Алгоритмы эколого–генетического улучшения продуктивности растений
На правах рукописи
КОЧЕРИНА НАТАЛЬЯ ВИКТОРОВНА
АЛГОРИТМЫ
ЭКОЛОГО–ГЕНЕТИЧЕСКОГО УЛУЧШЕНИЯ
ПРОДУКТИВНОСТИ РАСТЕНИЙ
Специальность 03.00.15 – Генетика
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата биологических наук
Москва - 2009
Работа выполнена в лаборатории экологической физиологии растений
Государственного научного учреждения Агрофизический научно исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии)
Научный руководитель: доктор биологических наук, профессор академик РАСХН Драгавцев Виктор Александрович
Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук, профессор, академик РАСХН (иностр.) Глазко Валерий Иванович доктор биологических наук, профессор Тырышкин Лев Геннадьевич
Ведущая организация: ФГОУ ВПО «Новосибирский государствен ный аграрный университет»
Защита состоится 23 декабря 2009 г. в 14 час 30.мин. на заседании диссерта ционного совета Д 220.043.10 при ФГОУ ВПО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева» по адресу: 127550, г.
Москва, ул. Тимирязевская, д. 49, Ученый совет РГАУ – МСХА имени К. А Тимирязева;
тел/факс: (495) 976-24-92.
С диссертацией можно ознакомиться в Центральной научной библиотеке имени Н. И. Железнова РГАУ – МСХА имени К. А. Тимирязева Автореферат разослан 18 ноября 2009 г. и размещен на сайте http://www.timacad.ru
Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук, профессор Е. А. Калашникова
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Как известно, наиболее важным теоретическим ре зультатом программы ДИАС (Драгавцев, Цильке и др., 1984) было создание на основе анализа ее огромного эмпирического материала, содержащего более млн. конкретных величин 18-ти признаков, замеренных за два года в девяти географических точках (от Урала до Забайкалья с запада на восток и от Тюмени до Усть-Каменогорска с севера на юг) на растениях 15-ти родительских сортов яровой пшеницы, 105-и F1 и 105-и F2, новой теории эколого-генетической орга низации количественных признаков растений (ТЭГОКП), позволяющей пред сказывать поведение генетических параметров популяции при изменениях он тогенетических, экологических и ценотических условий формирования количе ственных признаков (Драгавцев, Литун и др., 1984).
В период исследований следствий ТЭГОКП (1984 – 2009 гг.) стало очевид ным, что эта теория обладает положениями, с помощью которых возможно соз дание количественной теории селекции растений для генетического улучшения сложных, экономически важных полигенных признаков растений, для решения генетико-селекционных задач, которые практически получили четкие ориенти ры для их решения и многие из них были решены: методы идентификации ге нотипа особи по ее фенотипу при селекционных отборах (Dragavtsev, Pesek, 1977), знание полного перечня физиоло-генетических систем (Драгавцев, 1998), механизмы полигенного наследования и реакции сложных признаков продук тивности на лимитирующие факторы внешней среды (Драгавцев, Литун и др., 1984), формирования генетических параметров популяций (параметров и гра фов диаллельного анализа по Хейману) (Драгавцев, Цильке и др., 1984) и мно гие другие.
В 2008 году ТЭГОКП получила подтверждение на молекулярном уровне в лаборатории экологической генетики (ВИР) в совместной экспериментальной работе с генетиками из Германии (Чесноков, Почепня, Бернер и др., 2008).
Цель и задачи исследований. Нашей целью являлось изучение следствий из ТЭГОКП растений для дальнейшего совершенствования количественной теории эколого-генетического улучшения продуктивности растений. Наши ис следования посвящены решению следующих задач, развивающих и углубляю щих ТЭГОКП.
1. Определить новые требования к фоновому признаку в теории селекцион ной идентификации генотипов по их фенотипам (Драгавцев, Дьяков, 1982).
2. Вывести способ оценки, объединяющий выражения традиционных расче тов коэффициентов наследуемости и принципа фоновых признаков.
3. Подобрать и адаптировать теорий ошибок генетико-статистических пара метром для принципа «ортогональной» идентификации генотипов по их фено типам и для процедуры подбора родительских пар в системе координат двух количественных признаков соответственно.
4. Определить подход к прогнозированию визуальной идентификации гено типа особи по ее фенотипу по свойствам лимитирующих факторов среды.
5. Создать количественный анализ эффективности использования принципа фоновых признаков в селекционных технологиях.
6. Разработать основные положения теории селекционных индексов для ге нетического улучшения экономически важных свойств растений.
7. Создать метод анализа положения точек сортов на графиках Хеймана в разных географических зонах с учетом лим-факторов среды в этих зонах и с учетом адаптивных свойств сортов.
Наши оригинальные теоретические разработки были апробированы на банке экспериментальных данных программы ДИАС (генетика признаков продуктив ности яровой пшеницы) и на базе данных модельных популяций, построенных из 3 сортов яблонь (75 деревьев) и пяти сортов роз (100 кустов) (Драгавцев, 1983).
Научная новизна и практическая значимость работы.
1. Показано, что селекционная идентификация в популяции растений воз можна в очень широком диапазоне сочетаний фонового и селекционного при знаков при слабых требований к фоновому признаку. Это существенно расши ряет возможности селекционной идентификации лучших генотипов.
2. Предложенный нами принципиальный подход к оценке коэффициента на следуемости в широком смысле H СП позволяет достаточно быстро (за пару ча rph (ФП СП ) сов) оценить H СП = в расщепляющихся популяциях F2, особенно re2 (ФП СП ) в диких популяциях многолетних растений, где на оценку H СП традиционным способом понадобится десять – двадцать лет.
3. Для эффективного и точного решения двух задач – идентификации гено типов отдельных растений в расщепляющих популяциях по их фенотипам и подбора родительских пар сортов при гибридизации – определены статистиче ские теории ошибок для каждой из задач.
4. Созданы алгоритмы прогноза успешности визуальной идентификации ге нотипа особи растений по ее фенотипу, опирающиеся на анализ определенных характеристик лимитирующих факторов внешней среды. В частности показано, что плюсовой фенотип, видимый глазом селекционера, есть плюсовой генотип, обладающий генетически повышенной адаптивностью на фоне лимитирующих факторов: мороза, холода и жары, то есть лимитирующих факторов, не имею щих собственной дисперсии и за которые нет конкуренции в агрофитоценозе.
5. Проведенный количественный анализ эффективности использования принципа фоновых признаков в селекции показал, что при «вылавливании»
уникального генотипа случайный отбор часто может быть эффективнее отбора по «плюсовым» фенотипам и что система идентификации генотипов (при нали чии идеального фонового признака и всегда при «ортогональной» идентифика ции) идентифицирует генотипы эффективнее интуитивно-глазомерной системы почти в 1000 раз при оценке каждого поколения выращивания популяции рас тений.
6. Предложены основные положения теории селекционных индексов для идентификации и отбора физиолого-генетических систем, повышающих уро жай, и для элиминации средовых (модификационных) эффектов, отраженных на компонентных признаках индекса, но исчезающих при построении индекса.
7. Расшифрованы механизмы сдвигов точек сортов на графиках Хеймана пу тем анализа лимитирующих факторов, адаптивных свойств сортов и фаз онто генеза растений.
Все вышеперечисленные приоритетные результаты работы образуют новые алгоритмы эколого-генетического улучшения продуктивности растений.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. На базе теории селекционной идентификации генотипов по их фенотипам определить требования к фоновому признаку для успешной селекции.
2. Оценка коэффициента наследуемости с помощью принципа фоновых при знаков выводом формулы, позволяющей экспрессно определять коэффициент наследуемости в расщепляющихся, диких и мутантных популяциях растений.
3. Для задач точной оценки отборов растений из расщепляющихся популя ции по принципу «ортогональной» идентификации и для достоверного подбора родительских сортов растений для скрещивания в двумерных признаковых сис темах координат необходимо использование статистических теорий ошибок.
4. Анализ взаимоотношений характеристик лимитирующих факторов среды и возможностями индивидуальной идентификации (визуально) генетически ценных особей.
5. Количественная оценка эффективности применения фоновых признаков в селекции и надежности идентификации генотипов растений по фенотипу.
6. Создание новых основных положений в теории селекционных индексов для генетического улучшения экономически важных свойств растений.
7. Анализ причин и выявление механизмов сдвигов точек сортов на графи ках Хеймана в разных средах.
Апробация работы. Вопрос о современных проблемах взаимодействия ге нетики и селекции поднимали на Международной научно-практической конфе ренции «Устойчивое производство риса: настоящее и будущее», ВНИИ риса, г.
Краснодар, 5-9 сентября 2006 г. Теория селекционных индексов была изложена и обсуждена на IV Международном научно-практическом семинаре «Генетика – сельскому хозяйству – теория отбора в популяциях растений: классические и современные подходы», Институт генетики и цитологии НАН Беларуси, г.
Минск, 24-25 марта 2009 г. Оценка коэффициента наследуемости с помощью принципа фоновых признаков была представлена на Всероссийской конферен ции с международным участием памяти акад. Ермакова Е. И. «Продукционный процесс растений: теория и практика эффективного и ресурсосберегающего управления», Агрофизический НИИ, г. Санкт-Петербург, 1-3 июля 2009 г.
Принципы экспрессной оценки генотипической изменчивости прироста в лес ных популяциях в индивидуальных генотипических отклонениях мы предста вили на 2-м Международном совещании по сохранению лесных генетических ресурсов в Сибири, г. Новосибирск, 3-9 августа 2009 г. Теория селекционных индексов была изложена на Всероссийской школе молодых ученых «Экологи ческая генетика сельскохозяйственных растений» 21-26 сентября 2009 года, Ге ленджик. Материалы нашей работы также были доложены на заседаниях мето дической комиссии Агрофизического НИИ.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе две работы – в журналах, включенных в перечень ведущих рецензируе мых научных журналов, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ, одна работа – книга (88 стр.).
Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 130 страницах, состоит из введения, четырех глав, выводов, перспектив дальнейших исследо ваний и списка литературы, включающего 113 наименований, в том числе 28 из них на иностранных языках. Работа содержит 16 рисунков и 8 таблиц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Технология идентификации генотипов отдельных растений по их фено типам по количественным признакам в расщепляющих популяциях на ранних этапах селекции. Если известен идеальный фоновый признак (ФП), генотипическая изменчивость которого в популяции близка к нулю и экологи ческая корреляция с селекционным признаком (СП) близка к единице, то мож но идентифицировать генотипическое значение СП у отдельно взятого расте ния популяции – идеальная идентификация генотипа по фенотипу. Однако для задач селекции требуется идентифицировать не любое растение, а лишь самые выдающиеся генотипы. Такая постановка вопроса резко ослабляет требования, предъявляемые к ФП в случае идеальной идентификации – он может иметь собственную генотипическую дисперсию.
Сформулируем положения селекционной идентификации лишь лучших ге нотипов. 1) Для селекционной идентификации необходимо и достаточно оце нить выход данной точки (генотипа) за контур экологического эллипса рассеи вания в системе ФП-СП. 2) При достоверном превышении расстояния от боль шего диаметра экологического эллипса FG до точки идентифицируемого гено типа, лежащей выше контура экологического эллипса, над меньшим главным радиусом экологического эллипса be вероятность идентификации генотипа по фенотипу близка к единице (рис. 1) (Кочерина, Драгавцев, 2007).
СП ae G ag bg Re СП R g CП be F R g ФП ФП R e ФП FG – больший диаметр экологического эллипса, R e – экологический размах, R g – генотипический размах, а – больший радиус эллипса, b – меньший радиус эллипса.
Рис. 1 Генотипический (широкий) и экологический (узкий) эллипсы рассеивания особей в системе координат ФП-СП;
в заштрихованной зоне с определенной вероятностью возможна идентификация селекционно лучших генотипов В работе рассмотрели разные сочетания генотипической и экологической корреляции. Показано, что надежная идентификация лучших генотипов в попу ляции (при H СП = 0,33) возможна, например, при следующих условиях: rg = 0 и re 0,5, rg = 0,5 и re 0,75, rg = -0,5 и re 0,25.
Рассмотрим механизмы возникновения фоновых признаков.
1. Ю. П. Алтухов (1972), развивая учение Н. И. Вавилова о радикалах видов, нашел множество мономорфных локусов в популяциях кеты. Л. Меттлер и Г. Грегг (1972) подчеривают, что из 10 000 локусов дрозофилы только 2 000 по лиморфны. Т.е. продукт каждого из 8 000 мономорфных локусов, если он реа гирует на экологические сдвиги, является ФП. Таким образом, ФП могут быть продукты мономорфных локусов, чувствительные к колебаниям среды.
2. Признаки – датчики, передающие растению информацию о напряженно сти факторов среды, не должны иметь в популяции генетического разнообра зия, иначе растения не смогут объективно воспринимать силу стрессоров и реа гировать на них. Б. А. Рубин и Е. П. Карташова (1974) нашли в мембранах рас тительной клетки, а G. N. Somero (1975) – в животных клетках – высокочувст вительные рецепторы, одинаковые даже у разных видов. Как видим, ФП могут возникать в растительных популяциях в качестве признаков – датчиков, пере дающих организму информацию о напряженности экофакторов.
3. А. А. Ничипорович подчеркивал: «Если принять внутрипопуляционную генетическую изменчивость морфологических признаков за 100 %, то генети ческая изменчивость наиболее фундаментальных узлов метаболических путей составит всего 5 % и даже меньше» («Теория фотосинтетической продуктивно сти растений и рациональные направления селекции», М., 1978, С.11). Можно видеть, что ФП могут быть результатом универсальности для растений общих координирующих метаболических систем онтогенеза (гормоны, фитохром, ин гибиторы и т.п.), эволюционирующих гораздо медленнее морфологических признаков.
4. Если рассмотреть субстрат–индуцибельные ферменты (например, нитрат редуктазу) в популяции, растущей на бедном азотном фоне при высокой плот ности стояния растений, когда каждому растению достается доза нитратов, да лекая от оптимальной, то в этих условиях генетический полиморфизм по ак тивности нитратредуктазы не может проявиться, и изменчивость активности фермента будет вызвана или экологическими причинами неравномерного рас пределения нитратов по участку, или конкурентными причинами поступления разных доз нитратов в растения (или теми и другими вместе). Итак, ФП могут возникать из не фоновых при ограниченных дозах субстрата во внешней среде, когда субстрат–индуцибельный фермент работает много ниже оптимальной ак тивности так, что генетические различия проявиться не могут.
5. Законы популяционной генетики утверждают, что если признак вносит большой вклад в приспособленность генотипа (fitness), и его генетическое раз нообразие определяется в основном аддитивными генами, то дарвиновский от бор быстро доводит его до «генетического потолка», сводя к нулю его геноти пическое разнообразие. Таким образом, все признаки, имеющие значимую адаптивность, в процессе естественного отбора должны превращаться в при знаки с генотипической дисперсией близкой к нулю (S. Wright, 1952).
6. Полигенные признаки в высокой степени обладают эффектом буферности к мутациям и рекомбинациям (например, осмотическое давление клеточного сока, или импеданс – полное внутреннее сопротивление слабому переменному току и т.п.). Отсюда можем предположить, что среди очень высоко полигенных признаков должно быть много фоновых.
В итоге, можно видеть по крайней мере шесть разных механизмов возникно вения в растительных популяциях признаков с нулевым или очень низким ге нотипическим разнообразием (ФП).
Построение «мостика» между классической теорией наследуемости и принципом фоновых признаков. Мы предложили подход к оценке коэффици ента наследуемости с помощью принципа фоновых признаков (Кочерина, 2009, Драгавцев, Кочерина, 2009). Из статистической генетики известно, что коэффи циент экологической корреляции между фоновым признаком (ФП) и селекци онным признаком (СП) равен:
cov e (ФП СП ) re (ФП СП ) =. Возведя обе части равенства в квадрат, находим e СП :
e ФП eСП (cov ( ) e ФП СП ) =, где cov е (ФП СП ) - экологическая коварианса, e - эколо e СП 2 r e ФП e (ФП СП ) гическая дисперсия. Тогда получается следующее:
ph СП (cove (ФП СП ) )2 re2 e2ФП (cove(ФП СП ) ) = =1 2 H СП, (1) ph CП re e ФП ph CП 2 где H - коэффициент наследуемости в широком смысле.
Когда генетическая g ФП близка к нулю, генетическая cov g (ФП СП ) также близка к нулю. Тогда экологическая cov e (ФП СП ) равна фенотипической ковари ансе, т.е. cov e (ФП СП ) = cov ph (ФП СП ) (при cov g (ФП СП ) 0 ).
Заменим в выражении (1) cove (ФП СП ) на cov ph (ФП СП ), e ФП на phФП (фено (cov ) ph (ФП СП ) типическую дисперсию). Увидим, что величина есть квадрат phФП ph CП 2 rph (ФП СП ).
фенотипического коэффициента корреляции Следовательно, rph (ФП СП ) = H (2).
СП re2 (ФП СП ) Заметим, что для самоопылителей: H СП = hСП коэффициенту наследуемо 2 сти в узком смысле (W. Mather, 1964).
По формуле (2) можем экспрессно оценивать H СП в расщепляющихся по пуляциях F2, rph (ФП СП ) - определяется в популяции F2, re (ФП СП ) - внутри каж дого родительского сорта и, затем, усредняется по статистическим правилам усреднения коэффициентов корреляции. H СП, рассчитанный в популяциях F4 и последующих, можно приближенно принять за hСП, т.к. эпистаз гомозиготных локусов входит в аддитивную дисперсию (обычно оцениваемую по корреляции родитель – потомок) (Allard, 1960).
Наша формула особенно ценна для исследования генотипического разнооб разия в диких популяциях многолетних растений – лесах и кустарниковых по пуляциях. rph(ФПСП) определяем по особям в дикой популяции, а re (ФП СП ) - в метамерах крон нескольких деревьев через усреднение коварианс.
По традиционной формуле теории наследуемости H СП рассчитывается сле ph СП e2СП g СП 2 = = дующим образом: H ph СП, то есть нужно знать феноти ph СП СП пическую дисперсию (легко оценить в популяции) и генотипическую диспер сию (оценивается как разность между фенотипической и экологической дис персиями).
Экологическую дисперсию в лесных популяциях в рамках классической тео рии наследуемости можно оценить, создавая клоны нескольких деревьев при вивкой (черенки с одного дерева прививают на 50-100 подвоев), при прохожде нии 10-20 и более лет на уже взрослых деревьях внутри каждого клона рассчи тывают экологические дисперсии и усредняют их. Также используют другой метод: высевают семена от каждого «плюсового» и «минусового» деревьев, от меченных в популяции, после 10-20 лет рассчитывают корреляцию «родитель ское дерево – семенная семья». Все эти приемы достаточно долговременны.
Предлагаемый нами подход к оценке по формуле (2) позволяет оценивать коэффициент наследуемости в очень короткий промежуток времени (за пару часов), поскольку она не работает с именованными величинами дисперсий, а с отвлеченными величинами коэффициентов корреляции.
Если мы работаем с дисперсиями, то не можем утверждать, что метамерная дисперсия СП в кроне дерева равна экологической дисперсии СП на пробной площади, следовательно, использование метамерной дисперсии в качестве эко логической будет неверным.
Но работая с корреляциями, мы можем утверждать, что средняя экологиче ская корреляция ФП – СП в метамерах кроны будет равна таковой на пробной площади популяции. Превышение или уменьшение метамерной дисперсии в кроне по сравнению с экологической дисперсией в популяции соответственно увеличит или уменьшит экологическую ковариансу, при этом экологический коэффициент корреляции re (ФП СП ) останется неизменным.
Наша формула позволяет организовать быструю оценку генетического раз нообразия по приросту в таежных лесах Сибири, что может дать в будущем увеличение ежегодного прироста на 90 млн. тонн сухой органической массы и, соответственно, увеличения поглощения углекислого газа лесами Сибири на 19,8 млн. тонн СО2 в год, что может существенно затормозить развитие парни кового эффекта на планете (Драгавцев, 2007). Формула (2) и ее пояснение были представлены на 2-м Международном совещании по сохранению лесных гене тических ресурсов в Сибири, г. Новосибирск, 3-9 августа 2009 г., и вошли в за ключительный отчет по гранту РФФИ, проект № 07-04-01714 – «Экспрессный анализ генетической изменчивости количественных признаков в популяциях древесных растений: эффективность методов, не требующих смены поколе ний».
Проверили работоспособность формулы (2) на экспериментальном мате риале. На территории Центрального ботанического сада АН КазССР (Алма Ата) были заложены модельные популяции из трех сортов яблонь (Апорт Алек сандра, Пеструшка, Ренет Бурхардта) и пяти сортов роз (Привет из Алма-Аты, Ярославна, Алма-атинская ароматная, Колхозница, Дитя солнца) (Драгавцев, 1983).
Возраст яблонь в год исследований 5 лет. 25 деревьев каждого сорта входили в модельную популяцию, всего исследовали 75 деревьев яблонь. Возраст роз на момент исследований 4 года. Каждый из пяти сортов представлен был 20-ю растениями, то есть всего исследовали 100 кустов роз.
Четыре раза в сезоне у яблонь и роз на каждом растении регистрировали:
линейный прирост на 10 отмеченных молодых побегах, оводненность листовой паренхимы и рефрактометрический индекс клеточного сока листьев (по обще принятым методикам). Для каждой даты замеров рассчитывали коэффициенты наследуемости Н2 тремя разными способами.
g СП =, g СП - генотипическая 1. Истинный (или эталонный) H g СП + e СП СП дисперсия селекционного признака, рассчитывалась как дисперсия средних ве личин клонов, входящих в модельную популяцию. Средняя величина каждого клона рассчитывалась по 25 деревьям у яблонь и по 20 кустам у роз, средняя величина для каждого дерева – по 10 замерам внутри дерева (куста).
е2СП - экологическая дисперсия селекционного признака, которая рассчиты валась следующим образом. Усредняли значения СП по 10 замерам внутри де рева (куста), по этим средним рассчитывались дисперсии для каждого клона отдельно. При усреднении этих дисперсии получали среднюю е СП для всей модельной популяции.
2. H СП с помощью принципа фоновых признаков оценивали следующим об разом: выбирали особи из модельной популяции, но с практически одинаковым уровнем фонового признака (допускали 5 % от общего варьирования ФП в по пуляции). Дисперсия внутри отобранной группы растений разных сортов, но с почти одинаковым уровнем ФП, фактически была фенотипической дисперсией phСП. Поскольку фоновый признак был практически одинаковый у всех ото бранных растений, то их экологическая дисперсия была близка к нулю. Из формулы ph = g + e при условии, что е = 0, следует ph = g.
2 2 2 2 ph СП = Тогда H.
ph СП популяции СП 3. H рассчитывали также с помощью выведенной нами формулы (2), где СП rph (ФП СП ) определяли по фенотипическим значениям всех деревьев (кустов) в популяции, а re (ФП СП ) рассчитывали внутри каждого дерева (куста) по 10 заме рам селекционного и фонового признаков, затем усредняли по всем растениям модельной популяции по правилам усреднения коэффициентов корреляции.
2 В таблицах 1 – 3 представлены эталонный H СП и H СП, рассчитанные раз ными экспресс-методами. Из таблиц можно видеть почти полное совпадение H СП с точки зрения генетико-селекционной работы, полученных с помощью принципа фоновых признаков и с помощью предлагаемой нами формулой (2), с эталонным H СП.
Таблица Коэффициенты наследуемости H содержания хлорофилла в листьях роз – СП селекционный признак (СП), фоновый признак (ФП) – оводненность листьев Методы ph СП одинак. значенияФП g СП rph (ФП СП ) = =2 = 2 H оценки H H ph популяции СП g СП + e2СП СП 2 СП re2 (ФП СП ) Даты (эталонный) 15 мая 0,82 0,89 0, 15 июня 0,36 0,28 0, 20 июля 0,45 0,50 0, 25 августа 0,38 0,41 0, Таблица Коэффициенты наследуемости H линейного прироста побегов яблонь – СП селекционный признак (СП), фоновый признак (ФП) – оводненность листьев Методы ph СП одинак. значенияФП g СП rph (ФП СП ) = =2 = 2 H оценки H H ph популяции СП g СП + e2СП СП 2 СП re2 (ФП СП ) Даты (эталонный) 15 мая 0,72 0,80 0, 15 июня 0,47 0,51 0, 20 июля 0,46 0,51 0, 25 августа 0,58 0,50 0, Таблица Коэффициенты наследуемости H СП линейного прироста побегов роз – селекционный признак (СП), фоновый признак (ФП) – рефрактометрический индекс клеточного сока Методы ph СП одинак. значенияФП g СП rph (ФП СП ) = =2 = 2 H оценки H H ph популяции СП g СП + e2СП СП 2 СП re2 (ФП СП ) Даты (эталонный) 15 мая 0,61 0,69 0, 15 июня 0,70 0,80 0, 20 июля 0,72 0,68 0, 25 августа 0,53 0,61 0, Видим, что g СП при эталонной оценке H СП рассчитывали по средним ве 2 личинам СП в клонах. Поскольку, например, в популяции роз 5 клонов, в каж дом клоне 20 кустов, на каждом кусте 10 замеров, получается, что каждое сред нее клона рассчитано по 200 замерам. Определяем граничный критерий Фише ~ ра (при уровне значимости 0,05) Fкр = 1,26. При сравнении H СП по строкам таб лицы не обнаружено превышения значений H СП значения F-критерия 1,26, ну левая гипотеза сохраняется, следовательно, достоверных различий нет. Заме тим, что Фолконер в своих работах ссылается на расчеты Робертсона, показав шего, что если отсутствует предварительное представление о значении коэф фициента наследуемости, то анализ по особям одного клона должен основы ваться на семьях с числом особей примерно 20 – 30 (Рокицкий, 1974).
Теория ошибок идентификации генотипов по их фенотипам. Графики разнонаправленности, описанные В. А. Драгавцевым (2003), могут быть ис пользованы для решения двух задач: 1) идентификации генотипов отдельных растений в расщепляющих популяциях по их фенотипам, когда на графики на носят показатели селекционного и фонового признаков отдельных растений;
2) подбора родительских пар при гибридизации, когда на графики наносят сред ние величины признаков сортов из рабочей (стартовой) коллекции селекционе ра.
В первом случае предложенная нами теория ошибок идентификации рас сматривалась как теория ошибок линии регрессии (из математической стати стики - Кендалл, Стьюарт, 1973, Лакин, 1980), находящейся в зоне ошибок, ог раниченной двумя параболами, идущими вдоль линии регрессии. Точки, выхо дящие за пределы параболы влево-вверх, достоверно являются надежными ге нетическими сдвигами по одной из семи генетико-физиологических систем в зависимости от СП и ФП, выбранных для построения графика в двумерных ко ординатах.
Во втором случае, когда на графике нанесены средние величины призна ков сортов, хорошо работает формула достоверности различий средних вели D чин (Федоров, 1967) D = x1 x2 ;
mD = ± m1 + m2 ;
t = 3, где D — раз 2 mD ность двух средних величин ( x1 и x2 ), тD – ошибка разности средних, m1 и т2 – ошибки средних арифметических, где т = ± ( – среднее квадратическое n отклонение, п – число растений при расчете среднего показателя) (Кочерина, 2007).
Рис. 2 График расположения средних значений признаков сортов яровой пшеницы в системе координат масса колосьев (г/м2) – масса соломы (г/м2).
Рассмотрим метод подбора родительских пар при гибриди зации сортов на графиках, на которых расположены средние (генотипические) значения при знаков (указанных на осях графика) 30-ти сортов яровой пшеницы (Из книги: Оценка сортов зерновых культур по адаптивности и другим полигенным системам. СПб: ВИР, 2002. – коллективная монография).
На рис. 2 видим, что сорт 3 имеет максимальный сдвиг по адаптивности и толерантности к загущению, соответственно, можем предположить, что этот сорт обладает хорошими генами адаптивности и толерантности. Сорт 7, как ви дим на графике, проявляет максимальный положительный сдвиг по аттракции, значит, он несет сильные гены аттракции.
Таким образом, мы определили родительские сорта для скрещивания по лучшим сдвигам физиолого-генетических систем (аттракции, адаптивности, то лерантности к загущению). Поскольку эффекты систем адаптивности и аттрак ции «ортогональны» (а это говорит об аддитивности их действия – Драгавцев, Аверьянова, 1979), то можно с большой вероятностью ожидать, что при скре щивании сортов 3 и 7 у полученного нового сорта Q среднее генотипическое значение массы колосьев с кв. метра уйдет в плюс – сторону. Его значение превысит родительский сорт 3 приблизительно на 15 %.
При изучении графика рис. 3 видим, что сорт 13 имеет максимальный сдвиг массы зерен за счет аттракции и адаптивности, поэтому данный сорт обладает сильными генами этих систем.
Наибольший сдвиг за счет системы микрораспределения продуктов фотосинтеза проявил сорт 22, по этому можно говорить, что это сорт обладает хорошими генами микро распределений.
Рис. 3 График расположения средних значений признаков сортов яровой пше ницы в системе координат: масса зерен с главного стебля (г) – масса мякины с ко лоса главного стебля (г).
Мы определили родительские сорта для скрещивания по лучшим физиолого-генетическим системам (аттракции, адаптивности и микро распределений). Прогнозируем, что при скрещивании сортов 13 и 22 точка признака «масса зерен с главного стеб ля» нового сорта Q уйдет в плюс – сторону. Среднее генотипическое значение массы зерен с главного стебля нового сорта превысит значение родительского сорта 13 примерно на 9 %. В коллективной монографии опубликованы много примеров, когда гены микрораспределений и адаптивности «работают» по «ор тогональным» регрессиям, их действие аддитивно (то есть они не взаимодейст вуют).
О взаимоотношении характеристик лимитирующих факторов среды и возможностей индивидуальной идентификации (визуально) генетически ценных особей, на примере систем адаптивности. На рис.4 показано, что такие лим-факторы, как мороз, холод, жара – 1) не имеют собственной дисперсии, 2) за них растения не конкурируют. В этом случае можем сказать, что плюсовой фенотип, видимый глазом селекционера, есть плюсовой генотип, обладающий генетически повышенной морозо-, холодо-, жаростойкостью соответственно.
Почвенная влага Имеет ли лим-фактор собственную 2?
Азот Лимитирующие факторы среды Есть ли за него Фосфор конкуренция?
НЕТ ДА Калий Свет ДА Засоление почв Кислотность почв НЕТ Биогенные причины Мороз Холод НЕТ ДА Жара Возможна ли визуальная индивидуальная идентификация по адаптивности?
Рис. 4 Схема взаимоотношений характеристик лимитирующих факторов среды и возможностей индивидуальной идентификации (визуально) генетически ценных особей по адаптивности Другие лимитирующие факторы, за которые существует конкуренция в фи тоценозе и которые имеют собственную дисперсию, маскируют «генотипиче ский каркас популяции» (по А. С. Серебровскому, 1970). В этом случае необхо димо использовать фоновые признаки или «ортогональную» идентификацию (Dragavtsev, Djakov, 1978).
Эффективность принципа фоновых признаков. По R. Allard (1960) в сред нем для количественных признаков растений около 80 % изменчивости вызвано экологическими причинами, и лишь 20 % — генотипическими. Как видим, превышение лучшего генотипа в лучшей нише над худшим генотипом в луч шей нише составит примерно 20 %. Превышение же худшего генотипа в луч шей нише над лучшим генотипом в худшей равно 80 % – 20 % = 60 %. Ясно, что в отбор по фенотипам попадут в основном генетически средние образцы, а генетически уникальное растение будет утеряно.
Для безошибочного отбора по фенотипу лучших генотипов необходимо, чтобы часть из них попала в лучшие микроэкологические ниши. Вероятность попадания любого лучшего генотипа, лежащего за пределами +2 генотипиче ского распределения, то есть любого из 2,5 % лучших генотипов в любую ни шу, составит p1 = 2,5/100 = 0,025. Вероятность встречи в любой точке делянки лучшего генотипа с лучшей (одной из 2,5 %) микронишей составит p1 = 0,0250,025 = 0,000625 (Гнеденко, 1954, Феллер, 1967). Отсюда видим, что только 6 из 10000 растений с лучшими фенотипами будут генетически лучши ми, то есть важными для эффективной селекции.
Отобрав лучшее по фенотипу растение, мы отберем лучший уникальный ге нотип с вероятностью 6/10000. Поскольку вероятность попадания лучшего ге нотипа в среднюю микронишу составляет 0,950,025 0,023 (в 38,3 раза выше, чем в лучшую нишу), то при «вылавливании» уникального генотипа случайный отбор часто может быть эффективнее отбора по «плюсовым» фенотипам.
Этот пример с генетической точки зрения рассматривает количественный признак, определяемый примерно тремя локусами, так как в F2 одна полная го мозигота по доминантным положительным аллелям трехлокусного признака встречается один раз среди 64 растений. Среди 128 растений будет две доми нантно полных гомозиготы, что составляет около 2 % от всех особей популяции (в нашем примере мы хотим отобрать 2,5 % особей, лежащих за пределами +2g).
Если система идентификации генотипов, основанная на принципе фоновых признаков, работает идеально (а она работает так при наличии идеального ФП и всегда при «ортогональной» идентификации), то ее эффективность можно оце нить следующим образом:
10000раст.
1000, ЕФП = 6 раст.
то есть она работает эффективнее интуитивно-глазомерной в 1000 раз при оценке каждого поколения выращивания популяции.
Система фоновых признаков может быть наложена не только на F2, но и на F3, F4 и т.д., и тогда ее общая эффективность возрастает еще в 2 или 3 раза (для трехлокусного признака). Однако генотипические различия большинства коли чественных признаков определяются 6-20 и более локусами. Для 6 локусов од на гомозигота должна встречаться среди 4096 растений (среди 64 в трехлокус ном случае), то есть мы должны отобрать не 2,5 % особей, а всего лишь 0, %. При этом эффективность работы принципа ФП возрастает еще в 2,5 0, 100 раз.
Основные положения теории селекционных индексов для генетического улучшения экономически важных свойств растений. Индексы, существую щие в генетико-селекционной и физиологической литературе, имеют различ ную информационную значимость в разных средах. В диссертации показано, что в одной среде, например, «индекс аттракции» отношение массы колоса к массе соломины главного стебля одного растения (Драгавцев, Дьяков, 1998, Dragavtsev, 2002) дает прекрасные селекционные результаты (в Северной Ин дии на поливе), в другой – его использование приводит к потере ценных гено типов (например, на фоне постоянной засухи в Саратове), нам удалось дока зать, что создание и использование селекционных индексов (то есть их теория и практика) могут базироваться на ТЭГОКП (Кочерина, Драгавцев, 2008).
Цели построения и использования индексов в селекции на повышение уро жая:
1. Для идентификации и отбора физиолого-генетических систем (аттрак ции, микрораспределений продуктов фотосинтеза, адаптивности, горизонталь ного иммунитета, «оплаты» лим-фактора почвенного питания, толерантности к загущению, генетической вариабельности длин фаз онтогенеза), повышающих урожай. Для успешной селекции важно создание экспрессных методов точной идентификации семи главных физиолого-генетических систем, повышающих урожай в данной конкретной среде, а не генетическая характеристика количе ственного признака, которая почти обязательно изменится в другой среде (Дра гавцев, Литун и др., 1984, Драгавцев, Дьяков, 1998).
2. Для элиминации средовых (модификационных) эффектов, отраженных на компонентных признаках индекса, но исчезающих при построении индекса.
Предположим, к примеру, что если F2 популяция растет на делянке в Сара тове (почвенная засуха практически в течение всего периода онтогенеза, усили вающаяся во вторую половину вегетации). Почвенная влага распределена по делянке неравномерно («ямки-бугорки»). Растение заурядного генотипа, по павшее в «ямку» с водой и азотом даст более длинный и более тяжелый колос.
Отбор по абсолютным значениям «длины» и «массы колоса» приведет к грубой ошибке – селекционер отберет плюсовую модификацию. При использовании здесь «канадского индекса» – отношение массы зерна в колосе (г) к длине коло са (см) (Knott, Sindagi, 1969, Dhillon, Malhi, 1976, Драгавцев, Цильке и др., 1984) – модификационное влияние влажной микрониши исчезает, и индекс «пишет»
на себе эффекты генов аттракции (продуктивность одного см колоса). Но если растение с более длинным и более тяжелым колосом является ценным засухо устойчивым генотипом, растущим в средней или сухой микронише, то канад ский индекс «не заметит» этих ценных полигенов, и селекционер отбросит их так же, как ранее отбросил эффект влажной «ямки». Индекс опять «запишет» на себе только эффекты генов аттракции.
Чтобы различить, какое из фенотипически мощных растений является мо дификацией, а какое – ценным засухоустойчивым генотипом, нужно в середине дня, когда выражен водный дефицит листьев, замерить импеданс – полное внутреннее сопротивление ткани флагового листа или стебля переменному электрическому току, с помощью легких портативных приборов с двумя игол ками на щупе, которые втыкают в лист и снимают показания оводненности ткани. У модификаций во влажной «ямке» импеданс будет низким, а у засухо устойчивого генотипа в сухой микронише - высоким. Пока это теоретические выкладки, в будущем их необходимо отработать экспериментально.
Какую информацию может нести для селекции канадский индекс, замеряе мый, например, в Западной Сибири (Тюмень, Омск, Новосибирск)? Для этих зон типична весеннее-летняя засуха (конец мая и июнь, как правило, без дож дей). Яровая пшеница в фазе кущения «пересиживает» эту засуху. В фазе ку щения закладываются меристематические бугорки, их число определит в даль нейшем число колосков и зерен в колосе. Чем менее засухоустойчив генотип в фазу кущения, тем меньше зерен будет в колосе, и тем короче будет колос. В июле – августе дожди и тепло обеспечат избыток продуктов фотосинтеза, кото рые в фазу налива устремятся в колос. Малое число зерен в колосе приведет к увеличению массы одного зерна, и канадский индекс повысится. В этом случае селекционер будет вести отбор по высоким значениям канадского индекса, это приведет к генетическому снижению засухоустойчивости в фазе кущения.
Можно видеть, что для условий Западной Сибири этот индекс не пригоден.
Любопытны также результаты анализа информативности «полтавского ин декса» (ПИ) (Тищенко, Чекалин, 2005) – отношения массы зерна с колоса (г) к длине верхнего междоузлия (см). Масса зерна с колоса определяется числом зе рен в колосе (ЧЗК) и массой одного зерна (МЗ). Если в фазу кущения не было засухи, то ЧЗК будет достаточно большим. Если в фазу налива не было жары, засухи или холода, то МЗ будет высокой. Если и в фазы «выход в трубку» и «колошение» не было экологических стрессов, то ПИ будет высоким тогда, ко гда верхнее междоузлие будет коротким. Т.е. повышение ПИ в этом случае бу дет отражать генетическую моногенную (или полигенную) короткостебель ность (известно, что гены короткостебельности наиболее сильно сокращают длину верхнего междоузлия) здесь ПИ очень полезен для селекции. Если же экологический стрессор «ударит» по фазе кущения или фазе налива, или по фа зе «выход в трубку», ПИ не сможет «записать» на себе ценную генетическую информацию, и отбор по полтавскому индексу не даст значимого селекционно го результата Метод анализа причин сдвигов точек сортов на графиках Хеймана в разных средах. Мы предлагаем новый подход к анализу графиков с точки зре ния теории эколого-генетической организации количественных признаков рас тений, который заключается в том, что необходимо рассматривать положение точек сравниваемых двух сортов на графиках в разных географических зонах с учетом лимитирующих факторов среды в этих зонах и с учетом адаптивных свойств сортов.
Например, на рис. 5 приведены графики Хеймана для признака «масса зерен» яровой пшеницы в Тюмени и в Новосибирске (Драгавцев, Цильке и др., 1984). На графиках видно, что средние дисперсии Vr для обеих точек практиче ски равны. Однако сорт 15 (Пиротрикс 28) имеет следующие Vr: в Тюмени – 19, в Новосибирске – 8, а сорт 4 (Саратовская 29) соответственно в Тюмени Vr= 8, в Новосибирске Vr= 16.
С точки зрения ТЭГОКП это можно объяснить следующим образом. В фазе налива зерен в Тюмени холодно, у теплолюбивого сорта Саратовская 29 зерна становятся щуплыми, масса 1000 зерен падает, и сорт 4 «уходит» в доминант ную зону, так как параллельно уменьшению средней величины массы 1000 зе рен уменьшается дисперсия средних F1 в строке диаллельной таблицы. В Ново сибирске же, во влажный и теплый год у Саратовской 29 налив зерна идет бла гополучно, масса 1000 зерен увеличивается, соответственно увеличиваются значения дисперсии генотипов F1 в строке таблицы, на графике точка сорта смещается в рецессивную зону.
Wr Тюмень Wr Новосибирск 16 12 9 12 7 13 8 8 14 12 15 7 6 8 5 15 5 4 =0, 3 10 2 =0,98 0 4 8 12 16 20 Vr 0 4 8 12 16 20 Vr Рис. 5 Генетика признака «масса 1000 зерен»
Сорт 15 (Пиротрикс 28) холодостоек в фазу налива, в Тюмени на графике находится в рецессивной зоне, а во влажных условиях среды в Новосибирске испытывает дискомфорт (этот сорт создан для сухих степей Казахстана), по этому оказывается в доминантной зоне графика, снижая среднюю величину массы 1000 зерен и, соответственно, дисперсию Vr.
Wr Тюмень Wr Новосибирск 400 =0, 12 11 200 10 8 2 3 1200 1 14 8 7 144 6 10 100 =0,07 12 0 200 400 600 800 Vr 0 400 1200 2000 2800 3600 Vr Рис. 6 Генетика признака «число зерен на растении»
Рассмотрим на рис. 6 поведение признака «число зерен на растении (ЧЗР)» у сорта 5 (Кальян-Сона из Северной Индии, возделываемый на поливе или на влажных пойменных землях) (Драгавцев, Цильке и др., 1984). В Тюмени этот сорт занял почти предельное доминантное значение. Это очевидно, так как при знак ЧЗР закладывается в фазу кущения, которая приходится в Тюмени на же сткую весенне-летнюю засуху. Как видим, у сорта 5 очень слабые гены засухо устойчивости, средняя величина признака ЧЗР резко снижается, падает диспер сия Vr. Расположение точки сорта 5 «уходит» в доминантную зону графика Хеймана.
В Новосибирске точка сорта 5 (Кальян-Сона) сдвинулась к пределу рецес сивной зоны графика. В данном случае слабые гены засухоустойчивости сорта перестали детерминировать признак ЧЗР, хорошие условия увлажнения и оп тимальная температура июня увеличили среднюю величину ЧЗР и, соответст венно, дисперсию средних F1 гибридов в строке сорта 5 диаллельной таблицы.
Таким образом, одновременное рассмотрение динамики лимитирующих факторов в конкретной географической зоне, адаптивных свойств сортов, зна ние фаз онтогенеза, в которые закладываются изучаемые признаки, позволяет однозначно объяснить сдвиги точек сортов вдоль линии регресии (Vr,Wr) в том или ином направлении вдоль линии регрессии на графиках Хеймана в разных географических точках.
ВЫВОДЫ 1. В теории селекционной идентификации генотипов по их фенотипам обна ружено резкое ослабление требований к фоновому признаку: он может иметь собственную генотипическую дисперсию. Это не мешает селекционной иден тификации.
2. Предложен подход к оценке коэффициента наследуемости в широком rph (ФП СП ) смысле H СП = 1, объединяющий традиционный коэффициент на re (ФП СП ) следуемости с принципом фоновых признаков. С его помощью можно экпресс но определять коэффициент наследуемости как в расщепляющихся селекцион ных популяциях F2, так и в диких популяциях растений с метамерной организа цией морфогенеза (лесные и кустарниковые популяции).
3. Выделены статистические теория ошибок для группы методов «ортого нальной» идентификации генотипов по их фенотипам, где появилась возмож ность точной оценки надежности отборов из расщепляющихся популяций и те ория ошибок для процедуры подбора родительских пар в двумерных признако вых системах координат, где с ее помощью можно осуществлять достоверный подбор родителей для скрещивания.
4. Предложены алгоритмы прогноза успешности визуальной идентификации генотипа особи по ее фенотипу, построенные на анализе определенных харак теристик лимитирующих факторов внешней среды.
5. Проведен количественный анализ эффективности применения принципа фоновых признаков в селекционных технологиях. Показано, что фоновые при знаки способны повысить надежность идентификации генотипов по фенотипу в сотни раз.
6. Разработаны основные положения новой теории селекционных индексов для генетического улучшения экономически важных свойств растений.
7. Создан новый метод интерпретации сдвигов точек сортов на графиках Хеймана в разных средах, позволяющий объяснить причины сдвигов, при од новременном анализе лим-факторов сред, адаптивных свойств сортов и фаз он тогенеза, в которые закладываются изучаемые признаки.
Список работ, опубликованных по теме диссертаций 1. Якушева (Кочерина) Н. В. Проблема подбора родительских пар для скре щиваний // Научно-информационный бюллетень ВНИИР им. Н. И. Вавилова.
СПб, 2001. Вып. 240. С. 26-29.
2. Якушева (Кочерина) Н. В. Существует ли сегодня «пропасть» между се лекцией и генетикой? // Научно-информационный бюллетень ВНИИР им. Н. И.
Вавилова. СПб, 2001. Вып. 240. С. 91-94.
3. Кочерина Н. В. Современные математические подходы для селекции но вых сортов растений // Научно-информационный бюллетень ВНИИР им. Н. И.
Вавилова. СПб, 2001. Вып. 241. С. 19-21.
4. Драгавцев В. А., Кочерина Н. В. Современные проблемы взаимодействия генетики и селекции // Материалы Межд. науч.-практ. конф. «Устойчивое про изводство риса: настоящее и будущее», ВНИИ риса, г. Краснодар, 5-9 сентября 2006 г., стр. 70-76.
5. Dragavtsev V. A., Kocherina N. V. Modern problems of genetics interaction with plant breeding // Materials of Intern. Scientific Conf. “Sustainable rice produc tion: present state and perspectives”, All-Russian Rice Research Institute, Krasnodar, 5-9 September 2006, p. 109-114.
6. Кочерина Н. В. Теория ошибок идентификации генотипов отдельных рас тений по их фенотипам по количественным признакам в расщепляющихся по пуляциях на ранних этапах селекции // Сельскохоз. биология. 2007. № 1.
С. 96102.
7. Кочерина Н. В., Драгавцев В. А. Задачи селекционной идентификации ге нотипов растений по их фенотипам (количественным признакам) на ранних этапах селекции // Доклады РАСХН. 2007. № 2. С. 78.
8. Кочерина Н. В., Драгавцев В. А. Книга: Введение в теорию эколого генетической организации полигенных признаков растений и теорию селекци онных индексов. СПб: СЦДБ, 2008. 88 с. (Главы этой книги помещены на Сельскохозяйственном отраслевом сервере www.agromage.com).
9. Кочерина Н. В. Оценка коэффициента наследуемости с помощью принци па фоновых признаков // Труды Всеросс. конф. с межд. участием «Продукци онный процесс растений: теория и практика эффективного и ресурсосберегаю щего управления», Агрофиз. НИИ, г. Санкт-Петербург, 1-3 июля 2009 г., С. 111-112.
10. Драгавцев В. А., Кочерина Н. В. Принципы экспрессной оценки геноти пической изменчивости прироста в лесных популяциях в индивидуальных ге нотипических отклонениях // Тезисы и доклады 2-го Межд. совещания по со хранению лесных генетических ресурсов в Сибири, Академгородок, г. Новоси бирск, 3-9 августа 2009 г., С. 8.
11. Драгавцев В. А., Кочерина Н. В. Современные проблемы взаимодействия генетики и селекции растений // В кн.: Культурные растения для устойчивого сельского хозяйства в XXI веке. – МОВИР, 2009. – Т.3. – С. 416-423.
Автор выражает глубокую признательность всем, кто помогал в работе над диссертацией, сотрудникам лаборатории экологической генетики ВИРа, проф.
генетики А. В. Смиряеву за ценные замечания, д.с.-х.н. А. М. Демьянчуку за полезные советы, особую благодарность коллективу кафедры ботаники, гене тики и селекции СПбГАУ, истинную признательность коллегам Меньковской опытной станции и отдела светофизиологии растений и биопродуктивности аг роэкосистем АФИ, родным и близким за понимание и поддержку.