基因型与环境相互作用对粮食大麦（Hordeum vulgare L.）品种产量的影响：基于AMMI和GGE双变量模型的分析

《BMC Plant Biology》：Genotype × environment interaction and yield stability of food barley (Hordeum vulgare L.) varieties using AMMI and GGE biplot models

　　

摘要

背景

大麦是全球重要的农作物，但由于可适应的品种有限、管理不善以及环境因素的影响，其生产面临重大挑战。食用大麦品种在陌生环境中往往表现不佳，从而导致作物减产。为了解决这一问题，研究人员在2023-2024年度的种植期内，对20个新发布的优质食用大麦品种在17种不同环境中的适应性、表现和产量稳定性进行了为期两年的评估。

方法

在2023-2024年的主要种植季节，采用随机完全区组设计（with three replications），对20个新发布的食用大麦基因型进行了多环境试验（Multi-Environment Trial，简称MET）。通过方差分析（ANOVA）、加性主效应和乘积交互作用（Additive Main Effects and Multiplicative Interaction，简称AMMI）、AMMI稳定性值（ASV）、产量稳定性指数（Yield Stability Index，简称YSI）以及基因型与基因型×环境（Genotype plus Genotype × Environment，简称GGE）的双坐标图分析，来评估这些基因型的表现、稳定性、适应性和试验环境的适宜性。

结果

综合方差分析和AMMI结果显示，所有变异来源均具有高度显著的影响（P < 0.0001）。在方差分析中，环境、年份、基因型、环境×年份、基因型×环境交互作用（GEI）、基因型×年份和基因型×环境×年份分别占总变异的33.06%、10.62%、8.00%、13.44%、10.72%和6.40%。汇总的AMMI数据显示，环境、基因型和GEI分别解释了总变异的61.47%、7.09%和16.58%。不同环境下的平均 grain yield（谷物产量）范围从Ambo的1.44吨/公顷到Debre Markos的3.17吨/公顷不等。基因型G2的平均谷物产量最高（3.28吨/公顷），而G11的最低（1.91吨/公顷）。GEI双坐标图将17个试验环境分为三个大环境类别。AMMI分析指出，基因型G8、G9、G14和G15在所有试验环境中均表现出良好的产量和稳定性。GGE双坐标图进一步揭示了三个不同的主要环境类别，并确定Holeta（E11）既具有高度区分能力又具有代表性，是一个理想的试验环境。根据产量稳定性指数（YSI），基因型G8和G14在产量和稳定性方面表现最为优异，其次是G9和G15；而G2虽然产量最高，但稳定性相对较低。总体而言，G8、G9、G14和G15在产量和稳定性方面表现良好，是埃塞俄比亚大麦种植环境中进一步验证和推荐的理想候选品种。

结论

基因型G8、G9、G14和G15在所有试验环境中均展现出良好的产量和稳定性组合，是埃塞俄比亚进一步验证和广泛种植的热门候选品种，尤其是在代表凉爽半湿润和湿润高地产区的大麦种植生态系统中。这些基因型也是培育广适应性强、高产量且稳定的食用大麦品种的优质亲本材料。尽管G2的平均谷物产量最高，但其稳定性相对较低，因此更适合以最大化产量为主要目标的有利生产环境。然而，其优越的产量潜力使其成为提高谷物产量的理想亲本，尤其是与稳定且适应性强嘅基因型结合使用时。因此，G2可专门用于适应高潜力有利环境，而G8、G9、G14和G15则更适合在类似的高地产环境中进行广泛适应。将Holeta确定为理想的试验环境，也有助于提高未来国家大麦育种和评估项目的效率。

背景

大麦是全球重要的农作物，但由于可适应的品种有限、管理不善以及环境因素的影响，其生产面临重大挑战。食用大麦品种在陌生环境中往往表现不佳，从而导致作物减产。为了解决这一问题，研究人员在2023-2024年度的种植期内，对20个新发布的优质食用大麦品种在17种不同环境中的适应性、表现和产量稳定性进行了为期两年的评估。

方法

在2023-2024年的主要种植季节，采用随机完全区组设计（with three replications），对20个新发布的食用大麦基因型进行了多环境试验（Multi-Environment Trial，简称MET）。通过方差分析（ANOVA）、加性主效应和乘积交互作用（Additive Main Effects and Multiplicative Interaction，简称AMMI）、AMMI稳定性值（ASV）、产量稳定性指数（Yield Stability Index，简称YSI）以及基因型与基因型×环境（Genotype plus Genotype × Environment，简称GGE）的双坐标图分析，来评估这些基因型的表现、稳定性、适应性和试验环境的适宜性。

结果

综合方差分析和AMMI结果显示，所有变异来源均具有高度显著的影响（P < 0.0001）。在方差分析中，环境、年份、基因型、环境×年份、基因型×环境交互作用（GEI）、基因型×年份和基因型×环境×年份分别占总变异的33.06%、10.62%、8.00%、13.44%、10.72%和6.40%。汇总的AMMI数据显示，环境、基因型和GEI分别解释了总变异的61.47%、7.09%和16.58%。不同环境下的平均谷物产量范围从Ambo的1.44吨/公顷到Debre Markos的3.17吨/公顷不等。基因型G2的平均谷物产量最高（3.28吨/公顷），而G11的最低（1.91吨/公顷）。GEI双坐标图将17个试验环境分为三个大环境类别。AMMI分析指出，基因型G8、G9、G14和G15在所有试验环境中均表现出良好的产量和稳定性。GGE双坐标图进一步揭示了三个不同的主要环境类别，并确定Holeta（E11）既具有高度区分能力又具有代表性，是一个理想的试验环境。根据产量稳定性指数（YSI），基因型G8和G14在产量和稳定性方面表现最为优异，其次是G9和G15；而G2虽然产量最高，但稳定性相对较低。总体而言，G8、G9、G14和G15在产量和稳定性方面表现良好，是埃塞俄比亚大麦种植环境中进一步验证和推荐的理想候选品种。

结论

基因型G8、G9、G14和G15在所有试验环境中均展现出良好的产量和稳定性组合，是埃塞俄比亚进一步验证和广泛种植的热门候选品种，尤其是在代表凉爽半湿润和湿润高地产区的大麦种植生态系统中。这些基因型也是培育广适应性强、高产量且稳定的食用大麦品种的优质亲本材料。尽管G2的平均谷物产量最高，但其稳定性相对较低，因此更适合以最大化产量为主要目标的有利生产环境。然而，其优越的产量潜力使其成为提高谷物产量的理想亲本，尤其是与稳定且适应性强嘅基因型结合使用时。因此，G2可专门用于适应高潜力有利环境，而G8、G9、G14和G15则更适合在类似的高地产环境中进行广泛适应。将Holeta确定为理想的试验环境，也有助于提高未来国家大麦育种和评估项目的效率。