использование кластерного анализа для идентификации и

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ
И ОТБОРА ВЫСОКОПРОДУКТИВНЫХ ГЕНОТИПОВ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ
В ПРОЦЕССЕ СЕЛЕКЦИИ
В.Н. Тищенко, Н.М. Чекалин, П.М. Панченко
Полтавская государственная аграрная академия, Полтава, Украина
instagro@pdaa.com.ua
Кластерный анализ в исследованиях на пшенице используется: при изучении
генетического родства, установления изменчивости хозяйственно полезных признаков
сортов мягкой пшеницы под влиянием различных условий среды, при изучении
дифференциации, идентификации, создания баз данных сортов сельскохозяйственных
культур на молекулярно-генетическом уровне.
На основании экспериментальных данных нами разработана методика использования
кластерного анализа в селекции и семеноводстве озимой пшеницы, а именно для:
– распределения гибридных растений F2 в отдельные группы кластеров и отбора для
дальнейшей работы элитных растений из групп кластеров, включающих признаки и
индексы, имеющие наиболее тесные корреляционные связи с продуктивностью;
– характеристики селекционных линий озимой пшеницы по хозяйственно полезным
признакам (ХПП) и адаптивным свойствам и отбора высокопродуктивных генотипов на
начальных этапах селекции (F4-F6) – в 2001, 2002, 2004, 2005, 2006, 2007 гг;
– проведения рекуррентных индивидуальных отборов внутри частично
гомозиготизированных селекционных линий F4-F6;
– в первичных звеньях при проведении семеноводства уже созданных сортов озимой
пшеницы.
В кластерном анализе в основу группировок были взяты признаки масса стебля (М5) и
индекс линейной плотности колоса (ЛПК = число зерен в колосе / длина колоса).
В предедущих наших сообщениях приведены результаты использования кластерного
анализа для увеличения эффективности отбора в поколении F2 [1] и для идентификации и
отбора высокоурожайных линий озимой пшеницы в более поздних гибридных поколениях
F4-F6 [2].
В первом случае среди 381 растения F2 озимой пшеницы из трех комбинаций
скрещивания при группировании по ЛПК и М5 были выделены два кластера, которые
содержат 21 (5,5 %) и 15 (3,9 %) растений с максимальными показателями признаков и
индексов, которые отображают продуктивность колоса. Был сделан вывод про
целесообразность использования кластерного анализа при группировании по ЛПК и М5 для
повышения эффективности отбора по продуктивности и другим ХПП в расщепляющихся
ранних гибридных поколениях.
В другом случае кластерный анализ был использован для идентификации и отбора
высокоурожайных линий озимой пшеницы в более поздних поколениях (F4-F6) c
применением тех же ЛПК и М5 для группирования. В результате с 107 линий было отобрано
11 высокоурожайных селекционных линий с улучшенными характеристиками признаков и
индексов колоса и сниженными показателями признаков стебля.
В данном сообщении приведены результаты изучения селекционных линий и
коллекционных образцов озимой пшеницы с помощью кластерного анализа в течение 2001,
2002, 2004, 2005, 2007 гг. В качестве материала для исследований были взяты от 81 до 138
селекционных линий (F4-F6) разных комбинаций скрещивания и образцы озимой пшеницы
рабочей коллекции.
Цель настоящей статьи – установить на основе экспериментальных данных возможность
использования кластерного анализа для характеристики по хозяйственно полезным
признакам и адаптивным свойствам селекционных линий озимой пшеницы и отбора
166
высокопродуктивных генотипов на начальных этапах селекции (F4-F6).
В кластерном анализе в основу группировок по всему массиву, но отдельно по каждому
сроку посева, были взяты, как и ранее, М5 и ЛПК. Параллельно с ними в кластерный анализ
были включены следующие признаки и индексы: высота растения, см (Н), масса зерна, г
(М1) и число зерен с колоса (ЧЗ), и индексы – уборочный (HI), микрораспределний (Mic) и
Полтавский индекс (PI = MI/длина верхнего междоузлия) [3]. Кластерный анализ
выполнялся в модуле Cluster Analysis пакета программ STATISTICA. При построении
дендрограмм использовалась евклидова метрика и метод единичной связи. В связи с
краткостью данного сообщения приводится анализ при делении только на 4 кластера и в
каждом кластере 4 группы (ГК).
Таблица
Распределение линий озимой пшеницы по кластерам и группам
Год
2001
2002
2004
2005
2007
Признаки и индексы
ГК
Число
генотипов
Н
М5
ЛПК
М1
ЧЗ
МТЗ
HI
Mic
PI
I
II
III
IV
I
II
III
IV
I
II
III
IV
I
II
III
IV
I
II
III
IV
20
29
18
40
49
8
25
24
33
18
18
34
38
44
4
20
14
31
23
13
103
109
125
104
96
108
87
91
85
88
89
90
68
67
71
64
59
60
62
63
2,7
2,2
2,8
2,5
1,9
2,8
1,5
1,8
1,4
1,6
1,5
1,6
1,2
1,2
1,2
1,2
0,9
1,1
1,0
1,2
4,5
3,1
3,8
3,8
4,5
3,7
4,1
5,1
4,2
4,8
3,1
3,8
4,7
3,7
2,0
5,5
4,2
5,4
4,8
6,0
1,8
1,3
1,7
1,6
2,3
1,9
2,0
2,4
1,5
1,8
1,2
1,4
1,8
1,3
1,1
2,2
1,5
1,9
1,7
2,3
41,7
30,4
39,1
36,4
43,6
35,2
38,1
47,4
36,0
41,5
27,6
34,4
43,3
34,7
18,7
50,7
35,0
46,8
39,8
51,7
42,9
41,0
44,4
42,9
52,6
54,9
51,6
50,0
42,1
42,8
41,9
41,9
42,3
37,0
35,9
43,9
41,9
41,6
42,5
44,1
37,8
29,5
30,8
35,4
44,3
32,2
45,8
46,4
38,5
42,1
31,7
35,3
44,2
33,9
28,3
50,2
45,8
49,5
48,0
52,1
3,15
1,62
3,13
1.05
1,25
2,78
2,85
3,15
1,54
2,01
1,18
1,44
1,92
1,07
0,85
2,31
2,01
2,37
2,25
2,68
5,65
2,68
2,11
1,75
3,06
5,24
7,70
8,22
4,19
4,73
3,07
3,77
7,0
5,0
4,0
8,0
7,02
9,15
7,63
10,33
В таблице приведены результаты кластерного анализа по годам эксперимента. Следует
отметить, что результаты по годам, полученные на различном материале в основном, очень
близки по величине и изменчивости признаков и индексов. Так, в лучших кластерах, как
правило, значительно увеличивались показатели, связанные с генеративной частью
растения: наряду с увеличением группирующего индекса ЛПК вовсе годы исследований
увеличились М1, ЧЗ, увеличивалась или не уменьшалась МТЗ.
Наблюдалось также увеличение всех анализируемых индексов НI, Mic, PI. На основе
полученных многолетних данных можно прийти к следующим выводам:
1. На основе кластерного анализа при группировании селекционных линий озимой
пшеницы по признаку масса стебля и индексу линейная плотность колоса были отобраны
группы высокоурожайных линий с улучшенными характеристиками признаков колоса и
низкими показателями вегетативной части растения и расположенные на дендрограммах на
близких расстояниях друг от друга. При делении линий на 2, 3 и 4 кластера лучшие
результаты по группировке на лучшие и худшие линии обеспечивал четырехкластерный
анализ.
167
2. Были выявлены комбинации скрещивания, из которых отобраны наиболее
урожайные линии с продуктивным колосом, прочным и коротким стеблем: трансгрессии по
урожаю зерна чаще проявлялись в тех случаях, когда в скрещивания вовлекались сорта
Донецкая 48, Донецкая 89, Перемога 2 и Тира.
3. Линии озимой пшеницы из одной и той же комбинации скрещивания располагались
на дендрограммах как на близком, так и удаленном расстоянии друг от друга.
1. В.М. Тищенко. Кластерний аналіз, як метод індивідуального добору високопродуктивних рослин озимої
пшениці в F2 // Селекція і насінництво. -Харків, 2005. – № 89. – С.125-137.
2. В.Н.Тищенко, Н.М. Чекалин, М.Е.Зюков. Использование кластерного анализа для идентификации и отбора
высокопродуктивных генотипов озимой пшеницы на ранних этапах селекции // Фактори експериментальної
еволюції організмів: Зб. наук. пр., Т. 2. – Київ: Аграрна наука. – 2004.– C. 270-278.
3. В.Н. Тищенко. Эффективность использования нового селекционного индекса в селекции озимой пшеницы //
Фактори експериментальної еволюції організмів. Зб. наук. пр., Т. 2.– Київ: Аграрна наука, 2004.– С. 266270.
МОЛЕКУЛЯРНЫЕ МЕТОДЫ В СЕЛЕКЦИИ ЯБЛОНИ НА УСТОЙЧИВОСТЬ
К ГРИБНЫМ ПАТОГЕНАМ
О.Ю. Урбанович1, Е.А. Заблоцкая1, З.А. Козловская2, Н.А. Картель1
1ГНУ «Институт генетики и цитологии НАН Беларуси», Минск, Беларусь
2
- РУП «Институт плодоводства», пос. Самохваловичи Минского р-на, Беларусь
O.Urbanovich@igc.bas-net.by, zoya-kozlovskaya@tut.by
Парша является одним из самых распространенных и опасных заболеваний яблони в
Беларуси. Она вызывается грибным патогеном Venturia inaequalis. Парша приводит к
значительному снижению урожая, ухудшает товарные качества плодов, отрицательно
сказывается на урожае будущего года. В настоящее время для борьбы с паршой используют
преимущественно химические методы защиты, которые включают до 15 отработок
фунгицидами в год. Эти меры приводят к загрязнению окружающей среды и не радуют
потребителей, предпочитающих экологически чистую продукцию. Альтернативой
химической защите может служить выращивание сортов, обладающих естественной
устойчивостью к патогену. Создание таких сортов является приоритетной задачей селекции
яблони в Беларуси [1].
Устойчивость яблони к парше может контролироваться как одним, так и несколькими
генами. Высокоэффективным геном устойчивости к парше в настоящее время в Беларуси,
как и в других странах с похожим климатом, является ген Vf. Он впервые был
идентифицированный в дикой яблоне Malus floribunda клон 821 и после длительной
селекционной работы перенесен в современные сорта, получившие широкое
распространение во многих странах мира [2, 3]. Процесс создание сортов, содержащих ген
Vf, подразумевает обязательный этап выбора родителей-доноров гена для скрещивания и
дальнейший отбор генотипов с нужным признаком. В осуществлении этих этапов большую
помощь могут оказать молекулярные маркеры. С их помощью можно быстро и точно
обнаружить ген в геноме как родительских пар, так и в геноме полученного от их
скрещивания потомства. Молекулярные маркеры можно использовать на первых этапах
онтогенеза, что позволяет своевременно избавиться от селекционного брака и сократить
время селекционного процесса.
Представленное исследование было проведено с целью идентификации гена Vf в
коллекции сортов яблони, а также среди селекционного материала, полученного от
различных комбинаций скрещиваний. Для выявления гена использовали молекулярные
маркеры, выявляемые с помощью ПЦР.
168