پایداری برخی از ژنوتیپ های برنج بر اساس شاخص‌های WAASB و MTSI

نوع مقاله : Research Paper

نویسندگان

1 گروه زراعت و اصلاح نباتات، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران، کدپستی: 41476-54919.

2 موسسه تحقیقات برنج کشور، بخش اصلاح و تهیه بذر، آمل، ایران.

3 ایستگاه تحقیقات برنج تنکابن، موسسه تحقیقات برنج کشور، معاونت مازندران، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، تنکابن، ایران.

چکیده

ده ژنوتیپ برنج در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی با چهار تکرار در سه منطقه از ایران طی سه فصل زراعی بررسی شد. آزمون نسبت درست‌نمایی (LRT) اثرات معنی‌دار ژنوتیپ و برهم‌کنش ژنوتیپ در محیط (GEI) را نشان داد. اسکری‌گراف نشان داد که سه مؤلفه اصلی اول 24/81 درصد از تنوع GEI را توجیه کردند. نمودار موزاییکی، مجموع مربعات کل (TSS) را تقسیم کرد و نشان داد که اثرات ژنوتیپ و GEI به‌ترتیب 72/52 و 28/47 درصد ازTSS  را در بر گرفتند. همچنین نمودار گرمایی تنوع عملکرد دانه، ژنوتیپ‌ها را در محیط‌ها نشان داد. بهترین پیش‌بینی‌های نااریب خطی (BLUP) عملکرد دانه نشان داد که ژنوتیپ‌های 2، 5، 4، 10 و 6 پیش‌بینی بالاتری نسبت به عملکرد دانه کلی داشتند. نمودار عملکرد اسمی نشان داد که ژنوتیپ‌های 4، 5، 6 و 10 سهم اندکی در GEI داشتند و به‌عنوان ژنوتیپ‌های پایدارتر بودند. در چارک چهارم بای‌پلات عملکرد دانه در مقابل میانگین وزنی نمرات مطلق (WAASB) ژنوتیپ‌های 2، 5 و 10 با عملکرد بالا و پایدار بودند. بر اساس وزن‌دهی 50:50 برای عملکرد و پایداری دانه، ژنوتیپ‌های 5، 6، 2 و 3 بالاترین مقادیر WAASBY را داشتند و ژنوتیپ‌های پایدار بودند. در نمودار نسبت WAASB/GY مشاهده شد که ژنوتیپ‌های 5، 6، 2 و 3 بالاترین مقادیر WAASBY را داشته و ژنوتیپ‌های پایداری بودند. تجزیه عاملی بر اساس مقادیر WAASBY از همه صفات، سه عامل را با واریانس تجمعی 35/79 درصد مشخص کرد. بر اساس شاخص پایداری چند صفتی (MTSI)، ژنوتیپ‌های 6 و 3 به‌عنوان ژنوتیپ‌های برگزیده بودند. در مجموع، ژنوتیپ 5 برتر از همه ژنوتیپ‌ها بود و می‌تواند برای تعیین بهترین مدیریت زراعی در آزمایش‌های پژوهشی به‌ زراعی برای معرفی رقم استفاده شود.

کلیدواژه‌ها


Akter A., Jamil Hassan M., Umma Kulsum M., Islam M. R., Hossain K., and Mamunur Rahman M. (2014). AMMI biplot analysis for stability of grain yield in hybrid rice (Oryza sativa L.). Journal of Rice Research, 2(2): 1–4. DOI: 10.4172/jrr.1000126.
Balestre M., dos Santos V. B., Soares A. A., and Reis M. S. (2010). Stability and adaptability of upland rice genotypes. Crop Breeding and Applied Biotechnology, 10: 357–363.
Bose L. K., Jambhulkar N. N., Pande K., and Singh O. N. (2014a). Use of AMMI and other stability statistics in the simultaneous selection of rice genotypes for yield and stability under direct-seeded conditions. Chilean Journal of Agricultural Research, 74(1): 1–7.
Bose L. K., Jambhulkar N. N., and Singh O. N. (2014b). Additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) analysis of grain yield stability in early duration rice. Journal of Animal and Plant Sciences, 24(6): 1885–1897.
Chandel G., Banerjee S., See S., Meena R., Sharma D. J., and Verulkar S. B. (2010). Effect of different nitrogen fertilizer levels and native soil properties on rice grain Fe, Zn and protein contents. Rice Science, 17: 213–227.
Donoso-Ñanculao G., Paredes M., Becerra V., Arrepol C., and Balzarini M. (2016). GGE biplot analysis of multi-environment yield trials of rice produced in a temperate climate. Chilean Journal of Agricultural Research, 76(2): 152–157.
Kumar Das C., Bastia D., Naik B. S., Kabat B., Mohanty M. R., and Mahapatra S. S. (2018). GGEBiplot and AMMI analysis of grain yield stability and adaptability behaviour of paddy (Oryza sativa L.) genotypes under different agroecological zones of Odisha. Oryza, 55(4): 528–542. DOI: 10.5958/2249-5266.2018.00064.4.
Laffont J. L., Hanafi M., and Wright K. (2007). Numerical and graphical measures to facilitate the interpretation of GGE biplots. Crop Science, 47: 990–996. DOI: 10.2135/cropsci2006.08.0549.
Laffont J. L., Wright K., and Hanafi M. (2013). Genotype plus genotype×block of environments biplots. Crop Science, 53 (6): 2332–2341. DOI: 10.2135/cropsci2013.03.0178.
Olivoto T., and Lúcio A. D. (2020). Metan: An R package for multi-environment trial analysis. Methods in Ecology and Evoluon, 00: 1–7.
Olivoto T., Lúcio A. D. C., da Silva J. A. G., Marchioro V. S., de Souza V. Q., and Jost E. (2019a). Mean performance and stability in multi-environment trials I: combining features of AMMI and BLUP techniques. Agronomy Journal, 111(6): 2949–2960. DOI: 10.2134/agronj2019.03.0220.
Olivoto T., Lúcio A. D. C., da Silva J. A. G., Sari B. G., and Diel M. I. (2019b). Mean performance and stability in multi-environment trials II: selection based on multiple traits. Agronomy Journal, 111(6): 2961–2969. DOI: 10.2134/agronj2019.03.0221.
Rahayu S. (2020). Yield stability analysis of rice mutant lines using AMMI method. IOP Conf Series: Journal Physics, 1436(1): 1–9. DOI: 10.1088/1742-6596/1436/1/012019.
Rerkasem B., Jumrus S., Yimyam N., and Prom-u-thai C. (2015). Variation of grain nutritional quality among Thai purple rice genotypes grown at two different altitudes. Science Asia, 41: 377–385
Sadimantara G. R., Kadidaa B., Suaib L., and Safuan O. (2018). Growth performance and yield stability of selected local upland rice genotypes in Buton Utara of Southeast Sulawesi. IOP Conf Series: Earth and Environmental Science, 122(1): 1–7. DOI: 10.1088/1755-1315/122/1/012094.
Samonte S. O. P., Wilson L. T., McClung A. M., and Medley J. C. (2005) Targeting cultivars onto rice growing environments using AMMI and SREG GGE biplot analyses. Crop Science, 45(6): 2414–2424.
Santos F., and Marza F. (2020). Selection of forage oat genotypes through GGE Biplot and BLUP. BioRxiv,  1–9. DOI: https://doi.org/10.1101/2020.03.10.986422.
Sharifi P. (2020). Evolution, domestication, breeding methods and the latest breeding findings in rice. Agricultural and Natural Resources Engineering Organization of IRAN, pp. 254. (In Persian).
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.
Suwarto N. (2011). Genotype×environment interaction for iron concentration of rice in Central Java of Indonesia. Rice Science, 18: 75–78.
Wright K., and Laffont J. L. (2018). Package ‘gge’. https://github.com/kwstat/gge/issues.
Yan W., and Kang M. S. (2003). GGE biplot analysis: a graphical tool for breeders, geneticists and agronomists. 1st Edn., CRC Press LLC., Boca Raton, Florida, pp. 271.