Multienvironment Testing of Bread Wheat (Triticum aestivum L.) Genotypes for Grain Yield and Some Important Quality Traits in Thrace Region in Türkiye

Yıl 2023, , 3040 - 3052, 01.12.2023

Halil İbrahim Gökdere , Ali Baran Yılmaz , Mehmet Tekin , Mehmet Zahit Yeken , Vahdettin Çiftçi

https://doi.org/10.21597/jist.1358515

Cited By: 1

Öz

This study was conducted in four different environments representing the Thrace region during the 2020-2021 season to evaluate genotype x environment interaction (GEI) using the principal component (PC), genotype x environment biplot (GGE biplot) and AMMI analyses for a total of 27 varieties and candidate varieties for grain yield and some important quality traits. The experiments were carried out in a randomized complete block design with four replications. Agricultural and quality traits including heading date, plant height, grain yield, thousand grain weight, volume weight, grain hardness, protein ratio, Zeleny sedimentation, Alveograph energy value, wet gluten content, and gluten index were examined in this study. The highest variation in grain yield was determined in Tekirdağ, while the highest yield was in Edirne in average. GGE biplot analysis revealed that two different mega-environments were determined, and two main components explained a total of 89.97% of the GEI. The AMMI-based variance analysis also revealed statistically significant effects for genotype, environment, replication, and GEI. The most stable genotypes were determined as Ez11 and Rumeli, with the LG Arnova variety being one of the four genotypes prominent in all four environments. Correlation analysis resulted in statistically significant positive relationships (p<0.05) between quality traits, whereas no significant relationships were observed between grain yield and other agricultural and quality traits. The first four PCs had eigenvalues exceeding 1, explaining more than 74% of the total variation. LG Arnova, Artek, Axum, Alpan, and Vassa varieties/candidate varieties have particularly stood out for grain yield in all environments. To obtain more concrete data in this regard, further studies need to be conducted for a longer period in these environments.

Anahtar Kelimeler

bread wheat, environment, genotype, interaction

Ekmeklik Buğday (Triticum aestivum L.) Genotiplerinin Dane Verimi ve Bazı Önemli Kalite Özellikleri için Trakya Bölgesinde Bulunan Farklı Çevrelerde Testlenmesi

Öz

Bu çalışma, toplamda 27 çeşit ve çeşit adaylarının dane verimi ve bazı önemli kalite özellikleri bakımından genotip x çevre etkileşimi temel bileşen, GGE biplot ve AMMI analizleri değerlendirmek amacıyla Trakya bölgesini temsil eden dört farklı çevrede 2020-2021 sezonunda yürütülmüştür. Denemeler tesadüf blokları deneme desenine göre dört tekerrürlü yürütülmüş olup ve tarımsal ve kalite özelliklerinden başaklanma gün sayısı, bitki boyu, dane verimi, bin dane ağırlığı, hektolitre ağırlığı, dane sertliği, protein oranı, Zeleny sedimantasyon, Alveograf enerji değeri, yaş gluten oranı ve gluten indeksi çalışma kapsamında incelenmiştir. Çalışmada, dane veriminde en yüksek varyasyon Tekirdağ çevresinde belirlenmiş olup en yüksek verim ise Edirne çevresinde belirlenmiştir. GGE biplot analizine göre iki farklı mega çevre oluşmuş ve iki temel bileşen toplamda %89.97 genotip x çevre ilişkisini açıklamıştır. AMMI temelli varyans analizi sonucunda ise genotip, çevre, tekerrrür ve genotip x çevre interaksiyonu bakımından istatistiki olarak önemli etkiler tespit edilmiştir. En stabil genotipler ise Ez11 ve Rumeli olarak belirlenirken LG Arnova çeşidi dört çevrede de öne çıkan dört genotipten biri olmuştur. Korelasyon analizine sonucunda kalite özellikleri arasında istatistiki olarak önemli (p<0.05) pozitif ilişkiler tespit edilirken dane verimi ile diğer tarımsal ve kalite özellikleri arasında anlamlı bir ilişki belirlenmemiştir. İlk dört temel bileşen 1’in üzerinde eigen değerine sahip olarak bulunmuş ve varyasyonun %74’ünden fazlasını açıklamıştır. LG Arnova, Artek, Axum, Alpan ve Vassa çeşit/çeşit adayları özellikle dane verimi bakımından ilgili çevrelerde öne çıkan çeşitler olmuşlardır. Bu konuda daha detaylı sonuçlar elde etmek için genotiplerin ilgili çevrelerde daha uzun süreyle denenmesi gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

ekmeklik buğday, çevre, genotip, etkileşim

Teşekkür

Makaledeki ilk iki yazar T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Tohumluk Tescil ve Sertifikasyon Merkez Müdürlüğü (TTSM)’nde çalışmaktadır. Çalışmada kullanılan ham veriler, TTSM tarafından kurulan tescil denemelerinden elde edilmiştir. Bu imkanı sağladığı için TTSM’ye teşekkür ederiz

Kaynakça

• Akcura, M., Taner, S., & Kaya, Y. (2011). Evaluation of bread wheat genotypes under irrigated multi-environment conditions using GGE biplot analyses. Žemdirbystė=Agriculture, 98(1), 35-40.
• Anonim. (2022). Trakya'da bu yıl buğday rekoltesi 2 milyon 280 bin ton oldu. Erişim adresi: https://www.aa.com.tr/tr/ekonomi/trakyada-bu-yil-bugday-rekoltesi-2-milyon-280-bin-ton-oldu/2695870 (Erişim tarihi: Ağustos 30.2023).
• Aydoğan, S. (2021). İleri Kışlık Yemlik Arpa Hatlarının Seleksiyonunda Farklı Seleksiyon İndeksi ve Stabilite Yöntemlerinin Kullanılması. (Doktora Tezi). Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
• Crepon, K. ve Duyme, F. (2020). Efficiency of grain cleaner to increase test weight in wheat (Triticum aestivum). Cereal Chemistry, 97(6), 1263-1269.
• Delibaş, L., Albut, S., & Bağdatlı, M. C. (2016). Trakya bölgesinde uzun yıllar yağış ve sıcaklık değişimlerinin coğrafi bilgi sistemleri (CBS) kullanılarak kuraklık açısından değerlendirilmesi. Erişim adresi: https://acikerisim.nku.edu.tr/xmlui/handle/20.500.11776/1086 (Erişim tarihi: 23.08.2023).
• Erdemci, I. (2018). Investigation of genotype x environment interaction in chickpea genotypes using AMMI and GGE Biplot analysis. Turkish Journal of Field Crops, 23(1), 20-26.
• FAOSTAT. (2023). Crops and livestock products. Erişim adresi: https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL (Erişim tarihi: Ağustos 01, 2023).
• Frutos, E., Galindo, M. P., & Leiva, V. (2014). An interactive biplot implementation in R for modeling genotype-by-environment interaction. Stochastic Environental Research and Risk Assessment, 28,1629-1641.
• Güngör, H., Cakir, M. F., & Dumlupinar, Z. (2022). Evaluation of wheat genotypes: genotype x environment interaction and GGE Biplot analysis. Turkish Journal of Field Crops, 27(1), 149-157.
• Gülhan, L., Akçura, M., & Öztürk, İ. (2023). Bazı ekmeklik buğday genotiplerinin bazı kalite özellikleri yönünden Trakya bölgesine adaptasyonunun incelenmesi. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 10(3), 622-630.
• Husson, F., Josse, J., Le, S., & Mazet, J. (2017). Multivariate exploratory data analysis and data mining. Access adress: https://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR/FactoMineR.pdf (Accessed date: August 30, 2023).
• Ilker, E., Aykut Tonk, F., Caylak, O., Tosun, M., & Ozmen, I. (2009). Assessment of genotype x enviroment interactions for grain yield in maize hybrids using AMMI and GGE Biplot analyses. Turkish Journal of Field Crops, 14(2), 123-135.
• Kahraman, T., Güngör, H., Öztürk, İ., Yüce, İ., & Dumlupınar, Z. (2021). Ekmeklik buğday (Triticum aestivum L.) genotiplerinde genotip ve çevrenin tane verimi ve bazı kalite özellikleri üzerine etkisinin temel bileşen ve GGE Biplot analizleri ile değerlendirilmesi. KSÜ Tarım ve Doğa Dergisi, 24(5), 992-1002.
• Karaman, M., Bayram, S., & Satana, E. (2023). Assessment of bread wheat genotypes (Triticum aestivum L.) with GGE biplot and AMMI model in multiple environments. Romanian Agricultural Research, 40, 189-198.
• Kassambara, A. ve Mundt, F. (2017). Extract and visualize the results of multivariate data analyses. Access adress: https://cran.r-project.org/web/packages/factoextra/factoextra.pdf (Accesssed date: August 03, 2023).
• Kendal, E., Sayar, M. S., Tekdal, S., Aktas, H., & Karaman, M. (2016). Assessment of the impact of ecological factors on yield and quality parameters in triticale using GGE Biplot and AMMI analysis. Pakistan Journal of Botany, 48(5), 1903-1913.
• Koç, S. ve Aydoğan Çifci, E. (2022). Ekmeklik buğday (Triticum aestivum L.) hat ve çeşitlerinin farklı çevrelerde bazı tarımsal özellikler yönünden incelenmesi. Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 36(1), 103-118.
• Konyalı, S. ve Gaytancıoğlu, O. (2007). Türkiye’de buğdayda uygulanan tarım politikaları ve Trakya bölgesi buğday üreticilerinin sorunları. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 4(3), 249-259.
• Köksel, H., Özer, S., & Yazıcı, N. (2020). Kalite ölçütleri. T. Akar (Ed.), Buğday Tarımı (s. 32-49). İzmir: Nobel Yayıncılık.
• Lafiandra, D., Sestili, F., Sissons, M., Kiszonas, A., & Morris, C. F. (2022). Increasing the versatility of durum wheat through modifications of protein and starch composition and grain hardness. Foods, 11(11), 1532.
• Malalgoda, M., Ohm, J. B., Meinhardt, S., & Simsek, S. (2018). Association between gluten protein composition and breadmaking quality characteristics in historical and modern spring wheat. Cereal Chemistry, 95(2), 226-238.
• Nadeem, M. A., Yeken, M. Z., Tekin, M., Mustafa, Z., Hatipoğlu, R., Aktaş, H., ... & Baloch, F. S. (2021). Contribution of Landraces in Wheat Breeding. Wheat Landraces, 215-258.
• Olivoto, T. ve Lúcio, A. D. (2020). metan: An R package for multi‐environment trial analysis. Methods in Ecology and Evolution, 11(6), 783-789.
• Öztürk, İ. (2022). Environment by genotype interaction and stability of bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes under rainfed conditions in Trakia region. Ekin Journal of Crop Breeding and Genetics, 8(2), 118-127.
• Öztürk, İ., Kahraman, T., Avcı, R., Girgin, V. Ç., Çiftçigil, T. H., Seidi, M., Tülek, A., Akın, K., & Tuna, B. (2018). Ekmeklik buğday (Triticum aestivum L.) genotiplerinde çevre koşullarının agronomik karakterler ve biyotik stres faktörlerine etkisi. Bahri Dağdaş Bitkisel Araştırma Dergisi, 7(1), 14-22.
• Tekin, M. (2021). Eski ve modern ekmeklik buğday çeşitlerinin tarımsal ve kalite özellikleri bakımından genotipik ve fenotipik tanımlanması (Doktora Tezi). Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
• TÜİK. (2023). Bitkisel Üretim İstatistikleri. Erişim adresi: https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=92&locale=tr (Erişim tarihi: Ağustos 01, 2023).
• Wei, T. and Simko, V. (2021). R package 'corrplot': Visualization of a Correlation Matrix. (Version 0.92). Access adress: https://github.com/taiyun/corrplot (Accessed data: August 20, 2023).