Khảo sát khả năng nảy mầm của lúa cỏ và các giống/dòng lúa triển vọng trong điều kiện yếm khí
Từ khóa:
Từ khoá: Lúa cỏ, nảy mầm yếm khí (AG), Gieo sạ trực tiếp (DSR), MGIDITóm tắt
Ngập úng là một trong những yếu tố bất lợi ảnh hưởng nghiêm trọng đến sinh trưởng, năng suất của cây lúa ở các vùng đất trũng. Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá khả năng nảy mầm trong điều kiện yếm khí và các tính trạng nông học của 36 giống/dòng lúa triển vọng, sử dụng chỉ số chọn lọc đa tính trạng (MGIDI) để tính toán khoảng cách kiểu gen - kiểu hình từ đó chọn lọc được các giống/dòng lúa có tiềm năng năng suất cao. Kết quả cho thấy, có sự khác biệt di truyền ở tất cả các tính trạng khảo sát. Hệ số di truyền theo nghĩa rộng ở các tính trạng biến thiên từ 65% đến 98%. Phân tích PCA cho thấy hai thành phần chính đầu tiên giải thích 65,6% tổng biến số, trong đó PCA1 đóng góp 48,3% và PCA2 đóng góp 17,3%. Tổng số hạt/bông (TSH) tương quan thuận với số hạt chắc/bông (SHC) và chiều cao cây (CCC) ở mức ý nghĩa (p < 0,001). Trọng lượng khô của thân (TLKT) tương quan thuận và có ý nghĩa với tỷ lệ sống sót (TLSS) và trọng lượng khô của rễ (TLKR). Hai giống/dòng tiềm năng được chọn dựa trên chỉ số MGIDI bao gồm: Khẩu Tấu và TNN39. Các giống/dòng này có thể được sử dụng làm nguồn vật liệu cho các chương trình chọn tạo giống lúa chịu ngập trong tương lai.
Tài liệu tham khảo
[1]. Na Li, Ran Xu, Penggen Duan & Yunhai Li (2018). Control of grain size in rice. Plant Reproduction. 31(3): 237-251.
[2]. Dim Coumou & Stefan Rahmstorf (2012). A decade of weather extremes. Nature Climate Change. 2(7): 491-496.
[3]. Endang M. Septiningsih, Alvaro M. Pamplona, Darlene L. Sanchez, Chirravuri N. Neeraja, Georgina V. Vergara, Sigrid Heuer, Abdelbagi M. Ismail & David J. Mackill (2009). Development of submergence-tolerant rice cultivars: the Sub1 locus and beyond. Annals of Botany. 103(2): 151-160.
[4]. Sheng-Kai Hsu & Chih-Wei Tung (2015). Genetic Mapping of Anaerobic Germination-Associated QTLs Controlling Coleoptile Elongation in Rice. Rice. 8(1): 38.
[5]. Abdelbagi M. Ismail, Evangelina S. Ella, Georgina V. Vergara & David J. Mackill (2009). Mechanisms associated with tolerance to flooding during germination and early seedling growth in rice (Oryza sativa). Annals of Botany. 103(2): 197-209.
[6]. Berta Miro, Toshisangba Longkumer, Frederickson D Entila, Ajay Kohli & Abdelbagi M Ismail (2017). Rice seed germination underwater: morpho-physiological responses and the bases of differential expression of alcoholic fermentation enzymes. Frontiers in plant science. 8: 1857.
[7]. Jing Yang, Kai Sun, Dongxiu Li, Lixin Luo, Yongzhu Liu, Ming Huang, Guili Yang, Hong Liu, Hui Wang, Zhiqiang Chen & Tao Guo (2019). Identification of stable QTLs and candidate genes involved in anaerobic germination tolerance in rice via high-density genetic mapping and RNA-Seq. BMC Genomics. 20(1): 355.
[8]. Bhagirath Singh Chauhan, Ofelia S. Namuco, Leo Angelo L. Ocampo, Tran thi Ngoc Son, Tran thi Anh Thu, Nguyan Ngoc Nam, Le Ngoc Phuong & Ali Ahsan Bajwa (2015). Weedy rice (Oryza sativa f. spontanea) problems and management in wet direct-seeded rice (O. sativa L.) in the Mekong Delta of Vietnam. Crop Protection. 78: 40-47.
[9]. A. Pour-Aboughadareh, S. Koohkan, H. Zali, A. Marzooghian, A. Gholipour, M. Kheirgo, A. Barati, J. Bocianowski & A. Askari-Kelestani (2023). Identification of High-Yielding Genotypes of Barley in the Warm Regions of Iran. Plants (Basel). 12(22).
[10]. Tiago Olivoto, Alessandro Lúcio, José Silva, Volmir Marchioro, Velci Souza & Evandro Jost (2019). Mean Performance and Stability in Multi‐Environment Trials I: Combining Features of AMMI and BLUP Techniques. Agronomy Journal. 111,Tiago Olivoto & Alessandro Lúcio (2020). metan: An R package for multi‐environment trial analysis. Methods in Ecology and Evolution. 11: 783–789.
[11]. T. Olivoto & M. Nardino (2021). MGIDI: toward an effective multivariate selection in biological experiments. Bioinformatics. 37(10): 1383-1389.
[12]. International Rice Research Institute (2021). Phenotyping protocols for abiotic stress tolerance in rice. International Rice Research Institute (IRRI).
[13]. International Rice Research Institute (2013). Standard Evaluation System for Rice. International Rice Research Institute (IRRI).
[14]. Mohammad Irfan, M. Ashraf Bhat, Uzma Rashid, Khairah Mubarak Alwutayd, Nora M. Al Aboud, Areej S. Jalal, Z. A. Dar, Sabina Nasseer & Mohd Altaf Wani (2025). Genetic diversity assessment and morpho-agronomic characterization of mungbean (Vigna radiata (L.) Walp.) germplasm using multivariate analysis. BMC Plant Biology. 25(1): 1514.
[15]. Nahid Feizi Kelasi, Atefeh Sabouri, Adel Bakhshipour & Amin Abedi (2025). Combinatorial Approaches to Image Processing and MGIDI for the Efficient Selection of Superior Rice Grain Quality Lines. Agriculture. 15: 615.
[16]. Tiago Olivoto, Maria I. Diel, Denise Schmidt & Alessandro D. Lúcio (2022). MGIDI: a powerful tool to analyze plant multivariate data. Plant Methods. 18(1): 121.
