Біологічні системи: теорія та інновації

Кореляційний та шляховий аналіз морфологічних ознак у колекції м’якої пшениці за допомогою моделювання структурних рівнянь

Наргіз Еюбова, Гамлет Садіков, Севіль Садігова, Нікет Гасім
Завантажити статтю
Анотація

Метою цього дослідження було вивчення структурних детермінант урожайності зерна з однієї рослини у пшениці м’якої (Triticum aestivum L.) та оцінка внеску морфологічних і продуктивних ознак. У роботі застосовано методи описової статистики, кореляційний аналіз Пірсона, аналіз шляхових коефіцієнтів і моделювання структурними рівняннями (SEM). Досліджено 53 генотипи з колекції генетичних ресурсів Інституту генетичних ресурсів (м. Баку, Азербайджан) за такими показниками: маса зерна з колоса, маса тисячі зерен (TKW), кількість зерен у колосі (GPS), висота рослини (PH) і довжина головного колоса (SL). Аналіз показав, що врожайність зерна з однієї рослини (GWPP) визначається передусім кількісними (GPS, r = 0,47) і масовими (TKW, r = 0,29) показниками, тоді як архітектурні ознаки (PH, SL) мають переважно опосередкований вплив. Моделювання SEM засвідчило, що маса зерна з колоса (GWPS) виступає центральною медіаторною змінною, через яку реалізується вплив GPS і TKW на загальну врожайність. Вісь «маса/стік» (TKW → GWPS) характеризується сильнішим прямим ефектом (стандартизований коефіцієнт = 2,18), ніж архітектурна вісь (0,41), тоді як архітектурні ознаки переважно опосередковано підтримують потенціал «стоку». Побудована модель продемонструвала відмінну відповідність даним (χ²(3) = 1,26, p = 0,74; CFI = 1,00; RMSEA = 0,00; SRMR = 0,036), що підтверджує біологічну інтерпретованість виявлених взаємозв’язків між ознаками. Отримані результати мають практичне значення для селекціонерів і генетиків рослин у процесі добору високоврожайних генотипів пшениці в контрольованих польових умовах і можуть бути використані для оптимізації стратегій підвищення продуктивності пшениці м’якої

Ключові слова

Triticum aestivum L.; урожайність зерна; класична структура; хімічні обробки; динаміка джерела-поглинача

ЦИТУВАТИ
Eyyubova, N., Sadiqov, H., Sadigova, S., & Gasim, N. (2026). Correlation and path analysis of morphological traits in a bread wheat collection using Structural Equation Modelling. Biological Systems: Theory and Innovation, 17(1), 78-90. https://doi.org/10.31548/biologiya/1.2026.78
Використані джерела
  1. Arshad, S., Jamil, M., Ali, A., Saleem, Y., Khan, U.A., Maqsood, M.F., Zulfiqar, U., Ali, M.F., Binobead, M.A., & AlMunqedhi, B.M. (2025). Exploring multivariate relationships among seed morphometric and yield-related traits in bread wheat (Triticum aestivum L.). Polish Journal of Environmental Studies, 34(3), 2003-2010. doi: 10.15244/pjoes/187779.
  2. Barman, M., Choudhary, V.K., Singh, S.K., Parveen, R., & Gowda, A.K. (2020). Correlation and path coefficient analysis in bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes for morpho‑physiological traits along with grain Fe and Zn content. Current Journal of Applied Science and Technology, 39(36), 130-140. doi: 10.9734/cjast/2020/v39i3631081.
  3. Baye, A., Berihun, B., Bantayehu, M., & Derebe, B. (2020). Genotypic and phenotypic correlation and path coefficient analysis for yield and yield-related traits in advanced bread wheat (Triticum aestivum L.) lines. Soil & Crop Sciences, 6(1), article number 1752603. doi: 10.1080/23311932.2020.1752603.
  4. Borkhatariya, T.H., Pansuriya, A.G., Godhani, C.M., Mehta, D.R., Vekaria, D.M., Kulkarni, G.U., Madaria, R.B., & Patel, J.B. (2025). Exploring trait relationships: Correlation and path analysis in bread wheat (Triticum aestivum L.). Annual Research & Review in Biology, 40(4), 58-66. doi: 10.9734/arrb/2025/v40i42221.
  5. Chauhan, V., Vimal, S.C., Kumar, P., Kumar, S., & Jha, N. (2025). Correlation and path coefficient analysis for yield and yield-related traits in bread wheat (Triticum aestivum L.). Journal of Advances in Biology & Biotechnology, 28(7), 1097-1102. doi: 10.9734/jabb/2025/v28i72626.
  6. Convention on Biological Diversity. (1992, May). Retrieved from https://www.cbd.int/convention.
  7. Ezici, A.A., Hızlı, H., Yaktubay, S., Ay, H., & Oluk, C.A. (2022). Interpretation of morphological and quality characteristics affecting yield in some bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes by path, correlation analysis and genetic variability. SSRG International Journal of Agriculture and Environmental Science, 9(2), 15-21. doi: 10.14445/23942568/IJAES-V9I2P102.
  8. Fang, H., Liu, F., Gu, X., Chen, P., Li, Y., & Li, Y. (2022). The effect of source-sink on yield and water use of winter wheat under ridge-furrow with film mulching and nitrogen fertilisation. Agricultural Water Management, 267, article number 107616. doi: 10.1016/j.agwat.2022.107616.
  9. Fischer, T., Gonzalez, F.G., & Miralles, D.J. (2024). Breeding for increased grains/m2 in wheat crops through targeting critical period duration: A review. Field Crops Research, 316, article number 109497. doi: 10.1016/j.fcr.2024.109497.
  10. Flavell, R.B. (2023). A framework for improving wheat spike development and yield based on the master regulatory TOR and SnRK gene systems. Journal of Experimental Botany, 74(3), 755-768. doi: 10.1093/jxb/erac469.
  11. Grace, J.B. (2009). Structural equation modeling and natural systems. Cambridge: Cambridge University Press. doi: 10.1017/CBO9780511617799.
  12. Havryliuk, I., & Kovalyshyna, H. (2025). Analysis of soft winter wheat hybrids for main morphological and productive traits of the ear. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 21(2), 9-23. doi: 10.31548/dopovidi/2.2025.09.
  13. Javed, M., Ali, A., Kashif, M., Ali, M., Ullah, S., & Alam, A. (2024). Estimation of heritability, genotypic variability and correlations analysis for yield and yield attributing traits among bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes. Journal of Applied Life Sciences and Environment, 57(1(197)), 91-106. doi: 10.46909/alse-571125.
  14. Kour, G., Shekhawat, U.S., Mukhram, Komalpreet K., & Appy. (2025). Assessment of genetic variability, correlation and path analysis in wheat (Triticum aestivum L.). Journal of Advances in Biology & Biotechnology, 28(11), 360-371. doi: 10.9734/jabb/2025/v28i113241.
  15. Li, C.C. (1975). Path analysis: A primer. Pacific Grove: Boxwood Press.
  16. Mahpara, S., Imran, M., Khalid, M.A., Fatima, N., Ammar, A., Liaqat, S., & Kanwal, S. (2024). Correlation and path analysis in different wheat genotypes for grain yield and its related traits: Wheat genotypes for grain yield. Pakistan Journal of Scientific and Industrial Research Series B: Biological Sciences, 67(3), 226-231.
  17. Milkessa, Т.О. (2022). Correlation and path coefficient analysis of traits in bread wheat (Triticum aestivum L.) Genotypes under drought stress conditions. American Journal of Plant Biology, 7(3), 120-126. doi: 10.11648/j.ajpb.20220703.11.
  18. Ochagavía, H., Prieto, P., Savin, R., Griffiths, S., & Slafer, G.A. (2018). Earliness per se effects on developmental traits in hexaploid wheat grown under field conditions. European Journal of Agronomy, 99, 214-223. doi: 10.1016/j.eja.2018.07.007.
  19. Rajput, A.G., Misal, A.M., Jadhav, A.V., Shinde, S.A., & Rathod, A.H. (2025). Correlation and path coefficient analysis in bread wheat (Triticum aestivum L.). International Journal of Agriculture and Food Science, 7(7(F)), 437-440. doi: 10.33545/2664844X.2025.v7.i7f.541.
  20. Sharadhi, G.P., Avinashe, H., Dubey, N., Danalakoti, K., Ghosh, S., Sachan, S., & Choudhary, S. (2023). Correlation and path analyses in F4 segregating populations of bread wheat for grain yield and its attributes. SABRAO Journal of Breeding and Genetics, 55(5), 1666-1677. doi: 10.54910/sabrao2023.55.5.19.
  21. Slafer, G.A., Savin, R., & Sadras, V.O. (2023). Wheat yield is not causally related to the duration of the growing season. European Journal of Agronomy, 148, article number 126885. doi: 10.1016/j.eja.2023.126885.
  22. Ullah, M.I., et al. (2021). Grain yield and correlated traits of bread wheat lines: Implications for yield improvement. Saudi Journal of Biological Sciences, 28(10), 5714-5719. doi: 10.1016/j.sjbs.2021.06.006.
  23. Vicentin, L., Canales, J., & Calderini, D.F. (2024). The trade-off between grain weight and grain number in wheat is explained by the overlapping of the key phases determining these major yield components. Frontiers in Plant Science, 15, article number 1380429. doi: 10.3389/fpls.2024.1380429.
  24. Wang, K., Shi, L., Zheng, B., & He, Y. (2023). Responses of wheat kernel weight to diverse allelic combinations under projected climate change conditions. Frontiers in Plant Science, 14, article number 1138966. doi: 10.3389/fpls.2023.1138966.
  25. Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20, 557-586.
  26. Wu, X.-L., Liu, M., Li, C.-S., Mchugh, A.D., Li, M., Xiong, T., Liu, Y.-B., & Tang, Y.-L. (2022). Source-sink relations and responses to sink-source manipulations during grain filling in wheat. Journal of Integrative Agriculture, 21(6), 1593-1605. doi: 10.1016/s2095-3119(21)63640-7.
  27. Yadav, M., Yadav, V., Singh, U.P., Kumar, K., Gautam, U., & Singh, S.N. (2025). Studies on genetic parameters, correlation coefficient, and path analysis for yield and yield‑contributing traits in bread wheat (Triticum aestivum L.). International Journal of Research in Agronomy, 8(1), 532-539. doi: 10.33545/2618060X.2025.v8.i1Sh.2494.
  28. Zewdu, D., Mekonnen, F., & Geleta, N. (2024). Correlation and path analysis for yield and yield component traits on bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes. International Journal of Bio-resource and Stress Management, 15(1). doi: 10.23910/1.2024.5040.
  29. Zhang, C., Zheng, B., & He, Y. (2022). Improving grain yield via promotion of kernel weight in high yielding winter wheat genotypes. Biology, 11(1), article number 42. doi: 10.3390/biology11010042.
  30. Zhang, M., Gao, Y., Zhang, Y., Fischer, T., Zhao, Z., Zhou, X., Wang, Z., & Wang, E. (2020). The contribution of spike photosynthesis to wheat yield needs to be considered in process-based crop models. Field Crops Research, 257, article number 107931. doi: 10.1016/j.fcr.2020.107931.