:: دوره 9، شماره 2 - ( 1401 ) ::
جلد 9 شماره 2 صفحات 54-41 برگشت به فهرست نسخه ها
انتخاب ژنوتیپ‌های برتر سویا با استفاده از برخی روش‌های چندمتغیره آماری در شرایط آب و هوایی مغان
نسرین رزمی* ، ابراهیم هزارجریبی ، عباسعلی اندر خور
بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان اردبیل، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، پارس‌آباد ، n.razmi@areeo.ac.ir
چکیده:   (2117 مشاهده)
سویا از جمله دانه‌های روغنی امیدبخش در شرایط کمبود حاد پروتئین و روغن می‌باشد. در این بررسی تعداد 16 ژنوتیپ برتر سویا از نظر عملکرد و اجزای عملکرد دانه، با استفاده از روش‌‌های آماری چندمتغیره در طی دو سال زراعی 1397-1396 در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی در مزرعه پژوهشی مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان اردبیل (مغان)، مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج تجزیه واریانس مرکب بر وجود اختلاف آماری معنی‌دار برای صفات عملکرد دانه، اجزای عملکرد و طول دوره رشد در بین ژنوتیپ‌های سویا تأکید داشت. بر اساس نتایج مقایسه میانگین داده­ها، ژنوتیپ‌های G1، G5 و G11 در هر دو سال آزمایش بیشترین میزان عملکرد دانه را به خود اختصاص دادند. وراثت‌پذیری عمومی صفات ارتفاع بوته، عملکرد دانه و تعداد دانه در مترمربع به‌ترتیب 07/92، 31/75 و 25/79 درصد بود. همچنین نتایج نشان داد که همبستگی مثبت و معنی‌داری بین عملکرد دانه با سطح برگ هر بوته، طول دوره رسیدگی، تعداد دانه در مترمربع و تعداد غلاف در بوته وجود داشت. تجزیه خوشه‌ای به روش Ward، ژنوتیپ‌ها را در چهار گروه مجزا دسته‌بندی نمود. نتایج حاصل از تجزیه به مؤلفه‌های اصلی و رسم بای‌پلات نیز مطابقت بالایی با گروه‌بندی حاصل از تجزیه خوشه‌ای نشان داد. بر اساس نتایج تجزیه خوشه‌‌ای، ژنوتیپ‌های G1، G2، G5 وG11 متعلق به گروه اول با ویژگی عملکرد دانه بیشتر و تعداد دانه در مترمربع بالاتر معرفی شدند و استفاده از آن‌ها در برنامه‌های بهنژادی آینده توصیه می‌گردد.
واژه‌های کلیدی: تعداد دانه، شاخص سطح برگ، طول دوره رشد، عملکرد دانه
متن کامل [PDF 687 kb]   (492 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: به‌نژادی گیاهی
پذیرش: 1401/12/2
فهرست منابع
1. Astaraki, H., Sharifi, P. and Sheikh, F. (2020). Estimation of genotypic correlation and heritability of some of traits in faba bean genotypes using restricted maximum likelihood (REML). Plant Genetic Researches, 6(2): 111-128 (In Persian). [DOI:10.29252/pgr.6.2.111]
2. Azevedo, C.V.G., Val, B.H.P., Araujo, L.C.A., Juhasz, A.C.P., Di Mauro, A.O. and Uneda Trevisoli, S.H. (2021). Genetic parameters of soybean populations obtained from crosses between grain and food genotypes. Acta Scientiarum Agronomy, 43: e46968. [DOI:10.4025/actasciagron.v43i1.46968]
3. Babaei, H.R., Razmi, N. and Sabzi, H. (2021). Study on grain yield stability of soybean genotypes [Glycine max (L.) Merril] through GGE biplot analysis. Applied Research in Feilf Crops, 34(1): 39-54 (In Pershian).
4. Benjamin, B., Stewart-Brown, B.B., Song, Q., Vaughn, J.N. and Li, Z. (2019). Genomic selection for yield and seed composition traits within an applied soybean breeding program. G3 (Bethesda), 9(7): 2253-2265. [DOI:10.1534/g3.118.200917]
5. Dubey, N., Avinashe, H.A. and Shrivastava, A.N. (2018). Principal component analysis in advanced genotypes of soybean [Glycine max (L.) Merrill] over seasons. Plant Archives, 18(1): 501-506.
6. Girgel, U. (2021). Principle component analysis (PCA) in bean genotypes (Phaseolus vulgaris L.) for agronomic, morphological and biochemical characteristics. Applied Ecology and Environmental Research, 19(3): 1999-2011. [DOI:10.15666/aeer/1903_19992011]
7. Hezarjaribi, E., Andarkhor, A. and Razmi, N. (2018). Evaluation of Adaptability of Early Matured Pure-Lines Soybean (2017-18). Final Report. Seed and Plant Improvement Institute.Karaj, IR (In Persian).
8. Kahlon, C.S., Li, B., Board, J., Dia, M., Sharma, P. and Jat, P. (2018). Cluster and principle component analysis of soybean grown at various row spacings, planting dates and plant populations. De Gruyter, 3: 110-122. [DOI:10.1515/opag-2018-0011]
9. Kuswantoro, H., Artari, R., Iswanto, R. and Iman, H. (2020). Family structure of F5 soybeans lines derived from soybean varieties with the main differences on seed size and maturity traits. Biodiversitas, 21(6): 2576-2585. [DOI:10.13057/biodiv/d210630]
10. Machado, B.Q.V., Nogueira, A.P.O., Hamawaki, O.T., Rezende, G.F., Jorge, G.L., Silveira, I.C., Medeiros, L.A., Hamawaki, R.L. and Hamawak, C.D.L. (2017). Phenotypic and genotypic correlations between soybean agronomic traits and path analysis. Genetics and Molecular Research, 16(2). doi http://dx.doi.org/10.4238/gmr16029696. [DOI:10.4238/gmr16029696]
11. Milioli, A.S., Zdziarski, A.D., Woyann, L.G., Santos, R., Rosa, A., Madureira, A. and Benin, G. (2018). Yield stability and relationships among stability parameters in soybean genotypes across years. Chilean Journal of Agricultural Research, 78(2): 299-310. [DOI:10.4067/S0718-58392018000200299]
12. Razmi, N., Rameeh, V., Hezarjeribi, E. and Kalantar Ahmadi, A. (2021). Investigation of grain yield, number of pods and plant height of new soybean lines in Sari, Gorgan, Moghan and Dezful regions. Journal of Crop Breeding, 12: 36-42 (In Persian). [DOI:10.52547/jcb.12.36.21]
13. Rodrigues, B., Serafim, F., Nogueira, A.P., Hamawaki, O.T., Sousa, L.B. and Hamawaki, R.L. (2015). Correlations between traits in soybean (Glycine max L.) naturally infected with Asian rust (Phakopsora pachyrhizi). Genetics and Molecular Research, 14(4): 17718-29. [DOI:10.4238/2015.December.21.45] [PMID]
14. Sousa, L.B., Hamawaki, O.T., Santos Júnior, C.D. and Oliveira, V.M. (2015). Correlation between yield components in F6 soybean progenies derived from seven biparental crosses. Journal of Biosciences, 31: 1692-1699. [DOI:10.14393/BJ-v31n6a2015-26217]
15. Tahmasebi, A.K., Darvishzadeh, R., Moghaddam, A.F., Gholinezhad, E. and Abdi, H. (2022). Use of selection indices for improving grain yield in sesame local populations. Plant Genetic Researches, 8(2): 117-130 (In Persian). [DOI:10.52547/pgr.8.2.9]
16. Teodoro, P.E., Ribeiro, L.P., Corrêa, C.C.G. and Luz Júnior, R.A.A. (2015). Path analysis in soybean genotypes as function of growth habit. Journal of Biosciences, 31: 794-799. [DOI:10.14393/BJ-v31n1a2015-26094]
17. Yoosefzadeh-Najafabadi, M., Tulpan, D. and Eskandari, M. (2021). Application of machine learning and genetic optimization algorithms for modeling and optimizing soybean yield using its component traits. PlosOne, 16(4): e0250665. [DOI:10.1371/journal.pone.0250665] [PMID] [PMCID]
18. You, M.K., Song, Q., Jia, G., Cheng, Y., Duguid, S., Booker, H. and Cloutier, S. (2016). Estimation of genetic parameters and their sampling variances for quantitative traits in the type 2 modified augmented design. The Crop Journal, 4: 107-118. [DOI:10.1016/j.cj.2016.01.003]



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 2 - ( 1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها