Published January 1, 2020 | Version v1
Publication Open

Variance component estimations and mega‐environments for sweetpotato breeding in West Africa

  • 1. Council for Scientific and Industrial Research
  • 2. International Potato Center

Description

Abstract The current study was aimed at identifying mega‐environments in Ghana and evaluating adaptability of superior sweetpotato [ Ipomoea batatas (L.) Lam.] genotypes from a targeted breeding effort. Three sets of genotypes were evaluated in multi‐environment trials (MET). Twelve sweetpotato varieties were evaluated across nine environments representing the main agro‐ecological zones in Ghana. MET analysis was conducted using a stage‐wise approach with the genotype × environment (G × E) table of means used as a starting point to model the G × E interaction for sweetpotato yield. Emphasis was given to the genetic correlation matrix used in a second‐order factor analytic model that accommodates heterogeneity of genetic variances across environments. A genotype main effect and G × E interaction of storage root yield explained 82% of the variation in the first principal component, and visualized the genetic variances and discriminating power of each environment and the genetic correlation between the environments. Two mega‐environments, corresponding to northern and southern trial sites, were delineated. Six breeding lines selected from the south and eight breeding lines selected from the north were tested and compared to two common check clones at five locations in Ghana. A Finlay–Wilkinson stability analysis resulted in stable performances within the target mega‐environment from which the genotypes were selected, but predominantly without adaptation to the other region. Our results provide a strong rationale for running separate programs to allow for faster genetic progress in each of these two major West African mega‐environments by selecting for specific and broad adaptation.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الملخص كانت الدراسة الحالية تهدف إلى تحديد البيئات الضخمة في غانا وتقييم القدرة على التكيف مع البطاطا الحلوة المتفوقة [ Ipomoea batatas (L.) Lam.] الأنماط الجينية من جهد التكاثر المستهدف. تم تقييم ثلاث مجموعات من الأنماط الجينية في تجارب متعددةالبيئات (MET). تم تقييم اثني عشر نوعًا من البطاطا الحلوة عبر تسع بيئات تمثل المناطق الزراعيةالإيكولوجية الرئيسية في غانا. تم إجراء تحليل MET باستخدام نهج المرحلة مع جدول النمط الجيني × البيئة (G × E) للوسائل المستخدمة كنقطة انطلاق لنمذجة تفاعل G × E لمحصول البطاطا الحلوة. تم التركيز على مصفوفة الارتباط الجيني المستخدمة في نموذج تحليلي للعامل الثاني الذي يستوعب عدم تجانس الفروق الجينية عبر البيئات. أوضح التأثير الرئيسي للنمط الجيني والتفاعل G × E لعائد جذر التخزين 82 ٪ من التباين في المكون الرئيسي الأول، وتصور الفروق الجينية والقوة التمييزية لكل بيئة والارتباط الجيني بين البيئات. تم تحديد بيئتين ضخمتين، تتوافقان مع مواقع التجارب الشمالية والجنوبية. تم اختبار ستة خطوط تكاثر تم اختيارها من الجنوب وثمانية خطوط تكاثر تم اختيارها من الشمال ومقارنتها بنسختين شائعتين في خمسة مواقع في غانا. أدى تحليل استقرار فينلي ويلكنسون إلى أداء مستقر داخل البيئة الضخمة المستهدفة التي تم اختيار الأنماط الجينية منها، ولكن في الغالب دون التكيف مع المنطقة الأخرى. توفر نتائجنا أساسًا منطقيًا قويًا لتشغيل برامج منفصلة للسماح بتقدم جيني أسرع في كل من هاتين البيئتين الضخمتين الرئيسيتين في غرب إفريقيا من خلال الاختيار للتكيف المحدد والواسع.

Translated Description (French)

Résumé La présente étude visait à identifier les méga-environnements au Ghana et à évaluer l'adaptabilité des génotypes supérieurs de patate douce [ Ipomoea batatas (L.) Lam.] à partir d'un effort de sélection ciblé. Trois ensembles de génotypes ont été évalués dans des essais multi-environnementaux (MET). Douze variétés de patates douces ont été évaluées dans neuf environnements représentant les principales zones agro-écologiques du Ghana. L'analyse MET a été menée en utilisant une approche par étapes avec le tableau génotype × environnement (G × E) des moyens utilisés comme point de départ pour modéliser l'interaction G × E pour le rendement en patates douces. L'accent a été mis sur la matrice de corrélation génétique utilisée dans un modèle analytique factorielle de second ordre qui tient compte de l'hétérogénéité des variances génétiques dans les environnements. Un effet principal de génotype et une interaction G × E du rendement racinaire de stockage expliquent 82% de la variation de la première composante principale, et visualisent les variances génétiques et le pouvoir discriminant de chaque environnement et la corrélation génétique entre les environnements. Deux méga-environnements, correspondant aux sites d'essai du nord et du sud, ont été délimités. Six lignées de reproduction sélectionnées dans le sud et huit lignées de reproduction sélectionnées dans le nord ont été testées et comparées à deux clones communs à cinq endroits au Ghana. Une analyse de stabilité de Finlay-Wilkinson a permis d'obtenir des performances stables dans le méga-environnement cible à partir duquel les génotypes ont été sélectionnés, mais principalement sans adaptation à l'autre région. Nos résultats fournissent une justification solide pour la mise en œuvre de programmes distincts afin de permettre des progrès génétiques plus rapides dans chacun de ces deux grands méga-environnements ouest-africains en sélectionnant une adaptation spécifique et large.

Translated Description (Spanish)

Resumen El presente estudio tuvo como objetivo identificar megaambientes en Ghana y evaluar la adaptabilidad de los genotipos superiores de camote [ Ipomoea batatas (L.) Lam.] de un esfuerzo de mejoramiento específico. Se evaluaron tres conjuntos de genotipos en ensayos de múltiples entornos (MET). Se evaluaron doce variedades de camote en nueve entornos que representan las principales zonas agroecológicas de Ghana. El análisis MET se realizó utilizando un enfoque por etapas con la tabla de medias de genotipo × entorno (G × E) utilizada como punto de partida para modelar la interacción G × E para el rendimiento de camote. Se hizo hincapié en la matriz de correlación genética utilizada en un modelo analítico de factores de segundo orden que se adapta a la heterogeneidad de las varianzas genéticas entre entornos. Un efecto principal del genotipo y la interacción G × E del rendimiento de la raíz de almacenamiento explicaron el 82% de la variación en el primer componente principal, y visualizaron las varianzas genéticas y el poder discriminante de cada entorno y la correlación genética entre los entornos. Se delinearon dos megaentornos, correspondientes a los sitios de prueba del norte y del sur. Se probaron seis líneas de reproducción seleccionadas del sur y ocho líneas de reproducción seleccionadas del norte y se compararon con dos clones de control comunes en cinco ubicaciones en Ghana. Un análisis de estabilidad de Finlay-Wilkinson dio como resultado rendimientos estables dentro del megaentorno objetivo del que se seleccionaron los genotipos, pero predominantemente sin adaptación a la otra región. Nuestros resultados proporcionan una sólida justificación para ejecutar programas separados que permitan un progreso genético más rápido en cada uno de estos dos grandes megaentornos de África Occidental mediante la selección de una adaptación específica y amplia.

Files

csc2.20034.pdf

Files (16.0 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:25c87557c8ad41bb9e4ba09291cc08a0
16.0 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تقديرات مكونات التباين والبيئات الضخمة لتربية البطاطا الحلوة في غرب أفريقيا
Translated title (French)
Estimations des composantes de variance et des méga-environnements pour l'élevage de patates douces en Afrique de l'Ouest
Translated title (Spanish)
Estimaciones del componente de varianza y megaentornospara la cría de camote en África Occidental

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3000288901
DOI
10.1002/csc2.20034

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Ghana

References

  • https://openalex.org/W1541146276
  • https://openalex.org/W1602214942
  • https://openalex.org/W1976281279
  • https://openalex.org/W1979129599
  • https://openalex.org/W1986037157
  • https://openalex.org/W1989043258
  • https://openalex.org/W1989738684
  • https://openalex.org/W1992375615
  • https://openalex.org/W2006103331
  • https://openalex.org/W2020705698
  • https://openalex.org/W2025560344
  • https://openalex.org/W2101591547
  • https://openalex.org/W2102313699
  • https://openalex.org/W2104297633
  • https://openalex.org/W2130547213
  • https://openalex.org/W2138651921
  • https://openalex.org/W2143714409
  • https://openalex.org/W2149870205
  • https://openalex.org/W2295944115
  • https://openalex.org/W2403094253
  • https://openalex.org/W2483854981
  • https://openalex.org/W2509715244
  • https://openalex.org/W2626171807
  • https://openalex.org/W2754604590
  • https://openalex.org/W2787518784
  • https://openalex.org/W2889969571
  • https://openalex.org/W2990142559
  • https://openalex.org/W3000288901
  • https://openalex.org/W50838266
  • https://openalex.org/W649418584