Integrating phenotypic and SSR marker-based molecular diversity for prioritization of parental resources in elite maize (Zea mays L.) inbred lines

कृषि की दुनिया में, किसी फसल में सुधार करना अक्सर केवल बाहर से देखकर एक बेहतर इंजन बनाने की कोशिश करने जैसा लगता है। दशकों से, पादप प्रजनकों (plant breeders) ने उस पर भरोसा किया है जिसे वे देख सकते हैं: एक पौधा कितना लंबा बढ़ता है, एक भुट्टे पर कितने दाने होते हैं, और वह कितना अनाज पैदा करता है। ये दृश्य लक्षण पौधे के आनुवंशिक कोड और उसके पर्यावरण के बीच होने वाली अंतःक्रिया का परिणाम हैं, लेकिन वे पूरी कहानी नहीं बताते। दो पौधे खेत में लगभग एक जैसे दिख सकते हैं, फिर भी उनके आनुवंशिक इतिहास बहुत अलग हो सकते हैं, जबकि दो पौधे जो दिखने में काफी भिन्न हो सकते हैं, उनका पारिवारिक वंश आश्चर्यजनक रूप से निकट हो सकता है। किसी फसल की क्षमता को वास्तव में समझने के लिए, वैज्ञानिकों को सतह के नीचे देखना चाहिए, और सीधे आनुवंशिक निर्देशों को पढ़ने के लिए आणविक उपकरणों (molecular tools) का उपयोग करना चाहिए। यह दोहरा दृष्टिकोण—जो देखा जाता है उसे जो कोड किया गया है के साथ जोड़ना—अगली पीढ़ी की ऐसी खाद्य फसलें बनाने के लिए आवश्यक है जो अधिक उत्पादक और लचीली हों।

भारत में शेर-ए-कश्मीर कृषि विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, जम्मू के शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में मक्का, जो लाखों लोगों का पेट भरता है, पर इस दोहरे दृष्टिकोण को लागू किया। उन्होंने 54 उत्कृष्ट मक्का इनब्रेड लाइनों (inbred lines) का एक संग्रह एकत्र किया, जो कई पीढ़ियों से विकसित शुद्ध-प्रजनन किस्में हैं ताकि वे स्थिर और एकसमान बनी रहें। ये लाइनें नए संकर (hybrids) विकसित करने के लिए उपलब्ध सर्वोत्तम संसाधनों का प्रतिनिधित्व करती हैं। वैज्ञानिक यह जानना चाहते थे कि इनमें से कौन सी लाइनें भविष्य के क्रॉस के लिए सबसे अच्छे माता-पिता बनाएंगी। यह पता लगाने के लिए, उन्होंने न केवल पौधों को मापा; बल्कि उनके डीएनए को भी डिकोड किया। उन्होंने 2023 और 2024 के बढ़ते मौसमों के दौरान जम्मू और कश्मीर के खेतों में मक्का उगाया, और प्रत्येक लाइन के लिए चौदह अलग-अलग विशेषताओं को सावधानीपूर्वक दर्ज किया। इन मापों में पौधे के फूल आने में लगने वाले दिनों से लेकर, हजार दानों के वजन, तने की मोटाई और प्रति पौधा कुल अनाज की उपज तक सब कुछ शामिल था।

जब पौधे बढ़ रहे थे, तब शोधकर्ताओं ने प्रतिनिधि पौधों की पत्तियों से डीएनए भी निकाला। उन्होंने बीस विशिष्ट आनुवंशिक मार्करों का उपयोग किया, जो मक्का के जीनोम में बिखरे हुए अद्वितीय संकेतकों (signposts) की तरह कार्य करते हैं, ताकि लाइनों के बीच आनुवंशिक संबंधों का मानचित्रण किया जा सके। भौतिक लक्षणों की आनुवंशिक डेटा के साथ तुलना करके, टीम यह देख सकी कि क्या अलग दिखने वाले पौधे आनुवंशिक रूप से भी अलग थे, या क्या दोनों प्रकार की जानकारी अलग-अलग कहानियाँ बता रही थी। परिणामों ने एक जटिल तस्वीर पेश की। जब शोधकर्ताओं ने पौधों को उनके दिखने और खेत में प्रदर्शन के आधार पर समूहों में विभाजित किया, तो उन्होंने सात अलग-अलग समूह बनाए। इन समूहों के बीच सबसे बड़े अंतर अनाज की उपज, दानों के वजन और प्रत्येक भुट्टे पर दानों की संख्या द्वारा संचालित थे। हालाँकि, जब उन्होंने समान पौधों को उनके आनुवंशिक मार्करों के आधार पर वर्गीकृत किया, तो तस्वीर पूरी तरह बदल गई। वे लाइनें बारह अलग-अलग आनुवंशिक समूहों में बंट गईं, जिसमें एक बड़ा समूह सभी लाइनों के लगभग आधे हिस्से को और कई अन्य समूहों में केवल एक या दो अद्वितीय लाइनें थीं।

सबसे महत्वपूर्ण खोज यह थी कि पौधों का दिखना हमेशा उनके आनुवंशिक रूप से संबंधित होने से मेल नहीं खाता था। पौधों का एक समूह जिसने खेत में असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन किया, वह जरूरी नहीं कि एक ही आनुवंशिक परिवार से आया हो। वास्तव में, सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाली लाइनें कई अलग-अलग आनुवंशिक समूहों में बिखरी हुई थीं। यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुझाव देता है कि प्रजनक केवल दिखावट के आधार पर विविध माता-पिता खोजने के लिए भरोसा नहीं कर सकते। यदि वे केवल उन पौधों को चुनते हैं जो दिखने में अलग हैं, तो वे समान दिखने वाली लाइनों के भीतर छिपी मूल्यवान आनुवंशिक विविधता को 놓 सकते हैं। इसके विपरीत, यदि वे केवल आनुवंशिक दूरी को देखते हैं, तो वे ऐसे माता-पिता चुन सकते हैं जो आनुवंशिक रूप से भिन्न तो हैं लेकिन खेत में खराब प्रदर्शन करते हैं। अध्ययन ने उन विशिष्ट लाइनों की पहचान की जो दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ प्रदान करती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ लाइनें उच्च अनाज उपज के लिए अलग खड़ी हुईं और पाया गया कि वे विभिन्न आनुवंशिक पृष्ठभूमि से संबंधित हैं, जिससे वे अन्य लाइनों के साथ क्रॉस करने के लिए आदर्श उम्मीदवार बन गईं ताकि मजबूत, उत्पादक संकर बनाए जा सकें। अन्य लाइनों को अधिक दाने पैदा करने या जल्दी पकने की क्षमता के लिए चुना गया, जो बदलते जलवायु के अनुकूल होने के लिए महत्वपूर्ण लक्षण हैं।

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि प्रजनन के लिए माता-पिता चुनने का सबसे प्रभावी तरीका शारीरिक प्रदर्शन और आनुवंशिक संरचना दोनों को एक साथ देखना है। उन्होंने पाया कि आनुवंशिक मार्करों ने सूचना की एक ऐसी परत प्रदान की जिसे खेत के माप नहीं देख सकते थे, जिससे संग्रह के भीतर छिपी विविधता का पता चला। इस एकीकृत दृष्टिकोण ने उन्हें विशिष्ट लाइनों की एक संक्षिप्त सूची को प्राथमिकता देने की अनुमति दी जो न केवल कृषि संबंधी रूप से मूल्यवान हैं बल्कि आनुवंशिक रूप से भी विशिष्ट हैं। ये प्राथमिकता वाली लाइनें अब रणनीतिक क्रॉसिंग कार्यक्रमों में उपयोग के लिए तैयार हैं। कुछ लाइनों के उच्च-उपज वाले लक्षणों को दूसरों की अद्वितीय आनुवंशिक पृष्ठभूमि के साथ जोड़कर, प्रजनक अधिक मजबूत और उत्पादक मक्का की किस्में विकसित कर सकते हैं। यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि देखना विश्वास करने के लिए है, जटिल पादप आनुवंशिकी की दुनिया में, अदृश्य कोड को समझना ही वास्तव में सुधार की क्षमता को अनलॉक करना है।