| Title: |
Genetic Variability, Principle Components and Cluster Analysis of Twenty-eight Egyptian Wheat Genotypes. |
| Alternate Title: |
التباين الوراثي وتحليل المكونات الأساسية والتحليل العنقودي لثمانية وعشرين تركيباً وراثيا من القمح المصري. (Arabic) |
| Authors: |
Abdelghany, Mohamed; SAAD, KHAMIS I.; ZAYED, E. M.; S, Yossry El sayed .; Amer, Khaled E. |
| Source: |
Scientific Journal of Agricultural Sciences (SJAS); Mar2023, Vol. 5 Issue 1, p107-118, 12p |
| Subject Terms: |
Pearl millet; Genetic variation; Cluster analysis (Statistics); Principal components analysis; Genotypes; Wheat |
| Geographic Terms: |
Jizah (Egypt); Egypt |
| Abstract (English): |
Wheat is Egypt's main cereal crop and the foundation of its food security. During two consecutive seasons (2018/2019 and 2019/2020), twenty-eight wheat landraces were cultivated on the farm of Bahteem Research Station, Giza, Egypt, to evaluate their genetic variability and to determine genetic relationships among these evaluated genotypes using cluster analysis and principal components analysis. Across the two seasons, the genotypes investigated differed significantly (P≤0.0.01) for all agronomic characteristics and high assessments of the broad sense heritability were noted for all traits. The data were classified into three major components using principal components analysis. The eigenvalues of the first two were greater than one. These three major components described 76.21% of the total variability in wheat genotypes, while the other five components described only 23.79% of the variation. The cluster analysis divided all genotypes into six groups. The first cluster had three genotypes, accounting for 10.71% of all genotypes. Six genotypes, accounting for 21.43% of all genotypes, were categorized as belonging to the second cluster. The third cluster was also assigned six genotypes, accounting for 21.43 percent of all genotypes. Only one genotype (G5), accounting for 3.57 percent of all genotypes, was identified as belonging to the fourth cluster. Seven genotypes were found in the fifth cluster whereas five genotypes were found in the sixth cluster. Clusters II and IV had the greatest distance between them, followed by Clusters III and IV. Crossing between these clusters may lead to more efficient and superior recombinant wheat improvement programs. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Arabic): |
القمح هو محصول الحبوب الرئيسي في مصر وأساس أمنها الغذائي. تمت زراعة ثمانية وعشرين ساللة من القمح )12 ساللة باإلضافة إلى صنفين محليين هما جيزة 121 وجيزة 171( في مزرعة بهتيم بمحطة أبحاث الجيزة ، مصر خالل موسمي )1112/1111 و 1111/1112(، لتقييم تنوعها الجيني وتحديد العالقات الجينية بين هذه السالالت المقيمة باستخدام التحليل العنقو دي ، وتحليل المكون الرئيسي. خالل الموسمين ، اختلفت السالالت اختالفا معنويا (0.0.01≥P (لجميع الصفات وكانت قيمة درجة التوريث بالمعنى الواسع مرتفعة لجميع الصفات. تم تقسيم البيانات إلى ثالثة مكونات رئيسية باستخدام تحليل المكونات الرئيسية. وصفت هذه المكونات الثالثة الرئيسية ٪72,11 من التباين الكلي في االتراكيب الوراثية للقمح ، بينما وصفت المكونات الخمسة األخرى ٪17,72 فقط من التباين. قسم التحليل العنقودي جميع التراكيب الوراثية إلى ست مجموعات. احتوت المجموعة األولى على ثالثة تراكيب وراثية تمثل ٪11,71 من جميع التراكيب الوراثية بينما تم تصنيف ستة تراكيب وراثية ، تمثل ٪11,17 من جميع التراكيب الوراثية ، على أنها تنتمي إلى المجموعة الثانية. كما تم تخصيص ستة تراكيب وراثية للمجموعة الثالثة ، وهو ما يمثل ٪11,17 من جميع التراكيب الوراثية. في حين تم تحديد تركيب وراثي واحد فقط (5G (، يمثل 7,57 في المائة من جميع التراكيب الوراثية ، على أنه ينتمي إلى المجموعة الرابعة. تم تحديد سبعة تراكيب و راثية في المجموعة الخامسة بينما تم تحديد خمسة تراكيب وراثية في المجموعة السادسة. كان للمجموعة الثانية والرابعة في التحليل العنقودي أكبر مسافة بينهما ، تليهما المجموعتان الثالثة والرابعة. قد يؤدي التهجين بين التراكيب الوراثية لهذه المجموعات المتباعدة إلى تحسين محصول القمح. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| : |
Copyright of Scientific Journal of Agricultural Sciences (SJAS) is the property of Beni Suef University and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) |
| Database: |
Complementary Index |