>
Fa   |   Ar   |   En
   شناسایی نشانگرهای ریزماهواره مرتبط با صفات زراعی مهم در کینوا (Chenopodium Quinoa, Willd)  
   
نویسنده سوری لکی ابراهیم ,ربیعی بابک ,مرعشی حسن ,جوکارفرد وحید ,برنر آندریاس
منبع توليد و فرآوري محصولات زراعي و باغي - 1402 - دوره : 13 - شماره : 1 - صفحه:29 -47
چکیده    در این تحقیق، تعداد 50 ژنوتیپ کینوا با استفاده از 40 جفت نشانگر ریزماهواره (ssr) بررسی شد تا ضمن شناسایی ژنوتیپ های برتر از نظر عملکرد دانه و اجزای موثر بر آن، نشانگرهای پیوسته با صفات مورد مطالعه نیز با استفاده از روش تجزیه ارتباطی شناسایی و معرفی شوند. مطالعه صفات عملکرد دانه و اجزای موثر بر آن  نشان داد که صفات روز تا رسیدگی فیزیولوژیک، طول خوشه، تعداد خوشه در بوته و وزن هزار دانه مهمترین صفات موثر بر عملکرد دانه بودند که در نهایت ژنوتیپ های 1، 32 و 49  از نظر این صفات به عنوان ژنوتیپ های برتر معرفی شدند. مطالعه ساختار جمعیت با استفاده از نرم افزار structure دو زیر گروه احتمالی (k=2) را در جمعیت مورد مطالعه  نشان داد و نتایج حاصل از بارپلات نیز آن را تآیید کرد. نتایج حاصل از تجزیه ارتباطی با استفاده از مدل خطی عمومی (glm) و مدل خطی مخلوط (mlm) تعداد 49، 53 (glm) و تعداد 48، 52 (mlm) ارتباط نشانگر- صفت معنیدار را به-ترتیب برای سال اول (1398) و دوم (1399) شناسایی کرد. از بین روابط نشانگر- صفت معنیدار شناسایی شده برای صفات مختلف، بیشترین تعداد ارتباط معنی دار برای صفات عملکرد دانه و وزن هزار دانه به ترتیب با شش و پنج ارتباط شناسایی شد. در مجموع بر اساس نتایج حاصل از تجزیه ارتباطی تعداد 12 نشانگر پیوسته و دارای ارتباط معنی دار با صفات ارزیابی شده طی هر دو سال شناسایی شد و بنابرین میتوان از این نشانگرها به عنوان نشانگرهای ثابت و پایدار در برنامه های مختلف به نژادی کینوا استفاده کرد.
کلیدواژه تجزیه ارتباطی، تنوع ژنتیکی، ساختار جمعیت، ارتباط نشانگر- صفت
آدرس دانشگاه گیلان, دانشکده علوم کشاورزی, گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی, ایران, دانشگاه گیلان, دانشکده علوم کشاورزی, گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی, ایران, دانشگاه فردوسی, دانشکده علوم کشاورزی, گروه آموزشی بیوتکنولوژی و به نژادی گیاهی, ایران, دانشگاه گیلان, دانشکده علوم کشاورزی, گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی, ایران, موسسه تحقیقات ژنتیک گیاهی و گیاهان زراعی لایبنیز (آی.پی.کی.), گروه بانک ژن, آلمان
پست الکترونیکی boerner@ipk-gatersleben.de
 
   identification of microsatellite markers associated with important agronomic traits in quinoa (chenopodium quinoa, willd)  
   
Authors borner a. ,rabiei b. ,sourilaki e. ,marashi h. ,jokarfard v.
Abstract    in this research, 50 quinoa genotypes were investigated using 40 pairs of microsatellite markers (ssr) to identify the superior genotypes in terms of grain yield, the components affecting it, and the features linked to the studied traits were also introduced using association analysis. the study of grain yield traits and the factors affecting it showed that the traits of day to physiological maturity, panicle length, number of panicle per plant, and 1000 -grain weight were the most important traits affecting grain yield, and finally genotypes 1, 32 and 49 were the essential traits in terms of these traits. they were introduced as superior genotypes. studying the population structure using structure software showed two possible subgroups (k=2) in the studied population and the results of the bar plot confirmed it. the results of the correlation analysis using the general linear model (glm) and the mixed linear model (mlm) numbers 49, 53 (glm) and number 48, 52 (mlm) showed a significant indicator-adjective relationship, respectively, for the first year (2018) and the second (2019). among the significant marker-trait relationships identified for different traits, the highest number of meaningful relationships were identified for grain yield and 1000-grain weight traits with 6 and 5 relationships, respectively. in conclusion, based on the results of the correlation analysis, 12 continuous markers were identified with a significant relationship with the evaluated traits during both years. therefore, these markers can be used as fixed and stable markers in different quinoa breeding programs.
Keywords association analysis ,genetic diversity ,population structure ,marker-trait association
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved