当前世界环境

介绍

棉花，通常被称为“白色黄金”，是全球重要的纤维作物，在70多个国家的热带和亚热带地区种植。它在我国经济中的重要性体现在创造就业和外汇收入方面。棉花是大约6000万人的生命线，包括从棉花加工到贸易的农民和工人(Khadi, 2007)。全球棉花产量为2 614万吨，其中印度贡献了850万吨，占世界份额的32.5%。印度是仅次于中国的第二大棉花生产国。在印度，大约90%的地区被分子杂交种，埃及品种8％，二倍品种（Anon，2014）的2％。2012 - 13年棉花下的地区是11.978万张公顷，生产和生产力为365万大包，每公顷518公斤紫红色，同年在卡纳塔克邦，棉花成长在4.85万张公顷的一公顷。15.00万块大包和526千克/公顷的生产力（Annon。2014）。有效的育种计划的发展取决于基因库中各种经济性状的遗传变异性。只有在繁殖人群中有足够的变异性时，选择才有效。在制定最适合改善各种角色的最合适的育种技术方面，对后代的精确变异性的理解是重要的。目前的调查是用202进行的G.草本来估计他们的后代本身7个籽棉产量和产量性状遗传结构的表现、变异、遗传力和遗传进展。

材料和方法

这项研究在两个地方进行即。，农业研究站，Annigeri和主要农业研究站，农业科学大学，达瓦德。利用辐照F₅米₅，M.₅，直单叉叉F₅双叉F₄以子代为试验材料，研究籽棉产量和产量构成性状的变异性，评价籽棉数量性状的变异性参数德西c索。这些后代是基于种子棉花产量和品质性状，以Jayadhar为检验，在上一代中进行了进化。采用随机区组设计，在两个地点分别进行3个重复，共种植202个后代。60 × 30厘米的均匀间距和所有推荐的野外作业都进行了。每个重复在每个子代株系中随机选择5个竞争植株，记录7个重要种子棉产量和产量归属性状即。，植物高度（cm），每株植物数量，棉铃重量（g），种子棉花产量每株（g），棉绒指数（g），种子指数（g）和镀金掉转。根据Panse和Sukhtame（1995），根据地点分开进行方差分析。使用Burton和Devane（1953）所示的公式估计表型和基因型系数，并以百分比表示。遗传性，预期的遗传进步和广泛意义上的遗传利益是根据约翰逊所提出的公式计算的et al。(1955)。种子棉产量、单株铃数和铃重(在两个地点)均高于平均值+ 1个标准差的植株。2.5%的跨度和纤维强度(仅在Annigeri位点)被鉴定为较优分离菌株，并以百分比表示。

结果与讨论

7个性状估计的表型变异系数(PCV)、基因型变异系数(GCV)、广义遗传力、遗传增益和遗传进展占平均的百分比(GAM)见表1。后代对不同性状的自然知识和可变性的大小是同时选择更多性状以带来显著改进的重要前提德西棉花。遗传（基因型）变异通常通过不可遗传的变化选择更复杂。

表1：f中的遗传变异参数₅， F₅米₅，M.₅双十字架f₄后代
不同的特征德西棉花(2011-12年，ARS Annigeri和MARS, Dharwad)

参数	地点	株高(厘米)	不。吐絮期/工厂	铃重(g)	籽棉产量/株(g)	轧棉产量(%)	种子指数(g)	线头指数(g)
PCV（％）	Annigeri	13.946	35.487	8.509	37.915	3.839	7.121	3.781
	Dharwad	15.037	25.557	7.705	26.729	3.830	7.060	3.743
GCV (%)	Annigeri	12.152	33.140	7.685	35.152	3.536	7.030	3.267
	Dharwad	13.532	22.917	7.044	23.995	3.527	6.970	3.224
h²(%)	Annigeri	75.900	87.200	81.600	86.000	84.800	97.500	74.600
	Dharwad	81.000	80.400	83.600	80.600	84.800	97.500	74.200
遗传算法	Annigeri	29.681	20.991	0.214	28.533	2.181	0.669	0.131
	Dharwad	27.714	9.187	0.196	13.123	2.181	0.669	0.130
GAM (%)	Annigeri	21.815	63.753	14.300	67.134.	6.708	14.295	5.814
	Dharwad	25.087	42.332	13.266	44.375	6.691	14.174	5.720

种子棉花产量

种子棉花产量是管理经济价值的主要因素，它受几种产量贡献特征，例如每株植物数量，棉铃重量。在测试位置记录高PCV，GCV，遗传性，GA和GAR，而在Annigeri位置观察到相对较高的值，以获得所有上述遗传参数。这些差异可能是由于适合的环境和天气条件德西在Annigeri地区种植棉花，有利于种子棉花产量的整体表达，该地区属于传统的种植区域herbaceum棉花。高遗传力和遗传算法的估计表明，简单的表型选择可以提高种棉产量本身．这些结果与Ashok的结果一致et al。(2000)，观察到处理Jayadhar的各种数量性状的广泛变异，并由Waghmore进行研究et al。(2000)注意到M₂和M_3.人口G. Arboreum.而Talwar和Kajjidoni(2008年、2009年和2010年)报告的大多数性状的变异性估计很高德西棉花。

每株铃数

单株铃数是棉花重要的产量相关性状之一，是提高种子棉产量的最具针对性的性状。PCV、GCV遗传力和GAM估计值在两个试验点都有较高的量级。然而，在Annigeri位点遗传增益较高(20.99)。遗传增益可以帮助预测该性状可以达到的改良程度。这些结果与Waghmore的结果一致et al。(2000)和Talwar和Kajjidoni(2008, 2009和2010)。

铃重

除单株铃数外，铃重是决定最终产量的另一个重要关键性状。自德西棉花小铃铛和收获个体小铃铛是耗时的，并且不会具有成本效益。因此，优选具有更大铃声的后代。在本研究中，Boll重量表现出较低的PCV值，GCV和GA估计在测试位置显示有限的选择范围，以改善这种特征。此外，PCV和两个位置的GCV值之间的窄差异表明环境对该特征的影响较低。在表明具有直接表型选择的特性中度响应的位置，以适量的GAM记录遗传性的高值。这些结果与TOMMER制造的早期结果同时et al。(1992)对60年的单株铃数、单株种子棉产量、单株皮棉产量和皮棉指数的遗传变异、遗传力和预期遗传进展进行了中高估计₁还有23位父母德西棉花。

株高(厘米)

PCV和GCV等的可变性参数在测试位置表现出狭窄的差异，这是基因型的主要作用而不是植物高度表达中的环境的指示。然而，与Annigeri相比，这些估计数在Dharwad中相对较高。此外，有趣的是要注意，其他可变性参数，如遗传性，GA和GAM估计的幅度具有更高的幅度，而根据每个位置的分类。这些结果表明，选择更高的植物类型的范围的存在，以适应更多数量的分支和结果，但这些植物应该在水使用效率（WUE）方面生理上有效德西c棉花主要在雨养条件下生长。Usha也报道了类似的结果，该性状的遗传参数也很高et al。（2005），辐照基因型显示出较高的种子棉产量和其他产量属性的改善，表明γ射线和EMS在Desi棉中产生了有用的基因型。

GOT、种子指数和皮棉指数

高种子指数主要伴随着每株植物的棉铃重和种子棉花产量。较高的种子指数值减少了轧钢转弯值。棉绒指数表示每种子产生的棉绒的绝对重量，与棉绒产量高度相关。在用于轧钢的测试位置，种子指数和棉绒指数特征的测试位置都记录了PCV和GCV的估计，指示这些特征的狭窄变化范围，并且又限制了选择的范围。这些特征的高遗传性表明这些性状通常由添加剂基因效应管辖。但是，由于这些特征表现出低GA和中度至低GAM（种子指数），因此环境因素的主导地位是显而易见的。因此，通过产量部件的提高应仅基于单独的选择，而且还要在棉花是高度塑料的后代测试，只要考虑形态特征的表达。

优良后代的频率

根据均值和可变性等参数来判断后代的优越性，对影响选择没有那么大的价值。在本研究中，种子棉产量及其组成性状的优良后代如表2所示，其表现优于平均值(一个标准差值)。

表2:种子优良后代的频率 棉花产量和纤维品质特征（ARS Annigeri 以及火星，达瓦德，2011-12年 点击这里查看表格

主要的后代主要针对种子棉花产量为每种植物，每株植物数量，棉铃重，2.5％跨度长度和韧性的性状。对于棉铃重量（15.8％），优越的后代数量更多，其次是2.5％跨度（15.7％），每株棉铃数（13.4％），韧性（12.4％）和种子棉产率（11.9％），Talwar和Kajdidoni（2010）使用了类似的方法，其中它们观察到每株植物数量和种子棉花产量的性状的最大数量的高级后代数。

在达瓦德地区，铃重(16.8%)、单株籽棉产量(16%)和单株铃数(13.8%)的优良后代数量较多。Talwar和Kajjidoni(2010)鉴定了种子棉产量及其属性的优良后代。

结论

由此可以得出结论，可以利用材料中存在的可变性，并且最好的性能可以作为进一步育种程序中的供体来利用杂种优势。并且可以在许多地方进行稳定性地测试种子棉产量和产量相关和纤维质量特征的后代。

承认

这项工作在两个地点进行即农业研究站，艾伯尼和主要农业研究站，Dharwad，农业科学大学，Dharwad。我们要感谢他们的支持和帮助。

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