دوره 14، شماره 42 - ( تابستان 1401 )                   جلد 14 شماره 42 صفحات 196-186 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Saremirad A, Bihamta M R, Malihipour A, Mostafavi K, Alipour H. (2022). Evaluation of Seedling Stage Resistance of Commercial Bread Wheat Cultivars to Black Rust Disease using GGE Biplot Method. jcb. 14(42), 186-196. doi:10.52547/jcb.14.42.186
URL: http://jcb.sanru.ac.ir/article-1-1304-fa.html
صارمی راد علی، بی همتا محمدرضا، ملیحی پور علی، مصطفوی خداداد، علی پور هادی. ارزیابی مقاومت گیاهچه‌ای ارقام تجاری گندم نان نسبت به بیماری زنگ سیاه با استفاده از روش GGE بای‌پلات پژوهشنامه اصلاح گیاهان زراعی 1401; 14 (42) :196-186 10.52547/jcb.14.42.186

URL: http://jcb.sanru.ac.ir/article-1-1304-fa.html


گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکده کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران،
چکیده:   (1202 مشاهده)
چکیده مبسوط
مقدمه و هدف: گندم در تغذیه جامعه بشری به‌ویژه در کشورهای جهان سوم دارای اهمیت ویژه‌ای است. زنگ ساقه یا زنگ سیاه شایع‌ترین، گسترده‌ترین و ویرانگرترین بیماری‌ مزارع گندم در ایران و سراسر جهان به شمار می‌رود. دامنه خسارت این بیماری با توجه به‌شدت آن می‌تواند از کاهش عملکرد تا نابودی کامل مزارع متغیر باشد. توسعه ژنوتیپ‌های دارای ژن مقاومت به بیماری زنگ سیاه یکی از راهکارهای مهم برای مقابله با این بیماری مخرب محسوب می‌شود. شناسایی منابع مقاومت و وارد نمودن آن‌ها در برنامه‌های به‌نژادی موجب تولید ژنوتیپ‌های مقاوم می‌گردد.
مواد و روش‌ها: تعداد 89 رقم تجاری گندم نان به همراه شاهد حساس موراکو با هدف شناسایی ارقام مقاوم به زنگ سیاه در مرحله گیاهچه‌ای نسبت به شش نژاد قارچ عامل بیماری در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی با دو تکرار تحت مطالعه قرار گرفت. کلیه مراحل ارزیابی گیاهچه‌ای در گلخانه‌های تحقیقاتی واحد پاتولوژی بخش تحقیقات غلات مؤسسه تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر کرج طی سال 1398 انجام شد. در مدل گرافیکی
GGE biplot هر یک از نژاد‌های بیماری (PKTTF، PKSTC، PKSTF، PTRTF، TTTTF و PTTTF) به‌عنوان یک محیط تلقی گردیدند و تجزیه گرافیکی بر اساس مقادیر منفرد پاسخ ارقام نسبت به نژادها انجام شد.
یافته‌ها: نژادهای
PKTTF، PKSTC، PKSTF، PTRTF و TTTTF بیشترین میزان همبستگی را روی نمودار داشتند، به همین دلیل یک گروه بزرگ را به وجود آوردند؛ ارقام پیشتاز، سیوند، عدل، پیشگام، نیک‌نژاد و الوند در برابر نژادهای این گروه دارای واکنش مقاومت بالایی بودند. نژاد PTTTF به‌تنهایی گروه دوم را تشکیل داد و ارقام هامون، مرودشت، زرین، گهر، داراب 2 و سبلان در برابر این نژاد از واکنش مقاومت بالایی برخوردار بودند. نمودار بای‌پلات رتبه‌بندی ارقام بر اساس میانگین تیپ آلودگی و پایداری حاکی از این بود که ارقام پیشتاز و عدل دارای واکنش مقاومت پایدار نسبت به هر شش نژاد بیماری می‌باشند، نتایج این نمودار توسط نمودار رتبه‌بندی ارقام از نظر مقاومت بر طبق رقم ایدهآل فرضی نیز تأیید شد. رتبه‌بندی شدت بیماری‌زایی نژادهای تحت بررسی بر اساس نژاد فرضی، مؤید بیماری‌زایی بالای نژاد PTTTF بر روی ارقام تحت مطالعه بود. ترتیب بیماری‌زایی سایر نژادها از بیشترین به کم‌ترین عبارت از PKTTF، TTTTF، PTRTF، PKSTF و PKSTC بود.
نتیجه‌گیری: روش چندمتغیره گرافیکی GGE بای‌پلات در بررسی مقاومت ارقام تجاری گندم مؤثر بود و اطلاعات ارزشمندی را در خصوص شناسایی ارقام برخوردار از ژن‌های مقاومت به بیماری زنگ سیاه ارائه کرد که با وارد نمودن این ارقام به برنامه‌های به‌نژادی، می‌توان گام مؤثری در جهت توسعه ارقام حائز مقاومت در برابر این بیماری طی نمود و به مقابله ژنتیکی با آن پرداخت.
متن کامل [PDF 1192 kb]   (711 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: اصلاح نباتات
دریافت: 1400/7/1 | ویرایش نهایی: 1401/5/15 | پذیرش: 1400/9/1 | انتشار: 1401/5/21

فهرست منابع
1. Ashraf, M. and P. Harris. 2005. Abiotic stresses: plant resistance through breeding and molecular approaches. CRC press.
2. Boyd, L.A. 2005. Can Robigus defeat an old enemy?-Yellow rust of wheat. The Journal of Agricultural Science, 143: 233-248. [DOI:10.1017/S0021859605005095]
3. Braun, H.J., G. Atlin and T. Payne. 2010. Multi-location testing as a tool to identify plant response to global climate change. Climate change and Crop Production, 1: 115-138. [DOI:10.1079/9781845936334.0115]
4. Dehghani, H., M. Moghaddam, M.R. Bihamta, N. Sabaghnia and R. Mohammadi. 2013. Biplot analysis of diallel data in strip rust of wheat. Australasian Plant Pathology, 42(5): 601-608. [DOI:10.1007/s13313-013-0224-0]
5. Edgerton, M.D. 2009. Increasing crop productivity to meet global needs for feed, food, and fuel. Plant Physiology, 149(1): 7-13. [DOI:10.1104/pp.108.130195]
6. Esmaeilzadeh Moghaddam, M., S. Tahmasebi, G. Ayeneh, H. Moghadam, K. Mahmoudi, M. Sayyahfar, S. Ghaffari and H. Zali. 2018. Evaluation of grain yield stability of bread wheat (Triticum aestivum L.) promising lines in warm and dry regions of Iran. Iranian Journal of Crop Sciences, 20(1): 61-76.
7. Farshadfar, E., R. Mohammadi, M. Aghaee and Z. Vaisi. 2012. GGE biplot analysis of genotype x environment interaction in wheat-barley disomic addition lines. Australian Journal of Crop Science, 6(6): 1074-1079.
8. Gabriel, K.R. 1971. The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis. Biometrika, 58(3): 453-467. [DOI:10.1093/biomet/58.3.453]
9. Gauch, H.G. and M.S. Kang. 1996. Genotype by environment internaction. CRC Press. [DOI:10.1201/9781420049374]
10. Gauch Jr, H.G. and R.W. Zobel. 1997. Identifying mega‐environments and targeting genotypes. Crop Science, 37(2): 311-326. [DOI:10.2135/cropsci1997.0011183X003700020002x]
11. Gebremedhin, W., M. Firew and B. Tesfye. 2014. Stability analysis of food barley genotypes in Northern Ethiopia. African Crop Science Journal, 22(2): 145-153.
12. Hawkesford, M.J., J.L. Araus, R. Park, D. Calderini, D. Miralles, T. Shen, J. Zhang and M. A. Parry. 2013. Prospects of doubling global wheat yields. Food and Energy Security, 2(1): 34-48. [DOI:10.1002/fes3.15]
13. Herrera-Foessel, S.A., E.S. Lagudah, J. Huerta-Espino, M.J. Hayden, H.S. Bariana, D. Singh and R.P. Singh. 2011. New slow-rusting leaf rust and stripe rust resistance genes Lr67 and Yr46 in wheat are pleiotropic or closely linked. Theoretical and Applied Genetics, 122(1): 239-249. [DOI:10.1007/s00122-010-1439-x]
14. Hodson, D. 2011. Shifting boundaries: challenges for rust monitoring. Euphytica, 179(1): 93-104. [DOI:10.1007/s10681-010-0335-4]
15. Jin, Y., L.J. Szabo, Z. Pretorius, R. Singh, R. Ward and T. Fetch Jr. 2008. Detection of virulence to resistance gene Sr24 within race TTKS of Puccinia graminis f. sp. tritici. Plant Disease, 92(6): 923-926. [DOI:10.1094/PDIS-92-6-0923]
16. Kaya, Y., M. Akçura and S. Taner. 2006. GGE-biplot analysis of multi-environment yield trials in bread wheat. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 30(5): 325-337.
17. Kempton, R. 1984. The use of biplots in interpreting variety by environment interactions. The Journal of Agricultural Science, 103(1): 123-135. [DOI:10.1017/S0021859600043392]
18. Kendal, E. 2016. GGE biplot analysis of multi-environment yield trials in barley (Hordeum vulgare L.) cultivars. Ekin Journal of Crop Breeding and Genetics, 2(1): 90-99.
19. Khan, N.G., M. Naveed, N.U. Islam and M.S. Iqbal. 2007. Assessment of new upland cotton genotypes (Gossypium hirsutum L.) for yield stability and adaptability. Asian Journal of Plant Sciences, 14(2): 103-106. [DOI:10.3923/ajps.2002.103.106]
20. Kolmer, J. 1996. Genetics of resistance to wheat leaf rust. Annual Review of phytopathology, 34(1): 435-455. [DOI:10.1146/annurev.phyto.34.1.435]
21. Kolmer, J.A. 2005. Tracking wheat rust on a continental scale. Current opinion in Plant Biology, 8(4): 441-449. [DOI:10.1016/j.pbi.2005.05.001]
22. Leonard, K.J. and L.J. Szabo. 2005. Stem rust of small grains and grasses caused by Puccinia graminis. Molecular Plant Pathology, 6(2): 99-111. [DOI:10.1111/j.1364-3703.2005.00273.x]
23. Makumbi, D., A. Diallo, F. Kanampiu, S. Mugo and H. Karaya. 2015. Agronomic Performance and Genotype× Environment Interaction of Herbicide‐Resistant Maize Varieties in Eastern Africa. Crop Science, 55(2): 540-555. [DOI:10.2135/cropsci2014.08.0593]
24. McIntosh, R.A., C.R. Wellings and R.F. Park. 1995. Wheat rusts: an atlas of resistance genes. CSIRO publishing. [DOI:10.1071/9780643101463]
25. Mohammadi, R. and A. Amri. 2011. Genotype x environment interaction for durum wheat grain yield and selection for drought tolerance in irrigated and droughted environments in Iran. Journal of Crop Science and Biotechnology, 14(4): 265-274. [DOI:10.1007/s12892-011-0011-9]
26. Mohammadi, R., M. Armion, M. Ahmadi and D. Ahari. 2012. Genotype× environment interaction for grain yield of rainfed durum wheat using the GGE bipot model. Seed and Plant Improvement Journal, 28(3): 503-518.
27. Mostafavi, K., H. Shojaei, M. Khodarahmi and A. Mohammadi. 2010. The interaction of genotype and environment in canola with using GGE biplot graphical methods. Third International Seminar of oilseeds and edible oils, Tehran, Coordination Center of Science and Industry oilseeds.
28. Najafi Mirak, T., M. Dastfal, B. Andarzian, H. Farzadi, M. Bahari and H. Zali. 2018. Evaluation of durum wheat cultivars and promising lines for yield and yield stability in warm and dry areas using AMMI model and GGE biplot. Journal of Crop Breeding, 10(28): 1-12 (In Persian). [DOI:10.29252/jcb.10.28.1]
29. Nassir, A.L. and O.J. Ariyo. 2011. Genotype x environment interaction and yield-stability analyses of rice grown in tropical inland swamp. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca, 39(1): 220-225. [DOI:10.15835/nbha3915591]
30. Oerke, E.-C., H.-W. Dehne, F. Schönbeck and A. Weber. 2012. Crop production and crop protection: estimated losses in major food and cash crops. Elsevier, pp 11-19.
31. Oerke, E. 2006. Crop losses to pests. The Journal of Agricultural Science, 144(1): 31-43. [DOI:10.1017/S0021859605005708]
32. Omrani, S., A.M. Naji and M. Esmaeilzadeh Moghaddam. 2017. Yield stability analysis of promising bread wheat lines in southern warm and dry agro climatic zone of Iran using GGE biplot model. Journal of Crop Breeding, 9(23): 157-165 (In Persian). [DOI:10.29252/jcb.9.23.157]
33. Pretorius, Z., K. Pakendorf, G. Marais, R. Prins and J. Komen. 2007. Challenges for sustainable cereal rust control in South Africa. Australian Journal of Agricultural Research, 58(6): 593-601. [DOI:10.1071/AR06144]
34. Rajaram, S. 2010. Challenges in wheat research and development. The International Dimension of the American Society of Agronomy: Past and Future, 1: 39-47. [DOI:10.2134/2010.internationaldimension.c6]
35. Reynolds, M., J. Foulkes, R. Furbank, S. Griffiths, J. King, E. Murchie, M. Parry and G. Slafer. 2012. Achieving yield gains in wheat. Plant, cell & environment, 35(10): 1799-1823. [DOI:10.1111/j.1365-3040.2012.02588.x]
36. Rosegrant, M.W., M.C. Agcaoili-Sombilla and N.D. Perez. 1995. Global food projections to 2020: Implications for investment. Diane Publishing.
37. Sabaghnia, N., H. Dehghani, B. Alizadeh and M. Mohghaddam. 2010. Genetic analysis of oil yield, seed yield, and yield components in rapeseed using additive main effects and multiplicative interaction biplots. Agronomy Journal, 102(5): 1361-1368. [DOI:10.2134/agronj2010.0084]
38. Sabaghnia, N., H. Dehghani and S.H. Sabaghpour. 2008. Graphic analysis of genotype by environment interaction for lentil yield in Iran. Agronomy Journal, 100(3): 760-764. [DOI:10.2134/agronj2006.0282]
39. Samonte, S.O.P., L.T. Wilson, A.M. McClung and J.C. Medley. 2005. Targeting cultivars onto rice growing environments using AMMI and SREG GGE biplot analyses. Crop Science, 45(6): 2414-2424. [DOI:10.2135/cropsci2004.0627]
40. Saremirad, A., S. Abbasi and K. Mostafai. 2021. Study of genetic structure of grain yield and some agro-morphological characteristics in bread wheat (Triticum aestivum L.) using diallel analysis and GGE biplot method. Journal of Crop Breeding, 13(39): 130-139 (In Persian).
41. Saremirad, A., M.R. Bihamta, A. Malihipour, K. Mostafavi and H. Alipour. 2020. Evaluation of Resistance of Some Iranian Spring Bread Wheat Cultivars to Stem Rust Disease at Seedling Stage. Seed and Plant Journal, 36(4): 383-401.
42. Saremirad, A. and K. Mostafavi. 2018. Genetic analysis of important agronomic traits in some of barley (Hordeum vulgare L.) cultivars under normal and drought stressconditions. Cereal Research, 8(3): 397-408.
43. Saremirad, A. and K. Mostafavi. 2021. Using AMMI and Biplot Graphical Analysis Multivariate Methods to Evaluate the Effect of Genotype-Environment Interaction in Cotton Genotypes. Iranian Journal of Cotton Researches, 8(2): 127-144.
44. Saremirad, A., K. Mostafavi and A. Mohammadi. 2020. Genotype- Environment Interaction Study Base GGE biplot Method for Kernel Yield in Sunflower (Helianthus annuus L.) Cultivars. Journal of Crop Breeding, 12(34): 43-53 (In Persian). [DOI:10.29252/jcb.12.34.43]
45. Sharma, R.K., P.K. Singh, A.K. Joshi, S.C. Bhardwaj, N.S. Bains and S. Singh. 2013. Protecting South Asian wheat production from stem rust (Ug99) epidemic. Journal of Phytopathology, 161(5): 299-307. [DOI:10.1111/jph.12070]
46. Singh, R.P., D.P. Hodson, J. Huerta-Espino, Y. Jin, S. Bhavani, P. Njau, S. Herrera-Foessel, P.K. Singh, S. Singh and V. Govindan. 2011. The emergence of Ug99 races of the stem rust fungus is a threat to world wheat production. Annual Review of Phytopathology, 49: 465-481. [DOI:10.1146/annurev-phyto-072910-095423]
47. Singh, R.P., D.P. Hodson, J. Huerta-Espino, Y. Jin, P. Njau, R. Wanyera, S. A. Herrera-Foessel and R. W. Ward. 2008. Will stem rust destroy the world's wheat crop? Advances in Agronomy, 98: 271-309. [DOI:10.1016/S0065-2113(08)00205-8]
48. Singh, R.P., D.P. Hodson, Y. Jin, J. Huerta-Espino, M.G. Kinyua, R. Wanyera, P. Njau and R.W. Ward. 2006. Current status, likely migration and strategies to mitigate the threat to wheat production from race Ug99 (TTKS) of stem rust pathogen. CAB reviews: perspectives in agriculture, veterinary science, nutrition and Natural Resources, 1(54): 1-13. [DOI:10.1079/PAVSNNR20061054]
49. Stakman, E.C., D. Stewart and W. Loegering. 1962. Identification of physiologic races of Puccinia graminis var. tritici. Unaited satat, USDA Washington, 54 pp.
50. UN. 2019. World population prospects 2019: Highlights. New York (US): United Nations Department for Economic and Social Affairs.
51. Yan, W., P.L. Cornelius, J. Crossa and L. Hunt. 2001. Two types of GGE biplots for analyzing multi‐environment trial data. Crop Science, 41(3): 656-663. [DOI:10.2135/cropsci2001.413656x]
52. Yan, W. and L. Hunt. 2002. Biplot analysis of diallel data. Crop Science, 42(1): 21-30. [DOI:10.2135/cropsci2002.0021]
53. Yan, W., L. Hunt, Q. Sheng and Z. Szlavnics. 2000. Cultivar evaluation and mega‐environment investigation based on the GGE biplot. Crop Science, 40(3): 597-605. [DOI:10.2135/cropsci2000.403597x]
54. Yan, W. and M.S. Kang. 2002. GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists, and agronomists. CRC press. [DOI:10.1201/9781420040371]
55. Yan, W. and I. Rajcan. 2002. Biplot analysis of test sites and trait relations of soybean in Ontario. Crop Science, 42(1): 11-20. [DOI:10.2135/cropsci2002.1100]
56. Yan, W. and N.A. Tinker. 2005. An integrated biplot analysis system for displaying, interpreting, and exploring genotype× environment interaction. Crop Science, 45(3): 1004-1016. [DOI:10.2135/cropsci2004.0076]
57. Zadoks, J.C., T.T. Chang and C.F. Konzak. 1974. A decimal code for the growth stages of cereals. Weed Research, 14(6): 415-421. [DOI:10.1111/j.1365-3180.1974.tb01084.x]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به پژوهشنامه اصلاح گیاهان زراعی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Crop Breeding

Designed & Developed by : Yektaweb