APPLICATION OF PRINCIPAL COMPONENT AND STABILITY ANALYSES TO SOME TRAITS IN FORAGE LEGUMES
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Date
2021-02-22
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Abstract
Background
Availability of quality feed in adequate quantity for animals is a perennial problem. Its search results in conflicts between crop farmers and herders. Objectives. This research investigated three forage legumes in order to determine the most yielding, adaptable and important traits that could be used for forage improvement. Methodology. The forage legumes were laid out in randomised complete block design across three environments. Data collected on growth and yield parameters were subjected to ANOVA, principal component analysis (PCA) and stability analysis using additive main effect and multiplicative interaction (AMMI). Results The result showed that there was significant (p < 0.05) difference among the forage legumes for vegetative traits, stress traits and yield, hence, they could be through breeding. For biomass yield, PC1 and PC2 accounted for 75.16 and 24.84% of G x E respectively based on AMMI. Lablab purpureus is the most yielding, stable, adapted to rain forest and savannah zones, with yield of 28,948.69 kg/ha. PCA revealed that the first three PCs accounted for 87% of the total variation. There was positive and significant association between biomass yield and vegetative traits. Implication. Flourishing vegetative growth is a good indicator of biomass yield. Conclusion. It is recommended that extension agents should encourage the adoption of lablab for production of feeds for ruminants, as it can serve as sustainable land use measure considering the modern restriction on land availability for grazing and solution to incessant pastoral and crop farmers crises in the tropics. Keywords: Forage production; lablab; pastoral and crop farmers crises; G x E analysis; sustainable land use; extension message
RESUMEN
Antecedentes. La disponibilidad de alimentos de calidad en cantidad adecuada para los animales es un problema permanente. Su búsqueda da como resultado conflictos entre agricultores y pastores. Objetivo. Este trabajo investigó tres leguminosas forrajeras mediante un diseño de bloques completos al azar en tres ambientes, con el fin de determinar su productividad, adaptabilidad y otros caracteres de importancia para la mejora del forraje. Metodología. Los parámetros de crecimiento y rendimiento se analizaron mediante ANOVA, análisis de componentes principales (PCA) y análisis de estabilidad utilizando el efecto principal aditivo y la interacción multiplicativa (AMMI). Resultado. Se hallaron diferencias significativas entre las leguminosas forrajeras para los rasgos vegetativos, relacionados al estrés y el rendimiento, lo que sugiere su utilidad como material de Mejoramiento genético. Para el rendimiento de biomasa, el PC1 y PC2 representaron el 75,16 y el 24,84% de la interacción Gen × Amb (AMMI). Lablab (Lablab purpureus) fue la más productiva (28948.69 kg/ha), estable, y adaptada a zonas de selva tropical y sabana. Las tres primeras PC representaron el 87% de la variación total. Hubo asociación positiva entre el rendimiento de biomasa y los rasgos vegetativos. Implicación. El crecimiento vegetativo floreciente es un buen indicador del rendimiento de biomasa. Conclusión. Se recomienda que los extensionistas fomenten la adopción de lablab para la alimentación de rumiantes, ya que puede servir como una medida de uso sostenible de la tierra considerando la restricción moderna en la disponibilidad de tierra para pastoreo y las problemáticas para la producción de forrajes y cultivos en los trópicos. Palabras clave: Producción de forraje; Lablab; problemáticas en la producción de forraje y cultivos; análisis G x A; uso sustantable del suelo; extensión rural.
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Citation
Abdulrahman, O.L., Lawal, O.O., Nofiu, N.B., Olooto, F.M., Ayanda. I.F and Ishola, H (2021): Application of Principal Component and Stability Analyses to some traits in forage legumes. Journal of Tropical and Subtropical Agroecosystem. Vol. 24. No.2 (2021). https://www.revista.ccba.uady.mx/ojs/index.php/TSA/article/view/3537/1600