@article { author = {Aminian, Roghayeh and karimzadeh Asl, Khalil and Habibzadeh, Farhad and Baghbani Arani, Abolfazl}, title = {The Multivariate Statistical Methods to Study the Relationships among Safflower Traits under Normal Irrigation and Drought Stress Conditions}, journal = {Plant Productions}, volume = {42}, number = {2}, pages = {211-226}, year = {2019}, publisher = {Shahid Chamran University of Ahvaz}, issn = {2588-543X}, eissn = {2588-5979}, doi = {10.22055/ppd.2019.23810.1527}, abstract = {Abstract Background and ObjectivesDrought stress is one of the most substantial environmental stresses affecting agricultural productivity around the world and may result in considerable yield reduction. The human population is expected to increase to over 8 billion by the year 2020. Therefore, providing adequate food and preventing crop yield reduction is essential. Plant breeding can solve this problem to some extent. Evaluating yield components and their inter-relationships as well as detecting suitable selection indices are very important in the safflower breeding program. The multivariate statistical analysis can provide more insights into the deep structure of data and traits’ relationships Materials and MethodsIn order to study the relationships between yield components of eight genotypes of safflowerunder normal irrigationand drought stress conditions and determine the high yield genotypes, a split-plot experiment was conducted in a randomized complete block design with three replications in the research field of Imam Khomeini International University, Qazvin. Irrigation regime included normal irrigation(irrigation after 60 mm evaporation from class A pan evaporation) and drought stress (watering until 50% flowering similar to normal irrigationand 50% flowering to maturity and irrigation after 100 mm evaporation from class A pan evaporation) were considered as main plots. Eight genotypes, including Kuseh Local, Sina, Isfahan Local, Mexican 88, Faraman, Soffeh, Goldasht, and Mexican 11 were used too. ResultsThe analysis of the variance showed that the irrigation effect was significant for traits 1000 grain weight, flower weight, harvest index, and grain yield. There were significant differences among the genotypes for most of the measured traits, except boll diameter, boll number per plant, relative water content, and relative water loss. Plant height, shoot number, boll number, stem diameter, chlorophyll value, flower weight, biological yield, and harvest index positively correlated with the grain yield in both normal irrigation and drought stress conditions. Based on the results of stepwise regression and path analysis, biological yield and harvest index in both normal irrigation and drought stress conditions had the greatest effect on grain yield. Due to the high correlation between yield and harvest index and biological yield under stress conditions, the selection of varieties with high harvest index and biological yield can be very effective in achieving maximum yield under stress conditions. Factor analysis revealed that 4 factors accounted for approximately 82% variance changes in both normal irrigation and drought stress conditions. These factors were called yield, seed, boll size, and leaf water, respectively under normal irrigation, andplant vigor, yield, seed, boll size, and leaf water, respectively under drought stress conditions. Based on the seed yield factor and the biplot display, Faraman, Mahali Isfahan, Sina, and Mahali Kuseh were determined as high yield genotypes both in normal and drought stress conditions. DiscussionGrain yield is a quantitative trait with a low broad sense heritability. Therefore, identifying the traits correlated with grain yield is a suitable strategy for the improvement and the indirect selection of grain yield. Stepwise regression and path analysis are efficient and useful statistical approaches for reaching the above aim. According to the results, the traits of the harvest index and biomass were recognized as the best suitable traits for indirect grain yield selection under normal and drought stress conditions.}, keywords = {Biplot display,Factor Analysis,Moisture stress,Path analysis,Stepwise regression}, title_fa = {روش‌های آماری چندمتغیره جهت مطالعه روابط بین صفات گلرنگ در شرایط آبیاری معمولی و تنش خشکی}, abstract_fa = {چکیدهدر مطالعات بیولوژیک از متغیرهای آماری می‌توان جهت آزمون تفاوت‌ها و شباهت‌ها و ارزیابی صفات مرفو-فیزیولوژیک در یک جمعیت گیاهی استفاده نمود. به ‌منظور بررسی روابط بین اجزاء عملکرد دانه هشت ژنوتیپ گلرنگ (Carthamus tinctorius L.)در شرایط آبیاری معمولی و تنش خشکی و تعیین ژنوتیپ‌های با عملکرد بالا، آزمایشی به‌صورت کرت‌های یک‌بار خرد‌شده در قالب طرح بلوک‌های کامل تصادفی با سه تکرار در مزرعه دانشگاه قزوین در سال زراعی 1395 اجرا شد. رژیم آبیاری در دو سطح آبیاری معمولی و تنش خشکی در 50 درصد گلدهی در کرت‌های اصلی و هشت ژنوتیپ گلرنگ در کرت‌های فرعی در نظر گرفته شدند. نتایج نشان داد که همبستگی صفات ارتفاع، تعداد شاخه فرعی، تعداد غوزه در بوته، قطر ساقه، کلروفیل، وزن گل، عملکرد زیستی و شاخص برداشت با عملکرد دانه در هر دو شرایط آبیاری معمولی و تنش خشکی مثبـت و معنـی‌دار بود. براساس نتایج رگرسیون گام به گام و تجزیه مسیر، شاخص برداشت و عملکرد زیستی در هر دو شرایط آبیاری معمولی وتنش خشکی بیشترین اثر را بر عملکرد دانه داشتند. به دلیل همبستگی بسیار بالا بین میزان عملکرد با صفات شاخص برداشت و عملکرد زیستی در شرایط تنش، انتخاب ارقامی با شاخص برداشت و عملکرد زیستی بالا می‌تواند در حصول حداکثر عملکرد در شرایط تنش بسیار مؤثر باشد. تجزیه به ‌عامل‌هانشان داد در هر دو شرایط آبیاری معمولی و تنش خشکی 4 عامل حدود 82 درصد تغییرات را توجیه نمودند. این عامل‌ها در شرایط آبیاری معمولی به‌ترتیب عملکرد دانه، وزن و تعداد دانه، اندازه غوزه، آب برگ و در شرایط تنش خشکی بنیه گیاه، عملکرد دانه، وزن و تعداد دانه، اندازه غوزه و آب برگ نامیده شدند. بر اساس عامل عملکرد دانه و ترسیم بای‌پلات ارقام فرامان، محلی اصفهان، سینا و محلی کوسه در هر دو شرایط آبیاری معمولی و تنش خشکی عملکرد بالایی را ارائه نمودند.}, keywords_fa = {بای‌پلات,تجزیه عامل‌ها,تجزیه مسیر,ترسیم تنش رطوبتی,رگرسیون گام به گام}, url = {https://plantproduction.scu.ac.ir/article_14628.html}, eprint = {https://plantproduction.scu.ac.ir/article_14628_cd7f0ff13c423ffc647f6f124953dacf.pdf} }