| چکیده فارسی مقاله |
چکیده مبسوط مقدمه و هدف: شناسایی ارقام و ژنوتیپهایی با عملکرد بالا و سازگاری به دامنه گستردهای از محیطها (تاریخ کاشتها) یکی از هدفهای عمده در برنامههای به نژادی گیاهان زراعی می باشد. ترکیب دو روش ارزیابی پایداری بهترین پیشبینی نااریب خطی (BLUP) و اثرات اصلی جمع پذیر و برهمکنشهای ضرب پذیر (AMMI) در آزمایشهای چند محیطی و گزینش پایداری چند صفتی (MTSI) به ارزیابی بهتر ارقام و ژنوتیپهای گیاهی و دستیابی به نتایج دقیقتر کمک می کند. مدلهای اثرات اصلی جمع پذیر و برهمکنش ضرب پذیر (AMMI) و بهترین پیش بینی نااریب خطی (BLUP)، از جمله روشهای چند متغیره کاربردی در ارزیابی آزمایشهای چند محیطی هستند. هدف از پژوهش حاضر، شناسایی ارقام و ژنوتیپ های کنجد با عملکرد بالا، پایدار از نظر عملکرد دانه و مطلوب از نظر سایر صفات با بهره گیری از شاخصهای مدل اثرهای مختلط خطی (LMM) و شاخص پایداری چند صفتی (MTSI) است. مواد و روشها: به منظور تعیین مناسبترین تاریخ کاشت و ژنوتیپ پایدار در ارقام و ژنوتیپهای کنجد با استفاده از مدل اثرهای مختلط خطی (LMM) و شاخص پایداری چند صفتی (MTSI) و ارزیابی برهمکنش ژنوتیپ × تاریخ کاشت بر عملکرد دانه و تعیین پایداری عملکرد دانه چهار ژنوتیپ و رقم کنجد با استفاده از مدلهای AMMI و BLUP، این آزمایش طی دو سال زراعی (400-1398) در ایستگاه تحقیقات کشاورزی بروجرد اجرا شد. این آزمایش به صورت فاکتوریل دو عاملی در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار انجام شد. عاملهای آزمایش شامل چهار تاریخ کاشت ( 23 خرداد ،11 تیر ،30 تیر و 24 مرداد)، و چهار ژنوتیپ (داراب1، اولتان، هلیل و JL16) بودند. هر محیط ترکیبی از سال و تاریخ کاشت بود. برای اندازهگیـری ارتفـاع بوتـه، تعداد کپسول در بوته و تعداد دانـه در هر کپسول، از ده بوتـه در هر کرت استفاده شد که پس از رسیدگی فیزیولوژیک، از هر کرت انتخاب شده بودند. میانگین دادههای ده بوته در تجزیه واریانس دادهها استفاده شد. برای تجزیههای آماری، بسته تجزیه آزمایشهای چند محیطی با نام Metan Ver.1.9.0 ، در محیط نرم افزار R به کار گرفته شد. یکنواختی خطاهای آزمایشی در محیط ها با روش بارتلت آزموده شد و سپس تجزیه واریانس مرکب دادهها با فرض ثابت بودن اثر ژنوتیپ و تصادفی بودن اثر سال و تاریخ کاشت با روش حدکثر درست نمایی محدود شده (REML) انجام شد. معنی داری اثرهای تصادفی با آزمون نسبت درست نمایی (LRT) و اثرهای ثابت با روش کمترین مربعات آزموده شدند. برای برآورد کمیتهای پایداری، تجزیه مقادیر منفرد (SVD) بر روی ماتریس بهترین پیش بینی های نااریب خطی (BLUP ها) به دست آمده از برهمکنش های ژنوتیپ × محیط با یک مدل اثر مختلط خطی (LMM) به کار برده شد. اجزای واریانس با روش حداکثر درست نمایی محدود شده (REML) برآورد شدند. پس از تجزیه واریانس داده ها ، برای برآورد پارامترهای پایداری WAASB و WAASBY (برای انتخاب همزمان بر اساس میانگین عملکرد و پایداری) ریشه های مشخصه حاصل از تجزیه AMMI بر روی BLUP ، به کار برده شدند و بهترین ژنوتیپ ها با این دو شاخص گزینش شدند. شاخص پایداری چند صفتی (MTSI) نیز برآورد شد. از شاخص میانگین هارمونیک ارزش های ژنوتیپی (HMGV) ، مقادیر پایداری ژنوتیپی به دست آمد. سازگاری ژنوتیپ ها بر پایه شاخص عملکرد نسبی ارزشهای ژنوتیپی (RPGV) ارزیابی شد و شاخص میانگین هامونیک و عملکرد نسبی ارزش ژنوتیپی (HMRPGV)، برای ارزیابی همزمان پایداری، سازگاری و عملکرد دانه استفاده شد. یافتهها: اثر محیط (تاریخ کاشت)، ژنوتیپ و برهمکنش ژنوتیپ در محیط بر صفات عملکرد زیست توده، تعداد دانه در کپسول و درصد روغن معنی دار بود. بر پایه تجزیه بای پلات، رقم اولتان علاوه بر داشتن بیشترین عملکرد دانه، از پایداری عملکرد بیشتری هم برخوردار بودند. بر پایه مقادیر متفاوت برای عملکرد دانه و شاخص پایداری میانگین وزنی نمرات مطلق بهترین پیش بینی نااریب خطی (WAASB) ارقام داراب 1 و اولتان پرمحصول و پایدار بودند و ژنوتیپ های برتر از نظر شاخص گزینش چند صفتی (MTSI) ، ژنوتیپ JL16 و رقم اولتان بودند. شاخص میانگین هارمونیک و عملکرد نسبی ارزش ژنوتیپی (HMRPGV)، ارقام داراب 1 و اولتان را به عنوان ارقامی معرفی کرد که علاوه بر عملکرد دانه، از پایداری و سازگاری بالایی نیز برخوردار بودند. نتیجهگیری: نتایج نشان داد که برهمکنش ژنوتیپ در محیط (تاریخ کاشت) بر عملکرد دانه ، ارتفاع بوته، عملکرد زیست توده، تعداد کپسول در بوته، تعداد دانه در کپسول، درصد روغن و عملکرد روغن معنی دار بود. بر اساس نمودار گرمائی، رقم اولتان را می توان پایدار در نظر گرفت. بر اساس شاخص گزینش چند صفتی (MTSI) ژنوتیپ JL16 و رقم اولتان نیز به عنوان ژنوتیپ های برتر انتخاب شد. |
| چکیده انگلیسی مقاله |
Extended Abstract Introduction and Objective: Identification of high- yield cultivars and genotypes with adaptation to a wide range of environments (Planting date) is one of the major goals in crop breeding programs. Combining the best linear unbiased predictions (BLUP) and additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) methods in multi- environment experiments and multi-trait stability selection (MTSI), helps to better evaluate cultivars and plant genotypes and achieve more accurate results. The aim of the present study is to identify high-yielding cultivars and genotypes that are stable in terms of grain yield and desirable in terms of other traits using linear mixed effects model (LMM) and multi-trait stability index (MTSI) indices. Material and Methods: In order to determine the most appropriate planting date and stable genotype in sesame cultivars and genotype using the linear mixed effects model (LMM) and the multi-trait stability index (MTSI), and to evaluate the genotype × planting date interaction on grain yield and determine the stability of grain yield of four sesame genotypes and cultivars using the AMMI and BLUP models, this experiment was conducted during two years (2019-2020) at the Borujerd Agricultural Research Station. This experiment was conducted as a two-factorial in a randomized complete block design with three replications. The experimental factors included four planting dates (June 13, July 11, July 30, and August 15), and four genotypes (Darab1, Oltan, Halil, and JL16). Each environment was a combination of year and planting date. Ten plants per plot were used to measure plant height, number of capsules per plant, and number of seeds per capsule, which were selected from each plot after physiological maturity. The mean of the ten plant data was used in the analysis of variance of the data. For statistical analyses, the multi-environmental experiments analysis package called Metan Ver.1.9.0 was used in the R software environment. The uniformity of experimental errors across environments was tested using the Bartlett method, and then the combined analysis of variance of the data was performed using the restricted maximum likelihood (REML) method, assuming a fixed genotype effect and a random year and location effect. The significance of random effects was tested by the likelihood ratio test (LRT) and fixed effects by the least squares method. To estimate stability quantities, singular value decomposition (SVD) was applied to the matrix of best linear unbiased predictions (BLUPs) obtained from genotype-by-environment interactions with a linear mixed effects model (LMM). Variance components were estimated using the restricted maximum likelihood (REML) method. After variance analysis of the data, the characteristic roots obtained from the AMMI analysis on BLUP were used to estimate the stability parameters WAASB and WAASBY (for simultaneous selection based on average yield and stability), and the best genotypes were selected with these two indices. Multi-trait stability index (MTSI) was also estimated. Genotypic stability values were obtained from the harmonic mean index of genotypic values (HMGV). Genotypic compatibility was assessed based on the relative yield index of genotypic values (RPGV), and the harmonic mean index and relative yield of genotypic values (HMRPGV) were used to simultaneously assess stability, compatibility, and grain yield. Results: The effect of environment (planting date), genotype and genotype-environment interaction on biomass yield, number of seeds per capsule and oil percentage was significant. Based on biplot analysis, genotype number two, in addition to having the highest grain yield, also had greater yield stability. Based on different values for grain yield and stability index, weighted average absolute best unbiased linear prediction (WAASB) scores, cultivars darab 1 and Ultan were high-yielding and stable, and the superior cultivars in terms of multi-trait selection index (MTSI) were genotype JL16 and Ultan cultivar. The Harmonic Mean and Relative Yield of Genotypic Value (HMRPGV) index identified cultivars Darab1 and Ultan as cultivars that, in addition to grain yield, also had high stability and adaptability. Conclusion: The results showed that the interaction of genotype by environment (planting date) on seed yield, plant height, biomass yield, number of capsules per plant, number of seeds per capsule, oil percentage and oil yield was significant. Based on the heat map, the ultan cultivar can be considered stable. Based on the multiple trait selection index (MTSI), the JL16 genotype and Ultan cultivar were also selected as superior genotypes. |
| نویسندگان مقاله |
المیرا محمدوند | , Elmira Mohammadvand Assistant Professor, Department of Plant Production and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
سارا مختاری فر | Sara Mokhtarifar گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
محسن زواره | Mohsen Zavareh Associate Professor, Department of Plant Production and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
پیام پزشکپور | Payam Pezeshkpour Assistant Professor, Crop and Horticultural Science Research Department, Lorestan Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Khorramabad, Iran. استادیار پژوهش، بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، خرم آباد، ایران
|