Генетичні джерела врожайності та стабільності для селекції ячменю озимого в Лісостепу України

Мета. Установити особливості рівня прояву й варіабельності врожайності колекційних зразків ячменю озимого та виділити генетичні джерела для селекції в умовах Лісостепу України. Методи. Дослідження проводили в умовах Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2018/19, 2020/21 та 2021/22 рр. Матеріалом для досліджень слугували 74 колекційні зразки ячменю ярого різного походження. Використовуючи статистичні параметри адаптивності та графічні моделі AMMI і GGE biplot, визначали взаємодію «генотип – рік» і здійснювали характеристику зразків. Останні групували кластерним аналізом. Рівень достовірності в досліді та зв’язок між параметрами адаптивності встановлювали за допомогою дисперсійного та кореляційного аналізів відповідно. Результати. Виявлено суттєву варіабельність врожайності як між роками досліджень (від 436 г/м2 у 2018/19 р. до 621 г/м2 у 2021/22 р.), так і між зразками в межах року (2018/19 р. – від 625 до 171 г/м2, 2020/21 р. – від 738 до 138 г/м2, 2021/22 р. – від 855 до 374 г/м2). Відповідно до AMMI моделі встановлено статистично високі частки внеску в загальну фенотипову варіацію всіх її джерел: року (41,72%), генотипу (37,30%) та взаємодії «генотип – рік» (21,15%). Дві перші головні компоненти вказаної моделі охоплювали 100% варіації «генотип – рік», тоді як у GGE biplot – 85,14%. Виокремлено 12 колекційних зразків відмітного за походженням ячменю озимого [‘Merlo’ (FRA), ‘МИР 12-11’ (UKR), ‘Titus’ (DEU), ‘Академічний’ (UKR), ‘МИР 12-9’ (UKR), ‘Снігова королева’ (UKR), ‘Novosadski 525’ (SRB), ‘Novosadski 737’ (SRB), ‘Matador’ (FRA), ‘Radical / Pervenets’ (SYR), ‘Scarpia’ (DEU), ‘Manitum’ (FRA)], які мали достовірно вищу, ніж у стандарту ‘Жерар’ (UKR), урожайність (587–685 г/м2 проти 534 г/м2). Однак за рівнем прояву останньої навіть серед них спостерігали різні особливості реакції на умови окремих років. Це знайшло своє відображення в різних значеннях статистичних параметрів адаптивності та графічному розподілі зразків у координатах головних компонент AMMI та GGE biplot моделей. На основі лімітів варіювання врожайності та статистичних параметрів адаптивності виділені зразки розподілили на п’ять відмітних кластерів. Висновки. Комбінування між собою як батьківських компонентів схрещування високопродуктивних зразків, що належать до різних кластерів, доповнене еколого-географічним принципом, матиме вагоме практичне значення для створення вихідного матеріалу на підвищення врожайності та адаптивності в умовах Лісостепу України.