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

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

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Генетика популяций и количественных признаков» на тему:

«ГЕНЕТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КОМБИНАЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ СОРТОВ И ФОРМ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ПО КОЭФФИЦИЕНТУ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФОТОСИНТЕЗА»

Содержание

Реферат

Введение

1. Применение генетико-статистических методов на разных этапах селекционного процесса (обзор литературы)

1.1  Количественные и качественные признаки

1.2  Генетика коэффициента хозяйственной эффективности фотосинтеза

1.2.1 Эколого-генетические модели количественных признаков

1.3 Математико-статистические методы подбора пар для скрещивания

1.3.1 Близкость к идеальным значениям по комплексу признаков

1.3.2 Комбинационная способность и методы ее определения

1.4 Методы отбора

1.4.1 Оценка наследуемости Н2 и Ъ2 , методы, его определения, формы и понятия

1.4.2 Коррелятивный сдвиг СК

1.4.3 Селекционный дифференциал 8, интенсивность отбора

1.4.4 Коэффициент на отбор, К, респонс

1.4.5 Оценка индекса отбора

1.5 Оценка устойчивости к полеганию

1.5.1 Оценка засухоустойчивости

1.5.2 Оценка устойчивости к болезням

1.5.3 Оценка урожайности на начальных этапах селекционного процесса

1.5.4 Оценка урожайности на завершающих этапах селекционного процесса

2. Анализ комбинационной способности сортов яровой мягкой пшеницы в топкроссных скрещиваниях

2.1 Закладка опыта для изучения комбинационной способности

2.2 Дисперсный анализ исходных данных

2.3 Расчёт комбинационной способности

2.3.1 Дисперсионный анализ комбинационной способности

2.3.2 Определение эффектов общей комбинационной способности

2.3.3 Определение констант и варианс специфической комбинационной способности

2.3.4 Определение варианс эффектов, различий между эффектами стандартных ошибок

Анализ полученных данных

Вывод и предложения селекционной практике

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Реферат

Объектом исследований служит яровая мягкая пшеница по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза, главная культура Западной Сибири.

Предмет исследования - изучение комбинационной способности родительских сортов и форм по признаку - коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза. Для определения комбинационной способности применимы теоретические, эмпирические и экспериментальные методы исследования.

Цель работы - определить комбинационную способность родительских сортов и форм яровой мягкой пшеницы по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза в системе топкроссных скрещиваний. В связи с данной целью решаются следующие задачи:

-  проведение дисперсионного анализа исходных данных по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза у гибридов F1;

-  установление вклада аддитивных и неаддитивных эффектов генов в наследование изучаемого признака на основе дисперсионного анализа комбинационной способности;

-  выявление эффективных доноров по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза по результатам расчёта эффектов ОКС;

-  выявление комбинаций гибридов с высоким эффектом гетерозиса на основе определения варианс СКС;

-  разработка оптимальной стратегии селекции по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза по результатам анализа комбинационной способности.

В работе описаны математические методы оптимизации селекционного процесса. Определена комбинационная способность сортов и форм яровой мягкой пшеницы по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза и предложена стратегия селекции по данному признаку.

Исходные данные для написания курсовой работы взяты из источников литературы по биологии, селекции и генетике пшеницы, а также из результатов конкретных полевых опытов с яровой мягкой пшеницей, проведённых на кафедре селекции, генетики и физиологии растении.

Объём выполненной курсовой работы составляет 56 страниц печатного текста. Она содержит 3 рисунка, 10 таблиц, 2 приложения. При написании курсовой работы использовано 11 источников литературы.

Ключевые слова: пшеница, сорт, ген, признак, свойство, коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза, комбинационная способность, аддитивные и неаддитивные эффекты генов.

Введение

Актуальность темы. Пшеница является одной из важнейших продовольственных культур. Она играет важную роль в производстве зерна и мирового рынка. К качеству пшеницы ставят перед селекционерами следующие задачи: высокая продуктивность сортов, высокая урожайность, качества зерна, устойчивости к неблагоприятным факторам среды, устойчивость к засухе, полеганию, болезням и вредителям.

Однако в настоящее время генетическая основа формирования количественных признаков в гибридных популяциях от скрещивания озимой и яровой пшеницы изучена далеко не достаточно. Дальнейшее повышение эффективности селекции с привлечением лучших сортов во многом зависит от изучения генетики важнейших количественных признаков, определяющих продуктивность растений. Эти признаки имеют полигенную природу и степень их проявления находится в значительной зависимости от условий произрастания.

Цель работы - определить комбинационную способность сортов и форм яровой мягкой пшеницы по коэффициенту хозяйственной

эффективности фотосинтеза в системе топкроссных скрещиваний. В связи с данной целью решаются следующие задачи:

-  проведение дисперсионного анализа исходных данных по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза у гибридов Р};

-  установление вклада аддитивных и неаддитивных эффектов генов в наследование изучаемого признака на основе дисперсионного анализа комбинационной способности;

-  выявление эффективных доноров по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза по результатам расчёта эффектов ОКС;

-  выявление комбинаций гибридов с высоким эффектом гетерозиса на основе определения варианс СКС;

-  разработка оптимальной стратегии селекции по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза по результатам анализа комбинационной способности.

В работе описаны математические методы оптимизации селекционного процесса. Определена комбинационная способность сортов и форм яровой мягкой пшеницы по коэффициенту хозяйственной эффективности фотосинтеза и предложена стратегия селекции по данному признаку.

Объектом исследований служит яровая мягкая пшеница, главная культура Западной Сибири. Предмет исследования - изучение комбинационной способности родительских сортов и форм по признаку - коэффициенту хозяйствен - ной эффективности фотосинтеза. Для определения комбинационной способности применимы теоретические, эмпирические и экспериментальные методы исследования.

1. Применение генетико-статистических методов на разных этапах селекционного процесса

1.1  Количественные и качественные признаки

Различают два основных типа изменчивости: количественную, поддающуюся измерению, и качественную, измерение которой затруднено или невозможно.

Количественные признаки могут иметь непрерывную (высота растений) или дискретную (коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза) изменчивость. Качественные описываются в шкале наименований (цвет лепестков, пол) или в порядковой, балльной шкале (степень поражения растений бурой ржавчиной).

Деление на количественные и качественные признаки условно. Например, качественный признак, цвет лепестков, можно выразить количественно - дли - ной волны отраженного света. Количественный признак, высота растения, можно представить как качественный признак с тремя градациями (низкое, среднее, высокое). Наследственная изменчивость признака в популяции определяется полиморфными локусами, генами с различными аллельными состояниями. При малом числе таких генов (1 - 2) и сравнительно слабом модификационном влиянии среды на признак особи можно отнести к небольшому числу различающих классов. Такую изменчивость можно считать качественной, так как аппроксимирующие кривые (пунктир) практически не пересекаются. Применимы методы анализа классической менделеевской генетики [1].

При усилении модифицирующих влияний условий выращивания на проявление генотипа величина признака, может иметь сглаженное трехвер - шинное распределение. Трудно выявить «многовершинность», то можно отнести к типично количественному с непрерывной изменчивостью обусловленной большим числом генов с разной силой влияния на степень выражения признака и с различными внутри - и межлокусными взаимодействиями.

Даже при незначительных средовых модификациях гистограммы для отдельных генотипов в значительной степени накладываются. Это типичная ситуация детерминации хозяйственно ценных количественных признаков. Таким образом, возникает задача выбрать приемлемую модель, которая описывает изменчивость признака в генетических исследованиях. Используют три класса моделей [1]:

1.  Олигогенное наследование применяют, если среди множества генов можно выделить 1 - 3 олигогена, с преимущественным влиянием на изменчивость признака в популяции. Модель основана на популяционно - генетическом анализе и, является усложненной модификацией менделевской генетики. У растений генетическая структура признака неизвестна и подвержена сильным средовым модификациям. Поэтому применение в практике селекции ограничено.

2.  Полигенное наследование, предложено Кеннетом Мазером. Он предложил, что количественный признак детерминируется большим количеством числом генов со слабым действием (полигены). Эти гены в той или иной степени сцеплены в группы (блоки), которые в результате кроссинговера могут разделяться, проявляться как новые гены, переформироваться в другие группы. К данному классу биометрико - генетических моделей изменчивости признака относится, например метод Хеймана.

3.  Фенотипические модели количественных признаков. Этот класс моделей получил широкое распространение в селекционно - генетических исследованиях. В этих моделях математически представлены укрупненные влияния на признак генотипических, средовых эффектов и их взаимодействия. Феноменологические модели первоначально разработаны Рональдом Фишером для целей селекции. Эти модели позволяют обобщать ограниченные объемы опытных данных, полученных из разных условий выращивания, прогнозировать фенотипические значения или уровень изменчивости изучаемого признака, а также оценивать отбор лучших генотипов. Феноменологические модели учитывают влияние генетических механизмов и не позволяют проводить детальный анализ генетической структуры признаков [1].

1.2 Генетика коэффициента хозяйственной эффективности фотосинтеза

генетический пшеница селекционный фотосинтез

Более высокий выход зерна от общей надземной массы растений - одно из основных требований, предъявляемых к сортам интенсивного типа. Для селекции на засухоустойчивость особую ценность представляют формы с умеренным развитием вегетативной массы, с высокой интенсивностью процессов реулитизации веществ в зерно и аттрагирующей способностью колоса. При достаточном увлажнении гибридов пшеницы повышенное значение коэффициента хозяйственной эффективности фотосинтеза имели более низкорослые гибриды = -0,806 ±0,90). В условиях раннелетней и комплексной засухи связь

между этими признаками отсутствовала. Где преобладает раннелетняя засуха, возможно дальнейшее увеличение коэффициента хозяйственной эффективное - ти фотосинтеза.

Наиболее высокими показателями наследуемости характеризуется коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза (Я2 = 24,9 - 61,9%). Коэффициент хозяйственной эффективности фотосинтеза в меньшей степени подвержены влиянию модификаций [6].

1.2.1 Эколого-генетические модели количественных признаков

Анализ большого объема наследования показывает, что генетические могут меняться: при изменении набора генотипов, средовых условий (местность, год, условия агротехники и т.д.), конкурентных отношений в агроценозе в зависимости от густоты посева, в процессе реализации генетической информации в онтогенезе. Причина изменении дифференциальной активности генов, влияющих на изменчивость количественных признаков. В. А. Драгавцев связывает явление с понятием переопределения генетических формул признака, что любой признак продуктивности не всегда имеет стабильную систему генов.

Таким образом, ценность традиционного генетического анализа относительна, генетические параметры могут, отнесены только к конкретной эколого-генетической ситуации. Необходимо дальнейшее совершенствование биометрических методов в генетике, разработка новых эколого-генетических моделей количественных признаков, которые могли бы преодолеть указанные недостатки существующих моделей.

В. А. Драгавцев и др. [1], анализируя различные биометрико-генетические модели для описания наследования количественных признаков, пришел к выводу, что большинство моделей несовершенны. По мнению В. А. Драгавцева, модель статична, она отражает конкретную постоянную эколого-генетическую ситуацию. Он предложил новую модель эколого-генетического контроля количественных признаков, которая основана на лабильной генетической формуле количественного признака: последняя может «переопределяться» при смене лимитирующего фактора среды. Эта модель позволяет прогнозировать генотипические корреляции, адаптивные свойства генотипов, объясняет причину взаимодействия генотип - среда и т.д.

Предлагаемая модель признака носит качественный характер, ориентируется на конкретную культуру, популяцию и требует знания смены лимитирующих факторов в онтогенезе в конкретных условиях произрастания. Следует отметить, что «переопределение» генетических формул признака в результате «включения» или полного «выключения» определенных генов в различных условиях среды не является единственной причиной взаимодействия генотип - среда и изменения корреляций [1].

А. А. Жученко и В. С. Нестеров предложили регрессионную эколого-генетическую модель детерминации количественного признака сорта (1):

……., (1)

где у - фенотипическое значение количественного признака; g0 - характеризующий реакцию на общий (постоянный) фон выращивания; gi , gi j - модификационная изменчивость сорта по реакции на факторы среды и взаимодействие факторов , ....(основные факторы среды, влияющие на значение количе - ственного признака).

Эти параметры могут служить мерами адаптивности генотипа к конкретному лимитирующему фактору (сочетанию факторов) среды. Модель может быть использована для решения селекционных и агротехнических задач. Однако ее построение и применение требует накопления и использования обширной базы эколого-генетической информации и реализации сложных алгоритмов расчета. Многолетние попытки построения регрессий урожайности сортов на непосредственно измеренные факторы среды, как правило, не приводят к адекватным моделям [1].

1.3 Математико-статистические методы подбора пар для скрещивания

При скрещивании географически отдаленных форм в потомстве ожидается повышенная генетическая изменчивость и, легче обнаружить трансгрессивные рекомбинанты. Географическую отдаленность можно связать с генетической дивергентностью родителей, т.е. с расхождением линий или популяций, происходящих от общего предка, в результате отбора или изоляции. В процессе эволюции в условиях географической отдаленности в местных популяциях закрепляются и накапливаются гены с наибольшей адаптивной ценностью к специфическим условиям среды. У отдельных родителей хозяйственные признаки контролируются различными наборами аллелей, случайные рекомбинации которых вызывают трансгрессивное расщепление.

Поэтому целесообразнее используют термин генетической отдаленности илидивергентности - несходства аллельного состава родительских форм. Основная проблема при оценке степени дивергентности по генам, определяющим различия форм по хозяйственно ценным признакам, - недостаток сведений о наследовании этих признаков, т.е. о связи фенотипических выражений признаков с генотипом. Поэтому часто пытаются оценить общее несходство аллельного состава родительских форм в надежде, что при этом будет учтено различие и по генам хозяйственно - ценных признаков [1].

Генетическую дивергенцию можно выразить через специальные пара - метры с помощью методов многомерного статистического анализа комплекса количественных признаков.

Естественной мерой отдаленности потенциальных родителей служит евклидово расстояние. Евклидово расстояние между двумя генотипами определяется по теореме Пифагора (2):

 (2)

Где xlk , x2k - среднее значение k-го признака у 1-го и 2-го сортов.

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 Ij,а также отклонение от идеала Dj. Цель скрещивания - получение гибридной популяции со средним значением каждого признака в интервале Ij ± Dj [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 хij – значение j-го признака у i-го родителя; Пi - 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:

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6