TUGAS III
MK DISAIN PROGRAM PEMULIAAN TANAMAN
INTERAKSI G X E DAN ADAPTASI
KELAS A KELOMPOK 2
Apriana Sartika Siagian 150510140024 Lukman Firdaus 150510140036
Reni Febriyani 150510140104
PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas rahmat, berkah, ridho serta karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan tugas mengenai “Interaksi G X E dan adaptasi” dengan lancar dan tepat waktu. Tujuan penulisan ini adalah untuk memenuhi tugas dalam mata kuliah Disain Program Pemuliaan Tanaman.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ir. Dedi Ruswandi, M.Sc., Ph.D. selaku dosen pengampu mata kuliah ini yang telah memberikan ilmu serta bimbingannya. Demikian, tugas ini penulis susun. Semoga bermanfaat, bagi penulis khususnya dan pembaca umumnya.
Jatinangor, Mei 2017
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR...i
DAFTAR ISI...ii
BAB I PENDAHULUAN...1
1.1 Latar Belakang...1
1.2 Tujuan Penelitian...1
BAB II PEMBAHASAN...2
2.1 Syarat Tumbuh...2
2.2 Pembenihan...2
2.5 Pemeliharaan...5
2.6 Panen dan Pasca Panen...8
BAB III PENUTUP...9
3.1 Simpulan...9
BAB I PENDAHULUAN
G x E merupakan ekspresi genotypik pada lingkungan. Analisis G x E penting dilakukan untuk menentukan strategi perkembangbiakan dalam melepaskan genotipe dengan adaptasi yang baik terhadap lingkungan yang diinginkan. Stabilitas dan adaptasi ini lebih tertuju pada dimensi ruang dan waktu, seperti kebanyakan studi secara implisit menganggap stabilitas diukur secara spasial dan temporal pada karakter yang sama. Informasi tentang interaksi genotipe x lingkungan (GxE) diperlukan pemulia tanaman untuk membantu proses identifikasi genotipe unggul. Analisis stabilitas dapat dilakukan apabila terdapat interaksi GxE, untuk menunjukkan kestabilan suatu genotipe apabila ditanam pada lingkungan yang berbeda.
Konsep tentang interaksi genotipe dengan lingkungan (GxE) banyak digunakan dalam ilmu pemuliaan tanaman untuk menganalisis respon atau perilaku suatu genotipe terhadap beragam kondisi lingkungan. Konsep ini didasari oleh suatu teori yang menyatakan bahwa penampilan suatu fenotipe merupakan resultante dari adanya perbedaan faktor genetik, faktor lingkungan, dan interaksi dari kedua faktor tersebut (Falconer dan Mackay, 1996).
BAB II PEMBAHASAN
2.1 Kompleksitas biologi interaksi G x E
Allard (1960) sebagaimana dikutip Hayward (1993) menggambarkan kompleksitas biologis pada interaksi G x E yaitu hampir semua efek fenotipik yang tidak berhubungan dengan gen dengan cara sederhana. Hasil mereka lebih baik dari rantai reaksi dan interaksi psiko-kimia yang dirancang dari gen tetapi paling penting melalui kompleks rantai peristiwa, dikontrol atau diubah oleh gen lain dan lingkungan eksternal, untuk fenotipe akhir. Dalam konteks kompleksitas biologi, berbeda nyata antara G x E pola yang ditimbulkan oleh tiga mutan gen dalam mendekati isogenic gandum (Molina-Cano et aI., 1990; Romagosa et aI., 1993).
Contoh tersebut melibatkan tiga lokus dapat dianggap sebagai “petunjuk dari interaksi G x E bungkahan es’’. Efek kuat dari G x E akan mempengaruhi adaptasi genotypic melalui banyaknya jumlah gen di bawah garis air. Dasar biologis G x E mungkin tidak dapat dipahami karena lingkungan yang mendasari dan kompleksitas genetik. Dengan demikian G x E sering tampak terselesaikan. Namun, Baker (1971) dalam Hayward (1993) menjelaskan G x E untuk hasil biji -bijian uji coba gandum dalam reaksi karat dan contoh di bawah ini menunjukkan bagaimana adaptasi sebagian besar dikontrol oleh kromosom tunggal padda gandum.
2.2 Implikasi interaksi G x E dalam program pemuliaan tanaman
Terdapat dua pendekatan konseptual berbeda untuk mempelajari G X E dan adaptasi. Yang lebih umum yaitu empiris dan melibatkan statistic yang berkaitan dengan tanggapan genotypic yang diamati, biasanya dalam hal hasil sampel pada kondisi lingkungan. Pendekatan analisis mendefinisikan lingkungan dan fenotipe dalam faktor-faktor biotik dan abiotik. Dalam prakteknya, kebanyakan pemuliaan menggabungkan elemen dari kedua pendekatan.
genotipe mempertahankan hasil konstan di lingkungan. Secara statistik, konsep stabilitas dinilai oleh varians genotypic di lingkungan. Namun, stabilitas homeostatik cenderung tidak diinginkan dalam pertanian modern, karena genotipe harus menanggapi kondisi membaik. Kebutuhan untuk genotypic terhadap lingkungan yang menguntungkan mengarah ke konsep stabilitas 'agronomi', dimana genotipe dianggap stabil jika itu menghasilkan relative baik terhadap potensi produktif lingkungan dalam pengujian. Jika stabilitas agronomi menunjukkan untuk berbagai lingkungan, genotipe didefinisikan memiliki adaptasi umum atau lebar. Sebaliknya, jika agronomi stabilitas nyata atas rentang yang terbatas, genotipe memiliki adaptasi spesifik atau sempit.
G x E dianggap kuantitatif jika peringkat genotipe tidak berubah dari lingkungan satu ke lingkungan yang lain, yaitu jika respon diferensial genotipe satu dibandingkan dengan yang lain adalah masalah skala. Interaksi (bebas-crossover) seperti kuantitatif kurang penting untuk pemulia daripada interaksi kualitatif, di mana genotipe mengubah rangking (Baker, 1988). Interaksi kualitatif atau crossover menyulitkan seleksi dan identifikasi genotipe unggul.
Untuk percobaan di mana situs yang sama dan genotipe disertakan tahun, istilah GxE dari analisis varians dapat dibagi menjadi komponen genotipe x lokasi (GxS), genotipe x tahun (GxY) dan genotipe x situs x tahun (GxSxY). Jika GxS merupakan bagian penting dari G x E, maka adaptasi tertentu adalah exploitasi dengan membagi daerah binaan menjadi daerah homogen yang meminimalkan GxE dalam daerah.
Gambar 22.1 Kinerja dua hipotetis genotipe dalam dua lingkungan, menunjukkan GxE () tidak ada dan karena itu homogen regresi, ('b) kuantitatif' GxE, tanpa pembalikan peringkat genotipe dan ('c) kualitatif' GxE, dengan peringkat pembalikan.
Ceccarelli (1989) berpendapat bahwa berbagai adaptasi tidak ada di lingkungan makro-agroecological berbeda dan bahwa seleksi untuk potensi hasil tinggi memiliki tidak meningkatkan hasil di bawah input rendah. Demikian pula, rumput (1988) menyatakan bahwa hasil tinggi dan stabilitas agronomi saling eksklusif atas berbagai lingkungan. Patel et al. (1987) menemukan bahwa ketika jelai populasi yang berganti-ganti antara beragam situs, mewakili zona berbeda adaptasi, seleksi alam menurunkan hasil. Austin (Lihat bab 23) membahas masalah luas vs adaptasi tertentu dalam konteks evolusi. Namun, banyak peternak akan kontes yang akumulasi toleransi sejumlah tekanan adalah kunci untuk berbagai adaptasi dan akibatnya seleksi di beberapa lingkungan adalah cara terbaik untuk berkembang biak genotipe stabil. Pertama untuk kelima belas internasional Spring gandum menghasilkan pembibitan, tumbuh di situs perwakilan dari semua utama tumbuh gandum di daerah, CIMMYT genotipe dibesarkan di bawah lingkungan masukan tinggi yang unggul dalam menghasilkan dan menunjukkan lebih baik adaptasi dari genotipe dikembangkan secara lokal dengan atau tanpa CIMMYT plasma nutfah (Pfeiffer dan Braun, 1989). Miskin adaptasi dari CIMMYT genotipe lingkungan tertentu umumnya tercermin penyakit kerentanan, daripada inefisiensi biologis. Sebaliknya, Ceccarelli et al. (1987) menyimpulkan bahwa jelai genotipe dibesarkan untuk kondisi ekstrim harus dipilih dalam kondisi tidak menguntungkan ini.
2.3 Model analisis untuk stabilitas
(1) Analisis varians
variasi heterogen, transformasi data atau pengelompokan ulang lingkungan menjadi himpunan bagian dengan varians homogen yang direkomendasikan (Steel dan Torrie, 1980) dalam Hayward (1993). Namun, pemulia tanaman jarang menerapkan uji Bartlett’s. Untuk menghindari kesulitan dalam analisis interpretasi, data tidak boleh ditransformasikan kecuali eksperimental eror pada seluruh lingkungan yang beragam. Untuk model campuran dua faktor (genotipe tetap dan lingkungan acak) umumnya paling banyak digunakan gabungan analisis varians yang ditunjukkan pada Tabel .1 sebagai berikut.
Tabel 1. Analisis model campuran varians untuk genotipe g di lokasi e dengan replikasi r pada masing-masing lokasi
langsung untuk perbandingan perkiraan dari sumber dengan jumlah tempat dan genotipe yang berbeda.
Dalam sintesis regional dan internasional untuk Berbagai percobaan lebih dari 20 spesies, DeLacy et al. (1990) dalam Hayward (1993) mensurvei kepentingan tempat yang relatif, genotipe dan G x E. Mereka mempertimbangkan data dari lebih 100 tempat di seluruh dunia dan menyoroti sifat G x E yang ada di mana – mana pada uji coba hasil. Pada sebagian besar uji coba hasil, proporsi jumlah kuadrat karena perbedaan antar tempat berkisar antara 80% sampai 90% dan variasi karena G x E biasanya lebih besar dari pada variasi genotipik. Rasio jumlah kuadrat G x E terhadap jumlah kuadrat untuk genotipe jarang terjadi kurang dari 0,8 dan mencapai 43. Rasio ini lebih disukai untuk komponen varians yang harus dihindari. Asumsi kontroversial mengenai apakah genotipe dan tempat adalah pengaruh acak atau tetap.
Sebagai pengukuran stabilitas genotipe, Plaisted dan Peterson (1959) dalam Hayward (1993) mengusulkan rata - rata komponen varians ditentukan dari masing - masing hubungan kombinasi menggunakan genotipe lainnya dalam percobaan. Parameter ekovalensi menurut Wricke (1964) dalam Hayward (1993) adalah kontribusi genotipe terhadap G x E. Shukla (1972) dalam Hayward (1993) memodifikasi ekovalensi yang bertujuan untuk memberikan perkiraan tidak bias terhadap varians G x E untuk setiap genotip, memungkinkan uji probabilitas untuk pemisahan genotipe. Semakin besar besarnya perkiraan ini untuk genotipe, semakin rendah stabilitas atau adaptasi agronomi pada umumnya. Teknik alternatif berdasarkan parameter sederhana dari analisis multi lingkungan telah banyak diusulkan. Seringkali penilaian pemulia terhadap nilai a Genotipe didasarkan pada perbandingan dengan satu atau lebih banyak cek. Lin dan Binns (1985) mengemukakan Menggunakan analisis varians berpasangan antaraKultivar cek yang diketahui dan semua genotipe yang diuji untuk mendeteksi genotipe yang menunjukkan hal yang sama.
(2) Regresi
dalam pemuliaan tanaman. Metode ini sering dikenal sebagai pendekatan (Finlay dan Wilkinson, 1963) dalam Hayward (1993). Pada kinerja metode ini terdapat ketentuan: (1) pengaruh utama yaitu genotipe dan Lingkungan; (2) produk lingkungan merupakan pengaruh utama dikalikan dengan koefisien regresi dari genotipe. Istilah GxE dari Analisis varians dipartisi antara heterogenitas regresi dan penyimpangan dari regresi. Gagasan tentang garis yang mencerminkan cara masuk genotipenya yang merespon perbaikan lingkungan dapat dilihat pada (Gambar 22.1).
(3) Metode non parametrik
Kelebihan teknik non parametrik yaitu :
Bebas dari asumsi tentang pengaruh utama aditif, varians homogenitas dan respon linier peningkatan potensi hasil lingkungan;
Tidak peka terhadap Kesalahan pengukuran;
Ukuran adaptasi tidak terlalu dipengaruhi oleh kinerja genotipik di lingkungan yang ekstrim.
Uji interaksi genotipe dianggap stabil jika rangkingnya relatif konsisten di seluruh lingkungan. Ketata dkk. (1989) dalam Hayward (1993) mengusulkan metode peringkat, 'Konsistensi Kinerja'. Merencanakan rata-rata Peringkat di seluruh tempat terhadap standar penyimpangan barisan untuk setiap genotip diperbolehkan alokasi genotipe di antara empat kelas:
1. superior konsisten 2. superior tidak konsisten 3. inferior konsisten 4. inferior tidak konsisten
Kultivar menunjukkan adaptasi umum ditemukan dalam kategori pertama, sedangkan adaptasi spesifik dapat dideteksi di antara genotip yang tidak konsisten superior. Uji statistik untuk membandingkan ukuran stabilitas genotipik tidak tersedia. Huehn (1990) dalam Hayward (1993) membahas metode non-parametrik untuk mengelompokkan lingkungan dan genotipe. Dua lingkungan, terlepas dari mereka tingkat imbal hasil dapat dianggap sama untuk seleksi, tujuannya jika kedua genotipe tersebut sama.
(4) Eksplorasi multivarian hubungan antar lokasi dan genotipe
Hubungan antar lokasi dan genotipe biasanya digambarkan dengan menggunakan data hasil dari matriks genotip x lokasi yang dihasilkan oleh program pemuliaan tanaman. Istilah 'Analisis Pola' diciptakan untuk menggambarkan penggunaan klasifikasi secara paralel dan teknik untuk menyajikan secara maksimal variasi dari matriks lokasi x genotipe. Teknik klasifikasi seperti 'Clustering' diasumsikan pada kontinuitas dalam data, sedangkan 'Principal Components Analysis' (PCA) dan metode lainnya berasumsi pada distribusi yang terus menerus. Konsep pemisahan tempat secara multidimensional ruang dapat diilustrasikan dengan dua dimensi analog (Fox dan Rosielle, 1982a) dalam Hayward (1993).
Metode multivariat biasanya menyajikan sebagian besar variasi total dalam beberapa dimensi, misalnya dalam dendrogram atau scattergram. Informasi itu pada dasarnya hadir dalam a matriks korelasi, tapi banyak hasilnya lebih mudah ditafsirkan dalam prakteknya. Sedangkan cluster analisis menunjuk pada sebuah lokasi, misalnya ke satu kelompok, analisis faktor memberi lebih banyak fleksibilitas dengan menempatkan lokasi dalam kelompok sementara. Menz (1980) dalam Hayward (1993) menunjukkan kecenderungan kelompok dibentuk oleh analisis pola untuk mengandung genotipe Dengan tingkat efisiensi risiko yang sama.
panjang dari situs.Hal ini bisa dipikirkan, dalam terminologi di atas, sebagai pengenaan super dari serangkaian 'snap shot' untuk menghasilkan gambar jangka panjang. Analisis faktor digunakan untuk menyederhanakan matriks korelasi ini, dan 56 lokasi dari 30 negara dialokasikan ke tujuh mega lingkungan untuk produksi gandum musim dingin.
B. Analisis Pola Multi-Atribut atribut
C. The Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model
Model Additive Main Effects dan Multiplicative Interaction (AMMI) adalah alat analisis yang hebat untuk menafsirkan genotipe besar x lingkungan mereplikasi tabel tanpa nilai yang hilang (Crossa et aI., 1991) dalam Hayward (1993). AMMI mengekstrak genotipe dan pengaruh utama lingkungan, kemudian menggunakan PCA untuk menjelaskan pola pada matriks GxE atau residual. Zobel dkk. (1988) dalam Hayward (1993) memberikan skala untuk skor PCA yang memungkinkan estimasi persyaratan interaksi G x E yang spesifik. Model AMMI untuk hasil rata-rata, Yij lebih dari ulangan genotipe i di lingkungan ke-j adalah:
Dimana µ adalah nilai rata-rata, Gi dan Ej adalah pengaruh utama genotip dan lingkungan, N adalah jumlah sumbu PCA yang dipertimbangkan, λn adalah nilai tunggal dari sumbu PCA ke-n, λin dan δjn adalah nilai untuk genotipe ke-i dan lingkungan ke-n pada sumbu PCA ke-n dan €ij adalah istilah residu yang mencakup eksperimental eror. AMMI menghasilkan keluarga model dengan nilai N yang paling sederhana. Model paling sederhana yaitu AMMIO dengan N sama dengan nol, mempertimbangkan efek utama aditif, yaitu sifat genotip dan lingkungan, untuk menjelaskan matriks data. Oleh karena itu, AMMIO memberi peringkat genotipe identik di setiap lingkungan, mengabaikan G x E. Model kedua yaitu AMMIl yang mempertimbangkan efek utama serta satu sumbu komponen utama untuk menafsirkan matriks residual. AMMI2 mempertimbangkan efek utama ditambah dua komponen utama sumbu untuk variasi non-aditif. T model selanjutnya mempertimbangkan secara kumulatif suatu sumbu komponen utama tambahan. Model selanjutnya mempertimbangkan secara kumulatif suatu sumbu komponen utama tambahan.
memfasilitasi kesimpulan tentang interaksi spesifik genotipe individu dan lingkungan dengan menggunakan tanda dan besarnya nilai PCA1. Setiap genotipe dengan nilai PCA1 mendekati nol menunjukkan adaptasi umum pada lingkungan yang diuji.Skor PCA1 genotipik yang besar mencerminkan adaptasi yang lebih spesifik terhadap lingkungan dengan skor PCA1 'dari tanda yang sama. Gambar 22.4 menunjukkan nilai biplot dalam menilai sifat GxE menggunakan data triticale untuk pendaftaran varietas di Spanyol untuk siklus 1988/89.Enam triticales lengkap dan 10 substrat dikembangkan di Spanyol barat laut, di tiga lokasi dengan tanah asam dan di enam lokasi dengan tanah dasar. Semua tritika dan situs lengkap dengan tanah asam menunjukkan nilai PCA1 dari tanda yang sama, menunjukkan bahwa penyelesaian lebih baik disesuaikan dengan tanah asam.Tritika yang digantikan lebih baik disesuaikan dengan tanah dasar. AMMIl menjelaskan 72% dari jumlah kotak GxE dan dengan demikian memberikan penjelasan biologis GXE yang lebih memadai daripada regresi, yang hanya menyumbang 19% interaksi (Royo et a,, 1991). Ekstrapolasi, kami yakin analisis AMMI akan sangat berguna bila diterapkan pada analisis sepanjang tahun dengan unsur ketidakpastian yang lebih tinggi.
penyesuaian besar dipusatkan pada lingkungan individu atau genotipe asinkron.Dalam data mereka, penyesuaian tampaknya merata, konsisten dengan pengurangan kebisingan secara umum, namun proses pemeriksaan tidak memiliki basis statistik yang ketat. Biplot dari Crossa et al. (1991) secara grafis menunjukkan fenomena umum pada penelitian GxE: faktor-faktor yang menyebabkan perbedaan hasil rata-rata dalam situs tidak berhubungan dengan faktor-faktor yang menyebabkan variasi GxS. Dua kelompok situs kontras utama, yang masing-masing relatif homogen untuk interaksi dengan genotipe, mencakup rentang hasil situs dalam percobaan.
2.4 Perspektif
Semakin berkembangnya teknologi seperti metode statistik, komputerisasi dan mekanisasi, sangat diharapkan adanya keuntungan dari pengembangan empiris lanjutan yang memiliki perspektif yang sangat penting. Sementara kontribusi akan signifikan mengalir dari pendekatan yang berorientasi pada suatu karakter, karena adanya tekanan pembatas yang teridentifikasi. Keuntungan genetik maksimum akan dihasilkan dari alokasi sumber daya yang optimal antara kedua pendekatan tersebut.
Dari hasil penelitian akhir Wilkinson (1963) dalam Hayward (1993) menyatakan perspektif terhadap adaptasi penting untuk pemulia tanaman kembangkan. Untuk melakukan analisis ini, kekuatan kartu harus dipindahkan antar institusi. Perlu diketahui bahwa bagaimana kemajuan - kemajuan dalam komputerisasi telah mempengaruhi pemuliaan tanaman. Bahkan, sulitnya untuk meningkatkan jumlah plot di banyak negara dan teknologi komputer sekarang tersedia secara luas, analisis hasil dalam program pemuliaan telah tertinggal.
Beberapa pemulia secara intensif melakukan analisis data untuk stabilitas genotipik. Analisis yang umum mereka gunakan sebagai seorang pemulia tanaman yaitu dengan analisis regresi. Namun beberapa yang lainnnya menganggap penelitian mengenai interaksi G x E merupakan penelitian sampingan dan mungkin tidak secara intensif digunakan sebagai suatu metodologi yang dipublikasikan. Meskipun demikian, banyak pemulia mengembangkan penelitian lebih jauh tentang adaptasi lingkungan dan materi genetik . Apresiasi ini dapat dihasilkan dari penelitian ke lapangan yang dilakukan secara rinci, seringkali secara visual digunakan untuk membandingkan galur harapan untuk menegtahui adaptabilitas varietas pada plot diberbagai tempat.
BAB III PENUTUP 3.1 Kesimpulan
kompleksitas biologis pada interaksi G x E yaitu hampir semua efek fenotipik yang tidak berhubungan dengan gen dengan cara sederhana. Hasil mereka lebih baik dari rantai reaksi dan interaksi psiko-kimia yang dirancang dari gen tetapi paling penting melalui kompleks rantai peristiwa, dikontrol atau diubah oleh gen lain dan lingkungan eksternal, untuk fenotipe akhir. Dalam konteks kompleksitas biologi, berbeda nyata antara G x E pola yang ditimbulkan oleh tiga mutan gen dalam mendekati isogenic gandum
DAFTAR PUSTAKA
Desclaux, D., J. M. Nolot, P. Triboulet, B. Lorentz, and Y. Chiffoleau. 2010. Needed complementary of actors for variety innovation. ISDA 2010, Montpellier, France, 28-30 Juni 2010.
Falconer, D. S. and T. F. C. Mackay. 1996. Introduction to quantitative genetic. 4th edition. Addison Wesley Longman, Essex, UK. 464 p
