[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
فهرست داوران همکار::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
ISSN
شاپای آنلاین: ISSN 2676-7309
شاپای چاپی: ISSN 2383-1367
..




 
..
:: دوره 10، شماره 1 - ( 1402 ) ::
جلد 10 شماره 1 صفحات 28-1 برگشت به فهرست نسخه ها
شاخص گزینش برای بهبود عملکرد دانه ذرت تحت شرایط نرمال و تنش شوری
مریم ابراهیمی ، رضا درویش زاده* ، امیر فیاض مقدم
گروه تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه ، r.darvishzadeh@urmia.ac.ir
چکیده:   (2630 مشاهده)
حفظ امنیت غذایی از اولویتهای اساسی هر کشوری محسوب می‌‌گردد که در سایه توسعه و معرفی ارقام زراعی جدید، پر محصول و مقاوم به تنشها حاصل میشود. ذرت با توجه به گستره مصرف؛ تغذیه انسان، تغذیه دام و طیور و استفادههای صنعتی، از اهمیت خاصی در برنامههای توسعه کشاورزی در راستای تأمین امنیت غذایی برخوردار است. برای بهبود صفت پیچیده که توارثپذیری پایینی دارد، از انتخاب غیرمستقیم توسط صفات دیگر و یا شاخص مناسب توسعهیافته بر اساس چند صفت میتوان استفاده نمود. در این پژوهش 86 ژنوتیپ ذرت در مزرعه تحقیقاتی دانشکده کشاورزی دانشگاه ارومیه در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی در سه تکرار، تحت دو شرایط نرمال و تنش شوری کشت شدند. در مرحلهی 8 برگی تنش شوری معادل dS/m 8 به گیاهان گروه تیمار اعمال گردید. اندازهگیری صفات از مرحلهی تاسلدهی تا رسیدگی فیزیولوژیک انجام گرفت. جهت انتخاب ژنوتیپهای مطلوب چهار شاخص انتخاب، اسمیت- هیزل، پسک- بیکر، بریم و رابینسون محاسبه شد. بر مبنای شاخص انتخاب اسمیت- هیزل که بهعنوان شاخص برتر با بالاترین کارایی انتخاب (ΔH) در هر دو شرایط نرمال و تنش شوری بود، ژنوتیپ R59 در شرایط نرمال و ژنوتیپ 6*/88 در شرایط تنش شوری بهعنوان ژنوتیپهای برتر معرفی شدند. با توجه به کاهش بارندگی و بهتبع آن کاهش کیفیت و شور شدن آب و خاک، ژنوتیپ 6*/88 بهعنوان یک ژنوتیپ مطلوب جهت توسعه ارقام هیبرید برای پشت سر گذاشتن چالش فوق قابل توصیه می‌‌باشد.
واژه‌های کلیدی: انتخاب غیرمستقیم، پاسخ به انتخاب، تنش NaCl، ذرت، گزینش چندمتغیره
متن کامل [PDF 1262 kb]   (1067 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: به‌نژادی گیاهی
فهرست منابع
1. Amaral Júnior, A.T., Freitas Júnior, S.P., Rangel, R.M., Pena, G.F., Ribeiro, R.M., Morais, R.C., and Schuelter, A.R. (2010). Improvement of a popcorn population using selection indexes from a fourth cycle of recurrent selection program carried out in two different environments. Genetics and Molecular Research, 9: 340-347. [DOI:10.4238/vol9-1gmr702]
2. Andrade, A.C.B., Silva, A.J., Ferraudo, A.S., Unêda-Trevisoli, S.H. and Mauro, A.S. (2016). Strategies for selecting soybean genotypes using mixed models and multivariate approach. African Journal of Agricutural Research, 11: 23-31.
3. Asghar, M.J. and Mehdi, S.S. (2010). Selection indices for yield and quality traits in sweet corn. Pakistan Journal of Botany, 42(2): 775-789.
4. Arzangh, S., Darvishzadeh, R. and Alipuor, H. (2021). Evaluation of genetic diversity of maize lines (Zea mays L.) under normal and salinity stress conditions. Cereal Research, 11(3): 243-268 (In Persian).
5. Baker, R.J. (1986). Selection Indices in Plant Breeding. CRC Press. Boca Raton, Florida, USA.
6. Boyles, R.E., Cooper, E.A., Myers, M.T., Brenton, Z., Rauh, B.L., Morris, G.P. and Kresovich, S. (2016). Genome‐wide association studies of grain yield components in diverse sorghum germplasm. The Plant Genome, 9(2): 2015-09. [DOI:10.3835/plantgenome2015.09.0091]
7. Brim, C.A., Johnson H.W. and Cockerham, C.C. (1959). Multiple selection criteria in soybeans 1. Agronomy Journal, 51(1): 42-46. [DOI:10.2134/agronj1959.00021962005100010015x]
8. Carvalho, A.D.F., Nogueira, M.T.M., Silva, G.O., Luz, J.M.Q., Maciel, G.M. and Rabelo, P.G. (2017). Seleção de genótipos de cenoura para caracteres fenotípicos de raiz. Horticultura Brasileira, 35: 97-102. [DOI:10.1590/s0102-053620170115]
9. Candido, W.D.S., Silva, C.M., Costa, M.L., Silva, B.E.D.A., Miranda, B.L.D., Pinto, J.F.N. and Reis, E.F.D. (2020). Selection indexes in the simultaneous increment of yield components in topcross hybrids of green maize. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 17(55): e01206. [DOI:10.1590/s1678-3921.pab2020.v55.01206]
10. Crispim‐Filho, A.J., Dos Santos, F.P., Pinto, J.F.N., Melo, P.G.S., Dos Reis, E.F. and Mendes‐Resende, M.P. (2020). Dealing with multiple traits in maize: A new approach for selecting progenies. Crop Science, 60(6): 3151-3165. [DOI:10.1002/csc2.20292]
11. Dabholkar, A. (1992). Elements of Biometrical Genetics Concept. Publishing Company, New Delhi, IND.
12. Davik, J. (1989). A selection index for population improvement in white cabbage (Brassica oleracea L. var. capitata). Hereditas, 111: 17-23. [DOI:10.1111/j.1601-5223.1989.tb00371.x]
13. Dehghan Kouhestani, R., Majidi, M.M. and Saeidi, G. (2017). Direct and indirect selection responses for seed yield improvement in safflower (Carthamus tinctorius L.). Journal of Crop Production and Processing, 7(1): 115-125 (In Persian). [DOI:10.18869/acadpub.jcpp.7.1.115]
14. De Santiago, S., de Souza Junior, C.L., Lemos, L.B. and Môro, G.V. (2019). Prediction of genetic gain using selection indices in maize lines. African Journal of. Agricultural Research, 14: 787-793.
15. Dovale, J.C., Fritsche-Neto, R., Silva, P.S.L. (2011). Índice de seleção para cultivares de milho com dupla aptidão: minimilho e milho verde. Bragantia, 70: 781-787. [DOI:10.1590/S0006-87052011000400008]
16. Erenstein, O., Jaleta, M., Sonder, K., Mottaleb, K. and Prasanna, B.M. (2022). Global maize production, consumption and trade: trends and R&D implications. Food Security, 14: 1295-1319. [DOI:10.1007/s12571-022-01288-7]
17. Falconer, D.S. and Mackay, T.F.C. (1996). Introduction to Quantitative Genetics. Pearson, Harlow, UK.
18. FAO. (2020) FAO extent of salt-affected soils. Available at: http://www.fao.org/ soils-portal/soil-management/management-of-some-problem-soils/salt-affected-soils/more-information-on-salt-affected-soils/en/ (Accessed Access April 30, 2020).
19. Fazlalipour, M., Rabiei, B., Samizadeh, H. and Rahimsouroush, H. (2007). Use of coefficient path analysis for base and optimum selection indices in rice. Journal of Agricultural Science, 17(4): 97-112 (In Persian).
20. Freitas, I.L.D.J., Amaral Junior, A.T.D., Viana, A.P., Pena, G.F., Cabral, P.D.S., Vittorazzi, C. and Silva, T.R.D.C. (2013). Ganho genético avaliado com índices de seleção ecom REML/BLUP em milho-pipoca. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 48: 1464-1471. [DOI:10.1590/S0100-204X2013001100007]
21. Hassani, A., Azapagic, A. and Shokri, N. (2021). Global predictions of primary soil salinization under changing climate in the 21st century. Nature Communications, 12: 6663. [DOI:10.1038/s41467-021-26907-3]
22. Hazel, L.N. (1943). The genetic basis for constructing selection indexes. Genetics, 28(6): 476-49. [DOI:10.1093/genetics/28.6.476]
23. Holland, J.B., Nyquist, W. and Cervantes, C. (2003). Estimating and interpreting heritability for plant breeding. Plant Breeding Reviews, 22: 9-112. [DOI:10.1002/9780470650202.ch2]
24. Lima, V.J. De, Freitas Junior, S. De P., Souza, Y.P. De, Silva, C.S. Da, Farias, J.E.C., Souza, R.F. De, Chaves, M.M. and Feitosa, J.V. (2018). Genetic gain capitalization in the first cycle of recurrent selection in popcorn at Ceará's Cariri. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, 13: e5556. [DOI:10.5039/agraria.v13i3a5556]
25. Khavari Khorasani, S. and Mahdi Poor, A. (2018). Genetic improvement of grain yield by determination of selection index in single cross hybrids of maize (Zea mays L.). Plant Genetic Researches, 5(1): 1-18 (In Persian). [DOI:10.29252/pgr.5.1.1]
26. Kumar, P., Choudhary, M., Halder, T., Prakash, N.R., Singh, V.V.V.T., Sheoran, S.T.R.K., Longmei, N., Rakshit, S. and Siddique, K.H.M. (2022). Salinity stress tolerance and omics approaches: revisiting the progress and achievements in major cereal crops. Heredity, 128(6): 497-518. [DOI:10.1038/s41437-022-00516-2]
27. Munns, R. and Tester, M. (2008). Mechanisms of salinity tolerance. Annual Review of Plant Biology, 59: 651-681. [DOI:10.1146/annurev.arplant.59.032607.092911]
28. Noble, C.L. and Rogers, M.E. (1992). Arguments for the use of physiological criteria for improving the salt tolerance in crops. Plant Physiology, 146: 99-107. [DOI:10.1007/BF00012001]
29. Parvaiz, A. and Satyawati, S. (2008). Salt stress and phyto-biochemical responses of plants. Plant Soil Environment, 54: 89-99 [DOI:10.17221/2774-PSE]
30. Pesek, J. and Baker, R. (1970). An application of index selection to the improvement of self-pollinated species. Canadian Journal of Plant Science, 50(3): 267-276. [DOI:10.4141/cjps70-051]
31. Rahimi, M. and Rabiei, B. (2011). The application of selection indices on improvement of grain yield in rice (Oryza sativa L.). Agronomy Journal (Pajouhesh & Sazandegi), 90: 39-49 (In Persian).
32. Robinson, H.F., Comstock R.E. and Harvey, P.H. (1951). Genotypic and phenotypic correlation and their implications in selection. Agronomy Journal, 43: 282-287. [DOI:10.2134/agronj1951.00021962004300060007x]
33. Sah, R.P., Chakraborty, M., Prasad, K., Pandit, M., Tudu, V.K., Chakravarty, M.K. and Moharana, D. (2020). Impact of water deficit stress in maize: phenology and yield components. Scientific Reports, 10(1): 2944. [DOI:10.1038/s41598-020-59689-7]
34. Salehi, M. and Saeidi, G.A. (2012). Selection indicators to improve sesame seed yield. Iranian Journal of Field Crops Research, 10(4): 667-673 (In Persian).
35. Shabala, S. (2013). Learning from halophytes: physiological basis and strategies to improve abiotic stress tolerance in crops. Annals of Botany 112: 1209-1221. [DOI:10.1093/aob/mct205]
36. Shiri, M. and Ebrahimi, L. (2018). Comprehensive SAS code for computing several selection indices. Journal of Crop Improvement, 32(2): 225-238. [DOI:10.1080/15427528.2017.1407855]
37. Smith, H.F. (1936). A discriminant function for plant selection. Annals of Eugenics, 7(3): 240-250. [DOI:10.1111/j.1469-1809.1936.tb02143.x]
38. Silva, M.F., Maciel, G.M., Finzi, R.R., Peixoto, J.V.M., Rezende, W.S. and Castoldi, R. (2020). Selection indexes for agronomic and chemical traits in segregating sweet corn populations. Horticultura Brasileira, 38: 71-77. [DOI:10.1590/s0102-053620200111]
39. Subbarao, G.V. and Johansen. C. (2002). Physiological mechanisms relevant to genetic improvement of salinity tolerance in crop plants. In: Pessarakli M (ed.) Handbook of Plant and Crop Physiology. Marcel Dekker Inc., New York, USA. [DOI:10.1201/9780203908426.ch44]
40. Tahmasbali, M., Darvishzadeh, R. and Fayaz Moghaddam, A. (2021). Evaluation of oriental tobacco (Nicotiana tabacum L.) genotypes using selection indices under the presence and absence of broomrape. Iranian Journal of Field Crop Science, 52(3): 189-20 (In Persian).
41. Tahmasebi, A., Darvishzadeh, R., Fayaz Moghadam, A., Gholinejhad, E. and Abdi, H. (2022). Using selection indices to improve seed yield in native sesame stands. Plant Genetic Researches, 8(2): 117-130 (In Persian). [DOI:10.52547/pgr.8.2.9]
42. Vieira, R.A., Rocha, R.D., Scapim, C.A. and Amaral, A.T.D. (2017). Recurrent selection of popcorn composites UEM-CO1 and UEM-CO2 based on selection indices. Crop Breeding and Applied Biotechnology, 17: 266-272. [DOI:10.1590/1984-70332017v17n3n40]
43. Yue, H., Gauch, H.G., Wei, J., Xie, J., Chen, S., Peng, H., Bu, J. and Jiang, X. (2022). Genotype by environment interaction analysis for grain yield and yield components of summer maize hybrids across the huanghuaihai region in China. Agriculture, 12(5): 602. [DOI:10.3390/agriculture12050602]
44. Zhu, M., Li, Q., Zhang, Y., Zhang, M. and Li, Z. (2022) Glycine betaine increases salt tolerance in maize (Zea mays L.) by regulating Na + homeostasis. Frontiers in Plant Science, 13: 978304. [DOI:10.3389/fpls.2022.978304]
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


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

Ebrahimi M, Darvishzadeh R, Fayaz Moghaddam A. Selection Indices for Improving Maize Grain Yield under Normal and Salt Stress Conditions. pgr 2023; 10 (1) :1-28
URL: http://pgr.lu.ac.ir/article-1-290-fa.html

ابراهیمی مریم، درویش زاده رضا، فیاض مقدم امیر. شاخص گزینش برای بهبود عملکرد دانه ذرت تحت شرایط نرمال و تنش شوری. پژوهش های ژنتیک گیاهی. 1402; 10 (1) :1-28

URL: http://pgr.lu.ac.ir/article-1-290-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 10، شماره 1 - ( 1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
پژوهش های ژنتیک گیاهی Plant Genetic Researches
Persian site map - English site map - Created in 0.07 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4657