ارزیابی تنوع ژنتیکی توده‌های اسپرس بر اساس ویژگی‌های زراعی با استفاده از مدل بای پلات ژنوتیپ در صفت

نوع مقاله : Research Paper

نویسندگان

1 گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران.

2 مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان شرقی، تبریز، ایران.

چکیده

32 ژنوتیپ اسپرس در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی با چهار تکرار و تعداد بوته در سطح (NPA)، عملکرد خشک کل (TDY)، وزن هزار دانه (TSW)، تعداد ساقه اصلی (NMS)، طول دمبرگ (PL) کشت شدند. طول گل آذین (LI)، تعداد برگچه در برگ (NLL)، برگ در ساقه اصلی (LMS)، تعداد برگ در ساقه (NLS)، وزن خشک ساقه (SDW)، وزن خشک برگ (LDW)، وزن خشک گل آذین (IDW) و تعداد گلچه در هر گل آذین (NFI) ثبت شد. مؤلفه‌های اول و دوم بای پلات، 88 درصد از تنوع در مجموعه داده را به خود اختصاص دادند (به ترتیب 70 و 18 درصد ). یک پنج ضلعی با دو برش واقعی با ژنوتیپ‌های 16 و 25 و همچنین 14 برای ورودی‌های رأس شناسایی شد؛ در حالی‌که ژنوتیپ 14 (ازنا) در سه صفت؛ شامل NLL، LMS و NLS بهترین بود. همچنین ژنوتیپ‌های رأس 16 و 25 برای سایر صفات اندازه‌گیری شده؛ از جمله صفات اقتصادی مانند عملکرد خشک کل بهترین بودند. با توجه به ورودی ایده‌آل، ژنوتیپ‌های 13، 14 و 19 پس از ژنوتیپ‌های 16 و 25 نسبت به سایر ژنوتیپ‌های اسپرس در تشخیص تنوع در صفات اندازه‌گیری شده مطلوب‌تر بودند. بر اساس آزمایش‌کننده ایده‌آل، عملکرد خشک، تعداد برگ در ساقه و تعداد گلچه‌ها در گل آذین، توانست تنوع بین ژنوتیپ‌ها را شناسایی کند. بررسی ژنوتیپ‌ها بر اساس عملکرد نشان داد که ژنوتیپ‌های 16 و 25 پس از ژنوتیپ‌های 14 و 16، مطلوب‌ترین ژنوتیپ‌ها بودند.

کلیدواژه‌ها


Abbasi-Holasou H., Hassanzadeh-Ghorttapeh A., and Talebzadeh Z. (2019). Evaluation of Relationships between yield and yield components in sainfoin (Onobrychis Vicifolia Scop) genotypes using multivariate methods. Journal of Crop Production and Processing, 9(1): 217-232. DOI: 10.29252/jcpp.9.1.217.
Behroz P., Aharizad S., Mohamadi S. A., Normand-Moayed F., and Hazegh-Jafari P. (2010). Investigation of genetic diversity in sainfoin ecotypes based on important characteristics using multivariate statistical analysis. Journal of Crop Breeding, 2(6): 53-66. DOI: 20.1001.1.22286128.1389.2.6.4.1.
Borreani G., Peiretti P., and Tabacco E. (2003). Evolution of yield and quality of sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.) in the spring growth cycle. Agronomie, 23(3): 193-201. DOI: 10.1051/agro:2002082.
Dadkhah M., Majidi M. M., and Mirlohi A. (2011). Multivariate analysis of relationships among different characters in Iranian sainfoin populations (Onobrichis viciifolia Scop.). Iranian Journal of Field Crop Science, 2: 349-357. DOI: 20.1001.1.20084811.1390.42.2.14.2.
Davazdahemami S., Ma-Alizadeh M. A., Jalali S., and Zeinali H. (2019). Assessment of variation of sainfoin (Onobrychis vicifolia Scop.) genotypes through forage yield and its components. Iranian Journal of Rangelands and Forests Plant Breeding and Genetic Research, 27: 15-27. DOI: 10.22092/ijrfpbgr.1398.120249.
Delgado J., Buil S. I., and Andres C. (2008). The agronomic variability of a collection of sainfoin accessions. Spanish Journal of Agricultural Research, 6: 401-407. DOI: 10.5424/sjar/2008063-333.
Ebrahimi H., Sabaghnia N., Javanmard A., and Abbasi A. (2023). Genotype by trait biplot analysis of trait relations in safflower. Agrotechniques in Industrial Crops, 3(2): 67-73. DOI: 10.22126/ATIC.2023.8906.1086.
Elfanah A. M., Darwish M. A., Selim A. I., Shabana M. M., Elmoselhy O. M., Khedr R. A., and Abdelhamid M. T. (2023). Spectral reflectance indices’ performance to identify seawater salinity tolerance in bread wheat genotypes using genotype by yield* trait biplot approach. Agronomy, 13(2): 353. DOI: 10.3390/agronomy13020353.
Gruffat D., Durand D., Rivaroli D., Do Prado I. N., and Prache S. (2020). Comparison of muscle fatty acid composition and lipid stability in lambs stall-fed or pasture-fed alfalfa with or without sainfoin pellet supplementation. Animal, 14(5): 1093-1101. DOI: 10.1017/S1751731119002507.
Poudel H. P., Bhattarai S., Singer S. D., Biligetu B., and Acharya S. (2023). An insight into sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.) breeding: Challenges and achievements. Agronomy Journal, 115(6): 2843-2858. DOI: 10.1002/agj2.21439.
Sabaghnia N., Zakeri M., Karimizadeh R., and Janmohammadi M. (2024). Entry by tester biplot model for evaluation of some kabuli chickpea genotypes based on several multiple traits. Agriculture and Forestry, 70(2): 25-36. DOI: 10.17707/AgricultForest.70.2.2.
Sutcu T., Bilgen B. B., and Tuna M. (2022). Analysis of genetic diversity among Onobrychis accessions with high agronomic performance by simple sequence repeat (SSR) markers. Molecular Biology Reports, 49(6): 5659-5668. DOI: 10.1007/s11033-022-07584-x.
Tan M., and Yolcu H. (2021). Current status of forage crops cultivation and strategies for the future in Turkey: A review. Journal of Agricultural Sciences, 27(2): 114-121. DOI: 0.15832/ankutbd.903732.
Tulu D., Gadissa S., Hundessa F., and Kebede E. (2023). Contribution of climate‐smart forage and fodder production for sustainable livestock production and environment: Lessons and challenges from Ethiopia. Advances in Agriculture, 1: 8067776. DOI: 10.1155/2023/8067776.
Vaccino P., Antonetti M., Balconi C., Brandolini A., Cappellozza S., Caputo A. R., and Verde I. (2024). Plant genetic resources for food and agriculture: The role and contribution of CREA (Italy) within the national program RGV-FAO. Agronomy, 14(6): 1263. DOI: 10.3390/agronomy14061263.
Yan W. (2021). A systematic narration of some key concepts and procedures in plant breeding. Frontiers in Plant Science 12: 724517. DOI: 10.3389/fpls.2021.724517.
Yan W. (2024). Two types of biplots to integrate multi‐trial and multi‐trait information for genotype selection. Crop Science, 64(3): 1608-1618. DOI: 10.1002/csc2.21231.
Zarabiyan M., Majidi M. M., and Amini H. (2016). Genetic diversity of Iranian and exotic sainfoin accessions (Onobrychis viciifolia Scop) based on morphological traits. Journal of Crop Production and Processing, 6(21):1-14. DOI: 10.18869/acadpub.jcpp.6.21.1.