Компьютерные технологии оценки селекционного материала яровых тритикале - umotnas.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Высокопроизводительные компьютерные системы и технологии 1 21.71kb.
Программа для студентов направления 010200. 62 Математика и компьютерные... 1 272.46kb.
«Информационные технологии в сложных системах» 1 210.93kb.
Учебно-методический комплекс дисциплины «Компьютерные технологии... 1 171.29kb.
1. Компьютерные технологии их назначение, особенности, достоинства... 1 46.45kb.
Computer Using Educators Inc., Usa материалы XVI международной конференции... 17 4874.64kb.
Computer Using Educators Inc., Usa материалы XXI международной конференции... 29 9478.41kb.
Решение нестандартных задач в системах счисления Техническое-Компьютерные... 1 41.17kb.
Рабочая программа по курсу «Объектно-ориентированное программирование»... 1 58.66kb.
Курс лекций дисциплины «Компьютерные технологии и сапр» для студентов... 4 1794.19kb.
Учебной дисциплины «Телекоммуникационные и компьютерные технологии... 1 23.55kb.
К дидактике обучаемого тандема "студент + компьютер" 1 13.81kb.
Викторина для любознательных: «Занимательная биология» 1 9.92kb.

Компьютерные технологии оценки селекционного материала яровых тритикале - страница №1/1

УДК 004.424.23

Компьютерные технологии оценки селекционного материала яровых тритикале

И. Г. Гребенникова, зав. лабораторией

СибФТИ Россельхозакадемии

П. И. Стёпочкин, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник

СибНИИРС Россельхозакадемии

А. Ф. Алейников, доктор технических наук, зам. директора

СибФТИ Россельхозакадемии

E-mail: grebi@ngs.ru

Резюме. Представлены результаты разработки компьютерной программы, позволяющей вычислять коэффициент интегральной селекционной оценки форм тритикале в зависимости от долевых вкладов в него ряда ценных количественных признаков. Разработаны алгоритмы расчета интегральной оценки исследуемых образцов. Проведено тестирование программы на экспериментальных данных структурного анализа гибридов F4, полученных при скрещивании четырёх сортов яровой тритикале по полной диаллельной схеме.

Ключевые слова: тритикале, программное обеспечение, база данных, селекционная оценка.

К важным факторам оптимизации селекционного процесса при выведении сортов сельскохозяйственных растений, обладающих требуемым сочетанием необходимых признаков, относится совершенствование методики и техники селекционного процесса [1].

Тритикале – единственный вид злака, искусственно созданный человеком и нашедший широкое применение как пищевая, кормовая и техническая культура. Принципы селекции тритикале изучены меньше, чем исходных родительских родов ­пшеницы и ржи [2]. Однако традиционная селекция этой культуры требует больших временных и материальных затрат.

В селекции тритикале подбор родительских форм ведётся на основе фенологических наблюдений и результатов структурного анализа растений. От интуиции и способности селекционера подобрать родительские пары для гибридизации, увидеть элитное растение – родоначальника будущего сорта, зависит успех в создании сортов [3]. Селекционная работа упрощается, когда отбор ведётся по основному лимитирующему признаку, например, из всего массива растений в гетерогенной популяции отбираются только самые устойчивые к определённому патогену растения. Но если отбор проводить по комплексу полезных признаков, то доминирующими в этом случае могут быть несколько признаков, и какому из них дать предпочтение зависит от интуиции селекционера. Поэтому применение компьютерных технологий, обеспечивающих информационное сопровождение селекционного процесса тритикале от лабораторных исследований до полевого эксперимента, снижает просчёты, возникающие при интуитивном мышлении.

В СибФТИ Россельхозакадемии совместно с СибНИИРС Россельхозакадемии разработана компьютерная программа, позволяющая вычислять коэффициент интегральной оценки коллекционных или селекционных образцов в зависимости от долевых вкладов в него ряда ценных признаков [4].

Цель исследований – при помощи разработанных алгоритмов и созданного программного обеспечения интегральной оценки форм яровых тритикале выявить селекционно-ценные образцы.



Условия, материалы и методы. Тестирование компьютерной программы проводилось на экспериментальных данных структурного анализа 208 гибридов F4 урожая 2011 г., полученных в результате скрещиваний четырёх сортов яровой тритикале по полной диаллельной схеме (4´4): Сокол Киевский (Украина), Укро (Россия), Габо (Польша) и мексиканский коллекционный образец К–3881 Dahbi 6/3/Ardi 1/Topo 1419…, а также этих сортов с озимой тритикале Сирс 57 селекции ГНУ СибНИИРС [5]. Краткие сведения о сортах приведены в таблице.

Таблица. Происхождение и характеристика сортов, включенных в эксперимент



Сорт

Тип

развития


Происхождение (страна, регион)

Наиболее ценные признаки сорта

К-3722 Gabo

Яровой

Польша

Хорошо выполненное зерно, низкостебельность, устойчивость к полеганию

К-3542 Сокол Киевский

Яровой

Украина

Хорошо выполненное зерно, раннеспелость, высокая продуктивность растения, крупное зерно

К-3644 Укро

Яровой

Россия,

Воронеж


Хорошо выполненное зерно, крупный колос

К-3881 Dahbi 6/3/Ardi 1/Topo 1419…

Яровой

Мексика

Низкостебельность, устойчивость к полеганию, плотный колос

Сирс 57

Озимый

Россия,

Новосибирск



Низкостебельность, устойчивость к полеганию, безостость

Исходными данными для программы являются данные структурного анализа количественных признаков тритикале.

Результаты и обсуждение. Накопленный в результате селекционной работы материал был обработан и систематизирован. Были рассмотрены биологические, морфологические характеристики и хозяйственные особенности культуры тритикале. Эти и другие атрибутивные данные определили те характеристики сортов и линий тритикале, которые нашли отражение в разработанной структуре базы данных (БД). Структур БД ориентирована на общепринятую в ВИРе описательную часть баз паспортных данных. БД содержит информацию об изучении образцов яровых тритикале по урожайности, качеству продукции, устойчивости к болезням, вредителям и другим неблагоприятным факторам — всего около 30 показателей. Натуру семян каждого растения определяли с помощью микропурки и методики, разработанной в ГНУ СибНИИРС Россельхозакадемии. Микропурка представляет собой ёмкость 1 мл. При определении натуры использовалось среднее значение по 5-ти взвешиваниям массы зёрен.

Главное окно программы приведено на рисунке 1. Исходной информацией являются данные о количественных признаках исследуемых образцов, формирующих поля базы данных, алгоритмы расчета полей и типы оценок, которые могут быть изменены пользователем.



Рис. 1. Ввод исходных данных.

У большинства исследуемых количественных признаков ценность прямолинейно возрастает с увеличением значения признака (масса зерна, число зёрен в колосе, натура зерна и др.). Однако некоторые показатели не имеют положительную линейную регрессию с их оценкой, т.е. меньшему значению показателя не всегда соответствует более низкая оценка, а большему значению – лучшая оценка. Вследствие этого при расчете интегральной оценки исследуемых образцов возникла необходимость в трансформации первичных данных из метрического в балловый вариант выражения количественного признака с использованием логических функций. Было сделано 6 градаций каждого признака с оценкой от 0 до 5 баллов. Для признаков, имеющих положительную линейную регрессию с их оценкой, например натура зерна, алгоритм расчёта баллов показан на рисунке 2а.

Однако, данный алгоритм не может быть применён для оценки высоты растения. Слишком короткие растения (карлики) являются низкопродуктивными, а слишком длинные растения в большинстве случаев полегают. Для данного варианта разработан следующий алгоритм балловой оценки (рис 2б).





а б


Рис. 2. Форма задания алгоритма балловой оценки признака: а – натура зерна; б –высота растения.

Длина стебля 70 – 100 см принята за оптимальную с оценкой 5 баллов. Таковых растений в коллекции 2011 года было 121 образец. По обе стороны от этого оптимального значения признака баллы снижаются. Основная масса образцов по признаку «высота растения» имела оценки 3 и 4 балла.

Для каждого количественного признака выбирается один из способов оценки:

а) признак получает определенную оценку в баллах, в зависимости от того, в какой интервал попадает значение признака («абсолютная» оценка);

б) признак получает определенную оценку в баллах, в зависимости от того, в какой интервал попадает отношение значения признака к максимальному значению этого признака в проведенных испытаниях («относительная» оценка).

Затем признаку присваивается коэффициент значимости, определяющий его долевой вклад в интегральную селекционную оценку образца (рис. 1).

В зависимости от приоритетности признака в модели сорта, коэффициент может быть изменён по усмотрению селекционера. К примеру, можно выбрать только высокопродуктивные образцы с высокой массой 1000 зёрен, поставив коэффициенты только на признаки «продуктивность растения» и «массу одного зерна» (0,75 и 0,25 соответственно), остальным признакам придав значение 0. В сумме доли всех признаков должны составлять 1.

Расчёт интегральной селекционной оценки растения выполняется с учётом коэффициента значимости и относительного балла данного признака по формуле:

,
где С – интегральная селекционная оценка растения: Pi – значение признака образца в баллах; Pimax – максимальное значение признака в баллах; Кi – коэффициент значимости.

Идеальным считается растение с селекционной ценностью, равной 1. Из всех изученных образцов коллекции яровых тритикале самый худший имел ценность 0,23 (Сирс 57 ´ Габо), а самый лучший – 0,85 (Укро ´ К-3881). Форма отчёта, включающая в себя балловое значение количественных признаков и интегральную оценку исследуемых образцов, приведена на рисунке 3. Перечень полей, включаемых в отчёт, определяется пользователем.






Рис. 3. Интегральная оценка и наиболее значимые признаки лучших и худшего образцов коллекции.

Несмотря на то, что данная программа предназначена для селекционеров, работающими с тритикале, её можно модифицировать, внеся небольшие изменения, для оценки селекционного и коллекционного материала пшеницы, ячменя, овса как яровых, так и озимых форм.


Выводы.

Разработанная база данных, содержащая информацию по биологическим, морфологическим характеристикам и хозяйственным особенностям культуры тритикале позволила систематизировать и обработать накопленный в результате селекционной работы материал.

При помощи созданного программно-алгоритмического обеспечения интегральной оценки форм яровых тритикале выявлены селекционно-ценные образцы.

Применение компьютерной программы позволило оптимизировать селекционный процесс при создании сортов, обладающих требуемым сочетанием хозяйственно важных признаков.


Литература.

  1. Гончаров П.Л. Оптимизация селекционного процесса // Докл. и сообщ. VIII генетико-селекцион. шк.: Повышение эффективности селекции и семеноводства сельскохозяйственных растений: – Новосибирск. – 2002. – С. 5-16.

  2. Шулындин А.Ф. Тритикале - новая зерновая и кормовая культура. – Киев: Урожай, 1981. – 49 c.

3. Степочкин П.И. Формообразовательные процессы в популяциях тритикале. – Новосибирск: Изд-во ИПФ Агрос, 2008. – 164 с.

4. Гребенникова И.Г. Компьютерная программа интегральной оценки образцов тритикале / Гребенникова И. Г., Степочкин П. И., Алейников А. Ф. // Тенденции развития агрофизики в условиях изменяющегося климата – сб. тр. междунар. науч. конф. /АФИ – Санкт-Петербург, 2012 .– С. 58 – 61.

5. Grebennikova I. G. Diallel Analysis of the spike lets per spise in spring triticale / I. G. Grebennikova, A. F. Aleynikov, P. I. Stepochkin // Bulgarian Journal of Agricultural Science. – 2011. – № 6.– P. 755-759.
COMPUTER TECHNOLOGIES OF THE VALUATION OF BREEDING FORMS OF SPRING TRITICALE

I.G. Grebennikova, P.I. Stepochkin, A.F. Aleinikov



Summery. There was developed a computer program for calculating the integral breeding valuation coefficient of triticale varieties depending on the contribution of the portions of the valuable quantitative traits. There was developed a аlgorithms of calculating the integral valuation of studied samples. The program was tested on experimentally obtained spring triticale hybrids as a result of crossing between four spring triticale varieties according to a complete diallel scheme.

Key words: triticale, program application, data base, breeding valuation