Селекційна робота
Контрольна робота
Зміст
Класифікація методів оцінки
Оцінка на різних етапах селекційного процесу
Обчислення індексу відбору
Схема селекційної роботи з самозапильних культурами
Список літератури
1 КЛАСИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ ОЦІНКИ
У селекції не можна обмежитися тільки польовими випробуваннями. Використовують все різноманіття і лабораторних методів аналізу. Методи оцінки поділяють на три групи: 1) польові, 2) лабораторні, 3) лабораторно-польові. Випробування проводять у звичайних умовах і на провокаційних фонах. Оцінку можна давати безпосередньо по досліджуваних ознаками (пряма оцінка) і за непрямими ознаками або показниками (непряма оцінка).
Польова оцінка. Це головна оцінка, супутня всьому селекційному процесу. У різних розсадниках селекційного матеріалу послідовно вивчають і враховують: особливості росту та розвитку рослин, їх стійкість до хвороб і шкідників, до несприятливих факторів середовища, реакцію на агротехнічні прийоми, стійкість до вилягання, придатність до механізованого обробітку, продуктивність і врожайність, стабільність цих показників по років і ін
Лабораторна оцінка. За допомогою лабораторних методів з'ясовують біологічні та фізіологічні особливості растесній, якість продукції, зокрема технологічні її властивості, і т.д. Так, при селекції озимої м'якої пшениці в лабораторії визначають борошномельні якості зерна, вміст білка та клейковини в ньому, їх специфічність, хлібопекарські якості борошна та ін, при селекції бавовнику - всі показники якості волокна: довжину, тонкість, діаметр, міцність, зрілість, прядильні якості та ін Багато ознак імунітету рослин до хвороб і шкідників, стійкість рослин до несприятливих факторів середовища також оцінюють лабораторними методами. Роль їх в селекції зростає.
Лабораторно-польові методи оцінки. Їх застосовують, коли польову оцінку селекційних номерів за певними показниками доповнюють лабораторними аналізами. Наприклад, при поліплоїдізації селекційного матеріалу відбір полиплоидов здійснюють у два етапи. Спочатку в польових умовах їх відбирають за низкою зовнішніх ознак: з полиплоидов зазвичай листя більше, ширше і товщі, квітки великих розмірів і т.д. Однак дати остаточну оцінку за цими показниками не можна, вона можлива з допомогою мікроскопічного дослідження і безпосереднього підрахунку хромосом, що здійснимо тільки в умовах лабораторії.
Слід підкреслити, що вся сучасна селекція будується на поєднанні польових і лабораторних методів оцінки селекційного матеріалу, які гармонійно доповнюють один одного.
Пряма оцінка селекційного матеріалу здійснюється шляхом безпосереднього його огляду, вимірювання рослин чи їх органів, підрахунку, зважування і т.д. Її проводять за тими ознаками, які можна спостерігати (проходження фенологічних фаз, ураження хворобами та шкідниками та ін), підраховувати (число листя, колосків, бобів і т.д.), вимірювати (висота рослини, прикріплення качана й ін), зважувати (маса рослини, зерна).
У ряді випадків про окремі властивості рослини можна судити не безпосередньо, а за непрямими показниками. Наприклад, про стійкість рослин соняшнику до соняшникової молі можна судити по наявності або відсутності панцирного шару в оболонці насіння. Посухостійкість рослин пов'язана з потужністю розвитку кореневої системи, з анатомічною будовою листя та інших органів. При використанні непрямого методу оцінку рослини з цікавого селекціонера ознакою проводять з урахуванням іншого корелятивної пов'язаного з ним властивості.
Непрямий метод оцінки застосовують тільки в тих випадках, коли пряма оцінка або трудноосуществіма в даних умовах, або більш трудомістка в порівнянні з непрямою.
Виявлення тісному зв'язку між тією чи іншою парою ознак відкриває практично рівні можливості для відбору за будь-якого з них. Вигідніше, однак, використовувати той з корелюють ознак, який простіше і легше враховувати.
Вивчення за допомогою ЕОМ кореляцій між продуктивністю та іншими кількісними ознаками у зернових колосових культур показало, що з усіх досліджених ознак тільки один, а саме маса колосків з рослини, знаходиться в тісному функціональному зв'язку з його зерновий продуктивністю. Причому цей зв'язок проявляється у всіх сортів в будь-яких умовах вирощування: при різній густоті стояння рослин, при зрошенні і без нього, на різних фонах удобрення. На рис. 83 представлені точкові діаграми і графіки регресії для маси зерна з рослини залежно від маси колосків у ярої пшениці при вирощуванні без зрошення і в умовах поливу і при різній площі живлення рослин.
Загальноприйнятий спосіб індивідуального відбору в селекції зернових культур на продуктивність передбачає наступний порядок роботи: 1) відбір кращих рослин в полі або з снопів в лабораторії, 2) обмолот відібраних рослин, зсипання насіння в індивідуальну тару, їх зважування, етикетування, 3) бракування по зерну ; 4) зсипання відібраних насіння в пакети з надписаними номерами ліній. Цей спосіб дуже трудомісткий, оскільки індивідуальному обмолоту підлягають всі відібрані рослини, з яких вже на наступному етапі вибраковується до 95% і більше.
Виявлення зазначеної зв'язку дозволяє відмовитися від способу відбору на зернову продуктивність зернових колосових культур за масою зерна з рослини, застосування якого пов'язане зі значною втратою часу на обмолот та інші операції, і замінити його відбором за масою колосків з рослини (без зниження точності відбору), що забезпечує багаторазове прискорення цього процесу, що еквівалентно збільшує ефективність селекції даних культур: пшениці, тритикале, жита. Відбір високопродуктивних рослин за масою колосків з рослини чи головного колоса дає можливість ще до проведення обмолоту відібраних в полі рослин вибраковувати весь малопродуктивний матеріал, забезпечивши зниження витрат праці на обмолот, написання етикеток і бракування по зерну. Після відбору за масою колосків з рослини чи за масою головного колоса обмолоту буде підлягати тільки дійсно самий продуктивний матеріал.
Маса колосків з рослини, г
Рис. 83. Точкові діаграми і графіки регресії маси зерна з рослини на масу колосків у сорту ярої пшениці Сонора 64 при вирощуванні рослин без зрошення {вгорі) і при дворазовому поливі (унизу); розміщення рослин 15 х 5 см (А, В) і 15 х 1 см (Б, Г)
Описуваний спосіб володіє тим перевагою, що дозволяє різко скоротити витрати праці, пов'язані з обмолотом елітних рослин, їх етикетування, розміщенням по пакетах і переглядом всього відібраного матеріалу. За підрахунками автора, рекомендований спосіб дозволяє в 5-6 разів збільшити обсяг аналізованого матеріалу і відповідно підвищити ефективність роботи (Ю. Л. Гужов, 1983: Авторське свідоцтво № 1060151).
У селекції перекрестноопиляющіхся зернових колосових культур, зокрема жита, де у схемах селекційного процесу передбачені елементи масового відбору, даний метод буде особливо ефективним.
При мутаційної селекції і при поліпшує насінництві, що застосовується в ряді країн, процес відбору на продуктивність може цілком базуватися на визначенні маси головного колоса або маси колосків з рослини без їх попереднього обмолоту. Даний спосіб відбору можна з успіхом застосовувати не тільки при роботі з зернових колосових культур, але, очевидно, і в селекції волотистих зернових культур, зокрема рису, вівса та ін
Оцінка на провокаційному фоні. При оцінці селекційного матеріалу на стійкість до несприятливих умов, наприклад: до посухи, знижених температур, хвороб, деяким шкідників, необхідна наявність цих факторів. Однак посуха чи сувора зима, епіфітотії різних хвороб не бувають щорічно, поширення небезпечних шкідників також коливається по роках. І щоб об'єктивно оцінити селекційний матеріал за цими показниками, доводиться штучно створювати такі несприятливі умови, тобто проводити оцінку на провокаційному фоні. При селекції рослин на підвищення стійкості до основних хвороб і шкідників, посухостійкість, зимостійкість, стійкість до вилягання зернових вказаний метод став невід'ємною частиною селекційного процесу. Значення його величезне, зокрема, основний метод фитопатологический оцінки - це випробування селекційного матеріалу і сортів на інфекційному фоні, що забезпечує потрібну величину «інфекційної навантаження», умови, що сприяють зараженню і розвитку хвороби, а також расовий склад збудника, що розрізняються за вірулентністю. Для визначення стійкості зернових культур до таких хвороб, як іржа, борошниста роса, головня та ін, застосовують штучне зараження досліджуваних рослин. Стійкість до засолення вивчають, вирощуючи рослини в вегетаційних посудинах з грунтом при різній концентрації певних солей. Стійкість до вилягання зернових культур виявляють на тлі зрошення та внесення високих доз азотних добрив. Для оцінки зимостійкості озимих культур використовують екологічне випробування, розміщують посіви на відкритих майданчиках, з яких видаляють сніг в зимовий період, застосовують холодильні та кліматичні камери, фітотронах і т.д. Таким чином, варіанти оцінки селекційного матеріалу на провокаційному фоні можуть бути різноманітними.
2 ОЦІНКА НА РІЗНИХ ЕТАПАХ СЕЛЕКЦІЙНОГО ПРОЦЕСУ
У проведенні оцінки селекційного матеріалу існує певна послідовність. На першому етапі роботи, коли стоїть завдання з великої кількості найрізноманітніших форм виділити кращі рослини, оцінку рослин проводять лише за основними ознаками, часто глазомерно.
Тим часом навіть за результатами попередньої оцінки можна вже на самих ранніх етапах селекційного процесу виключити з подальшого вивчення значну частину матеріалу, явно непридатного.
Незважаючи на всі складності аналізу, на ранньому етапі селекції необхідно якомога раніше і можливо повніше оцінити селекційний матеріал, щоб позбавити себе від непотрібної роботи з малоцінними номерами і зосередити основну увагу на вивченні перспективних форм. Цьому сприяють розроблені останнім часом численні експрес-методи, що дозволяють проводити оцінку дуже швидко і з достатньою точністю.
У міру зменшення кількості селекційних номерів у результаті вибракування малоцінних зразків і збільшення кількості насіння робота з оцінки ускладнюється: зростає число врахованих і досліджуваних ознак, посилюється глибина опрацювання матеріалу, застосовуються все більш складні методи оцінки, що здійснюється випробування на врожайність з одиниці площі. І нарешті, на завершальному етапі селекційного процесу залишаються поодинокі, але найкращі і перспективні селекційні номери, які піддають найбільш повної і всебічної оцінки за комплексом господарсько важливих ознак і властивостей, і в першу чергу по врожайності. Ті з них, які достовірно перевершують стандарт, передають в якості перспективних сортів або гібридів у державне сортовипробування.
Таким чином, у міру проходження селекційного матеріалу за схемою селекційного процесу від його початку до завершення число селекційних номерів послідовно зменшується від декількох тисяч до декількох зразків, що випускаються в якості перспективних форм. І паралельно з цим інтенсивність опрацювання матеріалу, навпаки, послідовно посилюється і стає все більш повної і всебічної.
3 ОБЧИСЛЕННЯ ІНДЕКСУ ВІДБОРУ
При одночасному відборі за кількома ознаками крім більш простих і менш ефективних критеріїв селекції використовують індекс відбору, який дозволяє на основі математичної оптимізації отримати найбільш вигідні поєднання ознак у майбутнього сорту.
Для обчислення індексу відбору, як правило, необхідні наступні показники:
фенотипова варіанту для кожної ознаки, на який ведеться відбір (Vpir) ',
фенотипова коваріанса для кожної пари ознак (Covph);
генотипическая варіаіса для кожної ознаки
генотипическая коваріанса пар ознак
фактори економічного значення ознак, що визначаються селекціонером на основі мети селекції (цей критерій часто замінюють показником очікуваного зрушення при відборі).
Індекс відбору може бути представлений у наступній загальній формі:
/ = Ь \ ХХ + Ь2х2 + ... + Ьпхп, (12.24)
де xi, X2, ..., xh - фенотипічні значення ознак, на які ведеться відбір; Ь [,''• ■ -,'п - коефіцієнти ознак.
Фенотипічні значення Х \ ... ХП вимірюються при проведенні відбору, а коефіцієнти Ь \ ... 'п Слід обчислити математичним шляхом, в чому і полягає завдання визначення індексу відбору. Для обчислення коефіцієнта кожної ознаки складають систему незалежних один від одного нормальних рівнянь, в якій стільки членів, скільки ознак, що враховуються одночасно при відборі.
У наводиться нижче описано хід обчислення індексу відбору, що проводиться за двома ознаками. При проведенні відбору за трьома і більше ознаками одночасно хід обчислення принципово не відрізняється. Проте в цьому разі краще вирішувати систему рівнянь матричним способом.
Одночасний відбір має проводитися на ознаки х \, * 2 - Це можуть бути: урожай зеленої маси і число качанів кукурудзи або врожай бавовни-сирцю і довжина волокна бавовнику. У даному випадку система нормальних рівнянь приймає наступний вигляд:
V., \ B {+ Cov, (\ b2 = V ', \ а, + Cov.I \ a2 (рівняння I);
ph (xi) 'ph \ xKx2) lA \ x {]' A \ xKx2) l
Cov, i \ b, + V, (\ b2 = Cova (\ a \ + У л (\ а2 (рівняння II).
ph {x2xi)> ph [x2) lA \ x2x {] l Л (x2j l
У представлених вище рівняннях прийняті наступні позначення: Vph i \ - фенотипова варіанса /-ї ознаки;
УА (Х / \ - адитивна варіанса /-ї ознаки; Covphixx \ нотіпіческая до варіанса /-го і у-го ознак; Cov.
Л адитивна коваріанса; а, - - фактор економічного значення /-ї ознаки; '\ - шуканий коефіцієнт /-ї ознаки.
У таблиці 17 наведено параметри ознак, за якими ведеться відбір, попередньо визначені в вихідної популяції.
1-й крок розрахунку.
Складають нормальні рівняння I і II:
2003,680 /?! + 12,34662 = 981,730 (10) + 3,208 (3); (I)
12,346 /?! + 178,730 £ 2 = 3,208 (10) + 108,120 (3). (І)
17. Параметри ознак для обчислення індексу відбору
Ознака | vph | Уа | Со »рк [хххг) | C0VA {xlX2) |
х { Х2 | 2003,68 178,73 | 981,73 108,12 | 12,346 | 3,208 |
Примітка. Для показника aj (бажаний зрушення) вибрано значення 10, для иг - 3.
2-й крок розрахунку.
Вирішують праву сторону рівнянь:
2003,680 /?! + 12,346 * 2 = 9826,926; 12,346 /?! + 178,730 ^ = 356,440.
(Г) (IP)
3-й крок розрахунку.
Відповідно до правила вирішення двох рівнянь з двома невідомими рівняння (I ') ділять на 12,346, а рівняння (IP) на 178,730. Отримують наступні рівняння:
162,294 /?! + Ь2 = 795,960; 0,069 /? I + 62 = 1,994.
(I ") (І")
4-й крок розрахунку.
Рівняння (І ") вираховують із рівняння (I"). Отримують потрібне значення коефіцієнта Ь \ \
162,294 Z?! 0,069 /? I
/?, =
162,225 /? I 793,966
162,225
= 795,960 = 1,994
793,966
= 4,894.
й