این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
پژوهشنامه اصلاح گیاهان زراعی، جلد ۱۷، شماره ۲، صفحات ۰-۰

عنوان فارسی ارزیابی تنوع ژنتیکی جوهای دو ردیفه و شش ردیفه با هدف گزینش ژنوتیپ‌های برتر با استفاده از روش‌های چند‌متغیره
چکیده فارسی مقاله
چکیده مبسوط
مقدمه و هدف: در میان تمام غلات تولید شده در جهان، جو (Hordeum vulgare L.) پس از گندم، برنج و ذرت، رتبه چهارم را دارد. جو دارای ویژگی­ های بسیار عالی مانند مقاومت به سرما، سازگاری قوی، دوره رشد کوتاه، مقاومت در برابر تنش بالا و عملکرد پایدار است. بهبود ژنتیکی با مطالعه مواد ژنتیکی متنوع در بسیاری از محیط‌ها سرعت می‌گیرد. از آنجایی که عملکرد دانه دارای وراثت کمی است و عمدتاً به عوامل ژنوتیپی و محیطی بستگی دارد، انتخاب غیرمستقیم از طریق سایر صفات زراعی می­تواند در شناسایی ژنوتیپ­ های برتر مفید باشد. از شاخص انتخاب ژنوتیپ ایده­آل (SIIG) برای رتبه­بندی و مقایسه بهتر ژنوتیپ­های مختلف و انتخاب بهترین ژنوتیپ­ها و همچنین تعیین فاصله بین ژنوتیپ­ها و گروه­بندی آنها استفاده می­شود. با افزایش تعداد صفات یا شاخص­ها، انتخاب ژنوتیپ مناسب دشوار می­شود. در شاخص  SIIG همه شاخص‌ها یا صفات به یک شاخص تبدیل می‌شوند و رتبه‌بندی و شناسایی ژنوتیپ‌های برتر آسان‌تر می‌شود.

مواد و روش­ها: به­منظور ارزیابی تنوع ژنتیکی و غربال اولیه ژنوتیپ­های برتر جو، آزمایشی با 108 ژنوتیپ خالص به همراه چهار رقم شاهد (ارمغان، ریحان 03، فرات 03 و V Morales) در یک قالب طرح حجیم شده (آگمنت) در سال زراعی 1402-1401 در ایستگاه تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی داراب انجام شد. به­منظور انتخاب ژنوتیپ­های برتر از نظر عملکرد دانه و سایر صفات مورد بررسی از شاخص انتخاب ژنوتیپ ایده­آل (SIIG) و تجزیه به مولفه­های اصلی (PCA) استفاده شد. ژنوتیپ­های مورد بررسی بر روی سه خط به­طول 5/2 متر به­فاصله 15 سانتی­متر از یک­دیگر کشت شدند. تراکم بذر مصرفی 300 بذر در متر مربع برای هر ژنوتیپ تعیین گردید. صفات مورد بررسی شامل عملکرد دانه (GY)، وزن هزار دانه (TGW)، سرعت پرشدن دانه (GFR)، ارتفاع بوته (PLH)، تعداد روز تا ظهور سنبله (DHE) و تعداد روز تا رسیدگی فیزیولوژیک (DMA) بودند. به­ منظور برآورد اجزای واریانس و مقایسه میانگین صفات از نرم­افزار ACBD استفاده شد. برای محاسبه شاخص SIIG و انجام تجزیه به مولفه­های اصلی از نرم افزار R استفاده شد.
یافته­ ها: نتایج تجزیه REML نشان داد کمترین میزان وراثت­پذیری صفات به­ ترتیب مربوط به وزن هزار دانه (60 درصد) و تعداد روز تا رسیدگی (66 درصد) و بیشترین مقدار وراثت­ پذیری به­ترتیب مربوط به ارتفاع بوته (96 درصد) و سرعت پر شدن دانه (91 درصد) بود. عملکرد دانه ژنوتیپ­ها بین 1600 تا 7833 کیلوگرم در هکتار بود که این نتایج نشان­دهنده تفاوت چشمگیر میان ژنوتیپ­ها و همچنین تنوع ژنتیکی بالا بین آنها بود. بیشترین عملکرد دانه به­ ترتیب مربوط به ژنوتیپ­ های شماره 83، 57 و 27 به ­ترتیب با مقادیر 7833، 7300 و 7100  کیلوگرم در هکتار بود. بیشترین و کمترین وزن هزار دانه به ­ترتیب مربوط به ژنوتیپ­های شماره 17 (1/67 گرم) و 56 (2/36 گرم) بود. بیشترین وزن هزار دانه در ژنوتیپ­های دو ردیفه مشاهده شد. در مجموع نتایج نشان داد میانگین وزن هزار دانه در ژنوتیپ­های دو ردیفه 6/52 گرم و در ژنوتیپ­های شش ردیفه 8/45 گرم بود. نتایج نشان داد میانگین سرعت پر شدن دانه در جوهای دو ردیفه (7/120 کیلوگرم در هکتار) از میانگین سرعت پر شدن دانه در جوهای شش ردیفه (3/110 کیلوگرم در هکتار) بیشتر می ­باشد. نتایج نشان داد که تعداد روز تا رسیدگی ژنوتیپ­ها بین 131 تا 144 روز می­باشد. از طرفی میانگین تعداد روز تا رسیدگی در جو­های دو ردیفه 139 روز و در جوهای شش ردیفه 141 بود. به ­منظور گروهبندی ژنوتیپ­ ها با استفاده از شاخص SIIG و بررسی ارتباط صفات مورد بررسی از روش تجزیه به مولفه­ های اصلی (PCA) استفاده شد. اولین و دومین مولفه به ­ترتیب 0/43 و 7/29 درصد تغییرات ارتباط بین صفات و دسته ­بندی ژنوتیپ­ ها را توجیه نمودند. در مولفه اول شاخص SIIG و صفات GY و GFP به‌ترتیب بیشترین سهم را داشتند و صفات DMA، DHE، TGW و PLH به‌ترتیب دارای بیشترین سهم در دومین مولفه بودند. نتایج PCA نشان داد که عملکرد دانه و سرعت پر شدن دانه بیشترین همبستگی را با شاخص SIIG دارند. براساس نتایج PCA ژنوتیپ­ های مورد بررسی در چهار گروه قرار گرفتند. گروه اول شامل ژنوتیپ های برتر (ژنوتیپ­ های شماره 57، 83، 63، 66، 25، 68، 60، 61، 27، 23، 1، 3، 34، 25، 12 و 20) با شاخص SIIG بزرگتر از 6/0 بودند. گروه چهار شامل ژنوتیپ ­هایی با شاخص SIIG کمتر از 4/0 بودند.
نتیجه­ گیری کلی: در مجموع نتایج این تحقیق نشان داد تنوع ژنتیکی بالایی بین ژنوتیپ ­های مورد بررسی وجود دارد. براساس نتایج PCA، ژنوتیپ­ های گروه یک (با مقادیر SIIG بالای 6/0) جزو ژنوتیپ­ های برتر در این بررسی بودند و می­ توان از آنها برای انجام آزمایشات تکمیلی استفاده نمود. همچنین انطباق بالایی بین نتایج شاخص SIIG و تجزیه به مولفه ­های اصلی مشاهده شد.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله بای‌پلات، تجزیه به مولفه‌های اصلی، تجزیه REML، شاخص SIIG، وراثت‌پذیری

عنوان انگلیسی Evaluation of genetic diversity in two- and six-row barley genotypes with emphasize on selection of superior genotypes using multivariate methods
چکیده انگلیسی مقاله
Extended Abstract
Background: Barley (Hordeum vulgare L.) is an ancient and significant cereal crop, ranking fourth in production after wheat, rice, and maize, globally. Barley is recognized from other crops due to characteristic such as resistance to various biotic stresses, broad adaptability, and short growth duration. Genetic improvement is accelerated through the investigation of the genetic diversity in genetic materials across various environments. Since, the grain yield is a quantitative and inherited trait, it largely influenced by genotypic and environmental factors. Hence, indirect selection using other agronomic traits may be useful in identifying superior genotypes. The selection index of ideal genotype (SIIG) can be used to better rank and compare different genotypes and select the best genotypes, as well as determine the distances between genotypes and their clustering. with increasing number of traits or indices, it becomes difficult to select the appropriate genotype. In the SIIG index, all indexes or traits become one index and it becomes easier to rank and identify superior genotypes

Methods: To evaluate the genetic diversity and early screening of superior barley genotypes, an experiment was performed with 108 pure genotypes along with four check genotypes (Armaghan, Rehan 03, Furat 03 and V Morales) in an augmented design with in at Darab Agricultural and Natural Resources Research Station in the 2022-2023 cropping year. To select the superior genotypes in terms of grain yield and other measured traits, the SIIG index and principal components analysis (PCA) were used. The genotypes tested were planted in three genotypes in 2.5 m in long and 15 cm space between them. Seed density was determined as 300 seeds per square. The measured traits included of grain yield (GY), thousand grain weight (TGW), grain filling rate (GFR), plant height (PLH), number of days to heading (DHE), and number of days to physiological maturity (DMA). ACBD software was used to estimate the variance components and means comparison test. The SIIG index and principal component analysis (PCA) were computed R software.
Results: The results of restricted maximum likelihood (REML) analysis showed the lowest heritability values were related to the TGW (60%) and DMA (66%), while the highest values were found for PLH (96%) and GFR (91%). The grain yield varied between 1600 and 7833 kg ha-1 across investigated genotypes, indicating the significant difference and other words a high level of genetic diversity among them. The highest grain yield was recorded for genotype numbers No. 83, 57 and 27 with a value ​​of 7833, 7300 and 7100 kg ha-1, respectively. The highest and lowest TGW were related to genotype numbers No. 17 (67.1 gr) and 56 (36.2 gr), respectively. As a result, two-row genotypes showed the highest TGW, so the average TGW varied between 52.6 grin two-row genotypes and 45.8 gr in six-row genotypes. Our results showed that the average GFR in two-row genotypes (120.7 kg ha-1) was higher than the average GFR in six-row barley (110.3 kg ha-1). Moreover, DHE ranged from 131 to 144 days. On the other hand, the average of DMA was 139 days in two-row barley and 141 in six-row barley. Principal component analysis was used to group genotypes and investigate the relationship among the measured traits. The first and second components justified 0.43 % and 29.7 % of the total phenotypic variation, respectively. In the first PC, SIIG index and GY and GFP traits had the largest contribution, respectively. In the second PC, DMA, DHE, TGW, and PLH showed the largest contribution. As a result, GY and GFR showed the strong correlation with SIIG index. Based on the PCA-based biplot, all investigated genotypes were divided into four groups. The first group consisted of the superior genotypes (No. 57, 83, 63, 66, 25, 68, 60, 61, 48, 27, 23, 1, 3, 34, 25, 12, and 20) with SIIG index greater than 0.6. The fourth group consisted of genotypes with SIIG index less than 0.4.

Conclusion: The results of this study revealed a high level of genetic diversity among the evaluated barley genotypes. The results showed that the SIIG index is a suitable tool for the initial screening of genotypes in the preliminary tests of performance comparison using different traits. Based on the PCA results, the genotypes categorized in the first group (with SIIG values above 0.6) were identified as superior genotypes and can be used for additional tests. Moreover, a high association was found between the results of the SIIG index and PCA in grouping the genetic materials.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله Biplot, Heritability, Principal components analysis, REML analysis, SIIG index

نویسندگان مقاله حسن زالی | Hassan Zali
Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO),
سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،

علیرضا پورابوقداره | Alireza Pour-Aboughadareh
Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO),
سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،

میترا وندا | Mitra Vanda
Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO),
سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،


نشانی اینترنتی http://jcb.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-692-11&slc_lang=fa&sid=1
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده اصلاح نباتات، بیومتری
نوع مقاله منتشر شده کاربردی
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات