Metrika

  • citati u SCIndeksu: [1]
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:12
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:7

Sadržaj

članak: 1 od 12  
Back povratak na rezultate
2021, vol. 27, br. 1, str. 41-49
Rejonizacija hibrida kukuruza FAO 400-500 primenom AMMI modela
aKWS
bInstitut za povrtarstvo, Smederevska Palanka
cInstitut za kukuruz 'Zemun polje', Beograd-Zemun

e-adresadraskovicbojan1@gmail.com
Sažetak
Identifikacija visoko prinosnih i stabilnih genotipova jedan je od vodećih ciljeva u svim oplemenjivačkim programima. Pravilna procena hibrida je često veoma otežana usled prisustva interakcije genotip/spoljašnja sredina. Jedan od načina da se eliminišu negativne posledice interakcije je da se primenom pouzdanih statističkih modela, kao što je AMMI model, izdvoje stabilni, visoko prinosni genotipovi, koji pozitivo reaguju na poboljšanje uslova u kojima se gaje. Cilj ovog rada bio je da se metodom AMMI analize pronađu i utvrde specifične interakcije hibrida kukuruza u različitim sredinama u dve godine istraživanja. Odabrano je 12 KWS hibrida kukuruza FAO 400-500, koji su ispitivani u dve godine na šest lokaliteta u Vojvodini. Najveći prinos u obe godine ispitivanja imao je hibrid KWS2 (12.764 kg ha-1). Na osnovu AMMI1 modela hibrid KWS9 je pokazao najveću stabilnost i adaptabilnost na svim lokacijama. Analizom AMMI2 biplota utvrđeno je da hibridi KWS1, KWS3 i KWS12 pokazuju najveću stabilnost i adaptabilnost, dok hibridi KWS2, KWS6, KWS8, KWS9 i KWS10 pokazuju zadovoljavajući nivo stabilnosti i potrebno je obratiti pažnju sa kojim lokacijama ostvaruju pozitivne interakcije i u tim regionima ih preporučivati. Takođe na osnovu AMMI2 biplota, lokacije Temerin, Kikinda i Zrenjanin su pokazale vrlo sličan interakcijski odgovor, što ukazuje na mogućnost smanjenja broja lokacija za izvođenje ogleda. Rezultati dobijeni ovim istraživanjem će doprineti preciznijem i kvalitetnijem odlučivanju prilikom izbora hibrida koji će se gajiti u određenom regionu, ali i definisanju daljih pravaca u oplemenjivanju kukuruza.
Reference
Anđelković, V., Ignjatović-Mićić, D., Vančetović, J., Babić, M. (2012) Integrated approach to improve drought tolerance in maize. Selekcija i semenarstvo, vol. 18, br. 2, str. 1-18
Babić, M., Babić, V., Delić, N., Anđelković, V., Prodanović, S. (2011) The comparison of stability parameters according to the Finlay-Wilkinson, Eberhart-Russell and AMMI model. Selekcija i semenarstvo, vol. 17, br. 2, str. 35-40
Babić, M., Čanak, P., Vujošević, B., Babić, V., Stanisavljević, D. (2019) Significance of field trials data cleaning process for making more reliable breeder decisions. Selekcija i semenarstvo, vol. 25, br. 2, str. 23-30
Babić, V.B., Babić, M.M., Ivanović, M.R., Filipović, M.R. (2011) Pattern in interaction in the maize yield trial. Journal of Agricultural Sciences (Belgrade), vol. 56, br. 2, str. 101-110
Branković-Radojčić, D., Babić, V., Girek, Z., Živanović, T., Radojčić, A., Filipović, M., Srdić, J. (2018) Evaluation of maize grain yield and yield stability by AMMI analysis. Genetika, 50(3): 1067-1080
Dimitrijević, M., Petrović, S. (2005) Genetika populacije (adaptabilnost i stabilnost genotipa). Novi Sad: Poljoprivredni fakultet u Novom Sadu, 47-50
Drašković, B. (2017) Procena stabilnosti prinosa KWS genotipova kukuruza. Bačka Topola, (Master rad)
Farshadfar, E., Mahmodi, N., Yaghotipoor, A. (2011) AMMI stability value and simultaneous estimation of yield and yield stability in bread wheat (Triticum aestivum L .). Australian Journal of Crop Science, 5(13): 1837-1844
Gauch, H.G. (2013) A Simple Protocol for AMMI Analysis of Yield Trials. Crop Science, 53(5): 1860-1869
Gauch, H.G. J. (2006) Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE. Crop Science, 46: 1488-1500
Gauch, H.G. J., Zobel, R.W. (1997) Identifying mega-environments and targeting genotypes. Crop Science, 37: 311-326
Mitrović, B., Stanisavljević, D., Treskić, S., Stojaković, M., Ivanović, M., Bekavac, G., Rajković, M. (2012) Evaluation of experimental maize hybrids tested in multi-location trials using AMMI and GGE biplot analyses. Turkish Journal of Field Crops, 17(1): 35-40
Mitrović, B., Drašković, B., Stanisavljević, D., Perišić, M., Čanak, P., Mitrović, I., Tančić-Živanović, S. (2020) Environmental modeling of interaction variance for grain yield of medium early maturity maize hybrids. Genetika, 52(1): 367-378
Nikolić, V., Žilić, S., Radosavljević, M., Simić, M. (2020) The role of maize hybrids in current trends of bioethanol production. Selekcija i semenarstvo, vol. 26, br. 2, str. 21-29
Nzuve, F., Githiri, S., Mukunya, D.M., Gethi, J. (2013) Analysis of Genotype x Environment Interaction for Grain Yield in Maize Hybrids. Journal of Agricultural Science, 5(11): 75-85
Pacheco, R.M., Duarte, J.B., Vencovsky, R., Pinheiro, J.B., Oliveira, A.B. (2005) Use of supplementary genotypes in AMMI analysis. Theoretical and Applied Genetics, 110(5): 812-818
Popović, A., Babić, V., Kravić, N., Sečanski, M., Prodanović, S. (2014) Breeding for plant adaptations and agricultural measures in response to climatic changes in Serbia. Selekcija i semenarstvo, 20(2): 59-72
Yan, W. (2014) Crop Variety Trials: Data Management and Analysis. Wiley-Blackwell
Yan, W., Kang, M.S., Ma, B., Woods, S., Cornelius, P.L. (2007) GGE Biplot vs. AMMI Analysis of Genotype-by-Environment Data. Crop Science, 47(2): 643-653
 

O članku

jezik rada: engleski
vrsta rada: izvorni naučni članak
DOI: 10.5937/SelSem2101041D
primljen: 20.04.2021.
prihvaćen: 21.05.2021.
objavljen u SCIndeksu: 02.07.2021.
Creative Commons License 4.0

Povezani članci