بررسی تنوع ژنتیکی در لاین های بومی گندم نان ایران با استفاده از روش های آماری چند متغیره

نویسندگان

چکیده

به منظور بررسی تنوع ژنتیکی و جغرافیایی لاین های بومی گندم نان ایران، آزمایشی در سال زراعی 78-1377 درقالب طرح سیستماتیک در دانشکده کشاورزی کرج اجرا شد و با استفاده از روش های چند متغیره، تنوع در صفات مورفولوژیک و فنولوژیک این لاین ها مطالعه شد. تحلیل مؤلفه های اصلی، 22 متغیر بررسی شده رابه 8 مؤلفه با واریانس نسبی تجمعی 80.5% کاهش داد. تجزیه عاملی 21 متغیر مورد بررسی رابه شش عامل مشترک باواریانس نسبی ـ تجمعی 63.6% کاهش داد. عامل ها عبارت بودند از : تولید و توزیع عملکرد اقتصادی (17.4%)،‌ تولید ماده خشک (15.2%)،‌عامل مؤثر بر پنجه دهی(10.3%)،‌ باروری (8.2%)، عوامل مؤثر بر ارتفاع گیاه (6.9%) و طول دوره رشد قبل از گلدهی (5.6%). واریانس اشتراکی و واریانس خاص صفات عملکرد دانه، وزن صددانه،‌ تعداد دانه در سنبله و تعداد پنجه بارور در گیاه تحت مدل شش عاملی فوق محاسبه و واریانس های اشتراکی آن ها به ترتیب 98%، 93%، 93% و 84% از واریانس کل این صفات را توجیه کردند. عوامل مشترک ششگانه فوق برای تعیین عملکرد و اجزاء آن بسیار مناسب و توجیه کننده بود. تجزیه کلاستر به روش UPGMA با درنظر گرفتن 65% شباهت درون گروهی مکان های مورد بررسی را در شش گروه قرار داد. تجزیه کلاستر به روش WARD،‌ 600لاین محلی رادر شش کلاستر طبقه بندی نمود و اجرای تجزیه واریانس یک طرفه بر روی کلیه صفات (با استفاده از عضویت کلاسترها به عنوان عامل گروه بندی) نشان داد که شش کلاستر از نظر کلیه صفات در سطح یک هزارم با هم تفاوت معنی داری داشتند. به طورکلی تنوع ژنتیکی تابعیت و الگوپذیری قابل ملاحظه ای از تنوع جغرافیایی نشان نداد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Study Of The Genetic Variation Within Iranian Local Bread Wheat Lines Using Multivariate Techniques

نویسندگان [English]

  • M. Mohammadi
  • M.R. Ghanadha
  • A. Taleei
چکیده [English]

Genetic and geographical variation in 600 Iranian local bread wheat lines were studied in Agricultural College at Karaj in 1998/99 cropping season. A systematic design and multivariate techniques were used. To study morpho-thecnological traits. Principal component analysis reduced 22 variables down to eight components with 80.5% proportional cumulative variance. Factor analysis using maximum likelihood estimation method with varimax rotation was performed on 21 variables and reduced them down to six common factors with 63.6% proportional cumulative variance which were economic yield production and partitioning (17.4%), dry matter production (15.2%), tillering (10.3%), productivity (8.2%), height-related factors (6.9%) and preheating phase length (5.6%). Common and specific variances of revealed that proportional common variances of grain yield, 100-kernel weight, No. of kernels/ Spike and No. of fertile tillers/ plant were 98%, 93%, 93% and 84%, respectively. According to the results, consideration of the 6-common factor model is very suitable and determinable for yield and yield components. With cluster analysis using UPGMA method and based on 65% within group similarity, locations were classified into six clusters. Cluster analysis using WARD method classified the 600 landraces into six clusters. One-way ANOV A on all traits was performed using clusters membership as subscript to prove 6-cluster model statistically. The results showed that these 6 clusters had significant differences (?= 0.001). Genetic variability did not follow the same pattern as geographical variability.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Principal component analysis
  • factor analysis (maximum likelihood)
  • varimax rotation
  • cluster analysis (UPGMA
  • WARD and K-means cluster method)