گزینش لاین‌های فلفل شیرین (.Capsicum annuum L) بر مبنای صفات موثر بر عملکرد میوه در مسیر تولید بذر هیبرید

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ایران.

2 کارشناس، بخش تحقیقات علوم زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ایران.

چکیده

هدف: مطالعات همبستگی ژنوتیپی و فنوتیپی بین صفات گیاهی در برنامه‌ریزی، ارزیابی و تعیین معیارهای انتخاب برای صفات موردنظر در یک برنامه اصلاحی مفید است. مطالعه حاضر باهدف برآورد ضرایب همبستگی فنوتیپی و ژنوتیپی بین عملکرد میوه و صفات منتسب به عملکرد و بررسی اثرات مستقیم و غیرمستقیم صفات مربوط به عملکرد میوه با استفاده از تحلیل ضریب علیت و انتخاب لاین‌های برتر با استفاده از شاخص انتخاب ژنوتیپ ایده‌­آل (SIIG) انجام شد.
مواد و روش‌­ها: بذور 50 ژنوتیپ فلفل شیرین غیردلمه­‌ای (C. annuum L.) از بخش ژرم پلاسم موسسه تحقیقات ژنتیک گیاهی و گیاهان زراعی (IPK) آلمان دریافت و با 5 نسل خودگشنی، لاین خالص آن تهیه شد. بذور لاین‌­های خالص در قالب طرح کاملاً تصادفی با سه تکرار در شرایط گلخانه‌­ای کشت و 12 صفت کمی و کیفی مورد ارزیابی قرار گرفت. تجزیه واریانس داده‌ها، ضرایب همبستگی، تجزیه رگرسیون و تجزیه علیت با استفاده از نرم‌افزار برخط OPSTAT انجام شد. به‌منظور گزینش لاین‌های برتر بر اساس ادغام عملکرد و صفات تأثیرگذار بر آن از روش SIIG استفاده شد.
نتایج: بر اساس نتایج تجزیه واریانس تفاوت معنی‌داری بین لاین‌های مورد ارزیابی برای همه صفات موردمطالعه در سطح احتمال یک درصد مشاهده شد که بیانگر تنوع ژنتیکی در بین لاین‌های موردمطالعه بود. عملکرد میوه همبستگی مثبت و معنی‌داری با تعداد میوه در چین، قطر میوه، طول میوه، طول دم میوه، ضخامت پریکارپ، درصد ماده خشک و وزن میوه داشت. در مدل رگرسیونی عملکرد به‌عنوان متغیر وابسته و سایر صفات به‌­عنوان متغیرهای مستقل موردمطالعه قرار گرفتند و پنج صفت وزن میوه، تعداد میوه، درصد ماده خشک، طول میوه و قطر آن به‌­عنوان مؤثرترین صفات بر عملکرد میوه تعیین شدند. بر اساس نتایج تجزیه علیت، وزن میوه و تعداد میوه در بوته، بیشترین اثر مستقیم و مثبت را بر عملکرد میوه داشتند (به‌ترتیب 63 و 44 درصد). انتخاب لاین‌ها بر اساس شاخص SIIG منجر به‌گزینش پنج لاین 237، 334، 389، 296، 400 و 318 با کمترین فاصله از ژنوتیپ ایده‌­آل شد.
نتیجه‌­گیری: با توجه به نتایج به‌دست‌آمده و بر اساس مطالعه ضریب علیت، انتخاب برای وزن میوه، طول میوه، تعداد میوه در بوته، قطر میوه و درصد ماده خشک به‌طورکلی بهره‌وری فلفل شیرین را افزایش خواهد داد. همچنین استفاده از شاخص انتخاب ژنوتیپ ایده‌آل منجر به‌گزینش لاین‌ها و ژنوتیپ‌­هایی خواهد شد که به‌طور هم‌زمان ازنظر صفات مذکور در بهترین حالت ممکن قرار دارند. لذا لاین‌های 318، 296، 400، 389، 324 و 237 برای مطالعات بعدی در مسیر تولید بذر هیبرید گزینش و پیشنهاد می‌گردند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Selection of sweet pepper lines (Capsicum annuum L.) based on traits affecting fruit yield in the path of hybrid seed production

نویسندگان [English]

  • Zahra Roudbari 1
  • Ardeshir Nozari 2
1 1- Assist. Prof. of Crop and Horticultural Science Research Department, Southern Kerman Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Iran
2 Expert, Department of Crop and Horticultural Science Research, Southern Kerman Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Iran.
چکیده [English]

Abstract
Objective
Genotypic and phenotypic correlation studies between plant traits are helpful in planning, evaluating, and determining selection criteria for desired traits in a breeding program. The present aimed to estimate the phenotypic and genotypic correlation coefficients between yield and its associated traits, investigate the direct and indirect effects of performance-related traits through path coefficient analysis, and identify superior lines using the selection index of ideal genotype (SIIG).
Materials and Methods
Seeds from 50 genotypes of sweet pepper were obtained from the Germplasm Department of the Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK), Germany. Pure lines were developed through five generations of self-crossing. The seeds of these pure lines were cultivated in a completely randomized design with three replications under greenhouse conditions, and 12 quantitative and qualitative traits were evaluated. Variance analysis, correlation coefficients, regression analysis, and path analysis were conducted using OPSTAT software. The SIIG method was applied to select superior lines based on the integration of performance and the traits influencing it.
Results
The analysis of variance revealed a significant difference among the evaluated lines for all studied traits at a 1% probability level, indicating substantial genetic diversity among the lines. Fruit yield showed a positive and significant correlation with the number of fruits per plant, fruit diameter, fruit length, fruit tail length, pericarp thickness, dry matter percentage, and fruit weight. The regression model analyzed yield as the dependent variable, while other traits were independent. Five traits (fruit weight, fruit number, dry matter percentage, fruit length, and fruit diameter) were identified as the most influential factors affecting fruit yield. Path analysis further demonstrated that fruit weight and the number of fruits per plant had the most direct and positive effect on fruit yield, contributing 63% and 44%, respectively. Selection based on the selection index of the ideal genotype resulted in the identification of five superior lines 237, 334, 389, 296, 400, and 318, which exhibited the shortest distance from the ideal genotype.
Conclusion
The results of the path coefficient analysis indicate that selecting traits such as fruit weight, fruit length, number of fruits per plant, fruit diameter, and dry matter percentage can significantly enhance sweet pepper productivity. Additionally, employing the selection index ideal genotype (SIIG) enables the identification of lines and genotypes that exhibit optimal performance across these traits. Consequently, lines 318, 296, 400, 389, 324, and 237 have been identified as candidates for further studies aimed at hybrid seed production.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Direct and indirect impacts
  • Fruit yield
  • Path analysis
  • Selection index