دوره 17، شماره 1 - ( بهار 1404 )                   جلد 17 شماره 1 صفحات 36-25 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


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

Mehripour Azbarmi H, Saba J, Alizadeh B, Gholizadeh A, Shekari F. (2026). Pattern Analysis of the Genotype × Environment Interaction of Seed Yield in Winter Oilseed Rape (WOSR) Mutant Lines using the AMMI Multivariate Method. J Crop Breed. 17(1), 25-36. doi:10.61186/jcb.17.1.25
URL: http://jcb.sanru.ac.ir/article-1-1560-fa.html
مهری‌پور ازبرمی حسین، صبا جلال، علیزاده بهرام، قلی زاده امیر، شکاری فرید. تجزیه الگوی برهمکنش ژنوتیپ × محیط برای عملکرد دانه در لاین‌های جهش‌یافته کلزای زمستانه با استفاده از روش چندمتغیره AMMI پژوهشنامه اصلاح گیاهان زراعی 1404; 17 (1) :36-25 10.61186/jcb.17.1.25

URL: http://jcb.sanru.ac.ir/article-1-1560-fa.html


1- گروه تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
2- بخش تحقیقات دانه‌های روغنی، مؤسسه تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
3- بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان، ایران
چکیده:   (441 مشاهده)
چکیده مبسوط
مقدمه و هدف: دانه‌های روغنی از جمله مهم‌ترین منابع تأمین انرژی در سراسر جهان می‌باشند. کلزا یک محصول مهم زراعی است که روغن آن ارزش غذایی و اقتصادی بالایی دارد. کلزا یکی از مهمترین منابع روغن گیاهی در جهان بهشمار میرود و دانه آن حاوی بیش از 40 درصد روغن و کنجاله حاصل از روغن‌کشی آن دارای بیش از 35 درصد پروتئین است و در حال حاضر در بین گیاهان روغنی بعد از سویا و نخل روغنی مکان سوم را در جهان داراست. با بهره‌گیری از ارقام جدید و پربازده، می‌توان عملکرد اقتصادی کلزا را افزایش داد. ارزیابی لاین‌های پیشرفته امیدبخش کلزا در شرایط محیطی مختلف، در شناسایی و انتخاب لاین‌های برتر با پتانسل عملکرد بالا و پایدار ضروری می‌باشد. اثر متقابل ژنوتیپ × محیط مسئله‌ای مهم در مطالعه صفات کمی میباشد زیرا پایداری عملکرد در محیط‌های مختلف را کاهش می‌دهد و همچنین تفسیر آزمایش‌های ژنتیکی را دشوار و پیش‌بینی‌ها را با مشکل مواجه می‌سازد. لذا شناخت نوع و ماهیت اثر متقابل و دستیابی به ارقامی که کمترین واکنش را نسبت بـه اثرات متقابل نشان دهند از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. روش‌های مختلفی برای ارزیابی اثرات متقابل معرفی شده است که هریک ماهیت اثر متقابل را از دیدگاه مشخصی بررسی می‌کنند. در این میان روش تجزیه برهمکنش ژنوتیپ × محیط از روش چندمتغیره اثرات اصلی جمع‌پذیر و برهمکنش ضرب‌پذیر (AMMI) روشی با کارایی مناسب برای بررسی اثر متقابل ژنوتیپ × محیط بوده و اطلاعات خوبی در مورد ژنوتیپ‌ها و محیط‌های مورد مطالعه در اختیار قرار می‌دهد. هدف از اجرای این مطالعه، بررسی اثر متقابل ژنوتیپ × محیط با استفاده از روش چندمتغیره اثرات اصلی جمع‌پذیر و برهمکنش ضرب‌پذیر بهمنظور ارزیابی ژنوتیپ‌ها، محیط‌ها، روابط ژنوتیپ‌ها و محیط‌ها و در نهایت شناسایی ژنوتیپ‌های پایدار با عملکرد دانه بالا تحت شرایط محیطی مختلف در کلزا بود.
مواد و روش‌ها: تعداد 9 لاین و 6 رقم کلزا در شش ایستگاه‌ تحقیقاتی (کرج، کرمانشاه، اصفهان، همدان، زرقان و قزوین) در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی با سه تکرار بهمدت دو سال زراعی مورد ارزیابی قرار گرفتند. بهمنظور تجزیه برهمکنش ژنوتیپ × محیط از روش چندمتغیره اثرات اصلی جمع‌پذیر و برهمکنش ضرب‌پذیر (AMMI) استفاده شد. در زمان رسیدگی محصول عملکرد دانه برای هر ژنوتیپ در هر محیط اندازه‌گیری گردید.
یافته‌ها: نتایج تجزیه مرکب عملکرد دانه نشان داد که اثر محیط، اثر ژنوتیپ و اثر متقابل ژنوتیپ × محیط معنی‌دار بود. نتایج تجزیه واریانس مرکب نشان داد که به ترتیب 77/66، 3/96 و 18/48 درصد از کل تغییرات مربوط به اثر محیط، اثر ژنوتیپ و برهمکنش ژنوتیپ × محیط بود. نتایج نشان داد که چهار مؤلفه اصلی مدل AMMI معنی‌دار بودند و 80/35 درصد از تغییرات برهمکنش ژنوتیپ × محیط را توجیه کردند. نتایج نشان داد که میانگین عملکرد ژنوتیپ‌های مورد بررسی در دامنه‌ای بین 2669 تا 3398 با میانگین کل 3065 کیلوگرم در هکتار بود و ژنوتیپ‌های G1 و G15 بهترتیب کمترین و بیشترین عملکرد دانه را تولید کردند. همچنین میانگین عملکرد دانه ژنوتیپ‌های G3، G4، G6، G7، G8 و G9 نیز از میانگین عملکرد دانه کل بیشتر بود. بر اساس پارامتر میانگین رتبه (ASR)، ژنوتیپ‌های G2، G11، G6 و G9 با کمترین مقدار ASR پایدارترین و ژنوتیپ‌های G10، G12، G3 و G13 با بالاترین مقدار ASR ناپایدارترین ژنوتیپ‌ها بودند. در بین ژنوتیپ‌های پایدار، ژنوتیپ‌های G6 و G9 بهدلیل داشتن میانگین عملکرد دانه بالاتر از میانگین کل، بهعنوان ژنوتیپ‌ با عملکرد و سازگاری عمومی خوب شناخته شدند. همچنین مکان زرقان به دلیل داشتن برهمکنش بالا، بهعنوان ایده‌آل‌ترین محیط‌ جهت تمایز و جدا کردن ژنوتیپ‌های کلزا شناخته شد. تجزیه خوشه‌ای محیط‌های مورد مطالعه را به سه گروه تفکیک کرد. قرار گرفتن هر دو سال آزمایش مکان‌های اصفهان، همدان، زرقان و کرج در یک گروه نیز بیان‌گر قابلیت پیش‌بینی و تکرارپذیری بالای این مکان‌ها می‌باشد.
نتیجه‌گیری: بر اساس نتایج روش چندمتغیره اثرات اصلی جمع‌پذیر و برهمکنش ضرب‌پذیر (AMMI)، ژنوتیپ‌های G6 و G9 از نظر هر دو عامل پایداری و میانگین عملکرد دانه، بهتر از سایر ژنوتیپ‌ها بودند و سازگاری عمومی بالایی در همه محیط‌های مورد بررسی داشتند. همچنین نتایج نشان داد که مکان زرقان بهدلیل داشتن برهمکنش بالا، بهعنوان ایده‌آل‌ترین محیط‌ جهت تمایز و جدا کردن ژنوتیپ‌های کلزا شناخته شد. بهطور کلی نتایج نشان داد که روش چندمتغیره اثرات اصلی جمع‌پذیر و برهمکنش ضرب‌پذیر (AMMI)، روشی با کارایی مناسب برای بررسی اثر متقابل ژنوتیپ × محیط بوده و اطلاعات خوبی در مورد ژنوتیپ‌ها و محیط‌های مورد مطالعه در اختیار قرار می‌دهد.

 
متن کامل [PDF 980 kb]   (60 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: اصلاح نباتات، بیومتری
دریافت: 1403/3/12 | پذیرش: 1403/8/23

فهرست منابع
1. Abyar, S., Navabpour, S., Karimizadeh, R., Gholizadeh, A., Nasrollahnejad ghomi, A. A., & Kiani, G. (2022). Grain yield stability evaluation of bread wheat genotypes using AMMI multivariate methods. Journal of Crop Production and Processing, 12(1), 119-132. [In Persian] [DOI:10.47176/jcpp.12.1.36253]
2. Abyar, S., Navabpour, S., Karimizadeh, R., Nasrollahnejad ghomi, A. A., Kiani, G., & Gholizadeh, A. (2021). Evaluation of genotype × environment interaction and grain yield stability of different bread wheat genotypes using non-parametric methods. Cereal Research, 11(2), 89-104. [In Persian]
3. Ahmadi, J., Vaezi, B., & Pour-Aboughadareh, A. (2016). Evaluation of forage yield stability of advanced lines of grass pea (Lathyrus sativa L.) by parametric and non-parametric methods. Journal of Crop Breeding, 8, 149-159. [In Persian] [DOI:10.18869/acadpub.jcb.8.17.159]
4. Alizadeh, B., Rezaizad, A., Yazdandoost Hamedani, M., Shiresmaeili, G., Nasserghadimi, F., & Khademhamzeh, H. R., & Gholizadeh, A. (2021). Analysis of genotype × environment interaction for seed yield in winter rapeseed cultivars and lines using multivariate method of additive main effects and multiplicative interaction. Journal of Crop Production and Processing, 11(1), 95-108. [n Persian] [DOI:10.47176/jcpp.11.1.36131]
5. Alizadeh, B., Rezaizad, A., Yazdandoost Hamedani, M., Shiresmaeili, G., Nasserghadimi, F., Khademhamzeh, H. R., & Gholizadeh, A. (2020). Evaluation of seed yield stability of winter rapeseed (Brassica napus L.) genotypes using non-parametric methods. Journal of Crop Breeding, 12(35), 202-212. [In Persian]
6. Alizadeh, B., Yazdandust Hamedani, M., Rezaei Zad, A., Azizinia, S., Khiyavi, M., Shirani Rad, A. H., Javidfar, F., Pasban Eslam, B., Mostafavi Rad, M., Shariati, F., Rahmanpour Ozan, S., Alem Khumaram, M. H., Majd Nasiri, B., Amiri Oghan, A., & Zareei Siahbidi, A. (2019). Nima, New Winter Oilseed Rape Variety for Cultivation in the Cold and Moderately Cold Regions of Iran. Research Achievements for Field and Horticulture Crops, 8, 61-76. [In Persian]
7. Danakumara, T., Kumar, T., Kumar, N., Patil, B. S., Bharadwaj, C., Patel, U., Joshi, N., Bindra, S., Tripathi, S., Varshney, R. K., & Chaturvedi, S. K. (2023). A multi-model based stability analysis employing multi-environmental trials (METs) data for discerning heat tolerance in chickpea (Cicer arietinum L.) landraces. Plants, 12, 3691. [DOI:10.3390/plants12213691]
8. Dezfouli, P. M., Sedghi, M., Shariatpanahi, M. E., Niazian, M., & Alizadeh, B. (2019). Assessment of general and specific combining abilities in doubled haploid lines of rapeseed (Brassica napus L.). Industrial Crops and Products, 141, 111754. [DOI:10.1016/j.indcrop.2019.111754]
9. Eagles, H., & Frey, K. J. (1977). Repeatability of the stability-variance parameter in oats 1. Crop Science, 17, 253-256. [DOI:10.2135/cropsci1977.0011183X001700020006x]
10. Ebadi, A. A., Abdollahi, S., & Azizi, H. (2017). Pattern analysis of genotype and year interaction for grain yield in mutant lines of rice (Oryza sativa L.) using AMMI multivariate method. Iranian Journal of Field Crop Science, 47, 565-573. [In Persian]
11. Ebdon, J., & Gauch, H. (2002). AMMI analysis of national turfgrass performance trials. II. Cultivar recommendations. Crop Science, 42, 497-506. [DOI:10.2135/cropsci2002.4970]
12. Ebrahimi, F., Majidi, M. M., Arzani, A., & Mohammadi-Nejad, G. (2016). Oil and seed yield stability in a worldwide collection of safflower under arid environments of Iran. Euphytica, 212, 131-144. [DOI:10.1007/s10681-016-1779-y]
13. Falconer, D. S. (1981). Introduction to quantitative genetics. 2nd Ed. Longman, London, UK.
14. Fallahi, H. A., Ebrahimnejad, S., Sabouri, H., Lakzadeh, I., Ghasemi, M., & Shirali, K. (2018). Evaluation of genotype × interaction effects on grain yield of barely genotypes using additive main effects and multiplicative interactions (AMMI). Journal of Crop Breeding, 9, 144-151. [In Persian] [DOI:10.29252/jcb.9.24.144]
15. Gauch, H. G. (1992). Statistical analysis of regional trials. AMMI analysis of factorial designs. Elsevier, Amsterdam, Netherlands. 287 p.
16. Gauch, H. G., & Zobel, R. W. (1996). AMMI analysis of yield trials. In: Kang M. S. and Gauch-Jr, H. G. (Eds.). Genotype by environment interaction. CRC Press, Boca Raton, New York. pp: 85-122. [DOI:10.1201/9781420049374.ch4]
17. Ghaffari, M., Gholizadeh, A., Andarkhor, S. A., Zareei Siahbidi, A., Kalantar Ahmadi, S. A., Shariati, F., & Rezaeizad, A. (2021a). Pattern analysis of genotype × environment interaction for seed yield in sunflower using multivariate method of additive main effects and multiplicative interaction. Journal of Crop Breeding, 13(39), 208-218. [In Persian]
18. Ghaffari, M., Gholizadeh, A., Andarkhor, S. A., Zareei Siahbidi, A., Kalantar Ahmadi, S. A., Shariati, F., & Rezaeizad, A., (2022). Evaluation of Seed Yield Stability of Sunflower Genotypes Using Non-Parametric Statistics. Journal of Crop Production and Processing, 12(1), 1-13. [In Persian]
19. Ghaffari, M., Gholizadeh, A., Andarkhor, S. A., Zareei Siahbidi, A., Kalantar Ahmadi, S. A., Shariati, F., & Rezaeizad, A. (2021b). Stability and genotype × environment analysis of oil yield of sunflower single cross hybrids in diverse environments of Iran. Euphytica, 217(10), 187. [DOI:10.1007/s10681-021-02921-w]
20. Gholizadeh, A., Khodadadi, M., & Sharifi-Zagheh, A. (2022). Evaluation of genotype × environment interaction for essential oil yield of coriander genotypes under different irrigation conditions using GGE biplot method. Environmental Stresses in Crop Sciences, 15(1), 43-52. [In Persian]
21. Greveniotis, V., Bouloumpasi, E., Zotis, S., Korkovelos, A., Kantas, D., & Constantinos G. (2023). Genotype-by-environment interaction analysis for quantity and quality traits in faba beans using AMMI, GGE models, and stability indices. Plants, 12(21), 3769 [DOI:10.3390/plants12213769]
22. Habtegebriel, M. H. (2022). Adaptability and stability for soybean yield by AMMI and GGE models in Ethiopia. Frontiers in Plant Science, 13, 1-19. [DOI:10.3389/fpls.2022.950992]
23. Jafari, T., & Farshadfar, E. (2018). Stability analysis of bread wheat genotypes (Triticum aestivum L.) by GGE biplot. Cereal Research, 8, 199-208. [In Persian]
24. Khomari, A., Mostafavi, K., & Mohammadi, A. (2017). Stability Study of Yield in Sunflower (Helianthus annuus L.) Cultivars using AMMI Method. Journal of Crop Breeding, 9, 117-124. [In Persian] [DOI:10.29252/jcb.9.23.117]
25. Mahdavi, A. M., Babaeian Jelodar, N., Farshadfar, E., & Bagheri, N. (2020). Evaluation of stability and adaption of bread wheat genotypes using univariate statistics parameters and AMMI. Plant Genetic Researches, 7, 19-32. [In Persian] [DOI:10.52547/pgr.7.1.2]
26. MINITAB, INC. (2005). Minitab user's guide, vers. 14. Minitab Inc, Harrisburg, Pennsylvania, USA.
27. Mousavi S. M. N., Illés, A., Szabó, A., Shojaei, S. H., Demeter, C., Bakos, Z., Vad, A., Széles, A., Nagy, J., & Bojtor, C. (2023). Stability yield indices on different sweet corn hybrids based on AMMI analysis. Brazilian Journal of Biology, 84, e270680. [DOI:10.1590/1519-6984.270680]
28. Movahedi, H., Mostafavi, K., Shams, M., & Golparvar, A. R. (2020). AMMI analysis of genotype × environment interaction on grain yield of sesame (Sesamum indicum L.) genotypes in Iran. Biotechnology & Biotechnological Equipment, 34(1), 1013-1018. [DOI:10.1080/13102818.2020.1816216]
29. Nowosad, K., Liersch, A., Popławska, W., & Bocianowski, J. (2016). Genotype by environment interaction for seed yield in rapeseed (Brassica napus L.) using additive main effects and multiplicative interaction model. Euphytica, 208, 187-194. [DOI:10.1007/s10681-015-1620-z]
30. Pour-Aboughadareh, A., Ghazvini, H., Jasemi, S. S., Mohammadi, S., Razavi, S. A., Chaichi, M., Ghasemi Kalkhoran, M., Monirifar, H., Tajali, H., Fathihafshjani, A., & Bocianowski, J. (2023). Selection of high-yielding and stable genotypes of barley for the cold climate in Iran. Plants, 12, 2410. [DOI:10.3390/plants12132410]
31. Purchase, J., Hatting, H., & Van Deventer, C. (2000). Genotype × environment interaction of winter wheat (Triticum aestivum L.) in South Africa: II. Stability analysis of yield performance. South African Journal of Plant and Soil, 17, 101-107. [DOI:10.1080/02571862.2000.10634878]
32. Sadeghzadeh, B., Mohammadi, R., Ahmadi, H., Abediasl, G. R., Ahmadi, M. M., Mohammadfam, M., Bahrami, N., Khaledian, M. S., & Naserian, A. A. (2018). GGE biplot and AMMI application in the study of adaptability and grain yield stability of durum lines under dryland conditions. Environmental Stresses in Crop Sciences, 11, 241-260. [In Persian]
33. SAS, Inc. (2011) Base SAS 9.1 procedures guide. SAS Institute Inc, Cary.
34. SPSS, Inc. (2010). SPSS 20. Users Guied. Chicago, USA.
35. Taherian, M., Bihamta, M. R., Peyghambari, S. A., Alizadeh, H., & Rasoulnia, A. (2019). Stability analysis and selection of salinity tolerant barley genotypes. Journal of Crop Breeding, 11, 93-103. [In Persian] [DOI:10.29252/jcb.11.29.93]
36. Taleghani, D., Rajabi, A., Saremirad, A., & Fasahat, P. (2023). Stability analysis and selection of sugar beet (Beta vulgaris L.) genotypes using AMMI, BLUP, GGE biplot and MTSI. Scientific Reports, 13, 10019. [DOI:10.1038/s41598-023-37217-7]
37. Vaezi, B., Pour-Aboughadareh, A., Mohammadi, R., Armion, M., Mehraban, A., Hossein-Pour, T., & Dorii, M. (2017). GGE biplot and AMMI analysis of barley yield performance in Iran. Cereal Research Communications, 45, 500-511. [DOI:10.1556/0806.45.2017.019]
38. Wodebo, K. Y., Tolemariam, T., Demeke, S., Garedew, W., Tesfaye, T., Zeleke, M., Gemiyu, D., Bedeke, W., Wamatu, J., & Sharma, M. (2023). AMMI and GGE biplot analyses for mega-environment identification and selection of some high-yielding oat (Avena sativa L.) genotypes for multiple environments. Plants, 12, 3064. [DOI:10.3390/plants12173064]
39. Yan, W., & Kang, M. S. (2003). GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists and agronomists. CRC Press, Boca Raton, FL, USA. [DOI:10.1201/9781420040371]
40. Yan, W., & Rajcan, I. (2002). Biplot analysis of test sites and trait relations of soybean in Ontario. Crop Science, 42, 11-20. [DOI:10.2135/cropsci2002.1100]

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

© 2025 CC BY-NC 4.0 | Journal of Crop Breeding

Designed & Developed by: Yektaweb