Selection of Barley (Hordeum Vulgare) Genotypes by Gyt (Genotype × Yield × Trait) Biplot Technique and Its Comparison With Gt (Genotype × Trait)

Karahan, Turan; Akgün, İlknur

doi:10.15666/aeer/1801_13471359

Cited by 14 publications

(9 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Regarding GGE‐biplot analysis, new methods are developed like a genotype‐by‐trait (GT) biplot which visualizes the genotype relationship with traits in a biplot to represent the strengths and weaknesses of the genotypes (Yan & Rajcan, 2002 ). This methodology has been widely used by many researchers to find the traits relationship in different plants (Dehghani et al, 2008 ; Gouveia et al, 2022 ; Karahan & Akgun, 2020 ; Santana et al, 2021 ; Sofi et al, 2022 ; Tsenov et al, 2021 ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Trait profiling and genotype selection in oilseed rape using genotype by trait and genotype by yield*trait approaches

Bakhshi

Oghan

Rameeh

et al. 2023

Food Science & Nutrition

View full text Add to dashboard Cite

Selection and breeding for high‐yielding in oilseed rape have always been one of the leading objectives for oilseed rape breeders. This process becomes more complicated when all quantitative traits are considered in selection in addition to grain yield. In the present study, 18 oilseed rape genotypes along with 2 check cultivars (RGS003 and Dalgan) were evaluated across 16 environments (a combination of 2 years and eight locations) in the tropical climate regions of Iran during 2018–2019 and 2019–2020 cropping seasons. The experiments were conducted in a format of randomized complete block design (RCBD) with three replications. The obtained multienvironmental trial data were utilized to conduct multivariate analysis, genotype by trait (GT) biplot, and genotype by yield*trait (GYT) biplot (Breeding, Genetics and Genomics, 1:2019). The GT and GYT biplot accounted for 55.5% and 93.6% of the total variation in the first two main components. Based on multivariate analysis and GT biplot, pod numbers in plant (PNP) and plant height (PH) were chosen as two key traits in spring oilseed rape genotypes for indirect selection due to high variation, strong positive correlation with grain yield (GY), and their high representatively and discriminability in genotype selection. The mean × stability GT biplot represented G10 (SRL‐96‐17) as the superior genotype. Based on the mean × stability GYT biplot, eight above‐average genotypes were identified that took high scores in stability, high‐yielding, and all evaluated quantitative traits at the same time. Based on the superiority index of GYT data, G10 (SRL‐96‐17) and G5 (SRL‐96‐11) indicated the best yield–trait combinations profile and ranked above check cultivars and then selected as superior genotypes. Similarly, cluster analysis using the WARD method also separated eight superior genotypes. Based on the result of the present study, GT ad GYT methodologies are recommended for trait profiling and genotype selection in oilseed rape breeding projects, respectively.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Trait profiling and genotype selection in oilseed rape using genotype by trait and genotype by yield*trait approaches

Bakhshi

Oghan

Rameeh

et al. 2023

Food Science & Nutrition

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Корреляционный анализ позволяет установить степень сопряженности урожайности с основными показателями на фоне действия лимитирующих факторов, предоставляя возможность определения диагностических признаков оценки и отбора генотипов на ранних этапах селекционной работы (Volkova, 2016). Поскольку улучшение сортов по комплексу признаков является трудоемким процессом, понимание силы связи между конкретными признаками может помочь селекционеру в определении направления дальнейшей работы (Karahan, Akgun, 2019).…”

Section: результаты и обсуждениеunclassified

Analysis of the genotype × environment interactions and assessment of the adaptability potential in barley under the conditions of the Northern Trans-Urals

Bome

2021

Trudy po prikladnoy botanike, genetike i selektsii

View full text Add to dashboard Cite

Background. Crop yield is a compound and complex character in breeding programs. A stable high yield is determined by the genotype, environmental impacts, and their interaction. A comprehensive assessment of cultivars based on their adaptability, plasticity and stability makes it possible to select among the studied assortment the most promising, potentially high-yielding and environmentally flexible plant forms adaptable to a wide range of environmental conditions.Materials and methods. Evaluation of 146 accessions representing two-row (subsp. distichon L.) and six-row (subsp. vulgare) barleys (Hordeum vulgare L.) was performed in 2015–2017 to measure the adaptability, stability, plasticity and homeostasis of barley yield. Experimental data were statistically processed using the methods of the two-way ANOVA and correlation analysis.Results and conclusion. It was established that barley yield formation was almost equally determined by the genotype (34.3%), environmental conditions (31.9%), and genotype × environment interactions (33,7%), showing that the tested barleys were relatively well adaptable to climate changes in the Northern Trans-Urals. Barley yield was more closely associated with grain weight per plant (r = 0.72) and the number of productive stems per area unit (r = 0.63), and to a lesser extent with seed germination rate in the field (r = 0.39) and 1000 grain weight (r = 0.37). Strong correlations were observed for the yield with the adaptability coefficient (r = 0.94), environmental plasticity index (r = 1.00), and compensatory capacity (r = 0.96). Cvs. ‘Abyssinian 14’ (k-23504, var. pallidum) and ‘Kharkovsky 70’ (k-23683, var. nutans) exhibited a set of adaptive and productive properties.

show abstract

“…Bu teknikle Tablo 4'teki veriler kullanılarak dört ayrı şekil oluşturulmuştur. Şekil 2A: araştırmada incelenen özellik-verim kombinasyon verileri kullanılarak özellik-verim kombinasyonları ile genotipler arasındaki ilişkiyi, Şekil 1B: özellik-verim kombinasyonlarının gruplandırılması ve genotipler ile bu kombinasyonların sektörlere göre ilişkisi, Şekil 1C: özellik-verim kombinasyonlarına ait verilerin ortalaması bakımından genotiplerin stabilitesi, Şekil 1D: özellikverim kombinasyonların ortalama verileri üzerinden oluşturulan temsili ideal merkeze göre genotiplerin değerlendirilmesi şeklinde açıklanmaktadır (Kendal, 2019;Yan ve ark., 2019;Karahan ve Akgün, 2020 Figure 2C. Stability of genotypes according to the average data of combinations Bu şekilde görüldüğü gibi özellikle yukarıdaki şekillerde(2A-2B) iyi sonuçlara sahip olduğu belirtilen 11,17, 18, 21, 56, 63 nolu hatlar ile Altıkat ve Kendal genotiplerin stabilite eğrisine(yatay eğri) yakın diğer genotiplere göre oldukça ilerde aynı zamanda ortalama eğrinin(dikey) üzerinde yer aldıkları için stabil olduklarını da söylemek mümkündür.…”

Section: 2gyt(genotype*trait) Yani Gvö(genotip Verim*özellik) Bipunclassified

“…Determination of the most ideal genotypes according to the average of the trait Bu modele göre 27, 62 ve 71 nolu hatlar ideal merkeze yakın oldukları ve dolayısıyla tüm özellikler bakımından ideal değerlere sahip oldukları, dikey eğri ile ideal merkez arasındaki bölgede kalanlar tercih edilebilir genotipler, dikey eğrinin altında ve daire şeklinde çizilen bölgenin dışında kalan genotipler ise tüm özelliklerin ortalamasına göre tercih edilmeyen düşük değerlere sahip oldukları tespit edilmiştir.GT yani GÖ tekniğinde göründüğü gibi tüm özellikler bakımından hangi genotiplerin seçilmesi konusunda karar vermek bizi yormaktadır. Ancak bu seleksiyon GYT yani GVÖ tekniğinde gayet rahat olmaktadır (Karahan ve Akgün, 2020). GT biplot tekniği çok sayıda genotiple yapılan çalışmalarda seleksiyonda görsel açıdan kısmi olarak bize kolaylık sağlamaktadır.…”

Section: çEşit Veya Pedigri Cultivars and Pedigreeunclassified

“…Bu teknikle Tablo 4'teki veriler kullanılarak dört ayrı şekil oluşturulmuştur. Şekil 2A: araştırmada incelenen özellik-verim kombinasyon verileri kullanılarak özellik-verim kombinasyonları ile genotipler arasındaki ilişkiyi, Şekil 1B: özellik-verim kombinasyonlarının gruplandırılması ve genotipler ile bu kombinasyonların sektörlere göre ilişkisi, Şekil 1C: özellik-verim kombinasyonlarına ait verilerin ortalaması bakımından genotiplerin stabilitesi, Şekil 1D: özellikverim kombinasyonların ortalama verileri üzerinden oluşturulan temsili ideal merkeze göre genotiplerin değerlendirilmesi şeklinde açıklanmaktadır (Kendal, 2019;Yan ve ark., 2019;Karahan ve Akgün, 2020). GVÖ biplot tekniğinde iki boyutlu PCA skoru toplam varyasyonun, % 93.17'ini oluştururken, PCI % 85.65'lik ve PC2 % 7.53' lük bir paya sahip olmuştur.…”

Section: 2gyt(genotype*trait) Yani Gvö(genotip Verim*özellik) Biplot Tekniğiunclassified

See 1 more Smart Citation

Genotip, verim˟özellik (GVÖ) kombinasyonunun biplot tekniği İle incelenmesi: birden çok özelliğe dayalı genotiplerin seleksiyonunda yeni bir yaklaşım

Kendal¹

2020

Anadolu Journal of Agricultural Sciences

View full text Add to dashboard Cite

Diyarbakır ilinde yağışa dayalı şartlarda 2011-2012 yetiştirme sezonunda Augmented deneme deseninde ve her birinde 25 parsel bulunan üç blok şeklinde yürütülen çalışmada toplam 8 adet özellik ve genotiplerin yatma gözlemi değerlendirilmiştir. Değerlendirmede; genotip, verim*özellik (GVÖ) analizi kullanılmış ve genotipler, verim*özellik kombinasyon indeksine göre değerlendirilmiştir. İncelenen özellikler bakımından genotipler arasında önemli farklılıklar tespit edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre; tane verimi 191-774 kg/ da başaklanma süresi 108-125 gün, bitki boyu 80-125 cm, hektolitre ağırlığı 62. 2-74.7 kg/hl, bin tane ağırlığı 28.9-55.9 g, protein oranı %13.0-19.5, nişasta oranı %66.4-70.9, tanedeki nem oranı %7.9-8.4 arasında değişim göstermiştir. Tane verimi bakımından 2 hat, hektolitre ağırlığı bakımından 27, bin tane ağırlığı bakımından 17, protein oranı bakımından 13 ve nişasta oranı bakımından 5 hat denemede standart olarak kullanılan çeşitlerden daha yüksek değerlere sahip olmuşlardır. Sonuç olarak; çalışmada kullanılan hat sayısının fazla olması durumunda Augmented analiz modeli ve birden çok özelliğe ait verileri değerlendirmek için genotip, verim*özellik kombinasyon analiz modelinin başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. GVÖ kombinasyon indeksine göre en üstün olduğu belirlenen 20 adet ileri kademede hat (1, 4, 11, 17, 18, 19, 21, 56, 63) tespit edilmiş ve bu hatların bir ileri generasyona aktarılması uygun görülmüştür. Investigation of genotype, yield ˟ traits (GYT) combination with the biplot technique: a new approach to the selection of genotypes based on multiple traits

show abstract

Selection of Barley (Hordeum Vulgare) Genotypes by Gyt (Genotype × Yield × Trait) Biplot Technique and Its Comparison With Gt (Genotype × Trait)

Cited by 14 publications

References 0 publications

Trait profiling and genotype selection in oilseed rape using genotype by trait and genotype by yield*trait approaches

Trait profiling and genotype selection in oilseed rape using genotype by trait and genotype by yield*trait approaches

Analysis of the genotype × environment interactions and assessment of the adaptability potential in barley under the conditions of the Northern Trans-Urals

Genotip, verim˟özellik (GVÖ) kombinasyonunun biplot tekniği İle incelenmesi: birden çok özelliğe dayalı genotiplerin seleksiyonunda yeni bir yaklaşım

Contact Info

Product

Resources

About