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Studio sulla variabilità genetica di 14 cultivar di soia usando l’analisi cluster e fattore di stress e non-sollecita condizioni di acqua- (Italian)

Seyyed Mohammad Ali Kargar, Ali Mostafaie, Eslam Majidi Hervan, Seyyed Said Pourdad

Faculty of Agricultural Sciences, Islamic Azad University Science and Research Branch, Tehran, Iran

Medical Biology Research Center, Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran

Institute of Biotechnology Research, Karaj, Iran

Dryland Agricultural Research Institute (DARI), Kermanshah, Iran

Key words: Soybean, Cluster analysis, Factor analysis, water stress.

Riepilogo
green soybeans on white background

green soybeans on white background

Questo esperimento è stato condotto nella stazione di ricerca agricola di Mahidasht nella parte ovest dell’Iran in RCBD con tre repliche in normali e condizioni di stress di siccità. L’analisi dei cluster basato sul metodo di ward ha mostrato le cultivar sono stati raggruppati per quattro cluster in condizione di non-stress. Le cultivar di cluster erano inclusi; (I: Baj-maj); (II: M9, Hy-1 e LD9); (III: le cultivar fertile come L17, Unione, Bonus, Williams, acciaio, suffaengeli, Clark) e (IV: la cultivar sterili come Hack, Flanklin e Halcor) rispettivamente; Mentre essi erano raggruppati in tre cluster in condizione di stress. Queste cultivar di cluster sono stati inclusi (I: le cultivar sterili come Baj-maj, acciaio, Williams, Bonus, Hack, Halcor e Flanklin); (II: le cultivar come Hy-1, suffaengeli e M9); (III: le cultivar fertile come Clark, LD9, L17, Clark e Unione); rispettivamente. La valutazione della funzione di discriminare su 14 cultivar di soia in condizione di stress non ha mostrato 3 funzioni con più di 1 autovalori spiegato totalmente 100% delle variazioni di cultivar. La valutazione della funzione di discriminare su 14 cultivar di soia in condizione di stress ha mostrato 2 funzioni con più di 1 autovalori spiegato totalmente 100% delle variazioni di cultivar. In analisi fattoriale su 9 tratti in condizione di non-stress, c’erano tre componenti con 73,86% di variazione di tratti con metodo di rotazione varimax. Il contributo di primo, secondo e terzi componenti erano 38.08%, 20,56% e 15,21%, rispettivamente. D’altra parte tre componenti ha spiegato 74,79% di variazione di tratti con metodo di rotazione varimax in condizione di stress. Il contributo di primo, secondo e terzi componenti erano 32.57%, 27,20 e 15,02 rispettivamente. L’analisi dei cluster basato sul metodo di reparti ha mostrato quattro cluster di tratti in entrambe le condizioni di non-sollecita e lo stress.

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