نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجو دکتری، گروه ‌به‌نژادی گیاهی و بیوتکنولوژی، دانشکده علوم کشاورزی و صنایع غذایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی

2 استاد، گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران

3 استاد، گروه ‌به‌نژادی گیاهی و بیوتکنولوژی، دانشکده علوم کشاورزی و صنایع غذایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی

4 استادیار، گروه تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه

5 استادیار، گروه ‌به‌نژادی گیاهی و بیوتکنولوژی، دانشکده علوم کشاورزی و صنایع غذایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی

چکیده

یک مجموعه متشکل از 199 توده بومی گندم نان ایران در دو استان البرز و زنجان که دارای اقلیم‌های نیمه خشک می‌باشند تحت شرایط تنش خشکی آخر فصل و آبیاری معمولی کشت شدند. شانزده صفت زراعی به‌منظور ارزیابی تنوع ژنتیکی توده‌های بومی ثبت شدند. دامنه تغییرات فنوتیپی تحت شرایط تنش خشکی آخر فصل در مقایسه با شرایط آبیاری معمولی (به غیر از صفت روز تا ظهور سنبله) کمتر بودند. میزان توارث‌پذیری تحت شرایط آبیاری معمولی برای تمامی صفات افزایش یافت. بالاترین ضرایب همبستگی برای صفت‌های روز تا ظهور سنبله و ارتفاع گیاه (0.65)، عملکرد دانه و تعداد دانه (0.60) تحت شرایط تنش خشکی و همچنین میان صفت‌های روز تا ظهور سنبله و ارتفاع گیاه (0.76)، وزن سنبله و تعداد دانه (0.64) تحت شرایط آبیاری معمولی مشاهده شدند. در تجزیه‌ به مؤلفه‌های اصلی 0.40 از تغییرات صفات زراعی تحت شرایط تنش خشکی آخر فصل و 0.39 از تغییرات صفات زراعی تحت شرایط آبیاری معمولی توسط دو مؤلفه اول توجیه شدند. با استفاده از تجزیه علیت صفات وزن هزار دانه و تعداد بذر تحت شرایط تنش خشکی آخر فصل و صفات روز تا ظهور سنبله، روز تا رسیدگی فیزیولوژیک، طول دوره ظهور سنبله تا رسیدگی فیزیولوژیک، وزن هزار دانه و تعداد بذر تحت شرایط آبیاری معمولی بیشترین اثر مستقیم را بر روی عملکرد دانه داشتند. دندروگرام به دست آمده به‌منظور گروه‌بندی توده‌های بومی تطابق بسیار مطلوبی با تجزیه‌های‌‌ به مؤلفه‌های اصلی داشت درحالی‌که تحت شرایط آبیاری معمولی تعداد بیشتری از توده‌های بومی در گروه‌های با عملکرد بالاتر جای گرفته بودند. نتایج این پژوهش، استفاده از تنوع ژنتیکی موجود در توده‌های بومی گندم نان ایران را در برنامه‌های به‌نژادی کاربردی پیشنهاد می‌نمایند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Arzani, A., Ashraf, M., 2017. Cultivated ancient wheats (Triticum spp.): a potential source of health-beneficial food products. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 16, 477-488.
Barraclough, P.B., Lopez-Bellido, R., Hawkesford, M.J., 2014. Genotypic variation in the uptake, partitioning and remobilization of nitrogen during grain-filling in wheat. Field Crops Research. 156, 242-248.
Crain, J., Bajgain, P., Anderson, J., Zhang, X., DeHaan, L., Poland, J., 2020. Enhancing crop domestication through genomic selection, a case study of intermediate wheatgrass. Frontiers in Plant Science. 11, 319.
De Mendiburu, F., 2014. Agricolae: Statistical Procedures for Agricultural Research. R package version 1.2-1.
Food and Agriculture Organization (FAO)., 2013. Dietary protein quality evaluation in human nutrition. Report of an FAO expert consultation. FAO Food Nutriants Paper. 92, 1-79.
Food and Agriculture Organization (FAO), 2020. FAOSTAT. http://www.fao.org/faostat
Galili, T., 2015. Dendextend: an R package for visualizing, adjusting and comparing trees of hierarchical clustering. Bioinformatics. 31, 3718-3720.
Golparvar, A.R., Ghanadha, M.R., Zali, A.A., Ahmadi, A., Harvan, E.M., Ghasemi Pirbalooti, A., 2007. Factor analysis of morphological and morpho-physiological traits in bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes under drought and non-drought stress conditions. Pajouhesh and Sazandegi. 72, 52-59. [In Persian with English summary]
Gu, Z., Gu, L., Eils, R., Schlesner M., Brors, B., 2014. Circlize implements and enhances circular visualization in R. Bioinformatics. 30, 2811-2812.
Haghighattalab, A., Gonzalez-Perez, L., Mondal, S., Singh, D., Schinstock, D., Rutkoski, J., Ortiz-Monasterio, I., Singh, R.P., Goodin, D., Poland, J., 2016. Application of unmanned aerial systems for high throughput phenotyping of large wheat breeding nurseries. Plant Methods. 12, 35.
Minitab Inc., 2013. Minitab 16 statistical software. Coventry, United Kingdom.
Mohseni, M., Mortazavian, S.M.M., Ramshini, H.A., Foghi, B., 2014. Evaluation of bread wheat genotypes under normal and post-anthesis drought stress conditions for agronomic traits. Journal of Crop Breeding, 8. 16-29. [In Persian with English summary]
Nuttonson, M.Y., 1995. Wheat-climatic relationships and the use of phenology in ascertaining the thermal and photothermal requirements of wheat. Washington, DC: Amerian Institute of Crop Ecolology.
Pask, A.J.D., Pietragalla, J., Mullan., Reynolds, M.P., 2012. Physiological breeding II: a field guide to wheat phenotyping. International Wheat and Maize Improvement Centre (CIMMYT), DF, Mexico.
Poland, J.A., Endelman, J., Dawson, J., Rutkoski, J., Wu, S., Manes, Y., Dreisigacker, S., Crossa, J., Sanchez-Villeda, H., Sorrells, M.E., Jannink, J.-L., 2012. Genomic selection in wheat breeding using genotyping-by-sequencing. Plant Genome. 5, 103-113.
R Development Core Team. 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna.
Rahimi, Y., Bihamta, M.R., Talaei, A., Alipour, H., 2019. Genetic variability assessment of Iranian wheat landraces in term of some agronomic attributes under normal irrigation and rain-fed conditions. Iranian Journal of Field Crop Science. 50, 1-16. [In Persian with English summary]
Rutkoski, J., Poland, J., Mondal, S., Autrique, E., Perez, L.G., Crossa, J., Reynolds, M., Singh, R., 2016. Canopy temperature and vegetation indices from high-throughput phenotyping improve accuracy of pedigree and genomic selection for grain yield in wheat. G3 (Bethesda). 6, 2799-2808.
SAS Institute, 2016. SAS® 9.4. Cary, NC, USA.
Sehgal, A., Sita, K., Siddique, K.H.M., Kumar, R., Bhogireddy, S., Varshney, R.K., HanumanthaRao, B., Nair, R.M., Prasad, P.V.V., Nayyar, H., 2018. Drought or/and heat-stress effects on seed filling in food crops: impacts on functional biochemistry, seed yields, and nutritional quality. Frontiers in Plant Science. 9, 1705.
Shabannejad, M., Bihamta, M.R., Majidi-Hervan, E. Alipour, H., Ebrahimi, A., 2020. A simple, cost-effective high-throughput image analysis pipeline improves genomic prediction accuracy for days to maturity in wheat. Plant Methods .16, 146.
Sukumaran, S., Dreisigacker, S., Lopes, M., Chavez, P., Reynolds, M.P., 2015. Genome-wide association study for grain yield and related traits in an elite spring wheat population grown in temperate irrigated environments. Theoretical and Applied Genetics. 128, 353-363.
Sun, J., Poland, J.A., Mondal, S., Crossa, J., Juliana, P., Singh, R.P., Rutkoski, J.E., Jannink, J.-L., Crespo-Herrera, L., Velu, G., et al., 2019. High-throughput phenotyping platforms enhance genomic selection for wheat grain yield across populations and cycles in early stage. Theoretical and Applied Genetics. 132, 1705-1720.
United States Department of Agriculture - Agricultural Research Service (USDA-ARS)., 2020. FoodData Central.
Wang, H., Qin, F., 2017. Genome-wide association study reveals natural variations contributing to drought resistance in crops. Frontiers in Plant Science. 8, 1110.
Zhang, J., Song, Q., Cregan, P.B., Jiang, G.L., 2016. Genome-wide association study, genomic prediction and marker-assisted selection for seed weight in soybean (Glycine max). Theoretical and Applied Genetics. 129, 117-130.