,13 | +177,0 | 2,16-4,00 |
| 4 | ЧЗ, шт. | 27,6±0,47 | 17,1-36,5 | 64,64±2,74 | +134,0 | 47,2-81,2 |
| 5 | МТЗ, г | 42,13±1,12 | 22,9-52,0 | 49,83±1,0 | +18,3 | 44,6-57,8 |
| 6 | М2, г | 3,09±0,07 | 2,0-4,68 | 6,81±0,3 | +120,4 | 4,32-8,52 |
| 7 | М3, г | 1,81±0,03 | 1,06-2,55 | 4,19±0,18 | +131,0 | 2,72-5,16 |
| 8 | М4, г | 0,64±0,02 | 0,32-1,34 | 0,97±0,07 | +54,7 | 0,56-1,43 |
| 9 | М5, г | 1,28±0,04 | 0,64-2,2 | 2,62±0,15 | +104,7 | 1,6-3,68 |
| 10 | ДК, см | 9,65±0,09 | 8,0-12,0 | 9,8±0,27 | +1,5 | 7,0-11,0 |
| 11 | HI | 37,54±0,76 | 21,3-51,5 | 47,52±1,2 | +26,6 | 35,7-54,5 |
| 12 | Mic | 1,98±0,09 | 0,66-3,4 | 3,48±0,2 | +75,8 | 1,78-5,00 |
| 13 | Mx | 1,33±0,03 | 0,62-2,08 | 3,13±0,14 | +127,8 | 2,25-4,39 |
| 14 | SI | 1,45±0,03 | 0,86-2,30 | 2,54±0,12 | +75,2 | 1,66-3,40 |
| 15 | AI | 1,47±0,03 | 0,82-2,22 | 1,62±0,05 | +10,2 | 1,25-2,04 |
| 16 | PI-1 | 3,67±0,1 | 1,69-5,91 | 8,6±0,42 | +134,3 | 6,03-12,1 |
| 17 | IPP | 0,63±0,01 | 0,39-0,77 | 0,76±0,012 | +20,6 | 0,64-0,83 |
Збільшення середніх значень () аналізованих показників в кластері з ЛЩКmax порівняно з ЛЩКmin проявлялося різною мірою відносно різних ознак і індексів гібридних рослин озимої пшениці, які можна розбити на 3 класи:
- збільшення більше, ніж в 2 рази (+105...177%) – всі ознаки продуктивності колоса і рослини, за винятком МТЗ, (дещо нижче М5), індекси - мексиканський (Мх) і полтавський (PI-1);
- збільшення на 55% - ознака М4 і на 75-76% - індекси Mic і SI;
- збільшення на 17-18% - МТЗ і ознаки стебла Н і ДВМ; ознака ДК залишалася майже незмінною у всіх кластерах.
Рослини F2 озимої пшениці, які мають низькі значення ознак і індексів, пов`язаних з продуктивністю колоса, в процесі кластерного аналізу викидалися з кращих кластерів, а в останні потрапляли кращі рослини за вищезгаданими ознаками і індексами. Наприклад, карликові з одного боку і дуже високорослі рослини з іншого з низьким рівнем продуктивності колоса, що не представляють селекційного інтересу, розподілялися в гірші кластери. Так, із збільшенням рівня групуючої ознаки ЛЩК в 1,2-2,8 рази відповідно зростали значення основних ознак продуктивності колоса: М1 – від 1,16 до 3,21г; ЧЗ – від 27,6 до 64,6. Проте, такі ознаки як МТЗ, М4, ДК, М5 збільшувалися в кращому кластері у меншій мірі.
Таким чином, в процесі відбору з використанням модуля Cluster Analysis програми Statistica, з 381 аналізованої рослини F2 озимої пшениці, з використанням групуючих ознаки М5 і індексу ЛЩК, в кластері К4-III було виділено 21 кращу рослину, з яких в кластері К5-I виділено 15 ще більш кращих елітних рослин F2, що мають максимальні значення основних параметрів колоса, які визначають його продуктивність при оптимальному поєднанні ознак генеративних і вегетативних органів рослини. Як показано на дендрограмах (рис. 1, 2), всі 15 кращих рослин з кластера К5-I ввійшли в число 21 кращих в кластері К4-III. Потомства F3 відібраних із кращих кластерів елітних рослин були висіяні по методу педігрі під урожай 2005 р. для подальшого їх вивчення і використання в практичній селекції.
Нами було вивчено формування індексу лінійної щільності колосу у батьківських форм (Левада, Диканька, Л.9, Доля) та гібридів F1 (2001 р.) з метою можливого подальшого використання цього індексу як маркерного при доборах на ранніх етапах селекції озимої пшениці. Встановлено, що у с.Левада індекс становив 4,29 (LV= 3,71-4,54);с. Диканька - 4,68 (LV=3,25-5,20); Л.9-3,90(LV=2,65-5,93); с.Доля - 5,36(LV=3,28-6,50). В F1 по кожній з гібридних комбінацій спостерігалася одноманітність за індексом ЛЩК -№ 967 (Левада X Доля)-5,13; №984(ДиканькаX Доля) -5,21; №980 (Л.9X Доля)-6,14.
Обговорення
Оцінка гібридних рослин озимої пшениці в самому ранньому поколінні F2, що розщеплюється, які по комплексу мають селекційне значення кількісних ознак і індексів, що включають параметри колоса і стебла, за допомогою кластерного аналізу при використовуванні як групуючих ознак М5 і ЛЩК представляється нам досить цікавою і багатообіцяючою. При оцінці вищезгаданим способом достатньо гомозиготних ліній озимої пшениці F4-F6, коли адитивний компонент генетичної мінливості є переважаючим, були одержані достовірні і позитивні результати по ідентифікації кращих ліній за комплексом господарсько корисних ознак [7]. За допомогою цього методу добору ми можемо розвантажити селекційний процес і звільнитися на ранніх етапах селекції від неперспективного матеріалу шляхом бракування рослин, що потрапили в гірші групи кластерів.
Слід зазначити, що в технології селекційного процесу по озимій пшениці за шляхом добору цей метод не є основним. Головним передуванням цьому аналізу є візуальна оцінка в полі і бракування в F2 по вегетуючих рослинах, що не представляють селекційної цінності, не відповідають вимогам селекціонера за архітектонікою, стійкістю до шкідників і хвороб, забарвленню листя і формою колоса, скороспілістю і т. д, і лише після лабораторного аналізу сімей F2 за основними ознаками і індексами використовуємо кластерний аналіз з подальшим бракуванням гірших рослин по групах кластера. Потім посів в F3-6, аналіз за фенотипічними ознаками і продуктивністю ділянок після прибирання, структурний аналіз (встановлення генотипічної варіанси за середніми значеннями ознак і індексів не менше ніж по 25 рослинах) і повторне комп`ютерне бракування в старших поколіннях у міру встановлення гомозиготності ознак.
Таким чином, запропонований нами селекційно-технологічний цикл аналізу популяцій F2 озимої пшениці, що розщеплюється, дозволяє, використовуючи багатовимірний аналіз, відбирати близько 4% кращих за господарсько-корисними ознаками рослин, звільняючись при цьому від неперспективних і в подальшому працювати з малими об’ємами надаючи більшу увагу гомеостазу, адаптивним властивостям і якості зерна.
З тих давніх пір, коли гібридизація стала основним методом селекції сільськогосподарських рослин, однієї дотепер невирішеною до кінця проблемою є відбір родоначальних (елітних) рослин в поколінні F2 через високий рівень гетерозиготності, складнощі компонентного складу генетичної варіанси (домінування, епістаз, адитивність, внутрішньовидова конкуренція, взаємодія „генотип – середовище”). Тому, добір за кількісними ознаками, у тому числі за продуктивністю є малоефективним у гібридів F2 озимої пшениці. В більшості випадків селекціонери вважають за краще проводити відбір елітних рослин F2 в полі: окомірно, за добре видимими, просто успадкованими ознаками (висота, форма колоса, розташування і розміри прапорцевого листка, забарвлення рослини і колоса, остистість – безостість, опушеність, тривалість вегетаційного періоду тощо) з подальшим аналізом відібраних рослин в лабораторних умовах за ознаками якості зерна.
Застосування комп`ютерної технології, зокрема, кластерного аналізу, на наш погляд, дозволяє наблизитися до вирішення складної задачі підвищення ефективності добору в поколінні F2, що розщеплюється, за ознаками продуктивності. Пошуки групуючих індексів і ознак (всього у вивчення було узято 11 кількісних ознак і 8 індексів), як під час оцінки достатньо гомозиготних селекційних ліній [7], так і рослин F2 привели до однакового результату – виділенню індексу лінійної щільності колоса і ознаки маси стебла, які найбільш чітко розподіляли рослини з мінімальною, середньою і максимальною продуктивністю в різні кластери.
Абсолютно ідентична картина спостерігалася при кластерному аналізі рослин з різних комбінацій схрещування і в більш пізніх поколіннях (F4-F22) при їх групуванні по ЛЩК і М5, коли генотипічна варіанса кількісних ознак, в основному, визначалася адитивним (селекційно-корисним) компонентом (наші ще неопубліковані дані).
Виходячи з вищевикладеного, можна, з певною мірою впевненості, в селекційні програми по озимій пшениці після негативного окомірного добору включати індивідуальний добір елітних рослин F2, що ввійшли до кращих кластерів при групуванні по ЛЩК і М5.
Рис. 1. Дендрограма розподілу 21 кращої рослини озимої пшениці F2 в K3-IV
Рис. 2. Дендрограма розподілу 15 кращих рослин озимої пшениці F2 в K3-I
Висновки
- На основі кластерного аналізу при групуванні рослин F2 озимої пшениці по індексу лінійна щільність колоса (ЛЩК) було виділено групи елітних рослин з покращеною продуктивністю колоса та оптимальним поєднанням ознак генеративних і вегетативних органів. При поділі на 2, 3, 4 та 5 кластерів кращі результати по групуванню найбільш продуктивних рослин F2 забезпечував п’ятикластерний аналіз.
- Серед рослин F2 з трьох комбінацій схрещування найбільше продуктивних рослин відібрано з комбінації № 980 (Л.9 × Доля).
Mli<За ступенем зростання показників в кластері з max значенням індексу лінійної щільності колоса ( ЛЩК) в порівнянні з кластерами з min значенням лінійної щільності колоса (ЛЩК) усі ознаки та індекси можливо розбити на 3 класи:
- зростання більше, ніж у 2 рази – усі ознаки продуктивності колоса та рослини, за виключенням маси 1000 зерен (МТЗ), маси стебла (М5), індексів мексиканського (Мх ) та полтавського (PI-1);
- зростання на 75% – індекси мікророзподілу (Mic) та інтенсивності ( SI);
- зростання на 17% – маси 1000 зерен (МТЗ), висоти рослин (Н), довжини верхнього міжвузля (ДВМ).
- Кластерний аналіз при групуванні по індексу лінійна щільність колоса і маса стебла доцільно використовувати в селекції озимої пшениці для підвищення ефективності індивідуального добору по продуктивності та іншим господарсько-корисним ознакам в ранніх гібридних поколіннях, що розщеплюються.
- Касьяненко А.Н. Использование многомерного статистического анализа в селекции растений.// Тез. докл. Всесоюз. совещ., Симферополь- Ялта.- 1989.- с.38-39.
- Мартынов С.П. Кластерный анализ саратовских сортов яровой пшеницы по коэффициентам родства.// Цитология и генетика.- 23, № 4.-1989.-с.37-43.
- Kuruvadi S. Multivariate analysis of genetic divergence in wheat.// Turrialba.- 38, № 4.-p.267-271.
- Yau S.K., Ortis-Ferrara G., Srivastava J.P. Claster analysis of bread wheat lines grown in diverse rainfed environment.// RACHIS.- 8, № 2.-1989.- p. 31-35.
- Перуанский Ю.В., Тажибаева Т.Л. Кластеризация по элементам продуктивности перспективных форм озимой пшеницы различной морозостойкости.// Селекция и урожай.-АлмаАта.-1988.- с. 143-153.
- Чеботарь С.В.,Сиволап Ю.М. Дифференциация, идентификация и создание базы данных сортов Т.аеsтіvuм L. украинской селекции на основе SТМS-анализа. Цитология генетика.2001.№6,с.18-27.
- Тищенко В.Н., Чекалин Н.М., Зюков М.Е. Использование кластерного анализа для идентификации и отбора высокопродуктивных генотипов озимой пшеницы на ранних этапах селекции. Фактори експериментальної еволюції організмів. Збірник наукових праць том 2. Київ, Аграрна наука, 2004. с. 270-278.
- Тищенко В.Н. Влияние сроков посева на изменчивость хозяйственно-полезных признаков у гибридных линий (F5) озимой пшеницы // Вісник Полтавської державної аграрної академії. 2002.- №4. – с. 5-8.
- Тищенко В.Н., Чекалин Н.М. Изменчивость генетических и средовых корреляций между продуктивностью и различными индексами у гибридных линий и сортов озимой пшеницы // Збірник наукових праць Уманського державного аграрного університету (спец. випуск). Біологічні науки і проблеми рослинництва. Умань. – 2003.- с.410-414.
- Бібліографічний список.