双标图法分析大豆多点试验中品系产量稳定性及试点代表性

采用GGE双标图法对2008～2009年黑龙江省5个试验地点的9个大豆品系试验数据进行分析.结果表明:嫩00-2111属于高产、稳产性较好的品系,平均产量2 508.1 kg·km-1;庆农05-1071和庆农05-1028在大庆试点表现较好,其产量分别是3 513.8和3 434.8 kg·km-2,具有特殊适应性,...     

GGE双标图模型在玉米新品种测试中的应用

利用GenStat软件对2017年春玉米区24个中熟新品种的多点测试进行分析,基于GGE双标图模型分析表明,各试验点中以吉林省公主岭柳阳鉴定点具有较强的品种区分能力,吉林省公主岭铁北区鉴定点最具有代表性,甘肃省武威靖远县不适合作为此试验的鉴定地。GGE双标图丰产性稳产型表明,吉单37表现最为突出。基于相邻标准法分析表明,农华218、吉单37表现最好。综合分析,GGE双标图在品种产量评价方面与相邻标准法结果基本一致,且GGE双标图可以更加全面有效地评估品种和试验地点。     

GGE双标图在氮肥对马铃薯生长影响分析中的应用

为研究氮肥施用量对马铃薯产量及农艺性状的影响,试验以马铃薯品种‘新大坪’为材料,采用随机区组设计,以尿素(N 46%)为氮源,分别设置0,45,90,135和180 kg/hm25个氮素施用处理,利用方差分析及GGE双标图分析了产量与农艺性状。结果表明,氮肥不同施用量对马铃薯产量及农艺性状有一定影响,当氮肥施用量为T2(N 90 kg/hm2)时,在2014~2015年试验马铃薯的产量以及单株薯块数,单株薯块重量,商品薯率表现最好。其中产量,单株薯块数,单株薯块重量,商品薯率相比对照CK分别增加67%、30%、63%、30%;而氮肥施用量为T4(N 180 kg/hm2)时,尽管各项指标均优于对照,而且株高较T2处理增加4%,但是相比T2处理下的马铃薯产量下降18%,商品薯率降低12%;产量、单株薯块重量对各试验处理差异的区分力和对目标农艺性状的代表性较好。因此,试验结果表明,精准合理的施用氮肥可以提高马铃薯的产量,同时方差分析与GGE双标图结合能够帮助科研工作者更加客观、有效地分析肥料施用量的最佳效应。     

基于R语言的GGE双标图在水稻品种区域试验中的应用

为准确评价水稻区试品种稳产性和适应性,利用GGE双标图对2019年辽宁省中早熟区试6个试验点的14个参试品种的产量数据进行分析。结果表明,基因型（G）、环境及基因型与环境互作（GE）均对水稻产量存在极显著影响。6个区试点可分为3个生态类型区,源粳2号在所属的生态区表现最优。美锋稻245、源粳2号和富禾稻258属丰产稳产性较好的品种,为理想品种。区试点中开原市示范繁殖农场区分力最好,桓仁满族自治县种子管理站代表性最强,抚顺市种子管理站具有很好的区分力及较强的代表性,是较理想的区域试验点。     

黄淮海11个夏大豆品种(系)产量稳定性和适应性分析

为比较不同大豆品种(系)产量的稳定性和适应性,筛选优良大豆品种(系),对2020—2021年国家黄淮海夏大豆南组区域试验数据进行多因素方差分析和GGE双标图分析。结果表明：除年份效应外,各因素及互作效应对大豆产量影响都达到极显著水平(P<0.01),其中地点(55.31%)的贡献率最大,品种(5.97%)和年份(0.02%)贡献率较小。12个试点中平均产量最高的是山东济宁,比产量最低的安徽阜阳高33.63%,差异显著(P<0.05);11个参试品种中平均产量最高的是邯豆13,比对照中黄13(CK_A)和中黄13(CK_B)分别增产10.93%和9.91%,差异显著。GGE双标图分析结果显示,江苏灌云和徐州,山东临沂和济宁相似度较高,试点有重复设置的可能。河南周口对参试品种的鉴别力和代表性最强,是理想试点。12个试点被分为两组,徐9416-8在第一组试点产量最高,柳豆108在第二组试点产量最高。丰产性和稳产性分析结果表明,邯豆13、圣育6号和南农60的丰产性和稳产性较好。本研究筛选得到稳定性和适应性较强的大豆品种(系),并为优异种质资源...     

基于GGE双标图的北方大麦区试品种稳产性及试点代表性评价

为准确评价大麦品系的稳产性和适应性及北方大麦区试试点的鉴别力和环境代表性,利用GGE双标图对2012-2013年国家大麦北方区域试验6个试点（黑龙江哈尔滨、内蒙古呼和浩特、黑龙江红兴隆、内蒙古上库力、甘肃武威黄羊镇和新疆石河子）的12个大麦品种（垦啤7号、甘啤7号、10PJ-24、红08-764、08B26、P10-6、中饲麦1号、09GW-01、9821、红00-801、P11-1和甘啤6号）的试验数据进行分析。结果表明,中国北方地区大麦6个试点可分为三个类型区,在三个类型区表现最好的品种分别是垦啤7号、10PJ-24和9821。石河子是最理想的试点,有较好的品种鉴别能力;哈尔滨和上库力在品种鉴别能力和环境代表性上很相似,而且鉴别力较差。12个大麦品种中,中饲麦1号和08B26的丰产、稳产性较好,而P11-1表现较差。     

甜玉米品种区域试验产量和试点环境的GGE双标图分析

作物品种产量和稳产性是区域试验评价的重要任务,不同品种的产量、适应性受品种基因型、环境及其交互作用影响。应用GGE双标图方法分析2017～2018年广东省甜玉米区域试验19个参试品种在7个试点的产量数据。结果表明,金百甜15在丰产性和稳产性方面综合表现最好,其适应性也最强,综合品质比对照优势明显;其次是品种HMT9、JBT28和MYT009。GGE-plot方法能够直观有效地评价品种的适应性、丰产性和稳定性。     

甘肃省啤酒大麦新品种（系）区试结果的GGE 双标图分析

为筛选出适宜于甘肃省种植的高产、优质、抗逆性强、综合农艺性状优良的啤酒大麦新品种(系),采用GGE双标图对2012-2013年甘肃省区域试验7个试点的8个啤酒大麦新品种(系)及1个对照品种(甘啤4号)试验数据进行分析.结果表明,9922-28、农大7号、农大NFC属于丰产性、稳产性较好的品种(系).在7个试点中,代表性和鉴别力较好的是玉门农技中心、永昌县农技中心.品种0008-3和试点山丹良种场在本次试验中表现较差.     

应用GGE双标图筛选理想棉花区域试验点

以2008年长江流域棉花区域试验皮棉产量数据为例,初步筛选出对皮棉产量鉴别力最高的前5个试点依次为九江、合肥、慈溪、简阳和荆州,代表性最强的前5个试点为九江、慈溪、盐城、南通和江陵,以及对皮棉产量性状选择最理想的前5个试点为南通、江陵、盐城、九江和慈溪,从而为育种家在特定条件下选择试验点提供参考依据.     

不同土壤类型中大豆根瘤菌解磷能力及其稳定性评价

为准确评价大豆根瘤菌解磷能力在不同土壤环境中的稳定性和适应性,筛选在黑龙江省多种土壤类型中具有高效解磷能力的大豆根瘤菌,分析前期分离、鉴定获得的10株大豆根瘤菌菌株在不同土壤类型条件下的磷解能力,并采用GGE双标图法分析评价解磷能力的稳定性。结果表明:以黑土作为"磷溶出库",接种菌株113-2、112-1、114-2、111-2、114-1和115-2的培养基上清液无机磷含量显著高于无接种对照处理,提高幅度为0.68%～7.02%;以草甸土作为"磷溶出库",接种菌株112-1、113-2、114-2、115-2、114-1、111-2、113-1和111-1的培养基上清液无机磷含量显著高于对照处理,提高幅度为0.57%～8.25%;以黑钙土作为"磷溶出库",接种不同根瘤菌处理的培养基上清液无机磷含量均显著高于对照处理,提高幅度为0.75%～7.0%;以白浆土作为"磷溶出库",接种菌株112-1、113-2、114-2、111-2、115-1、114-2、111-1和112-2的培养基上清液无机磷含量显著高于对照处理,提高幅度为0.41%～14.8%;以盐碱土作为"磷溶出库",接种菌株1...     

基于GGE双标图的大豆油分多环境的稳定性分析

为准确评价大豆油分含量在不同环境的稳定性和适应性,应用GGE双标图对2002-2011年种植于哈尔滨试验点的147个F_(10-19)代重组自交系材料及其亲本Charleston(♀)和东农594(♂)的10个年份(环境)油分数据进行分析和评价。结果表明:第一主成分解释了40.0%的效应,第二主成分解释了14.6%的效应,第一主成分和第二主成分共解释G与GE互作效应的54.6%。10个环境被分为3个区域,第一个区域主要有2009HRB,2010HRB,2011HRB共3个环境,株系39的油分含量表现最好;第二个区域有环境2006HRB,株系1的油分含量表现最好;第三个区域主要有2002HRB,2003HRB,2004HRB,2005HRB,2007HRB,2008HRB共6个环境,株系135的油分含量表现最好。通过环境的代表性和鉴别能力分析,得出2006HRB最具有代表性,2009HRB鉴别能力最好。在连续10年哈尔滨环境下,环境因子对油分含量的影响顺序为:日照时数降水量平均温度。该结果对多环境下指导大豆栽培及地区适宜气象因子的评估具有重要意义。     

不同世代间大豆蛋白质和脂肪含量相关QTL的稳定性分析

以高油大豆东农46为母本,高蛋白大豆L-100为父本,建立F2、F2∶3、F2∶4、F2∶5代群体。应用SSR标记技术,对不同世代在不同地点条件下遗传群体的蛋白质、脂肪含量进行QTL分析。结果表明:不同世代群体的蛋白质含量、脂肪含量均接近于正态分布,其中群体脂肪含量偏向于东农46,蛋白质含量偏向于L-100。在F2∶4代检测到2个与蛋白质含量相关的QTL,分别位于D2和K连锁群,能够解释的表型变异率为1.92%~2.03%,其中位于Satt226附近的QTL在F2、F2∶3和F2∶5代能够稳定地被检测到。在F2∶4代检测到2个与脂肪含量相关的QTL,分别位于F和B2连锁群,能够解释的表型变异率为2.56%~6.98%,其中位于Satt577附近的QTL在F2∶3、F2∶5代能够稳定地被检测到。因此,本研究获得1个与蛋白质含量相关的稳定QTL和1个与脂肪含量相关的稳定QTL。     

不同遗传背景BC_3F_2代大豆蛋白质及脂肪含量遗传分析

探索了不同遗传背景条件下BC3F2代大豆蛋白质含量及脂肪含量的遗传规律,旨在为选配优良的杂交组合及制定有效育种方案提供理论基础。分别以红丰11和早熟18大豆品种为供体亲本,黑龙江省主栽品种东农47为受体亲本,采用回交3次、自交2次,得到2个回交群体,并对其后代群体的蛋白质含量、油分含量、百粒重等农艺性状进行方差及相关性等分析。结果表明:2个回交群体间籽粒蛋白质和油分含量差异显著,且同一组合后代群体内表现一致性较好。相关分析表明BC3F2代蛋白质、油分含量与供体及受体亲本均呈不显著正相关;BC3F2后代家系的蛋白质、油分含量与双亲差值呈不显著负相关,与中亲值呈显著正相关,因此用双亲中亲值来预测杂交组合BC3F2代的蛋白质和油分含量平均值更加准确。相关分析结果表明百粒重和株高可以作为间接选育大豆高蛋白质和高脂肪品系的间接依据;在大豆高油或高蛋白育种中,亲本宜采用双亲差异大且中亲值较高的来配置组合。     

大豆蛋白和油分含量的QTL分析

以东农47和PI317334-B杂交衍生的136个F4∶8代重组自交系(RILs)为对象,对其蛋白和油分含量进行正态分布检验及分析,同时利用182个SSR标记构建遗传图谱,并定位分别与大豆蛋白和油分含量相关的QTL,为深入改良及培育优质的大豆新品种提供了重要依据。结果表明:RILs在蛋白与油分含量的表型上的变异系数较大,分离程度好,且基本上呈正态分布;共检测到9个QTL,其中与蛋白含量相关的QTL有3个,分别位于N、C1和B2染色体上的标记SSR03_0428、SSR04_1192和SSR14_1153附近,贡献率范围为7%~8%;与油分含量相关的QTL有6个,分别位于C2、B1、B2、D2、G和I染色体上的标记SSR06_1630、SSR11_0460、SSR14_0395、SSR17_0721、SSR18_0278和SSR20_0273附近,贡献率变化范围为7%~43%。     

大豆品种资源性状稳定性的灰色关联度分析与评价

应用灰色关联度分析法研究了57份大豆品种资源的性状稳定性。结果表明:灰色关联度分析法能较好地反映品种性状特性,在不同熟期组中对产量影响较大的性状为单株荚数、单株粒数、百粒重和生育期。通过对不同年份间品种性状的灰色关联度分析与评价,筛选出稳定性较强的品种10份,生育期在101～110 d的品种为嫩丰15、东农01-1234、绥农14,111～120 d的品种为吉林39、黑农48、紫花4号,121～130 d的品种为黄大粒、吉林30号、小黄豆和丰地黄。同时通过综合分析与评价,明确不同品种资源的性状特点,为大豆品种资源利用提供可靠的依据。     

GGE Biplots and Traditional Stability Measures for Interpreting Genotype by Environment Interactions

Abstract

Cotton (Gossypium hirsutum L.) breeders conduct multienvironment trials to determine the performance of genotypes in relation to environmental changes and to determine their area of adaptation. The objective of this study was to compare within-model and within-scaling GGE Biplot stability values (GE distance) with those generated by some of the “traditional” stability analytical methods. Correlation coefficients of GE distance of GGE Biplot (stability evaluation) with Cultivar Superiority Measure, Shukla's Stability Variance, Eberhart-Russell regression model, Kang's yield stability statistic, and AMMI were 0.54, 0.91, 0.86, 0.63, and 0.55, respectively. Correlation coefficients between GGE distance of GGE Biplot (mean performance + stability evaluation) and the Cultivar Superiority Measure, the Eberhart-Russell regression model, Kang's yield stability statistic, and AMMI were 0.95, 0.60, 0.85, and ?33, respectively. Some of the “traditional” methods focus heavily on yield, while others focus on stability; GGE Biplot allows for a more versatile and easily comprehensible presentation of the data and variety selection based on both yield and stability. Based on the results of this study and our experience using GGE Biplot, Model 3 (uses replicated and standard error-standardized data) with an entry-focused scaling is the most valuable analysis for breeders to select widely adapted genotypes.     

东北地区大豆种质资源脂肪和蛋白质含量分析

利用近红外谷物分析仪对东北地区大豆品种(系)脂肪含量和蛋白质含量进行分析.结果表明:脂肪含量、蛋白质含量及蛋脂总量平均值不同年份间大致接近,三者中蛋白质含量具有更丰富的遗传多样性.不同地区间脂肪含量的分布规律:黑龙江省>吉林省>其它地区;蛋白质含量:其它地区>吉林省>黑龙江省;蛋脂总量:其它地区>吉林省>黑龙江省.早熟...