Розширений кореляційний аналіз сортів гороху
DOI:
https://doi.org/10.30835/2413-7510.2023.283642Ключові слова:
Pisum sativum L., шляховий аналіз, коефіцієнти кореляції Спірмена, селекціяАнотація
Мета. Важливим є питання ідентичності або відмінності як матриць ознак різних зразків, так і матриць їх коефіцієнтів кореляції та шляхових коефіцієнтів. Нами проведено порівняльний аналіз кореляційних матриць та матриць шляхових коефіцієнтів між продуктивністю та її компонентами для сортів гороху, виведених Інститутом рослинництва імені В.Я. Юр’єва НААН (Україна) у 2002-2018 рр.
Матеріали та методи. Польові випробування проводили у 2014-2016 рр. у науковій сівозміні Інституту рослинництва (ІР) ім.. В.Я. Юр’єва НААН у Харківської області. Як досліджуваний матеріал використано 14 сортів гороху, виведених в ІР ім.. В.Я. Юр’єва і внесених до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні.
Коефіцієнти кореляції шляху були розраховані відповідно до опису Dewey і Lu. Коефіцієнт рангу Спірмена sensu Rao G. Nageswara використовувався для оцінки тотожностей рядів як генотипічних, так і шляхових коефіцієнтів. Для оцінки значущості використовували таблицю критичних значень коефіцієнта Спірмена.
Результат і обговорення. Високі достовірні коефіцієнти генотипічної кореляції із сильним зв’язком зафіксовано за ознакою «кількість насінин на рослину»: для 10 із 14 сортів. Для визначення узгодженості між кореляційною матрицею для сортів у досліджуваній вибірці розраховано коефіцієнт кореляції Спірмена. Достовірні значення коефіцієнтів Спірмена були у 66 парах порівняння із загальних 182. Всі коефіцієнти кореляції Спірмена для матриці сорту Гайдук були низькими та незначними.
При аналізі показників як прямих, так і непрямих ефектів для сортів з вибірки не було встановлено односпрямованого впливу однієї ознаки на продуктивність. Найбільш високі позитивні значення прямого ефекту отримано лише для ознаки «кількість насінин на рослину». В інших випадках як позитивні, так і негативні високі значення прямих ефектів є підтвердженням відмінностей у продуктивності досліджуваних сортів.
Коефіцієнти кореляції Спірмена, розраховані для визначення узгодженості між кореляційними матрицями шляхових коефіцієнтів для сортів у вибірці, були значущими лише у 16 пар порівнянь (для прямих і непрямих ефектів) із загальної кількості розрахункових значень. Коефіцієнти коефіцієнт кореляції Спірмена для прямих ефектів коливалися від rs = 0,92 до rs = -0,78, а для непрямих ефектів від rs = 0,82 до rs = -0,70 у попарних порівняннях.
Таким чином коефіцієнт кореляції Спірмена можна використовувати для оцінки відмінностей у силі та напряму зв’язків між ознаковими матрицями зразків.
Відмінності у характеристиках, що визначають прямі ефекти, між нашими результатами і представленими у цитованих публікаціях можна пояснити як різною генетичною природою об’єктів дослідження, так і впливом метеорологічних умов у період вегетації та технологій вирощування рослин. Зауважимо, що більшість дослідників встановлюють взаємозв'язки між морфологічними ознаками у сукупних зразках. Це призводить до узагальненого опису стосунків без необхідності індивідуалізації.
Висновки. Коефіцієнти кореляції, аналіз шляхів і коефіцієнти рангової кореляції Спірмена дозволяють не тільки визначити загальну тенденцію взаємодії між ознаками в сукупності, але й значущість відмінностей між генотипам
Посилання
FAO: Pulses: nutritious seeds for a sustainable future. Rome. 2016. http://www.fao.org/documents/card/en/c/3c37a47f-228c-4bdc-b8a5-593759464eb4/
FAO: FAOSTAT Database 2018 http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC
Carbohydrates in grain legume seeds: Improving nutritional quality and agronomic characteristics. 2001. CL Hedley Ed. Wallingford, UK: CAB Int. Publ. 322 p.
Ribeiro HLC, Santos CAF, Silva LD, Nascimento LA, Nunes E.D. Phenotypic correlations and path analysis for plant architecture traits and grain production in three generations of cowpea. Revista Cere. 2016; 63(1): 033-038. DOI: https://doi.org/10.1590/0034-737X201663010005
Khandait R, Jain PK, Prajapati S, Singh Dangi A. Сorrelations and path coefficient analysis for yield and it’s at tribut ing traits in diverse genotypes of cowpea (Vigna unguiculata L.). International Journal of Bio-resource and Stress Management. 2016; 7(1): 008-017. DOI: https://doi.org/10.5958/0976-4038.2016.00003.8
Kosev V, Mikić A. Assessing relationships between seed yield components in spring-sown field pea (Pisum sativum L.) cultivars in Bulgaria by correlation and path analysis. Spanish Journal of Agricultural Research. 2012; 10(4): 1075-1080. http://revistas.inia.es/index.php/sjar/article/view/3025/1769
Jasim EAA, Esho KB. Correlation and Path Coefficient Analysis in Some Varieties of Phaseolus (Phaseolus vulgaris L.). International Journal of Science and Research. 2020; 9 (8): 948–952. https://doi.org/10.21275/SR20812140529
Onder M, Kahraman A, Ceyhan E. (2013), Correlation and path analysis for yield and yield components in common bean genotypes (Phaseolus vulgaris L.). Ratarstvo i Povrtarstvo. 2013; 50 (2): 14–19. https://doi.org/10.5937/ratpov50-3958
Gjorgjieva B, Karov I,, Mitrev S, Markova Ruzdik N, Kostadinovska E, Kovacevik B. Correlation and Path Analysis in Sunflower (Helianthus annuus L.). Helia. 2015; 38(63): 201-210. DOI 10.1515/helia-2015-0008
Ruzdik, Emilija Kostadinovska and Biljana Kovacevik
Asha AB, Devaraju, Srinivasa V, Hanumantappa M, Aghora TS, Ganapathi M., Chithra K. Correlation and path analysis in garden pea (Pisum sativum L.). Journal Pharmacogn Phytochem. 2020; 9 (5): 1728–1731. https://doi.org/10.22271/phyto.2020.v9.i5x.12590
Singh S, Singh B, Rakesh Sharma V, Verma V, Kumar M. Character Association and Path Analysis in Diverse Genotypes of Pea (Pisum sativum L.) International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 2019; 8 (2): 706–713. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2019.802.082
Fikreselassie M. Variability, heritability and association of some morpho-agronomic traits in field pea (Pisum sativum L.) genotypes. Pakistan Journal of Biological Science. 2012; 15 (8): 358–366. https://doi.org/10.3923/pjbs.2012.358.366
Ayer D, Sharma A, Ojha B, Paudel A, Dhakal K. Correlation and path coefficient analysis in advanced wheat genotypes. SAARC Journal of Agriculture. 2017; 15(1): 1–12, https://doi.org/10.3329/sja.v15i1.33155
Yagdı K. Path coefficient analysis of some yield components in durum wheat (Triticum Durum Desf.). Pakistan Journal of Botany. 2009; 41 (2): 745–751. https://www.researchgate.net/publication/266582778
Dewey DI, Lu KH. A Correlation and Path-Coefficient Analysis of Components of Crested Wheatgrass Seed Production. Agronomy Journal. 1959; 51: 515–518. http://dx.doi.org/10.2134/agronj1959.00021962005100090002x
Rao G. Nageswara. Statistics for Agricultural Sciences, 2nd ed, BS Publications. 2007. 466 p, ISBN: 8178001411. https://gtu.ge/Agro-Lib/1291312_399DA_rao_g_nageswara_statistics_for_agricultural_sciences.pdf
Özveren Yücel D, Anlarsal AE, Yücel C. Genetic Variability, Correlation and Path Analysis of Yield, and Yield Components in Chickpea (Cicer arietinum L,). Turkish Journal Agricultural and Forestry. 2006; 30: 183–188. https://www.researchgate.net/publication/286968273
Özveren Yücel D, Anlarsal AE. Determination of selection criteria with path coefficient analysis in chickpea (Cicer Arietinum L,) breeding. Bulgarian Journal of Agricultural Science. 2010; 16(1): 42–48. : https://www.agrojournal.org/16/01-07-10.pdf
Vijayalakshmi P, Anuradha Ch, Pavankumar D, Sreelaxmi A, Anuradha G. Path coefficient and correlation response for yield attributes in pigeon pea (Cajanas cajan L.). International Journal of Scientific and Research Publications. 2013; 3(4): 1–4. http://www.ijsrp.org/research-paper-0413/ijsrp-p1618.pdf
Bal CP, Bhave SG, Thaware BL, Desai SS. Correlation and path analysis studies in pigeon pea (Cajanus cajan). Global Journal of Bio-science and Biotechnology. 2018; 7(1): 70–73: http://scienceandnature.org/GJBB_Vol7(1)2018/GJBB-V7(1)2018-14.pdf
Ahmadi J, Vaezi B, Pour-Aboughadareh A. Assessment of heritability and relationships among agronomic characters in grass pea (Lathyrus sativus L.) under rained conditions. Biharean Biologist. 2015; 9(1): 29–34. http://biozoojournals.ro/bihbiol/cont/v9n1/bb_141127_Ahmadi.pdf
Khan MRA, Mahmud F, Reza MA, Mahbub MM, Shirazy BJ, Rahman MM. Genetic Diversity, Correlation and Path Analysis for Yield and Yield Components of Pea (Pisum sativum L.). World Journal of Agricultural Sciences. 2017; 13(1): 11–16. DOI:10.5829/idosi.wjas.2017.11.16.
Ton A, Karakoy T, Anlarsal AE, Turkeri M. Genetic variability, heritability and path analysis in field pea (Pisum sativum L.). Fresenius Environmental Bulletin. 2018; 27(4): 2275–2279. https://www.researchgate.net/publication/330358333
Lal K, Kumar R, Shrivastav SP, Kumar A, Singh Y. (2018), Genetic Variability, Character Association and Path Analysis of Seed Yield and Its Contributing Traits in Field pea (Pisum sativum L, var, arvense., International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 2018; 7(6): 1815–1820. https://www.ijcmas.com/7-6-2018/Kanhaiya%20Lal,%20et%20al.pdf
Rasaei A, Ghobadi ME, Ghobadi M, Abdi-niya K. The study of traits correlation and path analysis of the grain yield of the peas in semi-dry conditions in Kermanshah. International Conference on Food Engineering and Biotechnology IPCBEE. 2011; 9: 246–249. http://www.ipcbee.com/vol9/47-B20001.pdf
Senthamizh Selvi B, Rajangam J, Suresh J, Muthuselvi R. Character association and path analysis studies for yield and its components in pea (Pisum sativum L.). Electronic Journal of Plant Breeding. 2016; 7(3): 750–757. https://doi.org/10.5958/0975-928X.2016.00098.3
Kumar B, Kumar A, Kumar Singh A, Lavanya GR. Selection strategy for seed yield and maturity in field pea (Pisum sativum L. arvense). Global Science Research Journals, 2013; 1(1); 129–133. https://www.globalscienceresearchjournals.org/gjcsspb/483612013527.pdf
Saleem M, Tahir MHN, Kabir R, Javid M, Shahzad K. Interrelationships and Path Analysis of Yield Attributes in Chick Pea (Cicer arietinum L.). In. J. Agri. Bio. 2006; 4(3): 404–406. http://www.fspublishers.org/published_papers/51468_..pdf
Sarutayophat T. Correlation and path coefficient analysis for yield and its components in vegetable soybean. Songklanakarin Journal Sciences and Technology. 2012; 34(3): 273–277. https://www.researchgate.net/publication/264522913
Tofiq SE, Abdulkhaleq DA, Amin TNH, Azez OK. Сorrelation and path coefficient analysis in seven field pea (Pisum sativum L.) genotypes created by half diallel analysis in Sulaimani region for f2 generation. International Journal of Plant, Animal and Environmental Sciences. 2015; 5(4): 93–97. https://www.researchgate.net/publication/303388889
Togay N, Togay Y, Yildirim B, Dogan Y. Relationships between yield and some yield components in Pea (Pisum sativum ssp arvense L.) genotypes by using correlation and path analysis. African Journal of Biotechnolog. 2008; 7(23): 4285–4287. https://www.researchgate.net/publication/257922975
Kumar A, Singh A, Kumar R, Singh B. Genetic variability, character association and path analysis in pigeonpea [Cajanus Cajan (L.) Millspaugh]. Bulletin of Environment. Pharmacology and Life Science. 2018; 7(3): 63–68.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 A. О. Vasylenko, N. О. Vus, S. H. Ponurenko, L. M. Shevchenko, I. M. Bezuhlyi, A. V. Glyantsev
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
При розміщенні текстів статей в електронних ресурсах авторські права зберігаються за автором друкованої публікації.
Автор може не погоджуватися з правками рецензентів і редакції, мотивуючи при цьому свою точку зору.
Автор може вимагати від редакції пояснень або змін у випадку виявлення істотних помилок у його статті.
Автор може використовувати матеріали, опубліковані в журналі «Селекція і насінництво» у своїх роботах, обов’язково посилаючись на наш журнал.
