شاخص‌ها و استراتژی‌های گزینش در به‌نژادی گیاهان زراعی: مبانی تئوریک و کاربردهای عملی

نوع مقاله : مقاله مروری

نویسندگان

1 گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده کشاورزی دانشگاه سراوان، سراوان، ایران

2 گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده کشاورزی دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

3 گروه تولید و ژنتیک گیاهی دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان، رشت، ایران

4 دانشگاه ارومیه

10.22124/cr.2026.33177.1894

چکیده

چکیده

مقدمه: گزینش، به‌عنوان یکی از مراحل اساسی در برنامه‌های به‌نژادی گیاهان زراعی، با هدف افزایش فراوانی ژنوتیپ‌های مطلوب از نظر صفات زراعی، مقاومت به تنش‌های زیستی و غیرزیستی و کیفیت برتر محصول انجام می‌شود. با توجه به ماهیت پلی‌ژنیک و پیچیده صفات و تعامل عوامل ژنتیکی و محیطی، انتخاب روش گزینش مناسب نقش تعیین‌کننده‌ای در موفقیت برنامه‌های به‌نژادی دارد. این مقاله به ارائه مروری جامع و نظام‌مند بر روش‌های کلاسیک و مدرن گزینش، مزایا و محدودیت‌های هر یک، و کاربرد آنها در بهبود ژنتیکی گیاهان زراعی می‌پردازد.

مواد و روش‌ها: این مطالعه مروری با تحلیل نظام‌مند منابع علمی معتبر و مقالات منتشرشده در حوزه به‌نژادی گیاهان زراعی انجام شده است. در این پژوهش، روش‌های گزینش در دو گروه کلاسیک و مدرن دسته‌بندی شده‌اند. روش‌های کلاسیک مبتنی بر ارزیابی فنوتیپی شامل گزینش فنوتیپی مستقیم (از جمله گزینش توده‌ای، گزینش لاین‌های خالص، گزینش شجره‌ای و گزینش بالک)، گزینش مبتنی بر آزمون نتاج و گزینش غیرمستقیم به کمک مدل‌‌های آماری می‌باشند. در مقابل، روش‌های مدرن مبتنی بر تلفیق ارزیابی فنوتیپی و ژنوتیپی شامل گزینش به کمک نشانگرهای مولکولی و گزینش ژنومی می‌باشند که دقت و سرعت فرآیند گزینش را به طور چشمگیری افزایش داده‌اند. همچنین در این مطالعه، گزینش همزمان بر اساس چندصفت با استفاده از شاخص‌های گزینش مورد بررسی جامع قرار گرفته‌اند.

یافته‌های تحقیق: روش‌های کلاسیک نظیر گزینش توده‌ای و گزینش شجره‌ای عمدتاً برای صفات با وراثت‌پذیری بالا مؤثر می‌باشند، اگرچه نرخ پیشرفت ژنتیکی در این روش‌ها نسبتاً کُند است. در مقابل، فناوری‌های مدرن مانند گزینش به کمک نشانگر و گزینش ژنومی این امکان را فراهم می‌سازند که بتوان ژنوتیپ‌های مطلوب را در مراحل اولیه رشد گیاه با دقت بالا شناسایی نمود. ویژگی اخیر، این روش‌ها را برای بهبود صفات کمّی پیچیده با وراثت‌پذیری پایین ایده‌آل می‌سازد. به‌ویژه، گزینش ژنومی با بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته‌ای نظیر RR-BLUP و روش‌های بیزی، قادر است ارزش ژنتیکی ژنوتیپ‌ها را با دقت قابل توجهی برآود نموده و به طور مؤثری مدت چرخه‌های اصلاحی را کاهش دهد. از سوی دیگر، کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در پردازش مجموعه داده‌های پیچیده فنوتیپی- ژنوتیپی، دقت پیش‌بینی عملکرد و سایر صفات مرتبط را ارتقاء بخشیده است. همچنین، توسعه شاخص‌های چندمتغیره مانند MGIDI و MTSI امکان ارزیابی همزمان چندین صفت را فراهم کرده و انتخاب ژنوتیپ‌های برتر را تسهیل کرده‌اند.

نتیجه‌گیری: ترکیب هوشمندانه روش‌های کلاسیک و مدرن گزینش می‌تواند به طور معنی‌داری کارایی برنامه‌های به‌نژادی را ارتقا بخشد. روش‌های کلاسیک، با وجود محدودیت‌هایشان، برای بهبود صفات ساده با وراثت‌پذیری بالا همچنان کارآمد هستند. در مقابل، فناوری‌های مدرن مانند گزینش به کمک نشانگر و گزینش ژنومی برای اصلاح صفات کمّی با وراثت‌پذیری پایین مطلوب هستند. به‌کارگیری روش‌های محاسباتی پیشرفته از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی و شاخص‌های گزینش، نه تنها دقت و سرعت فرآیند گزینش را بهبود می‌بخشد، بلکه امکان توسعه ارقام پُربازده و پایدار را فراهم می‌کند. این مطالعه چارچوبی علمی برای انتخاب بهینه روش‌های گزینش ارائه می‌دهد که بر اساس اهداف اصلاحی، شرایط محیطی و ماهیت صفات مورد نظر طراحی شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Selection Indices and Strategies in Crop Breeding: Theoretical Foundations and Practical Applications

نویسندگان [English]

  • Mitra Jabbari 1
  • Sorour Arzhang 2
  • Babak Rabiei 3
  • Hadi Alipour 2
  • Reza Darvishzadeh 4
1 Department of Plant Production and Genetics, Faculty of Agriculture, University of Saravan, Saravan, Iran.
2 Department of Plant Production and Genetics, Faculty of Agriculture, Urmia University, Urmia, Iran
3 Department of Plant Production and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran.
4 Urmia University
چکیده [English]

Abstract

Introduction: Selection, as a fundamental stage in crop breeding programs, aims to increase the frequency of desirable genotypes regarding agronomic traits, biotic and abiotic stress resistance, and superior product quality. Given the polygenic and complex nature of traits and the interplay between genetic and environmental factors, choosing an appropriate selection method plays a decisive role in the success of breeding programs. This paper provides a comprehensive and systematic review of classical and modern selection methods, their advantages and limitations, and their application in the genetic improvement of field crops.

Materials and Methods: This review study was conducted through a systematic analysis of authoritative scientific literature and published papers in the field of crop breeding. In this study, selection methods are categorized into two groups: classical and modern. Classical methods, based on phenotypic evaluation, include direct phenotypic selection (such as mass selection, pure-line selection, pedigree selection, and bulk selection), progeny testing-based selection, and indirect selection using statistical models. In contrast, modern methods, based on the integration of phenotypic and genotypic evaluations, include marker-assisted selection and genomic selection, which have significantly increased the accuracy and speed of the selection process. Furthermore, simultaneous selection for multiple traits using selection indices is comprehensively reviewed in this study.

Results: Classical methods such as mass and pedigree selection are mainly effective for traits with high heritability, although the rate of genetic gain in these methods is relatively slow. In contrast, modern technologies such as marker-assisted selection and genomic selection enable the high-accuracy identification of desirable genotypes at early growth stages. This feature makes these methods ideal for improving complex quantitative traits with low heritability. Particularly, genomic selection, utilizing advanced prediction models such as RR-BLUP and Bayesian methods, is capable of estimating the genetic merit of genotypes with remarkable accuracy and effectively reducing breeding cycle duration. On the other hand, the application of artificial neural networks in processing complex phenotypic-genotypic datasets has enhanced the prediction accuracy of yield and other related traits. Additionally, the development of multivariate indices such as MGIDI and MTSI has facilitated the simultaneous evaluation of multiple traits and the selection of superior genotypes.

Conclusion: The intelligent combination of classical and modern selection methods can significantly enhance the efficiency of crop breeding programs. Classical methods, despite their limitations, remain efficient for improving simple traits with high heritability. Conversely, modern technologies such as marker-assisted selection and genomic selection are essential for breeding quantitative traits with low heritability. The deployment of advanced computational approaches, including artificial neural networks and selection indices, not only improves the accuracy and speed of the selection process but also enables the development of high-yielding and stable cultivars. This study provides a scientific framework for the optimal choice of selection methods designed based on breeding objectives, environmental conditions, and the nature of the target traits.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Keywords: Breeding efficiency
  • Genetic gain
  • Genetic prediction models
  • Multi-trait indices
  • Selection accuracy