Dergiler / Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2023 / Cilt: 6 Sayı: Ek Sayı

Çukurova'da Bazı Soya Genotipleri Tohum Verimi Ve Kalite Özelliklerinin Biplot Tekniği Kullanılarak Araştırılması

Investigation Of Seed Yield And Quality Traits Of Some Soybean Genotypes Using A Biplot Technique In Çukurova, Turkey

Pınar Cubukcu(Doğu Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü)0000-0001-8949-0832
Hatice Hızlı(Doğu Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Adana)0000-0002-5451-1397
Ahmet Korhan Sahar(Doğu Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü)0000-0003-2690-9821
Celile Aylin Oluk(Doğu Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü)0000-0001-8939-3610
Abdurrahim Göksoy(Uludag University, Faculty of Agriculture, Department of Field Crops Bursa/Türkiye)0000-0002-0012-4412
Sayfa
86–104
Yayın Tarihi
2023-12-20
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Her iki yılın ortalama sonuçlarına göre, farklı genotiplerin tane verimleri 41,11 ile 55,36 kg/ha-1 arasında değişirken, yağ, protein, palmitik asit, oleik asit, linoleik asit ve doymuş yağ asidi içerikleri ise Sırasıyla %22.49– 24.17. %31.22–37.6. %10.55–11.68. %21.43–28.31. %46.68–53.83 ve %14.45–16.44 olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırma, 11 soya genotipinde, 2018 ve 2019 yetiştirme sezonlarında Çukurova/Türkiye koşullarında tohum verimi ve kalite özelliklerini, genotip, genotip × çevre etkileşimleri (GGE) ve çok özellikli GGE ilişkilerini Biplot tekniği ile incelemek için gerçekleştirilmiştir. h Birleştirilmiş varyans analizi sonuçlarına göre, incelenen tüm özelliklerde çevre, genotip ve çevre × genotip etkileşimi önemli bulunmuştur (p < 0.05).
📊
Temel Bulgular & Veri:Her iki yılın ortalama sonuçlarına göre, farklı genotiplerin tane verimleri 41,11 ile 55,36 kg/ha-1 arasında değişirken, yağ, protein, palmitik asit, oleik asit, linoleik asit ve doymuş yağ asidi içerikleri ise Sırasıyla %22.49– 24.17. %31.22–37.6. %10.55–11.68. %21.43–28.31. %46.68–53.83 ve %14.45–16.44 olarak tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak, genotip ve çok özellikli biplot analiz yönteminin etkileşimi, seleksiyon için çeşit adaylarını değerlendirmek için yeterli olabileceği gösterilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:(Gen x Çev)int. · Çok-Özellikli biplot · biplot

Özet

Bu araştırma, 11 soya genotipinde, 2018 ve 2019 yetiştirme sezonlarında Çukurova/Türkiye koşullarında tohum verimi ve kalite özelliklerini, genotip, genotip × çevre etkileşimleri (GGE) ve çok özellikli GGE ilişkilerini Biplot tekniği ile incelemek için gerçekleştirilmiştir. h Birleştirilmiş varyans analizi sonuçlarına göre, incelenen tüm özelliklerde çevre, genotip ve çevre × genotip etkileşimi önemli bulunmuştur (p < 0.05). Her iki yılın ortalama sonuçlarına göre, farklı genotiplerin tane verimleri 41,11 ile 55,36 kg/ha-1 arasında değişirken, yağ, protein, palmitik asit, oleik asit, linoleik asit ve doymuş yağ asidi içerikleri ise Sırasıyla %22.49– 24.17. %31.22–37.6. %10.55–11.68. %21.43–28.31. %46.68–53.83 ve %14.45–16.44 olarak tespit edilmiştir. Genotip, çoklu özellik biplotunda toplam varyasyonun %86.60'ını açıklamıştır. Tohum verimi açısından en yüksek ‘Atakisi’' çeşidi bulunmuş ve daha sonra ‘KA-08-03-1’ hattı takip etmiştir. ‘KA-08-03-1’ hattı en yüksek protein ve linoleik asit içeriğine, 'Cinsoy' çeşidi en yüksek palmitik asit ve doymuş yağ asidi içeriğine sahip bulunmuştur. Sonuç olarak, genotip ve çok özellikli biplot analiz yönteminin etkileşimi, seleksiyon için çeşit adaylarını değerlendirmek için yeterli olabileceği gösterilmiştir.

Abstract

This research was carried out in Cukurova, Turkey, in the 2018 and 2019 growing seasons to investigate seed yield and quality characteristics, genotype, genotype × environment interactions (GGE), and the relationships between the characteristics and environment examined by multi-featured GGE Biplot analysis in 11 soybean genotypes. According to the results of the combined analysis of variance, the interaction of environment, genotype and environment × genotype was significant (p < 0.05) in all examined traits. According to the average results of both years, the seed yield of the different genotypes varied between 41.11 and 55.36 kg/ha−1, and the oil, protein, palmitic acid, oleic acid, linoleic acid, and saturated fatty acid contents were 22.49–24.17%, 31.22–37.6%, 10.55–11.68%, 21.43–28.31%, 46.68–53.83%, and 14.45–16.44%, respectively. Genotype explained 86.60% of the total variation of the experiment in the multi-trait biplot. In terms of seed yield, the ‘Atakisi’ variety was the highest, followed by the ‘KA-08-03-1’ line. The ‘KA-08-03-1’ line had the highest protein and linoleic acid contents, whereas the ‘Cinsoy’ variety had the highest palmitic acid and saturated fatty acid contents. In conclusion, the interaction of genotype and the multi-featured biplot analysis method may be sufficient to evaluate cultivar candidates for selection.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Cubukcu, P., Hızlı, H., Sahar, A. K., Oluk, C. A., Göksoy, A. (2023). Çukurova'da Bazı Soya Genotipleri Tohum Verimi Ve Kalite Özelliklerinin Biplot Tekniği Kullanılarak Araştırılması. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 6 Sayı: Ek Sayı, 86–104. https://doi.org/10.47495/okufbed.1240061

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. Abdelghany AM., Zhang S., Azam M., Shaibu AS., Feng Y., Qi J., Li J., Li Y., Tian Y., Hong H., Lamlom SF., Li B., Sun J. Exploring the phenotypic stability of soybean seed compositions using multi-trait stability index approach. Agronomy 2021; 11(11): 2200.
  2. Ahmed A., Hossain A., Amiruzzaman M., Alam MA., Farooq M., El Sabagh A., Kızılgeci F. Evaluating short stature and high yielding maize hybrids in multiple environments using gge biplot and ammi models. Turkish Journal of Field Crops 2020; 25: 216-226.
  3. Angelini J., Faviere G., Bortolotto E., Cervigni GDL., Quaglino MB. Handling outliers in multi-environment trial data analysis: in the direction of robust SREG model. Journal of Crop Improvement 2022; 1-25.
  4. AOAC. 2005. Official Methods of Analysis of the AOAC. 18th ed. Association of Official Analytical Chemists, Gaithersburg, MD.
  5. Assefa Y., Bajjalieh N., Archontoulis S., Casteel S., Davidson D., Kovács P., Naeve S., Ciampitti IA. Spatial characterization of soybean yield and quality (amino acids, oil, and protein) for United States. Scientific Reports 2018; 8: 14653.
  6. Crossa J., Cornelius P. Sites regression and shifted multiplicative model clustering of cultivar trial sites under heterogeneity of error variances. Crop Science 1997; 37: 406-415.
  7. Enyew M., Feyissa T., Geleta M., Tesfaye K., Hammenhag C., Carlsson AS. Genotype by environment interaction, correlation, AMMI, GGE biplot and cluster analysis for grain yield and other agronomic traits in sorghum (Sorghum bicolor L. Moench). PLoS ONE 2021; 16(10): e0258211.
  8. Erdemci I. Investigation of genotype × environment interaction in chickpea genotypes using AMMI and GGE biplot analysis, Turkish Journal of Field Crops 2018; 23: 20-26.
  9. FAOSTAT. 2018 Food and agriculture organization of the United Nations. Rome, https://app.amis-outlook.org/#/market-database/supply-and-demand-overview (the date of access: 10.11.2022)
  10. Gauch HG. Statistical analysis of regional yield trials: AMMI analysis of factorial designs. Elsevier 1992, Amsterdam.
  11. Gauch HG., Piepho HP., Annicchiarico P. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE: Further considerations. Crop Science 2008; 48: 866-889.
  12. GGE-biplot. GGE-biplot software version 5.2. The Complete Biplot Analysis System: GGEbiplot Pattern Explorer. 2009, Weikai Yan, USA.
  13. Goksoy AT., Sincik M., Erdogmus M., Ergin M., Aytac S., Gumuscu G., Senyigit E. The parametric and non-parametric stability analyses for interpreting genotype by environment interaction of some soybean genotypes. Turkish Journal of Field Crops 2019; 24: 28-38.
  14. Huanuqueño H., Zolla G., Jimenez J. Selection of stable and high-yielding lines of purple corn (Zea mays L.) var. popcorn using multi-trait stability index (MTSI) Agris 2022.
  15. IBM: SPSS Software (Version 25.0). 2020. https://www.ibm.com/analitics/spss-statistic-software. (the date of access: 10.10.2022)
  16. Johnson HW., Robinson HF., Comstock RE. Genotypic and phenotypic correlations in soybeans and their implications in selection. Agronomy Journal 1955; 47: 477-483.
  17. Kocaturk M., Cubukcu P., Goksoy AT., Sıncık M., Ilker E., Kadıroglu A., Vurarak Y., Sahin Y., Karakus M., Akgun Yıldırım U. GGE biplot analysis of genotype × environment interaction in soybean grown as a second crop. Turkish Journal of Field Crops 2019; 24: 145-154.
  18. Johnson HW., Robinson HF., Comstock RE. Genotypic and phenotypic correlations in soybeans and their implications in selection. Agronomy Journal 1955; 47: 477-483.