Model Answer
0 min readIntroduction
कृषि में पौधों की संकर नस्लों का विकास उनकी उत्पादकता और गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है। इस प्रक्रिया में, 'सामान्य संयोजी क्षमता' (GCA) एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। GCA एक पौधे की संकर नस्लों में बेहतर प्रदर्शन करने की क्षमता को दर्शाता है, जो उसके आनुवंशिक गुणों पर निर्भर करती है। यह क्षमता संकरण कार्यक्रमों में वांछनीय लक्षणों को प्राप्त करने में सहायक होती है। द्विविकल्पी संगम प्रणाली, GCA का मूल्यांकन करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, जिसका उपयोग करके श्रेष्ठ संकर नस्लों का चयन किया जा सकता है।
सामान्य संयोजी क्षमता (General Combining Ability - GCA) की परिभाषा
सामान्य संयोजी क्षमता (GCA) एक पंक्ति या पौधे की संकर नस्लों में औसत प्रदर्शन करने की क्षमता को संदर्भित करती है, जब उसे अन्य विभिन्न पंक्तियों के साथ संकरण किया जाता है। यह क्षमता उस पंक्ति के आनुवंशिक गुणों के कारण होती है, जो संकर नस्लों में सकारात्मक योगदान करते हैं। GCA को आनुवंशिक क्षमता के माप के रूप में देखा जा सकता है, जो संकरण के माध्यम से अगली पीढ़ी में स्थानांतरित होती है।
आनुवंशिक आधार
GCA का आनुवंशिक आधार बहुजीनी (polygenic) होता है, जिसका अर्थ है कि यह कई जीनों द्वारा नियंत्रित होता है। प्रत्येक जीन का प्रभाव छोटा होता है, लेकिन उनका संयुक्त प्रभाव GCA को निर्धारित करता है। GCA को प्रभावित करने वाले जीनों को योज्य (additive) जीन कहा जाता है, क्योंकि उनका प्रभाव एक दूसरे में जुड़ जाता है। गैर-योज्य जीन (non-additive) जैसे प्रभुत्व जीन (dominance genes) और एपिस्टैटिक जीन (epistatic genes) भी GCA को प्रभावित कर सकते हैं, लेकिन उनका प्रभाव कम होता है।
द्विविकल्पी संगम प्रणाली (Diallel Cross System) में GCA का निर्धारण
द्विविकल्पी संगम प्रणाली GCA का मूल्यांकन करने के लिए एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है। इस प्रणाली में, पौधों की सभी संभावित जोड़ीदार संकरण (pairwise crosses) की जाती है। GCA का निर्धारण निम्नलिखित चरणों में किया जाता है:
1. प्रयोग डिजाइन (Experimental Design)
द्विविकल्पी संगम प्रणाली में, 'n' पंक्तियों के लिए, कुल 'n(n-1)/2' संकरण किए जाते हैं। प्रत्येक संकरण से प्राप्त संकर नस्लों का मूल्यांकन किया जाता है। प्रयोग को यादृच्छिक ब्लॉक डिजाइन (Randomized Block Design) या पूर्ण ब्लॉक डिजाइन (Complete Block Design) में आयोजित किया जा सकता है ताकि त्रुटि को कम किया जा सके।
2. डेटा संग्रह (Data Collection)
प्रत्येक संकरण से प्राप्त संकर नस्लों के लिए महत्वपूर्ण लक्षणों (जैसे उपज, ऊंचाई, रोग प्रतिरोधक क्षमता) का डेटा एकत्र किया जाता है। डेटा को विभिन्न प्रतिकृतियों (replications) में एकत्र किया जाता है ताकि परिणामों की विश्वसनीयता सुनिश्चित हो सके।
3. डेटा विश्लेषण (Data Analysis)
GCA का निर्धारण करने के लिए निम्नलिखित सूत्र का उपयोग किया जाता है:
GCAi = औसत संकर प्रदर्शन जिसमें पंक्ति 'i' शामिल है - औसत सभी संकर प्रदर्शन
जहां:
- GCAi पंक्ति 'i' की सामान्य संयोजी क्षमता है।
- औसत संकर प्रदर्शन जिसमें पंक्ति 'i' शामिल है, उन सभी संकर नस्लों का औसत प्रदर्शन है जिनमें पंक्ति 'i' एक जनक के रूप में शामिल है।
- औसत सभी संकर प्रदर्शन, सभी संकर नस्लों का औसत प्रदर्शन है।
4. निष्कर्ष (Conclusion)
GCA मानों के आधार पर, पंक्तियों को उनकी संयोजी क्षमता के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है। उच्च GCA मान वाली पंक्तियों को श्रेष्ठ माना जाता है और उन्हें संकरण कार्यक्रमों में उपयोग करने के लिए चुना जाता है।
उदाहरण
मान लीजिए कि हमारे पास 5 पंक्तियाँ (A, B, C, D, E) हैं। द्विविकल्पी संगम प्रणाली का उपयोग करके, 10 संकरण किए जाते हैं (AB, AC, AD, AE, BC, BD, BE, CD, CE, DE)। प्रत्येक संकरण से प्राप्त संकर नस्लों के लिए उपज का डेटा एकत्र किया जाता है। डेटा विश्लेषण के बाद, GCA मानों की गणना की जाती है। यदि पंक्ति A का GCA मान सबसे अधिक है, तो यह पंक्ति संकर नस्लों में उच्च उपज देने की क्षमता रखती है।
| पंक्ति | GCA मान |
|---|---|
| A | 10.5 |
| B | 8.2 |
| C | 7.9 |
| D | 6.5 |
| E | 5.1 |
Conclusion
सामान्य संयोजी क्षमता (GCA) पौधों की संकर नस्लों के विकास में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। द्विविकल्पी संगम प्रणाली GCA का मूल्यांकन करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, जो श्रेष्ठ संकर नस्लों के चयन में मदद करता है। GCA का उपयोग करके, कृषि उत्पादकता और गुणवत्ता को बढ़ाया जा सकता है, जिससे खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित की जा सकती है। भविष्य में, जीनोमिक चयन (genomic selection) और मार्कर-सहायता प्राप्त चयन (marker-assisted selection) जैसी तकनीकों का उपयोग GCA के मूल्यांकन को और अधिक सटीक और कुशल बनाने में किया जा सकता है।
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