
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,406 |
تعداد مقالات | 17,246 |
تعداد مشاهده مقاله | 55,708,835 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,891,072 |
ارزیابی پایداری عملکرد ژنوتیپهای نخود بر اساس شاخصهای مبتنی بر مدلهایAMMI ، BLUP، MTSI و MGIDI | ||
دانش کشاورزی وتولید پایدار | ||
دوره 35، شماره 2، تیر 1404، صفحه 43-62 اصل مقاله (818.9 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/saps.2024.60435.3177 | ||
نویسندگان | ||
پیام پزشکپور* 1؛ رضا امیری1؛ عادل جهانگیری2 | ||
1بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، | ||
2مؤسسه تحقیقات کشاورزی دیم کشور، معاونت سرارود، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرمانشاه، ایران | ||
چکیده | ||
مقدمه و اهداف: نخود به واسطه درصد پروتئین و ارزش تغذیهای زیاد، یکی از حبوبات مهم محسوب میشود. گزینش پایداری چند صفتی به ارزیابی بهتر ژنوتیپهای گیاهی و دستیابی به نتایج دقیقتر کمک میکند. این پژوهش برای شناسایی ژنوتیپهای پایدار و پر محصول نخود انجام شد. مواد و روشها: در این پژوهش، 13 ژنوتیپ پیشرفته نخود همراه با رقم شاهد منصور و توده محلی بیونیج در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی در سه تکرار، در ایستگاه تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی سراب چنگائی خرم آباد (لرستان) به مدت سه سال زراعی (1398-1401)، مورد ارزیابی قرار گرفتند. کاشت بذرها در چهار خط به طول چهار متر و به فاصله 30 سانتیمتر بین خطوط انجام شد. عملکرد دانه، وزن صد دانه، ارتفاع بوته، تعداد روز تا 50 درصد گلدهی، تعداد روز تا رسیدگی، دوره پر شدن دانه، سرعت پرشدن دانه، بهرهوری از بارش، سرعت تشکیل عملکرد دانه و وزن تک دانه در سالهای مختلف برای هر ژنوتیپ اندازهگیری شد. تمام تجزیههای آماری با استفاده از بسته تجزیه آزمایشهای چندمحیطی با نامMetan و GGE در نرمافزار R انجام شد. یافتهها: نمودار موزائیکی نشان داد که سهم مجموع مربعات ژنوتیپ و برهمکنش ژنوتیپ در محیط (سال) در مجموع مربعات کل بهترتیب 97/29 و 79/36 درصد بود. آزمون نسبت درستنمایی نشان داد که برهمکنش ژنوتیپ در سال بر عملکرد دانه، وزن صد دانه، ارتفاع بوته، تعداد روز تا گلدهی، تعداد روز تا رسیدگی، دوره پرشدن دانه سرعت پرشدن دانه، بهرهوری از بارش، سرعت تشکیل عملکرد دانه و وزن تک دانه معنیدار بود. آزمون اسکریت نشان داد دو مؤلفه اصلی اولیه سهم قابل توجهی در توجیه برهمکنش ماتریس ژنوتیپ در محیط حاصل از داشتند، بهطوری که مؤلفه اصلی اول و دوم به ترتیب 5/69 و 5/30 درصد از تغییرات برهمکنش ژنوتیپ در محیط را توجیه کردند. نتیجهگیری: در مجموع، بر اساس نتایج کل روشها و انتخاب همزمان بر اساس پایداری عملکرد دانه و همه صفات اندازهگیری شده، ژنوتیپهای شماره 2 (X010TH163K2) و 12 (X010TH72K2) ژنوتیپهایی پایدار و برتر نسبت به میانگین کل ژنوتیپها بودند. | ||
کلیدواژهها | ||
تجزیه مقادیر منفرد؛ پایداری چندصفتی؛ گزینش همزمان؛ نمودار گرمایی؛ نمودار موزائیکی | ||
مراجع | ||
Ajay V and Singh GP. 2021. AMMI with BLUP analysis for stability assessment of wheat genotypes under multi locations timely sown trials in Central Zone of India. International Journal of Agriculture and Food Science, 7: 118-124. https://doi.org/10.17352/2455-815X.000098
Authrapun J, Lertsuchatavanich U and Kang D. 2021. Selection for improving field resistance to capsicum chlorosis virus and yield-related traits using selection indices in peanut breeding. Acta Scientific Agriculture, 5: 22–31. https://doi.org/10.31080/asag.2021.05.1001
Balalić I, Zorić M, Branković G, Terzić S and Crnobarac J. 2012. Interpretation of hybrid× sowing date interaction for oil content and oil yield in sunflower. Field Crops Research, 137: 70-77. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2012.08.005
Barbosa MH, Ferreira A, Peixoto LA, Resende MD, Nascimento M and Silva FF. 2014. Selection of sugar cane families by using BLUP and multi-diverse analyses for planting in the Brazilian savannah. Genetics and Molecular Research, 13: 1619-1626. https://doi.org/10.4238/2014.March.12.14
Baretta D, Nardino M, Carvalho IR, Oliveira AD, Souza VD and Maia LD. 2016. Performance of maize genotypes of Rio Grande do Sul using mixed models. Científica, 44(3): 403-411. https://doi.org/10.15361/1984-5529.2016v44n3p403-411
Benakanahalli NK, Sridhara S, Ramesh N, Olivoto T, Sreekantappa G, Tamam N, Abdelbacki AM, Elansary HO and Abdelmohsen SA. 2021. A Framework for Identification of stable genotypes based on MTSI and MGDII Indexes: An example in Guar (Cymopsis tetragonoloba L.). Agronomy, 11(6): 1221. https://doi.org/10.3390/agronomy11061221
Brankovic-Radojcic D, Babic V, Girek Z, Ţivanovic T, Radojcic A, Filipovic M and Srdic J. 2018. Evaluation of maize grain yield and yield stability by AMMI analysis. Genetika, 50: 1067-1080. https://doi.org/10.2298/GENSR1803067B
Chongo G, Gossen BD, Buchwaldt L, Adhikari T and Rimmer SR. 2004. Genetic diversity of Ascochyta rabiei in Canada. Plant Disease, 88(1):4-10. https://doi.org/10.1094/PDIS.2004.88.1.4
Finlay K and Wilkinson G. 1963. The analysis of adaptation in a plant-breeding programme. Australian Journal of Agricultural Research, 14(6): 742-754. http://dx.doi.org/10.1071/AR9630742
Forouzi M, Ehteshami SM, Esfahani M and Rabiei M. 2016. Study the amount of dry matter remobilization and current photosynthesis in different seed sizes of four wheat (Triticum aestivum L.) cultivars in Rasht. Iranian Journal of Seed Science and Research, 3(1): 47-61. (In Persian). 20.1001.1.24763780.1395.3.1.4.8
Gauch H and Zobel R. 1988. Predictive and postdictive success of statistical analyses of yield trials. Theoretical and Applied Genetics, 76(1): 1-10. https://doi.org/10.1007/BF00288824
Hasan M and Deb A. 2017. Stability analysis of yield and yield components in chickpea (Cicer arietinum L.). Horticulture International Journal, 1(1): 4-14. https://doi.org/10.15406/hij.2017.01.00002
IBPGR, ICRISAT and ICARDA, 1993. Descriptors for Chickpea (Cicer arietinum L.) International Board for Plant Genetic Resources, Rome, Italy; International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics, Patancheru, India and International Center for Agriculture Research in the Dry Areas, Aleppo, Syria.
Jahangiri A, Sadeghzadeh-Ahari D, Safikhani M, Pezeshkpour P, Saeid A, Sarparast R and Mohammadi M. 2015. Adel, a new rainfed chickpea cultivar for autumn planting under moderate cold and semi-warm regions of Iran. Research Achievements for Field and Horticulture Crops, 4(1): 1-13. (In Persian). https://doi.org/10.22092/RAFHC.2015.106539
Jahufer M and Casler M. 2015. Application of the Smith-Hazel Selection Index for improving biomass yield and quality of switchgrass. Crop Science, 55(3): 1212-1222. https://doi.org/10.2135/cropsci2014.08.0575
Joudi M and Ebadi A. 2015. Evaluation of agronomic traits of Iranian wheat (Triticum aestivum L.) cultivars and their associations under terminal heat stress. Research in Field Crop Journal, 3(1):42-54.
Karimizadeh R, Pezeshkpour P, Barzali M, Armion M and Sharifi P. 2021. Stability of some of chickpea (Cicer arietinum L.) genotypes by AMMI indices and biplots. Iranian Journal Pulses Research, 12(2): 214-228. (In Persian). https://doi.org/10.22067/IJPR.V12I2.2103-1006
Karimizadeh R, Pezeshkpour P, Barzali M, Mehraban A and Sharifi P. 2020. Evaluation the mean performance and stability of lentil genotypes by combining features of AMMI and BLUP techniques. Journal of Crop Breeding, 12(36): 160-170. (In Persian). https://doi.org/10.52547/jcb.12.36.160
Laffont JL, Hanafi M and Wright K. 2007. Numerical and graphical measures to facilitate the interpretation of GGE biplots. Crop Science, 47: 990-996. https://doi.org/10.2135/cropsci2006.08.0549
Mohammadi GH, Golezani KG, Javanshir A and Moghaddam M. 2006. The influence of water limitation on the yield of three chickpea cultivars. JWSS-Isfahan University of Technology, 10(2):109-120. (In Persian). 20.1001.1.24763594.1385.10.2.9.6
Nardino M, Baretta D, Carvalho IR, Olivoto T, Follmann DN, Szareski VJ, Ferrari M, de Pelegrin AJ, Konflanz VA and de Souza VQ. 2016. Restricted maximum likelihood/best linear unbiased prediction (REML/BLUP) for analyzing the agronomic performance of corn. African Journal of Agricultural Research, 11(48): 4864-4872. https://doi.org/10.5897/AJAR2016.11691
Olivoto T and Nardino, M. 2020. MGIDI: A novel multi-trait index for genotype selection in plant breeding. Bioinformatics, 1-22. https://doi.org/10.1101/2020.07.23.217778
Olivoto T, Lúcio AD, da Silva JA, Marchioro VS, de Souza VQ and Jost E. 2019b. Mean performance and stability in multi‐environment trials I: combining features of AMMI and BLUP techniques. Agronomy Journal, 111(6): 2949-2960. https://doi.org/10.2134/agronj2019.03.0220
Olivoto T, Lúcio AD, da Silva JA, Sari BG and Diel MI. 2019a. Mean performance and stability in multi‐environment trials II: Selection based on multiple traits. Agronomy Journal, 111(6): 2961-2969. https://doi.org/10.2134/agronj2019.03.0221
Olivoto T and Lúcio AD. 2020. Metan: An R package for multi-environment trial analysis. Methods in Ecology and Evolution, 11(6): 783-789. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13384
Oweis T and Hachum A. 2003. Improving water productivity in the dry areas of west Asia and north Africa CAB International, water productivity in agriculture: Limits and Opportunities for improvement (eds Kijne JW, Barker R and Molden D), Pp: 179-198. https://doi.org/10.1079/9780851996691.0179
Sarker A. 2011. Lentils in production and food systems in West Asia and Africa. Grain Legumes, 57: 46-48.
Sellami MH, Lavini A and Pulvento C. 2021. Phenotypic and quality traits of chickpea genotypes under rainfed conditions in south Italy. Agronomy, 11(5): 962. https://doi.org/10.3390/agronomy11050962
Sharifi P, Aminpanah H, Erfani R, Mohaddesi A and Abbasian A. 2017. Evaluation of Genotype × Environment Interaction in Rice Based on AMMI model in Iran. Rice Science, 24(3):173-180. https://doi.org/10.1016/j.rsci.2017.02.001
Sharifi P. 2020. Evolution, Domestication, Breeding Methods and the Latest Breeding Findings in Rice. Agricultural and Natural Resources Engineering Organization of IRAN, IR, 254 PP (In Persian).
Smith HF. 1936. A discriminant function for plant selection. Annals of Eugenics, 7(3): 240-250. https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02143.x
Tekalign A, Sibiya J, Derera J and Fikre A. 2017. Analysis of genotype × environment interaction and stability for grain yield and chocolate spot (Botrytis fabae) disease resistance in faba bean (Vicia faba). Australian Journal of Crop Science, 11(10): 1228 -1235.
Ullman JB. 2006. Structural equation modeling: Reviewing the basics and moving forward. Journal of Personality Assessment, 87: 35-50. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa8701_03
Varshney RK, Thudi M and Muehlbauer FJ. 2017. The Chickpea Genome. Springer International Publishing, 3(319): 66117-9. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66117-9_1
Wright K and Laffont JL. 2018. Genotype plus genotype-by-environment biplots. R package. https:// Kwstat. Github.io/gge/index.html.
Yue H, Wei J, Xie J, Chen S, Peng H, Cao H, Bu J and Jiang X. 2022. A Study on genotype-by-environment interaction analysis for agronomic traits of maize genotypes across Huang-Huai-Hai region in China. Phyton, 91(1):57-81. https://doi.org/10.32604/phyton.2022.017308
Zali H, Sabaghpour SH, Farshadfar E, Pezeshkpour P, Safikhani M, Sarparast R and Hashem A. 2009. Stability analysis of chickpea genotypes using ASV parameter compare to other stability methods. Iranian Journal of Field Crop Science, 40(2): 21-29. (In Persian). 20.1001.1.20084811.1388.40.2.3.7
Zali H, Farshadfar E, Sabaghpour SH and Karimizadeh R. 2012. Evaluation of genotype × environment interaction in chickpea using measures of stability from AMMI model. Annals of Biological Research, 3(7): 3126-3136. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 63 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 34 |