Курсовая работа: Генетико-статистический анализ комбинационной способности сортов и форм яровой мягкой пшеницы по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза

Для оценки общей генетической дивергентности по всему геному в показатель следует включать максимальное число количественных признаков. Если у признаков различные размерности, то евклидово расстояние может оказаться неверным. Данный метод позволяет выявить группы генетически тесно связанных признаков и отобрать от каких групп по одному признаку для использования в евклидовом расстоянии [1].

1.3.1 Близость к идеальным значениям по комплексу признаков

Для прогноза близости потомства от скрещивания выбранных родителей к заданному идеалу Дж. Графиус разработал векторный метод. Под идеалом понимается модель сорта - воображаемый сорт, имеющий заданные величины признаков, оптимальные для конкретных условий среды.

Д. Педерсон упростил этот метод и предложил подобрать родительские формы, дополнительно задавая селекционным признакам различные веса – допустимые отклонения от идеальных значений. Суть метода Педерсона заключается в следующем. У каждого из т потенциальных родительских сортов учтено N количественных признаков. Номер признака обозначен у. Каждому признаку селекционер - эксперт задает идеальное значение I_j ,а также отклонение от идеала D_j . Цель скрещивания - получение гибридной популяции со средним значением каждого признака в интервале I _j ± D_j [1].

Основная проблема прогнозирования - сложная генетическая связь величин признаков родителей и популяционных средних в потомстве их скрещиваний. Поэтому в методе Педерсона предлагается, что среднее значение каждого признака в позднем поколении скрещивания равно средневзвешенным значениям этого признака у родителей. Таким образом, популяционная средняя по j -му признаку (_j ) потомства равна (3):

(3)

где х _ij – значение j -го признака у i -го родителя; П _i - доля i -го родителя в геноме популяции потомства. Обычно селекционер располагает большим набором сортов и форм, изучаемых по хозяйственным признакам в конкурсном и предварительном сортоиспытании, производстве или в коллекционном питомнике. Модификация метода оценки близости к идеалу, предложенную С. П. Мартыновым [4]. Мерой отклонения ожидаемого потомства от модели идеального сорта в модификации является уравнение:

(4)

где I_j ,_j значение j - го признака у идеала и ожидаемого потомства; а_j -весовoй коэффициентj - го признака; - стандартное отклонениеj -го признака в наборе сортов.

В этом случае вектор идеала представляет собой совокупность оптимальных (наилучших) значений селекционных признаков, полученных при испытании сортов в различных условиях.

В методе С. П. Мартынова признаки могут быть разработаны на несколько групп с одинаковыми весами для признаков в одной группе. Их подсчитывают по формуле (5):

а = р_к N / п_к ;к = 1,....,G,(5)

где р_к - заданный вклад k -й группы признаков в некоторую меру сходства ожидаемого потомства и заданного идеала; N - общее число признаков; п_к - число признаков в k-й группе; G - число групп.

Общим недостатком методов, оценивающих близость к идеальному сорту средних значений признаков ожидаемого потомства, является отсутствие учета генетического разнообразия популяции потомства. Один вариант скрещивания может давать большую близость средних к идеалу, но иметь низкое генетическое разнообразие популяции потомства по изучаемым признакам, а второй - дальше от идеала по средним, но с гораздо большей генотипической изменчивостью. Во второй популяции потомства больше вероятность отобрать формы, близкие к идеальному сорту. Поэтому генетическое разнообразие потомства также оценивать и учитывать при подборе родительских форм [1].

1.3.2 Комбинационная способность и методы ее определения

Общую комбинационную способность (ОКС), как правило, устанавливают на основе топкроссных испытаний. Для определения специфической комбинационной способности (СКС) необходимы диаллельные скрещивания, которые включают в себя все возможные комбинации скрещивания между серией сортов и линий. Соответствующие методы определения комбинационной способности разработал Б. Гриффинг, предложивший четыре метода анализа диаллельного скрещивания:

1. Изучают родительские формы, F₁ - гибриды прямых и обратных скрещиваний всего m₂ генотипов.

2. Изучают родительские формы и F₁ полученные в результате прямых скрещиваний, - всего m(m+1)/2 генотипов.

3. Изучают только прямые и обратные гибриды F₁ - всего m(m-1) генотипов.

4. Изучают только прямые гибриды F₁ - всего m(m-1)/2 генотипов.

Для анализа комбинационной способности в целях гетерозисной селекции, как правило, применяют метод IV.

Топкроссы применяют для определения общей и специфической комбинационной способности при селекции на гетерозис. Для этого линии и сорта скрещивают с одним или несколькими сортами - анализаторами (тестерами). При этом в селекции самоопыляющихся растений большое значение имеет определение эффектов общей комбинационной способности, по величине которых можно судить о донорских свойствах скрещиваемых форм [1].

Поликросс требует определенной подготовительной работы и планирования. Однако при использовании поликросса не требуется проводить оценку комбинационной способности родителей. Применяется главным образом к тем перекрестноскрещивающимся культурам, у которых получение семян от контралируемых скрещиваний затруднено. Результаты поликроссного испытания указывают на сорта, имеющие повышенную комбинационную способность, которые затем рекомендуют в состав синтетической популяции. По методам Гриффинга возможны два варианта оценки исходного материала. Вариант I (модель I) применяют, когда родительские формы для исследования отбирают специально и необходимо оценить их комбинационную способность. Формы одновременно являются тестерами, с помощью которых выявляют комбинации скрещиваний. Вариант II (модель II) используют, когда родительские формы отобраны случайно из популяции, которые необходимо оценить (тестером служит исследуемая родительская популяция). Исходные линии случайно отобраны из популяции, полученной длительным самоопылением (без отбора) генотипов исследуемой популяции. В данном случае представляют интерес не сами пара - метры отдельных родительских линий, а компоненты генотипической и дисперсии признака в исходной популяции. Значение признака для гибридной комбинации между i-м j -м родительским сортом в k-м повторении можно выразить в биометрической модели следующий вид уравнения (6):

x_ijk =µ+g_i +g_j +s_ij +r_i +e_k (6)

где х_ijk - величина признака у гибрида F₁ между i-й и j-й родительскими линиями в k-м повторении; µ- среднее значение признака в наборе линий и гибридов F₁ , g_i , g_j эффект общей комбинационной способности i-й и j-и родительских линии; s_ij - эффект специфической комбинационной способноcти; r_i - реципрокный эффект при скрещивании i-й и j-й линий; е_к - эффект, обусловленный случайной ошибкой в k-м повторении.

Существенность отношения определяемая по Р - критерию Фишера, указывает, что между исследуемыми гибридами (или гибридами и линиями) имеются различия по величине признака, случайные ошибки опыта. Если различия не значимы, дальнейший анализ комбинационной способности не проводят. Оценки и их разности, необходимые для дальнейшего анализа, несут случайные ошибки, которые характеризуются дисперсиями ошибок (var) (7):

(7)

Третий метод Гриффинга. Оценка одного из вкладов в дисперсию СКС меньше нуля. Это объясняется неучтенными ошибками опытов и, возможно, неполным соответствием данных стандартным предположениям дисперсионного анализа [1].

Теоретическая основа метода Хеймана. Данный метод базируется на предположении, что количественный признак детерминирован k полиморфными локусами, точнее блоками сцепленных полигенов. Каждый локус в анализируемом наборе из родительских линий может иметь два аллельных состояния. Вклад этих генных различий в оценки статистических параметров, сред - них, дисперсий, ковариаций будут следующими (без учёта ошибок опытов). Дисперсия величин признака у родительских линий (8):