유전형과 재배환경의 상호작용에 따른 감자 수량성과 글리코알카로이드 함량 변화 (Genotype x Environment Interaction and Stability Analysis for Potato Performance and Glycoalkaloid Content in Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국작물학회
· 수록지 정보 : 한국작물학회지 / 62권 / 4호 / 333 ~ 345페이지
· 저자명 : 김수정, 손황배, 이유영, 박민우, 장동칠, 권오근, 박영은, 홍수영, 서종택, 남정환, 정진철, 구본철, 김율호

초록

감자 6품종인 수미(SP), 대서(AT), 하령(HR), 고운(GU), 홍영(HY), 자영(JY)을 대상으로, 해발고도별로 재배환경이다른 강릉(E1), 진부(E2), 대관령(E3) 지역에서 2012년과2013년 재배하여 괴경 수량성과 글리코알카로이드(PGA) 함량을 평가하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 품종 고유의 유전형(G)과 재배환경(E)과의 상호작용(G×E)을거쳐 발현되므로 본 연구에서는 AMMI 모델과 GGE biplot 분석을 통해 지역별 수량성과 PGA 함량 변화 양상을 검토하였다.
1. 감자 수량은 재배환경과 상호작용이 차지하는 비율이높고, PGA 함량은 유전형(품종)의 효과가 차지하는비율이 높은 것으로 나타났다.
2. 지역별로 높은 수량을 나타내는데 적합한 품종으로 강릉에서 ‘수미’, 진부에서 ‘고운’, 대관령 에서 ‘하령’이었으며, 수량이 높으면서 생산 안정성을 보인 품종은수미였다.
3. 지역별로 높은 PGA 함량을 보이는 품종으로 강릉에서 ‘하령’, 진부에서 ‘대서’, 대관령에서 ‘수미’이었으며, PGA 함량이 낮으면서 재배환경에 영향을 덜 받는안정성이 뛰어난 품종은 ‘고운’이었다.
4. 감자 품종의 양적 농업 형질인 수량은 재배환경에 따라 차이를 보였으며, PGA 함량은 품종 고유의 형질차이에 의해 다르게 나타났다.
5. 감자의 수량성을 확보하기 위해서는 재배 적지의 선정이 중요하고, PGA 함량을 낮추기 위해서는 저함유 품종 개발이 선행되어야 한다고 판단되었다.

영어초록

The potato tuber is known as a rich source of essential nutrients, used throughout the world. Although potatobreeding programs share some priorities, the major objective is to increase the genetic potential for yield through breeding or to eliminate hazards that reduce yield. Glycoalkaloids, which are considered a serious hazard to human health, accumulate naturally in potatoes during growth, harvesting, transportation, and storage. Here, we used the AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE (Genotype main effect and genotype by environment interaction) biplot model, to evaluate tuber yield stability and glycoalkaloid content in six potato cultivars across three locations during 2012/2013. The environment on tuber yield had the greatest effect and accounted for 33.0% of the total sum squares; genotypes accounted for 3.8% and G×E interaction accounted for 11.1% which is the nest highest contribution. Conversely, the genotype on glycoalkaloid had the greatest effect and accounted for 82.4% of the total sum squares), whereas environment and G×E effects on this trait accounted for only 0.4% and 3.7%, respectively. Furthermore, potato genotype ‘Superior’, which covers most of the cultivated area, exhibited high yield performance with stability. ‘Goun’, which showed lower glycoalkaloid content, was the most suitable and desirable genotype. Results showed that, while tuber yield was more affected by the environment, glycoalkaloid content was more dependent on genotype. Further, the use of the AMMI and GGE biplot model generated more interactive visuals, facilitated the identification of superior genotypes, and suggested decisions on a variety of recommendations for specific environments.

참고자료

· 없음