针对不同环境、多性状条件下优良品种选择效率低下的问题,探讨整合环境型鉴定技术(envirotyping techniques,ET)和多性状选择对黄淮海夏玉米区试参试品种进行综合评价,以期为品种合理布局提供理论依据。本研究以2016—2017年黄淮海夏玉...针对不同环境、多性状条件下优良品种选择效率低下的问题,探讨整合环境型鉴定技术(envirotyping techniques,ET)和多性状选择对黄淮海夏玉米区试参试品种进行综合评价,以期为品种合理布局提供理论依据。本研究以2016—2017年黄淮海夏玉米组区域试验数据为材料,基于当年19个环境协变量信息采用ET将40个试点划分为不同生态区(mega-environments,ME)。采用品种-产量×性状(genotype by yield×trait,GYT)双标图技术对不同生态区(mega-environments,ME)籽粒产量与生育期、株高、穗位高、倒伏率、空秆率、穗长、秃尖、穗行数、穗粒重、百粒重、茎腐病和黑粉病等农艺性状的组合表现进行综合评价,研究GYT双标图技术在玉米区域试验多性状评价中的作用。AMMI方差分析表明,2016年被测农艺性状基因型、环境和互作效应均达到了极显著水平(P<0.01),2017年被测农艺性状除穗位高互作效应不显著外,其余性状基因型、环境和互作效应均达到了极显著水平。根据当年气象因子信息将位于8个省份的40个试点划分为4个ME,降水亏缺(dbp)、饱和水汽压差(vpd)、相对湿度(rh)和最高温度(Tmax)在5个物候期中呈现出较大的变化趋势。GYT双标图与ME结合,可以筛选出不同ME的优势品种。2016年参试品种中,衡玉321和冀丰118在划定的4个ME中均表现出丰产性突出、稳定性较好的特征,属于丰产稳产型品种。而潞玉36和潞研1502则属于参试品种中丰产性、稳定性均较差的品种。2017年参试品种中,DK56在ME2和ME4试点中产量-性状组合表现较为协调,DK205和衡玉6105分别在ME1和ME3生态区中有较好的表现。对照品种郑单958两年区域试验表现出较好的稳定性但丰产性一般。基于环境型鉴定技术划分生态区与GYT双标图相结合对参试品种的丰产性、适应性和稳定性进行评价,实现品种推广的精细定位,为黄淮海夏玉米区品种多性状综合评价提供理论基础。展开更多
北部冬麦区是我国重要的小麦主产区之一,对该麦区历年国审小麦品种进行回溯分析有助于小麦品种资源的合理利用。本研究基于产量与熟期、穗数、穗粒数、千粒重、容重、品质指数、抗病指数和抗寒指数等性状的组合,采用品种-产量×性...北部冬麦区是我国重要的小麦主产区之一,对该麦区历年国审小麦品种进行回溯分析有助于小麦品种资源的合理利用。本研究基于产量与熟期、穗数、穗粒数、千粒重、容重、品质指数、抗病指数和抗寒指数等性状的组合,采用品种-产量×性状组合(GYT,genotype by yield×trait)双标图方法对2003-2023年期间北部冬麦区47个国审小麦品种进行了综合分析和分类评价。结果表明,47个国审小麦品种可划分为4个特征显著的品种类型。其中,Ⅰ型品种综合表现优秀,在产量与早熟性、抗病性、抗寒性、千粒重和容重等性状组合上表现突出,在产量与穗数、穗粒数和品质指数组合上表现优良,在生产上推广应用价值最高,主要包括京麦179、京农16和津麦3118等8个品种。Ⅱ型品种综合表现优良,在产量与品质指数、穗数组合上表现突出,在产量与抗病指数、抗寒指数组合上表现稍差,在生产上推广应用价值较高,但应注意生产安全,主要包括京麦202、京农19和轮选158等13个品种。Ⅲ型品种的产量与抗病和抗寒指数组合最好,但在其余性状组合上表现差,综合生产应用价值有限,可作为抗性亲本。Ⅳ型品种综合表现较差,可选择单性状表现优良的品种作为育种亲本应用。根据各品种在GYT双标图ATA轴上的投影位置,筛选出综合表现优良的京麦179、京农16、津麦3118、京麦189、京麦202、京花12号、京农19、轮选158和中麦623等品种。本研究采用GYT双标图分析方法基于“产量-性状”组合水平对北部冬麦区小麦品种进行综合评价和分类研究,为其他作物和地区的类似研究提供了参考。展开更多
Facing the trend of increasing population,how to increase maize grain yield is a very important issue to ensure food security.In this study,28 nationally approved maize hybrids were evaluated across 24 different clima...Facing the trend of increasing population,how to increase maize grain yield is a very important issue to ensure food security.In this study,28 nationally approved maize hybrids were evaluated across 24 different climatic conditions for two consecutive years(2018-2019).The purpose of this study was to select high-yield with stable genotypes and identify important agronomic traits for maize breeding program improvement.The results of this study showed that the genotypeenvironment interaction effects of the 12 evaluated agronomic traits was highly significant(P<0.001).We introduced a novel multi-trait genotype-ideotype distance index(MGIDI)to select genotypes based on multiple agronomic traits.The selection process exhibited by this method is unique and easy to understand,so the MGIDI index will have more and more important applications in future multi-environment trials(METs)research.The genotypes selected by the MGIDI index were G22,G10,G12 and G1 as the high yielding and stable genotypes.The parents of these selected genotypes have the ability to play a greater role as the basic germplasm in the breeding process.A new form of genotype(G)main effects and genotype(G)-by-environment(E)interaction(GGE)technician,genotypeyieldtrait(GYT)biplot,based on multiple traits for genotypes selection was also applied in this study.The GYT biplot ranked genotypes by combining grain yield with other evaluated agronomic traits,and displayed the distribution of their traits,namely strengths and weaknesses.展开更多
京津冀地区作为我国重要的早熟夏玉米生产区,对该区域早熟夏玉米品种开展多性状综合评价与筛选,对促进夏玉米品种资源的科学利用具有重要意义。本研究在品种-产量×性状组合(GYT,genotype by yield×trait)双标图模型基础上,将...京津冀地区作为我国重要的早熟夏玉米生产区,对该区域早熟夏玉米品种开展多性状综合评价与筛选,对促进夏玉米品种资源的科学利用具有重要意义。本研究在品种-产量×性状组合(GYT,genotype by yield×trait)双标图模型基础上,将“产量”拓展为“主要目标性状”,创新性提出品种-主性状×多性状(GMT,genotype by major trait×multi-trait)双标图方法。以2017-2024年完成京津冀地区京科联合体早熟夏玉米品种试验程序的72个参试品种为材料,分别基于主性状(产量、蛋白质含量、脂肪含量和赖氨酸含量)与产量、生育期、株高、百粒重、出籽率、籽粒含水量、容重、淀粉含量、蛋白质含量、脂肪含量、赖氨酸含量、抗病指数共12个目标性状的组合水平,采用新提出的GMT双标图方法对参试品种进行综合评价与选择。结果表明:(1)以产量为主要目标性状的品种-产量×性状组合双标图筛选出京农科458、京科628、MC921、鑫玉农812、京科383、京科938、京科597和京农科809共8个产量理想指数表现优秀的品种;(2)以蛋白质含量为主要目标性状的品种-蛋白质×性状组合(GPT,genotype by protein×trait)双标图筛选出综合表现突出的品种京农科836和MC921;(3)以脂肪含量为主要目标性状的品种-脂肪×性状组合(GFT,genotype by fat×trait)双标图筛选出表现优异的品种京农科458、京科383和MC616;(4)以赖氨酸含量为主要目标性状的品种-赖氨酸×性状组合(GLT,genotype by lysine×trait)双标图筛选出表现较好的品种MC921、MC167、京农科836和京农科801;(5)蛋白质理想指数和赖氨酸理想指数呈极显著正相关,以蛋白质含量和赖氨酸含量为共同目标性状时,筛选出“蛋白质-赖氨酸特专型”优秀品种MC921、京农科836和京农科458;产量理想指数和脂肪理想指数也呈极显著正相关,以产量和脂肪含量为共同目标性状时,筛选出京农科458和京科383“产量-脂肪特专型”优秀品种;基于上述4个主性状的理想指数同步筛选,选出“全能型”核心品种农科458和MC921。本研究提出的GMT双标图方法为多目标性状协同评价提供了新工具,筛选出的特专型品种和全能型品种可为京津冀地区玉米品种高效利用和高品质育种提供参考。展开更多
文摘针对不同环境、多性状条件下优良品种选择效率低下的问题,探讨整合环境型鉴定技术(envirotyping techniques,ET)和多性状选择对黄淮海夏玉米区试参试品种进行综合评价,以期为品种合理布局提供理论依据。本研究以2016—2017年黄淮海夏玉米组区域试验数据为材料,基于当年19个环境协变量信息采用ET将40个试点划分为不同生态区(mega-environments,ME)。采用品种-产量×性状(genotype by yield×trait,GYT)双标图技术对不同生态区(mega-environments,ME)籽粒产量与生育期、株高、穗位高、倒伏率、空秆率、穗长、秃尖、穗行数、穗粒重、百粒重、茎腐病和黑粉病等农艺性状的组合表现进行综合评价,研究GYT双标图技术在玉米区域试验多性状评价中的作用。AMMI方差分析表明,2016年被测农艺性状基因型、环境和互作效应均达到了极显著水平(P<0.01),2017年被测农艺性状除穗位高互作效应不显著外,其余性状基因型、环境和互作效应均达到了极显著水平。根据当年气象因子信息将位于8个省份的40个试点划分为4个ME,降水亏缺(dbp)、饱和水汽压差(vpd)、相对湿度(rh)和最高温度(Tmax)在5个物候期中呈现出较大的变化趋势。GYT双标图与ME结合,可以筛选出不同ME的优势品种。2016年参试品种中,衡玉321和冀丰118在划定的4个ME中均表现出丰产性突出、稳定性较好的特征,属于丰产稳产型品种。而潞玉36和潞研1502则属于参试品种中丰产性、稳定性均较差的品种。2017年参试品种中,DK56在ME2和ME4试点中产量-性状组合表现较为协调,DK205和衡玉6105分别在ME1和ME3生态区中有较好的表现。对照品种郑单958两年区域试验表现出较好的稳定性但丰产性一般。基于环境型鉴定技术划分生态区与GYT双标图相结合对参试品种的丰产性、适应性和稳定性进行评价,实现品种推广的精细定位,为黄淮海夏玉米区品种多性状综合评价提供理论基础。
文摘北部冬麦区是我国重要的小麦主产区之一,对该麦区历年国审小麦品种进行回溯分析有助于小麦品种资源的合理利用。本研究基于产量与熟期、穗数、穗粒数、千粒重、容重、品质指数、抗病指数和抗寒指数等性状的组合,采用品种-产量×性状组合(GYT,genotype by yield×trait)双标图方法对2003-2023年期间北部冬麦区47个国审小麦品种进行了综合分析和分类评价。结果表明,47个国审小麦品种可划分为4个特征显著的品种类型。其中,Ⅰ型品种综合表现优秀,在产量与早熟性、抗病性、抗寒性、千粒重和容重等性状组合上表现突出,在产量与穗数、穗粒数和品质指数组合上表现优良,在生产上推广应用价值最高,主要包括京麦179、京农16和津麦3118等8个品种。Ⅱ型品种综合表现优良,在产量与品质指数、穗数组合上表现突出,在产量与抗病指数、抗寒指数组合上表现稍差,在生产上推广应用价值较高,但应注意生产安全,主要包括京麦202、京农19和轮选158等13个品种。Ⅲ型品种的产量与抗病和抗寒指数组合最好,但在其余性状组合上表现差,综合生产应用价值有限,可作为抗性亲本。Ⅳ型品种综合表现较差,可选择单性状表现优良的品种作为育种亲本应用。根据各品种在GYT双标图ATA轴上的投影位置,筛选出综合表现优良的京麦179、京农16、津麦3118、京麦189、京麦202、京花12号、京农19、轮选158和中麦623等品种。本研究采用GYT双标图分析方法基于“产量-性状”组合水平对北部冬麦区小麦品种进行综合评价和分类研究,为其他作物和地区的类似研究提供了参考。
基金This research was funded by the Key Research&Development Projects of Hebei Province(20326305D)Key Research and Development Program of Hengshui City(2020014005C)+1 种基金Demonstration and Transformation of Major Achievements of Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences in 2020,Innovative Project funded by Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences,Special Fund for National System(Maize)of Modern Industrial Technology(CARS-02)the Science and Technology Support Program of Hebei Province(16226323D-X).
文摘Facing the trend of increasing population,how to increase maize grain yield is a very important issue to ensure food security.In this study,28 nationally approved maize hybrids were evaluated across 24 different climatic conditions for two consecutive years(2018-2019).The purpose of this study was to select high-yield with stable genotypes and identify important agronomic traits for maize breeding program improvement.The results of this study showed that the genotypeenvironment interaction effects of the 12 evaluated agronomic traits was highly significant(P<0.001).We introduced a novel multi-trait genotype-ideotype distance index(MGIDI)to select genotypes based on multiple agronomic traits.The selection process exhibited by this method is unique and easy to understand,so the MGIDI index will have more and more important applications in future multi-environment trials(METs)research.The genotypes selected by the MGIDI index were G22,G10,G12 and G1 as the high yielding and stable genotypes.The parents of these selected genotypes have the ability to play a greater role as the basic germplasm in the breeding process.A new form of genotype(G)main effects and genotype(G)-by-environment(E)interaction(GGE)technician,genotypeyieldtrait(GYT)biplot,based on multiple traits for genotypes selection was also applied in this study.The GYT biplot ranked genotypes by combining grain yield with other evaluated agronomic traits,and displayed the distribution of their traits,namely strengths and weaknesses.
文摘京津冀地区作为我国重要的早熟夏玉米生产区,对该区域早熟夏玉米品种开展多性状综合评价与筛选,对促进夏玉米品种资源的科学利用具有重要意义。本研究在品种-产量×性状组合(GYT,genotype by yield×trait)双标图模型基础上,将“产量”拓展为“主要目标性状”,创新性提出品种-主性状×多性状(GMT,genotype by major trait×multi-trait)双标图方法。以2017-2024年完成京津冀地区京科联合体早熟夏玉米品种试验程序的72个参试品种为材料,分别基于主性状(产量、蛋白质含量、脂肪含量和赖氨酸含量)与产量、生育期、株高、百粒重、出籽率、籽粒含水量、容重、淀粉含量、蛋白质含量、脂肪含量、赖氨酸含量、抗病指数共12个目标性状的组合水平,采用新提出的GMT双标图方法对参试品种进行综合评价与选择。结果表明:(1)以产量为主要目标性状的品种-产量×性状组合双标图筛选出京农科458、京科628、MC921、鑫玉农812、京科383、京科938、京科597和京农科809共8个产量理想指数表现优秀的品种;(2)以蛋白质含量为主要目标性状的品种-蛋白质×性状组合(GPT,genotype by protein×trait)双标图筛选出综合表现突出的品种京农科836和MC921;(3)以脂肪含量为主要目标性状的品种-脂肪×性状组合(GFT,genotype by fat×trait)双标图筛选出表现优异的品种京农科458、京科383和MC616;(4)以赖氨酸含量为主要目标性状的品种-赖氨酸×性状组合(GLT,genotype by lysine×trait)双标图筛选出表现较好的品种MC921、MC167、京农科836和京农科801;(5)蛋白质理想指数和赖氨酸理想指数呈极显著正相关,以蛋白质含量和赖氨酸含量为共同目标性状时,筛选出“蛋白质-赖氨酸特专型”优秀品种MC921、京农科836和京农科458;产量理想指数和脂肪理想指数也呈极显著正相关,以产量和脂肪含量为共同目标性状时,筛选出京农科458和京科383“产量-脂肪特专型”优秀品种;基于上述4个主性状的理想指数同步筛选,选出“全能型”核心品种农科458和MC921。本研究提出的GMT双标图方法为多目标性状协同评价提供了新工具,筛选出的特专型品种和全能型品种可为京津冀地区玉米品种高效利用和高品质育种提供参考。
