Взаимосвязь между морфологическими признаками и урожайностью семян кресс-салата в двух экологических условиях

Актуальность. Целью настоящего исследования является анализ морфологических признаков, ассоциированных с урожайностью семян кресс-салата, а также определение их прямого и косвенного влияния на продуктивность растения. Понимание причинно-следственных связей между признаками и урожайностью способствует более обоснованному отбору селекционерами оптимальных комбинаций характеристик для повышения экономической эффективности культуры.

Материалы и методы. В исследовании оценено 64 генотипа кресс-салата, включая 60 зарубежных и 4 местных иранских образца. Опыт проводился в двух агроэкологических зонах, Ардебиль и Эйванки, с использованием рандомизированного блочного дизайна.

Результаты. Наиболее важным фактором, определяющим урожайность, в обеих средах стабильно выступала надземная биомасса. Второстепенное значение имели признаки, связанные с листьями и репродуктивными органами. Классификация признаков по уровням иерархии (первичные, вторичные, третичные и четвертичные) позволила снизить эффект мультиколлинеарности и более четко выявить структуру взаимосвязей. Анализ путей определил наиболее эффективные селекционные траектории, такие как LB → PP → PB → BIO → SY в условиях Ардебиля и FLO → LW → LL → SY в Эйванки. Результаты бутстреп-оценки подтвердили устойчивость и достоверность выявленных взаимосвязей. Заключение. Косвенный отбор по таким признакам, как биомасса, морфология листа и компоненты урожайности, может эффективно способствовать увеличению семенной продуктивности кресс-салата. Более того, достижимо одновременное улучшение как семенной, так и листовой продуктивности, что следует учитывать в будущих программах селекции.

1. Adak A., Murray S.C., Božinović S., Lindsey R., Nakasagga S., Chatterjee S. et al. Temporal vegetation indices and plant height from remotely sensed imagery can predict grain yield and flowering time breeding value in maize via machine learning regression. Remote Sensing. 2021;13(11):2141. DOI: 10.3390/rs13112141

2. Adera F., Yusuf Z., Desta M. Physicochemical properties and biological activities of garden cress (Lepidium sativum L.) seed and leaf oil extracts. Canadian Journal of Infec­ tious Diseases and Medical Microbiology. 2022;1:2947836. DOI: 10.1155/2022/2947836

3. Bedassa T., Andargie M., Eshete M. Genetic variability and association among yield, yield related traits and oil content in Ethiopian garden cress (Lepidium sativum L.) genotypes. Journal of Plant Breeding and Crop Science. 2013;7(5):141-149. DOI: 10.5897/JPBCS2013.0396

4. Chalise D.P., Snider J.L., Hand L.C., Roberts P., Vellidis G., Ermanis A. et al. Cultivar, irrigation management, and mepiquat chloride strategy: Effects on cotton growth, maturity, yield, and fiber quality. Field Crops Research. 2022;286:108633. DOI: 10.1016/j.fcr.2022.108633

5. Chaudhary S., Devi P., HanumanthaRao B., Jha U.C., Sharma K.D., Prasad P.V.V. et al. Physiological and molecular approaches for developing thermotolerance in vegetable crops: A growth, yield and sustenance perspective. Frontiers in Plant Science. 2022;13:878498. DOI: 10.3389/fpls.2022.878498

6. Cobb J.N., Juma R.U., Biswas P.S., Arbelaez J.D., Rutkoski J., Atlin G. et al. Enhancing the rate of genetic gain in public-sector plant breeding programs: lessons from the breeder’s equation. Theoretical and Applied Genetics. 2019;132(3):627-645. DOI: 10.1007/s00122-019-03317-0

7. Demeke B., Dejene T., Abebe D. Genetic variability, heritability, and genetic advance of morphological, yield related and quality traits in upland rice (Oryza sativa L.) genotypes at pawe, northwestern Ethiopia. Cogent Food and Agriculture. 2023;9(1):2157099. DOI: 10.1080/23311932.2022.2157099

8. Dwivedi S.L., Spillane C., Lopez F., Ayele B.T., Ortiz R. First the seed: Genomic advances in seed science for improved crop productivity and food security. Crop Science. 2021;61(3):1501-1526. DOI: 10.1002/csc2.20402

9. Janmohammadi M., Sabaghnia N., Nouraein M. Path analysis of grain yield and yield components and some agronomic traits in bread wheat. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. 2014;62(5):945-952. DOI: 10.11118/actaun201462050945

10. Kakaei M., Farshadfar M. Studies on genetic parameters, heritability, and path analysis under irrigated and rainfed conditions in chickpea. Plant Molecular Biology Reporter. 2025;1:1-12. DOI: 10.1007/s11105-025-01534-0

11. Mohammed S., Tiku K., Daniel F. A promising genotype of Lepidium sativum for enhanced yield and agronomic performances under optimal growth conditions. Horticulturae. 2025;11(2):153. DOI: 10.3390/horticulturae11020153

12. Mohebodini M., Sabaghnia N., Janmohammadi M. Interrelationships between seed yield and 16 related traits of 81 garden cress landraces. HortScience. 2018;53(7):946-948. DOI: 10.21273/HORTSCI12868-18

13. Nayebi-Aghbolag K., Sabaghnia N., Pasandi-Somehsofla M., Janmohammadi M. Study of correlation coefficients of agronomic traits and path analysis of seed yield in rye. Plant Productions. 2019;42(1):31-46. DOI: 10.22055/ppd.2019.22523.1486

14. Rahimi V., Mohebodini M., Ghanbari A., Behnamian M., Azizinia S. The relationship between morphological traits and seed yield of Iranian garden cress accession. Acta Scien­ tiarum Polonorum. Hortorum Cultus. 2019;18(3):137-145. DOI: 10.24326/asphc.2019.3.13

15. Sabaghnia N., Ahadnezhad A., Janmohammdi M. Genetic variation in garden cress (Lepidium sativum L.) germplasm as assessed by some morphological traits. Genetic Resources and Crop Evolution. 2015;62(5):733-745. DOI: 10.1007/s10722-014-0192-4

16. Sabaghnia N., Janmohammadi M. Path analysis of morphological traits influencing performance in Cicer arietinum genotypes under semi-arid conditions. Acta Biologica Szegedi­ ensis. 2024;68(1):1-8. DOI: 10.14232/abs.2024.1.1-8

17. Sabaghnia N., Mohebodini M., Janmohammadi M. Biplot analysis of trait relations of spinach (Spinacia oleracea L.) landraces. Genetika. 2016;48(2):675-690. DOI: 10.2298/GENSR1602675S

18. Saroj R., Soumya S.L., Singh S., Sankar S.M., Chaudhary R., Yashpal et al. Unraveling the relationship between seed yield and yield-related traits in a diversity panel of Brassica jun­ cea using multi-traits mixed model. Frontiers in Plant Sci­ ence. 2021;12:651936. DOI: 10.3389/fpls.2021.651936

19. Tadesse L., Mekbib F., Wakjira A., Tadele Z. Correlation and path coefficient analysis of yield and quality components of garden cress (Lepidium sativum L.) genotypes in Ethiopia. Journal of Plant Breeding and Crop Science. 2018;10(10):290-297. DOI: 10.5897/JPBCS2018.0757

20. Tao Y., Li Z., Shah F., Wu W. Optimizing biomass allocation for optimum balance of seed yield and lodging resistance in rapeseed. Field Crops Research. 2024;316:109493. DOI: 10.1016/j.fcr.2024.109493

21. Wang H., Cai X., Umer M.J., Xu Y., Hou Y., Zheng J. et al. Genetic analysis of cotton fiber traits in Gossypium hybrid lines. Physiologia Plantarum. 2024;176(4):e14442. DOI: 10.1111/ppl.14442

22. Yoo E., Kim E.G., Lee J.E., Lee S., Lee D., Lee G.A. Genetic variations in FAD3 and its influence on agronomic traits and fatty acid composition in perilla germplasm. Plant Science. 2025;355:112452. DOI: 10.1016/j.plantsci.2025.112452

23. Zavoshti S., Sabaghnia N., Moayed F. Correlation and path coefficient analyses of dry weight yield components in the common sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.). Jour­ nal of Agricultural Science (Belgrade). 2023;68(2):155-169. DOI: 10.2298/JAS2302155Z