Generation and Genetic Characterization of Salt-Tolerant Wheat (Triticum aestivum) Mutants under a Conservation Agriculture System

Generation and Genetic Characterization of Salt-Tolerant Wheat (Triticum aestivum) Mutants under a Conservation Agriculture System | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Article Generation and Genetic Characterization of Salt-Tolerant Wheat (Triticum aestivum) Mutants under a Conservation Agriculture System Ayman Anter Saber, Ramadan Abdelraouf, Khaled Adly Khaled, Ehab Moustafa, and 1 more This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-4587950/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract A set of mutant’s wheat in M3, M4, and M5 generations (2021–2023) and mother varieties were sown in a high salinity environment on six combinations of organic amendments in Ras Sudr, Egypt to develop salt-tolerant cultivars under CA. Ten SSR markers linked with salinity tolerance were used to assess genetic diversity in wheat genotypes. The selection index that contained studied traits could be used as selection criteria to isolate salt-tolerant wheat, as there is a positive significant correlation with grain yield. The average values of polymorphic information content (PIC), gene diversity (GD), and Shannon diversity Index (H) were 0.36, 0.4574, and 0.64 respectively, indicating moderate genetic diversity among the wheat genotypes evaluated can be exploited to produce salt-tolerant wheat cultivars. These markers were initially identified for their association with salt tolerance in wheat. However, subsequent research has revealed their potential involvement in other important agronomic traits, so we associated the results of SSR markers with its related qtls in wheat. This association suggests its potential in influencing yield-related traits in wheat. These findings collectively demonstrate the versatility of SSR markers in identifying loci that govern various agronomic traits in wheat. These markers can play significant roles in improving multiple traits, including salt tolerance, heat stress resilience, grain quality, and yield components. This multifaceted nature makes them valuable tools for developing wheat varieties that can thrive in diverse and challenging environments. This knowledge can be leveraged in marker-assisted breeding programs to develop wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, grain quality, and yield-related traits. Biological sciences/Genetics Biological sciences/Plant sciences Wheat mutation breeding salt tolerance conservation agriculture SSR markers Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 Introduction Wheat ( Triticum aestivum L.) provides a source of vitamins, minerals, fiber, fat, carbohydrates, and protein and is a very important strategic crop. Because of the quality and quantity of a unique protein called gluten, it has become a staple grain and is used more often than any other grain for making bread [ 1 , 2 ]. However, wheat yields are significantly reduced due to salinity because high salt levels in the soil negatively affect plant growth and development [ 3 ]. It leads to decreased water absorption, nutrient imbalance, and death of cells and plant tissues [ 4 , 5 ]. The impact of salinity on agricultural production can be reduced through developing salinity-tolerant varieties and implementing better management practices such as agricultural conservation to increase plant resilience [ 6 , 7 ]. The first step in any breeding program to improve crops is generating genetic variation. Mutagenesis contributed to developing a novel genetic variation of natural genetic resources, by inducting random changes in the plant genome, resulting in a single or more plants with different traits [ 8 – 13 ]. Mutation breeding was used to develop and improve cultivars by modifying one or two grain yield components to increase their productivity or better adapt to different conditions [ 14 ]. Development of improved cultivars better adapted to salinity conditions depends upon the amount of genotypic variability present in populations for the studied traits. Therefore, to ensure that there is a wide diversity among the genotypes of the studied traits after the mutagen process, statistical and genetic factors must be calculated, including the range, the mean, the phenotypic and genetic coefficients of variation, heritability, and genetic advanced from selection [ 15 ]. This is supported by the use of simple correlation between the studied traits to identify the traits most closely related to the grain yield, which increases the efficiency of selection [ 16 , 17 ]. Conventional breeding used for crop selection for salt tolerance is not consistent, because salt tolerance is a complex trait, polygenic influenced by both genetic and environmental factors [ 18 , 19 ]. Therefore, integrating phenotypic assessment with molecular markers is crucial as where increases the effectiveness of selection [ 10 , 20 ] especially for selection accuracy to detect salt-tolerant cultivars in wheat [ 21 ]. Among the several molecular markers, simple sequence repeat (SSR) or microsatellite markers are extensively used for cultivar identification, germplasm characterization, genetic diversity, and molecular mapping due to their high reproducibility, the presence of multi-alleles, high levels of polymorphism, abundance, co-dominant, locus-specificity, informative, and repeatability [ 10 , 21 , 22 , 23 ]. SSR markers are closely linked to specific genes affecting salt tolerance, so they can be used to identify the main genes linked to salt tolerance, which can help plant breeders assess the salt tolerance of wheat genotypes [ 24 , 25 , 26 ]. Once SSR markers associated with salinity tolerance are identified, they can be used in marker-assisted selection (MAS) to develop new plant cultivars that are more salt tolerant. The objectives of this study were to broaden genetic variation under conservation agriculture, determine salt-tolerant wheat, and determine the best combination of plant residues to combat the negative effect of soil salinity. Use SSR markers to identify salt-tolerant genotypes and to assess genetic diversity. And detect some markers associated with salinity tolerance to be utilized in future breeding for tolerance in wheat. Results Variance Table (1) presents an analysis of variance (ANOVA) assessing the effects of mutant lines (A), organic amendment treatments (B), and their interaction (A*B) on grain yield per square meter (m2) in the M3 generation of a plant breeding experiment. The analysis was conducted under organic amendment treatments, meaning the plants were grown using natural fertilizers and pest control methods. The results indicate significant differences among the 12 mutant lines (A), the 5 amendment treatments (B), and their combined effects (A B), as indicated by the double asterisks (**) denoting p-values less than 0.01. This suggests that both the genetic makeup of the mutant lines and the specific organic amendment treatments, as well as their interaction, play a crucial role in determining grain yield. The high mean square values for A, B, and A B compared to the error term further emphasizes these strong effects. The coefficient of variation (CV%) of 6.1% indicates a relatively low level of variability within the data, suggesting that the observed differences in grain yield are likely due to the treatments rather than random variation. This analysis can help breeders identify the most promising mutant lines and organic amendment combinations for maximizing grain yield in future generations. Table 1 Analysis of variance of mutant lines for grain yield /m 2 under organic amendment treatments in the M3 generation S.V. D.F. Mean square A 12 11115** B 5 20272.1** A*B 60 7943.0** Error 77 298.3 CV% 6.1 Rep: replications, A: mutant lines, B: amendment treatments, CV%: coefficient of variation, D.F.: degree of freedom. Mean performance Table 2 showcases the mean performance of various genotypes (Giza-168, Gemeza-9, Sids-13, Maryout-5, Sakha-93) and their parents in terms of grain yield per square meter (m2) under different amendment treatments (T1, T2, T3, T4, T5, T6). The amendment treatments likely refer to variations in fertilizer, compost, or other soil amendments. The values in parentheses beside the genotype names (e.g., 100, 200, 300) likely indicate different levels or concentrations of a particular factor, such as radiation or chemical mutagen dosage, applied to induce mutations. Table 2 Mean performance of genotypes for grains yield /m 2 under different amendment treatments in the M3 generation Genotypes T1 T2 T3 T4 T5 T6 X Giza-168 (100) 325.0 225.0 390.0 250.0 250.0 430.0 311.7 Giza-168 (200) 345.0 205.0 475.0 355.0 255.0 420.0 342.5 Giza-168 (300) 330.0 330.0 380.0 275.0 130.0 350.0 299.2 Gemeza-9 (100) 300.0 275.0 215.0 365.0 290.0 290.0 289.2 Gemeza-9 (200) 270.0 300.0 330.0 445.0 315.0 285.0 324.2 Gemeza-9 (300) 120.0 250.0 285.0 440.0 240.0 240.0 262.5 Sids-13 (100) 320.0 375.0 310.0 385.0 325.0 255.0 328.3 Sids-13 (200) 365.0 240.0 300.0 225.0 245.0 305.0 280.0 Sids-13 (300) 250.0 250.0 320.0 300.0 265.0 220.0 267.5 Maryout-5 (100) 410.0 340.0 460.0 330.0 325.0 330.0 365.8 Maryout-5 (200) 250.0 250.0 510.0 330.0 355.0 350.0 340.8 Maryout-5(300) 370.0 235.0 285.0 250.0 285.0 350.0 295.8 Sakha-93 (100) 330.0 290.0 375.0 525.0 295.0 305.0 353.3 X 307.0 274.0 357.0 344.0 275.0 318.0 312.3 Parents Giza 168 150.0 250.0 330.0 370.0 310.0 290.0 150.0 Gemeza 9 250.0 310.0 350.0 180.0 310.0 300.0 250.0 Sids13 250.0 260.0 370.0 200.0 280.0 320.0 250.0 Sakha 93 300.0 220.0 300.0 170.0 270.0 310.0 300.0 Maryout-5) 220.0 300.0 320.0 330.0 260.0 330.0 220.0 X 234.0 268.0 334.0 252.0 286.0 312.0 - LSD 0.05 55.0 58.0 45.0 46.0 67.0 63.0 - The mutant lines had significantly enhanced grain yield. Maryout-5 300-Gy achieved the highest grain yield/ m 2 (365.8g) followed by Sakha-93 100-Gy (353.3g), Giza-168 200-Gy (342.5g) and Maryout-5 200-Gy (340.8g) compared to mother varieties. In this study, 9 out of thirteen combination mutants had higher grain yield compared to their parents. When applying the six amendment treatments, treatments 3, 4, and 6 had a negative effect on salinity conditions, as evidenced by their higher productivity compared to the rest of the treatments. This resulted in 150 distinct mutant lines under CA to produce the M4 generation. It noted that treatment No. 6 reduced EC dS/m 2 of soil salinity by 50% compared to the control (Table 3 ). So, it was applied to the following generations. Table 3 Effect of treatments of plant wastes on EC of soil T1 T2 T3 T4 T5 T6 Control EC dS/m 2 5.02 6.75 6.88 6.83 6.1 4.11 8.65 In the M4 generation, the mutant lines achieved a wide range of all studied traits. The upper limit of all studied traits of the mutant lines was higher than that of the mother varieties. In addition, there were highly significant differences (p < 0.05) between the mutant lines for all traits studied (Table 4 ). Twenty-eight mutant lines were longer compared to their parents, with G91 having the highest length (106.7cm). Regarding SL, 23 mutants outperformed their parents, with two mutant lines (G76 and G25) achieving the longest spike (16.5 cm). Eighty-three mutant lines were the heaviest SW compared to its parents. And mutant line G61 achieved the heaviest SW (7.5g). Concerning YS, 15 mutant lines were higher than its parents, and mutant line G61 was the highest grain yield/spike (5.5 g). As for GS, 14 mutants were more in comparison with its parents. Mutant line G121 achieved the highest GS (108.7). Considering GW, the sixty-nine mutant line was heavier than its parents. Mutant line M70 achieved the heaviest GW (70.0 g). As for NS, eight mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 106 achieved the NS (245.5). Thirty-three mutant lines surpassed their parents in regard to GY. The mutant line G 121 achieved the highest GY (8.87 t/fad). Based on the above, it was found that there were 66 mutant lines that showed clear superiority in the studied traits for fifth-generation production. Table 4 Mean performance rang of mutant lines and their parents for studied traits in the M4 generation. Genotypes PH SL SW YS GS GW NS GY G1 91.3 13.2 3.7 2.3 55.0 46.9 155.3 4.00 G2 87.6 12.9 3.6 2.3 48.7 54.2 161.6 4.26 G3 83.2 12.5 3.4 2.2 41.1 62.9 169.1 4.37 G4 79.2 12.1 3.3 2.2 34.1 71.0 176.0 4.26 G5 77.5 12.4 3.4 2.2 39.1 64.7 169.7 4.29 G6 75.5 12.8 3.6 2.3 45.1 57.2 162.2 4.18 G7 73.7 13.2 3.7 2.3 50.6 50.3 155.3 3.95 G8 80.7 13.9 4.2 2.6 55.3 52.3 142.3 4.11 G9 89.1 14.7 4.7 3.0 60.9 54.7 126.6 4.21 G10 96.8 15.4 5.2 3.4 66.0 56.9 112.3 4.22 G11 93.1 14.1 4.8 3.2 62.7 57.0 124.0 4.43 G12 88.7 12.5 4.3 3.0 58.7 57.1 138.0 4.62 G13 84.7 11.0 3.9 2.9 55.0 57.2 150.8 4.74 G14 82.7 11.7 4.5 3.1 56.7 59.6 134.2 4.53 G15 80.3 12.5 5.3 3.4 58.7 62.4 114.3 4.18 G16 78.1 13.2 6.1 3.6 60.5 65.0 96.0 3.78 G17 76.1 13.5 5.9 3.7 63.8 62.7 98.9 3.96 G18 73.7 13.9 5.7 3.7 67.8 60.0 102.4 4.17 G19 71.5 14.3 5.5 3.7 71.5 57.5 105.6 4.34 G20 76.5 14.3 5.4 3.7 68.5 60.1 107.6 4.43 G21 82.5 14.3 5.3 3.7 64.9 63.2 110.1 4.51 G22 88.0 14.3 5.2 3.7 61.6 66.0 112.3 4.57 G23 90.7 15.0 5.3 3.5 62.9 61.6 101.9 3.95 G24 93.9 15.8 5.4 3.3 64.5 56.2 89.5 3.25 G25 96.8 16.5 5.5 3.1 66.0 51.4 78.1 2.65 G26 95.8 15.2 5.2 3.1 67.7 51.2 83.0 2.88 G27 94.6 13.6 4.8 3.2 69.7 51.0 88.9 3.16 G28 93.5 12.1 4.5 3.3 71.5 50.8 94.3 3.43 G29 86.2 12.4 5.0 3.7 72.2 56.3 86.9 3.53 G30 77.4 12.8 5.6 4.2 73.0 62.9 78.1 3.58 G31 69.3 13.2 6.2 4.6 73.7 69.0 70.0 3.56 G32 70.3 12.5 6.0 4.4 74.7 65.2 86.3 4.20 G33 71.5 11.7 5.9 4.2 75.9 60.7 105.9 4.88 G34 72.6 11.0 5.7 4.0 77.0 56.5 123.9 5.39 G35 80.6 11.7 5.3 3.5 70.3 53.7 137.2 5.19 G36 90.2 12.5 4.7 2.9 62.3 50.4 153.2 4.81 G37 99.0 13.2 4.2 2.4 55.0 47.3 167.9 4.37 G38 97.3 12.5 4.4 2.8 55.7 54.1 160.7 4.84 G39 95.3 11.7 4.6 3.2 56.5 62.3 152.2 5.36 G40 93.5 11.0 4.8 3.6 57.2 69.9 144.3 5.77 G41 90.2 10.7 4.7 3.4 54.9 67.7 149.9 5.57 G42 86.2 10.3 4.5 3.1 52.1 65.2 156.6 5.31 G43 82.5 9.9 4.4 2.9 49.5 62.8 162.8 5.06 G44 80.8 10.2 4.8 3.3 60.5 60.9 153.5 5.65 G45 78.8 10.6 5.4 3.9 73.7 58.6 142.3 6.14 G46 77.0 11.0 5.8 4.4 85.8 56.4 132.0 6.39 G47 79.3 12.2 5.7 4.2 83.1 55.0 132.0 6.04 G48 82.1 13.6 5.6 3.9 79.9 53.4 132.0 5.63 G49 84.7 14.9 5.5 3.6 77.0 51.8 132.0 5.27 G50 83.4 14.7 5.9 4.0 82.0 53.0 128.7 5.59 G51 81.8 14.5 6.3 4.4 88.0 54.4 124.7 5.97 G52 80.3 14.3 6.7 4.7 93.5 55.7 121.0 6.30 G53 78.3 14.3 6.8 4.8 94.2 56.4 122.7 6.52 G54 75.9 14.3 6.9 5.0 95.0 57.3 124.7 6.79 G55 73.7 14.3 6.9 5.1 95.7 58.2 126.5 7.04 G56 74.7 14.3 6.7 4.9 93.4 57.2 121.5 6.49 G57 75.9 14.3 6.3 4.6 90.6 56.1 115.5 5.86 G58 77.0 14.3 6.1 4.4 88.0 55.0 110.0 5.32 G59 77.0 14.3 6.5 4.7 91.3 56.9 111.0 5.76 G60 77.0 14.3 7.0 5.1 95.3 59.1 112.1 6.32 G61 77.0 14.3 7.5 5.5 99.0 61.2 113.2 6.85 G62 75.7 14.6 7.4 5.3 96.0 60.5 114.8 6.67 G63 74.1 15.0 7.3 5.1 92.4 59.8 116.7 6.45 G64 72.6 15.4 7.2 4.8 89.1 59.1 118.5 6.24 G65 75.6 15.4 6.6 4.5 85.8 57.6 123.9 6.12 G66 79.2 15.4 5.8 4.2 81.8 55.8 130.4 5.96 G67 82.5 15.4 5.2 3.9 78.1 54.2 136.4 5.78 G68 83.2 14.7 5.2 3.8 78.4 52.6 143.7 5.93 G69 84.0 13.9 5.2 3.6 78.8 50.6 152.4 6.08 G70 84.7 13.2 5.3 3.5 79.2 48.8 160.4 6.20 G71 83.4 12.9 5.1 3.6 76.9 51.0 164.8 6.46 G72 81.8 12.5 5.0 3.6 74.1 53.5 170.1 6.75 G73 80.3 12.1 4.8 3.6 71.5 55.9 175.0 6.99 G74 84.3 13.4 5.0 3.8 69.8 60.0 168.6 7.07 G75 89.1 15.0 5.3 4.0 67.8 65.0 161.0 7.10 G76 93.5 16.5 5.5 4.2 66.0 69.6 154.0 7.08 G77 95.2 15.8 4.9 3.6 59.3 66.0 181.4 7.11 G78 97.2 15.0 4.2 2.9 51.3 61.7 214.3 6.79 G79 99.0 14.3 3.5 2.3 44.0 57.8 244.4 6.21 G80 100.7 14.6 4.0 2.8 51.0 60.5 217.0 6.69 G81 102.7 15.0 4.6 3.5 59.4 63.8 184.1 6.97 G82 104.5 15.4 5.2 4.1 67.1 66.8 154.0 6.90 G83 98.8 15.1 5.3 4.0 71.8 62.5 140.7 6.31 G84 92.0 14.7 5.4 4.0 77.4 57.5 124.7 5.54 G85 85.8 14.3 5.5 4.0 82.5 52.8 110.0 4.79 G86 84.8 14.3 5.9 4.2 85.2 54.1 103.0 4.74 G87 83.6 14.3 6.5 4.5 88.4 55.6 94.5 4.64 G88 82.5 14.3 6.9 4.7 91.3 57.0 86.8 4.52 G89 89.8 14.3 6.6 4.7 88.3 59.1 91.2 4.76 G90 98.6 14.3 6.1 4.7 84.7 61.6 96.4 5.03 G91 106.7 14.3 5.7 4.7 81.4 63.9 101.2 5.26 G92 104.4 14.6 5.4 4.4 75.7 63.2 116.5 5.58 G93 101.6 15.0 5.0 3.9 68.9 62.4 134.9 5.81 G94 99.0 15.4 4.6 3.5 62.7 61.7 151.8 5.87 G95 100.7 15.2 4.7 3.6 67.7 58.7 146.5 5.82 G96 102.7 15.0 4.8 3.7 73.7 55.2 140.1 5.70 G97 104.5 14.9 5.0 3.7 79.2 51.9 134.2 5.52 G98 103.2 14.7 5.2 3.8 76.9 54.7 130.2 5.47 G99 101.6 14.5 5.5 3.9 74.1 57.9 125.4 5.38 G100 100.1 14.3 5.8 4.0 71.5 60.9 121.0 5.27 G101 99.1 14.3 5.4 3.8 68.2 60.6 131.7 5.44 G102 97.9 14.3 5.0 3.5 64.2 60.3 144.5 5.59 G103 96.8 14.3 4.5 3.3 60.5 60.0 156.2 5.67 G104 97.5 14.3 4.5 3.0 57.2 57.8 189.6 6.26 G105 98.3 14.3 4.5 2.7 53.2 55.2 229.6 6.74 G106 98.0 14.3 4.2 2.5 51.0 54.3 245.5 6.80 G107 94.7 14.0 3.8 2.5 51.0 54.3 221.5 6.13 G108 88.0 13.2 3.3 2.4 49.5 52.6 187.0 4.87 G109 92.0 12.8 3.5 2.6 53.5 53.1 179.0 5.09 G110 95.3 12.5 3.6 2.8 56.8 53.5 172.3 5.24 G111 99.0 12.1 3.7 3.0 60.5 54.0 165.0 5.39 G112 88.2 10.2 4.1 3.1 65.2 51.0 147.0 4.89 G113 85.9 9.3 4.9 3.5 66.8 51.3 136.1 4.67 G114 79.3 8.0 5.6 3.8 70.0 50.0 121.7 4.26 G115 81.7 8.2 5.7 3.9 59.9 54.8 103.0 3.38 G116 80.7 8.1 5.7 3.9 69.5 54.8 87.2 3.32 G117 81.5 8.2 5.7 4.0 69.2 57.3 69.9 2.77 G118 77.2 7.7 5.4 3.8 80.9 53.1 85.6 3.67 G119 70.5 7.1 4.9 3.4 94.9 57.4 101.3 5.52 G120 65.0 6.5 4.6 3.2 107.7 57.5 117.0 7.25 G121 68.3 6.8 4.8 3.3 108.7 61.8 132.0 8.87 G122 76.9 7.7 5.4 3.7 90.3 62.8 147.0 8.34 G123 82.9 8.3 5.8 4.0 81.6 65.5 162.0 8.65 G124 74.8 7.5 5.2 3.6 69.6 62.5 141.3 6.15 G125 62.9 6.3 4.4 3.1 60.5 58.8 120.7 4.30 G126 52.9 5.3 3.7 2.6 50.0 55.5 100.0 2.78 G127 66.2 6.6 4.6 3.3 65.2 58.5 94.7 3.61 G128 79.5 8.0 5.6 3.9 81.2 62.4 89.3 4.52 G129 92.9 9.3 6.5 4.6 96.8 65.9 84.0 5.35 G130 89.5 9.0 6.3 4.4 90.3 61.2 69.9 3.86 G131 88.1 8.8 6.2 4.3 86.9 55.6 55.7 2.69 G132 85.7 8.6 6.0 4.2 82.0 50.5 41.6 1.72 G133 83.8 8.4 5.9 4.1 78.3 53.4 58.0 2.43 G134 75.2 7.5 5.3 3.7 72.0 57.4 71.4 2.95 G135 70.0 7.0 4.9 3.4 67.0 60.9 86.4 3.52 G136 63.3 6.3 4.4 3.1 76.4 62.0 93.1 4.41 G137 70.0 7.0 4.9 3.4 87.4 61.3 99.2 5.31 G138 70.0 7.0 4.9 3.4 97.6 61.5 105.6 6.34 G139 76.7 7.7 5.4 3.7 80.5 59.5 91.1 4.36 G140 73.3 7.3 5.1 3.6 61.8 58.8 80.3 2.92 G141 75.0 7.5 5.3 3.7 43.9 57.5 67.6 1.70 G142 71.7 7.2 5.0 3.5 44.5 60.4 62.4 1.68 G143 75.0 7.5 5.3 3.7 45.7 62.8 55.2 1.59 G144 75.0 7.5 5.3 3.7 46.7 65.4 49.1 1.50 G145 75.0 7.5 5.3 3.7 55.3 61.5 63.1 2.14 G146 68.3 6.8 4.8 3.3 62.7 58.5 76.4 2.80 G147 65.0 6.5 4.6 3.2 70.7 55.0 90.0 3.50 G148 60.2 6.1 4.3 3.1 69.6 55.3 80.4 3.09 G149 58.8 6.0 4.2 3.0 69.6 55.7 74.1 2.87 G150 55.7 5.7 4.1 2.9 69.0 56.1 66.2 2.56 X 74.7 12.1 5.2 3.6 70.4 58.1 125.2 5.12 R 48.0-117.0 5.0–18.0 3.0-8.2 2.0–6.0 31.0-150.0 33.0–77.0 34.3–290.0 0.7–9.9 SL 0.05 ** ** ** ** ** ** ** ** CV% 11.2 11.8 18.9 12.8 17.3 11.1 11.4 13.0 Parents Sids-13 80.0 15.0 6.0 4.5 76.1 46.0 120.0 4.2 Giza-168 80.0 9.0 6..0 4.4 70.0 50.0 115.0 4.0 Maryout-5 87.5 15.5 3.5 2.6 65.0 40.0 180.0 4.7 Gemeza-9 77.5 12.0 4.5 3.6 59.2 60.0 87.9 3.2 Sakha-93 90.0 14.0 6.0 4.5 65.1 50.0 155.0 5.0 X 83.0 13.1 5.3 3.9 67.1 49.2 131.6 4.2 LSD 0.05 13.4 1.7 1.1 0.8 24.7 9.6 55.6 2.0 PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m2, GY: grains yield ha − 1 , G121: Sakha-93 (100), G123: Maryote-5 (200), G122: Giza-168 (200), G120: Maryote-5 (100), G77: Sids-13 (100), G 75: Giza-168 (100), X: grand mean, R: range, SL 0.05 : significant level, CV%: coefficient of variation, LSD 0.05 : least significant difference In the M5 generation, the mutant lines achieved a wide range of all studied traits. In addition, there were highly significant differences (p < 0.05) between the mutant lines for all traits studied (Table 5 ). Table 5 Mean performance, range of mutant lines and their parents for studied traits in the M5 generation. Genotype PH SL SW YS GS GW NS GY HI WP G1 63.0 8.0 4.4 3.4 73.0 50.0 165.6 6.05 0.31 1.21 G2 80.0 7.0 4.0 3.0 69.0 58.0 155.3 6.21 0.29 1.24 G3 71.5 7.5 4.2 3.2 71.0 54.0 144.9 5.56 0.29 1.11 G4 77.0 8.0 5.0 4.1 85.0 44.0 235.6 8.81 0.31 1.76 G5 74.0 9.0 4.6 3.8 80.0 42.0 225.8 7.59 0.31 1.52 G6 75.5 8.5 4.8 4.0 83.0 45.0 230.7 8.62 0.31 1.72 G7 70.0 8.0 4.7 3.6 50.0 50.0 191.5 4.79 0.31 0.96 G8 77.0 7.0 4.1 3.2 45.0 55.0 165.6 4.10 0.31 0.82 G9 73.5 7.5 4.4 3.4 48.0 49.0 176.0 4.14 0.31 0.83 G10 80.0 10.0 4.6 3.4 75.0 40.0 191.5 5.75 0.50 1.15 G11 70.0 11.0 4.4 3.1 81.0 38.0 181.2 5.58 0.50 1.12 G12 75.0 10.0 4.5 3.3 78.0 44.0 223.6 7.67 0.50 1.53 G13 70.0 7.0 4.8 3.9 77.0 55.0 204.2 8.65 0.34 1.73 G14 71.0 6.0 4.5 3.6 81.0 56.0 197.4 8.95 0.34 1.79 G15 70.5 6.5 4.7 3.8 76.0 54.0 200.8 8.24 0.34 1.65 G16 80.0 7.0 4.6 3.7 45.0 55.0 112.9 2.79 0.31 0.56 G17 75.0 8.0 4.2 3.4 50.0 55.0 104.5 2.87 0.31 0.57 G18 77.5 7.5 4.4 3.6 48.0 53.0 108.7 2.77 0.31 0.55 G19 80.0 8.0 5.2 4.0 60.0 44.0 298.9 7.89 0.31 1.58 G20 81.0 7.0 5.4 4.3 66.0 48.0 271.7 8.61 0.31 1.72 G21 80.5 7.5 5.3 4.2 62.0 52.0 285.3 9.20 0.31 1.84 G22 80.0 6.0 6.0 4.6 92.0 50.0 234.8 10.80 0.31 2.16 G23 70.0 8.0 7.0 5.2 96.0 53.0 152.2 7.74 0.31 1.55 G24 75.0 7.0 6.5 4.9 91.0 55.0 143.5 7.18 0.31 1.44 G25 70.0 6.0 6.2 5.1 95.0 55.0 173.9 9.09 0.30 1.82 G26 75.0 8.0 7.1 5.6 91.0 56.0 156.5 7.98 0.28 1.60 G27 72.5 7.0 6.7 5.4 88.0 59.0 165.2 8.58 0.29 1.72 G28 66.0 8.0 5.1 4.0 70.0 50.0 171.3 5.99 0.52 1.20 G29 70.0 8.0 3.7 3.3 74.0 53.0 164.7 6.46 0.50 1.29 G30 68.0 8.0 4.4 3.7 77.0 55.0 168.0 7.11 0.47 1.42 G31 60.0 8.0 4.7 3.6 72.0 50.0 71.1 2.56 0.31 0.51 G32 50.0 6.0 5.2 4.1 77.0 55.0 65.2 2.76 0.31 0.55 G33 55.0 7.0 5.0 3.9 81.0 53.0 59.8 2.57 0.32 0.51 G34 43.0 9.0 4.0 2.9 80.0 55.0 88.9 3.91 0.31 0.78 G35 50.0 9.0 3.6 2.4 77.0 56.0 54.3 2.34 0.54 0.47 G36 46.5 9.0 3.8 2.7 84.0 60.0 59.8 3.01 0.34 0.60 G37 64.0 7.2 4.5 3.5 68.1 47.7 186.3 6.06 0.31 1.21 G38 63.0 7.4 4.6 3.6 70.0 49.1 151.8 5.21 0.25 1.04 G39 63.5 6.0 3.8 2.9 56.7 39.8 138.0 3.11 0.23 0.62 G40 60.0 8.0 5.0 3.9 75.7 53.0 177.7 7.13 0.24 1.43 G41 59.0 6.3 4.0 3.1 59.6 41.8 138.0 3.43 0.18 0.69 G42 59.5 6.0 3.8 2.9 56.7 39.8 144.9 3.27 0.21 0.65 G43 62.0 8.0 5.0 3.9 75.7 53.0 144.9 5.81 0.21 1.16 G44 70.0 9.0 5.6 4.4 85.1 59.7 128.8 6.54 0.18 1.31 G45 66.0 8.5 5.3 4.2 80.4 56.3 136.9 6.20 0.20 1.24 G46 56.0 6.5 4.1 3.2 61.5 43.1 249.9 6.62 0.34 1.32 G47 70.0 5.9 3.7 2.9 55.8 39.1 216.6 4.73 0.30 0.95 G48 63.0 4.5 2.8 2.2 42.6 29.8 199.9 2.54 0.28 0.51 G49 70.0 6.0 3.8 2.9 56.7 39.8 264.9 5.98 0.39 1.20 G50 72.0 8.0 5.0 3.9 75.7 53.0 233.8 9.38 0.34 1.88 G51 71.0 7.0 4.4 3.4 66.2 46.4 218.2 6.70 0.32 1.34 G52 62.0 5.0 3.1 2.4 47.3 33.1 206.0 3.23 0.33 0.65 G53 61.0 4.6 2.9 2.2 43.5 30.5 177.6 2.36 0.29 0.47 G54 61.5 5.0 3.1 2.4 47.3 33.1 184.7 2.89 0.30 0.58 G55 80.0 7.0 4.4 3.4 66.2 46.4 180.0 5.53 0.41 1.11 G56 60.0 7.5 4.7 3.7 70.9 49.7 160.0 5.64 0.37 1.13 G57 70.0 7.3 4.6 3.6 69.0 48.4 150.0 5.01 0.34 1.00 G58 80.0 8.0 5.0 3.9 75.7 53.0 212.6 8.53 0.51 1.71 G59 81.0 7.0 4.4 3.4 66.2 46.4 193.2 5.94 0.46 1.19 G60 80.5 7.5 4.7 3.7 70.9 49.7 183.6 6.47 0.44 1.29 G61 70.0 6.0 3.8 2.9 56.7 39.8 235.9 5.32 0.48 1.06 G62 76.0 5.0 3.1 2.4 47.3 33.1 213.5 3.35 0.44 0.67 G63 73.0 5.5 3.5 2.7 52.0 36.5 202.2 3.83 0.41 0.77 G64 80.0 7.0 4.4 3.4 66.2 46.4 172.4 5.30 0.46 1.06 G65 78.0 7.2 4.5 3.5 68.1 47.7 155.2 5.04 0.41 1.01 G66 79.0 7.1 4.5 3.5 67.1 47.1 175.0 5.53 0.40 1.11 X 69.4 7.2 4.5 3.5 68.9 48.3 174.7 5.7 0.34 1.15 Range 43.0–81.0 4.5–11.0 2.8–7.1 2.2–5.6 42.5–96.0 29.8–60.0 54.0-299.0 2.3–10.2 0.18–0.54 0.47–2.16 SL 0.05 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** CV% 6.20 9.10 8.30 7.80 7.20 7.60 7.70 17.00 6.30 12.0 Parents Sids 13 88.0 7.2 3.8 3.0 60.0 50.6 120.0 4.0 0.35 0.99 Giza 168 87.2 7.7 3.9 3.1 65.0 51.0 114.0 4.1 0.32 0.95 Maryout 5 96.3 8.8 4.2 3.9 75.0 48.0 145.0 4.8 0.44 1.03 Gemeza 9 85.3 7.6 3.5 2.7 60.0 61.0 105.0 3.8 0.30 0.66 Sakha 93 99.0 8.2 4.1 3.8 70.0 5.2 121.0 4.4 0.46 1.10 x 91.1 7.9 3.9 3.3 66.0 42.4 124.5 4.2 0.37 0.95 LSD 0.05 6.8 0.3 0.4 0.5 8.1 6.0 22.0 1.6 0.04 0.13 PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m2, GY: grains yield/ha − 1 , HI: harvest index, WP: water productivity (kg m − 1 ), G22: Sakha-93 (100), G50: Maryote-5 (200), G21: Giza-168 (200), G25: Maryote-5 (100), G14: Sids-13 (100), G4: Giza-168(100), **: Significant level at 0.05, CV%: Coefficient of variation, LSD: least significant difference Mutant lines were less teller compared to their parents. Regarding SL, 10 mutants outperformed their parents, with mutant line G11 achieving SL (11.0 cm). Five mutant lines were the heaviest SW compared to its parents. And two mutant lines (G26 and G23) achieved their heaviest SW (8 g). Concerning SY, 6 mutant lines were higher than its parents, and mutant line G26 achieved the highest grain yield/spike (5.6 g). As for GS, 14 mutants were more in comparison with its parents. Mutant line G23 achieved the highest GS (96.0). Considering GW, thirty-eight mutant lines were heavier than their parents. Mutant line M36 achieved the heaviest GW (60.0 g). As for SN, thirty-eight mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 19 achieved the highest spikes/m 2 (298.9). Twenty-five mutant lines surpassed their parents in regard to GY. The mutant line G 22 had the highest GY, 10.8 t/fad. As for HI, sixteen mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 35 achieved the highest HI (0.54). As for WP, the highest water productivity values were achieved by three mutant lines: G21, G22, and G50 compared to the parents (Fig. 1 ). The data in Table 6 showed the highest mutation lines in the studied traits compared to the parent varieties in the M5 generation. Table 6 Average performance of the top mutant lines and mother varieties for the studied traits in the M5 generation Genotype PH SL SW YS GS GW NS GY HI WP G4 77.0 8.0 5.0 4.1 85.0 44.0 235.6 8.8 0.31 1.76 G14 71.0 6.0 4.5 3.6 81.0 56.0 197.4 9.0 0.34 1.79 G25 70.0 6.0 6.2 5.1 95.0 55.0 173.9 9.1 0.30 1.82 G21 80.5 7.5 5.3 4.2 62.0 52.0 285.3 9.2 0.31 1.84 G50 72.0 8.0 5.0 3.9 75.7 53.0 233.8 9.4 0.34 1.88 G22 80.0 6.0 6.0 4.6 92.0 50.0 234.8 10.8 0.31 2.16 X 75.1 6.9 5.3 4.3 81.8 51.7 226.8 9.4 0.32 1.88 Parents Sids 13 88.0 7.2 3.8 3.0 60.0 50.6 120.0 4.0 0.35 0.99 Giza 168 87.2 7.7 3.9 3.1 65.0 51.0 114.0 4.1 0.32 0.95 Maryout 5 96.3 8.8 4.2 3.9 75.0 48.0 145.0 4.8 0.44 1.03 Gemeza 9 85.3 7.6 3.5 2.7 60.0 61.0 105.0 3.8 0.3 0.66 Sakha 93 99.0 8.2 4.1 3.8 70.0 5.2 121.0 4.4 0.46 1.1 X 91.2 7.9 3.9 3.3 66.0 43.2 121.0 4.2 0.37 0.95 PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m 2 , GY: grains yield/ha − 1 , HI: harvest index, WP: water productivity (kg m − 1 ) Genetic parameters In the M4 generation, Fig. 2 showed that GCV and PCV values were high (20% ≤) for SW, GS, YGS, NS, and GY and moderate (10–20%) for PH, SW, YS, and GW. At the same time, the values of PCV were slightly higher than their corresponding values of the GCV for all studied traits. Also, a low difference between PCV and GCV was found for traits. Six traits (PH, SW, GS, YS, NS, and GY) recorded high values of hb% (85%± <) and correlated with a high value of GA % of the varieties mean (20% <). In the M5 generation, GCV and PCV values were high for YS, GS, NS, HI, GY, and WP and moderate for PH, SL, SW, and GW (Fig. 3 ). Also, the difference between GCV and PCV values was very low, with the exception of WP. All traits recorded a high value of hb% associated with a high GA%. Relationship between traits The relationship between traits is usually used to determine which traits are most closely related to grain yield, in order to use them as selection criteria. The data in Table 7 showed that all traits had a positive significant correlation with grain yield except HI. Table 7 Simple correlation among studied traits in the M5 generation Trait PH SL SW SY) SG GW) SN HI WP GY 0.476** 0.241** 0.637** 0.668** 0.616** 0.313** 0.609** 0.055 ns 0.990 ** WP 0.477** 0.240** 0.637** 0.668** 0.616** 0.312** 0.609** 0.055 ns 1 HI 0.234** 0.243** -0.188 ns -0.212 ns 0.031 ns -0.122 ns 0.147 ns 1 SN 0.540** -0.174 ns 0.004 ns 0.045 ns -0.147 ns -0.436** 1 SW -0.015 ns 0.435** 0.598** 0.599** 0.562** 1 SG -0.061 ns 0.504** 0.718** 0.686** 1 SY 0.312** 0.282** 0.982** 1 SW 0.272** 0.338** 1 SL 0.038 ns 1 PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m 2 , GY: grains yield/ha − 1 , HI: harvest index, WP: water productivity (kg m − 1 ), ** = significant level at 0.05. ns : non-significant WP recorded the highest correlation value with GY, and it also showed a positive significant correlation with the rest of the traits except HI. HI showed a positive significant correlation with PH and SL. SN showed a positive significant correlation with PH but showed a negative significant correlation with GW. SW showed a positive significant correlation with SL, SW, SY and SG. SG showed a positive significant correlation with SL, SW and SY. SY showed a positive significant correlation with PH, SL and SW. SW showed a positive significant correlation with PH and SL. Genetic diversities based on SSR molecular markers Ten SSR primers related to salt tolerance were used to assess the genetic diversity between five original cultivars of bread wheat used as the genetic background for radiation treatments by gamma-ray and its M3-derived mutant lines (M3 generation). The SSR primers yielded a total of 43 alleles, ranging from 2 to 7 alleles per primer, with an average of 4.3 alleles (Table 8 ). Major allele frequency varied between 0.43 (Barc-144) to 0.79 (Barc-63) with an average of 0.58. There were 36 polymorphic alleles with a mean of 3.6 per primer. The polymorphism percentages ranged from 50.00–100% with a mean of 83%, indicating a high level of Polymorphism. Five markers (Barc-124, Barc-125, Barc-144, and XWmc18) showed high polymorphism (100%), thus they can detect the polymorphism between wheat genotypes. PIC values ranged from 0.271 (Barc-63) to 0.375 (XcweM54) with an average of 0.36 so the primers used were moderately informative. GD ranged from 0.3240 (Barc-63) to 0.4998 (XcweM54), with an average of 0. 4574. H values revealed that the genetic diversity ranged from 0.04 to 1.15 with an average of 0.65. The effective multiplex ratio (E) ranged from 1.06 (Xcwem9) to 3.94 (Xgwm291), with an average of 2.44. Discriminating power (Dp) ranged from 0.368 (Barc-63) to 0.830 (Barc-144), with an average of 0.660. Resolving power (Rp) ranged from 0.13 (Xcwem9) to 3.87 (Xgwm291), with an average of 2.15. The most efficient primer was XcweM54 produced the highest gene diversity (0.4998) and PIC (0.375) values, while the least efficient primer was Barc-63. These results identified moderate levels of informative markers and genetic diversity in wheat genotypes studied, with PIC, gene diversity and Shannon diversity Index of 0.36, 0. 4574, and 0.65, respectively. This level of genetic diversity could be the basis for developing new cultivars of wheat with a high degree of salinity tolerance. Table 8 Summarized results of ten SSR markers analysis. No. SSR marker Total alleles PA P (%) Major allele frequency PIC GD H E Dp Rp 1 Barc-63 4 3 75.00 0.79 0.271 0.3240 1.15 3.19 0.368 1.38 2 Barc-124 5 5 100.00 0.54 0.373 0.4987 0.86 2.63 0.728 4.50 3 Barc-125 4 4 100.00 0.59 0.367 0.4880 0.82 2.31 0.669 2.87 4 Barc-144 4 4 100.00 0.43 0.369 0.4870 0.45 1.68 0.830 1.38 5 Barc-210 6 4 66.67 0.52 0.374 0.3990 1.09 3.13 0.730 2.75 6 Cfd60 3 2 66.67 0.73 0.319 0.4132 0.69 2.13 0.503 0.75 7 Xcwem9 2 1 50.00 0.53 0.374 0.4980 0.04 1.06 0.726 0.13 8 XWmc18 2 2 100.00 0.62 0.359 0.4723 0.16 1.25 0.617 1.25 9 XcweM54 6 5 83.33 0.51 0.375 0.4998 1.06 3.06 0.742 2.63 10 Xgwm291 7 6 85.71 0.55 0.371 0.4940 0.129 3.94 0.685 3.87 Total 43 36 Average 4.3 3.6 83.00 0.58 0.36 0.4574 0.65 2.44 0.660 2.15 PA: polymorphic alleles, P (%): polymorphism percentage, PIC: Polymorphic Information Content, GD: Gene diversity, H: Shannon diversity index, E: The effective multiplex ratio, Dp: Discriminating power, Rp: Resolving power Identification of markers associated with salinity tolerance The SSR analyses showed that some wheat genotypes were salt-tolerant (based on their field performance). In this study, five markers (Barc63 (195bp) , Barc124 (150bp) , Barc125 (140bp) , XWmc18 (210bp) , and XcweM54 (215bp) ), that were present in the salt-tolerant genotypes [Sakha-93, Sids-13, Maryote-5, Giza-168, Sakha-93(100), Maryote-5(200), Giza-168(200), Maryote-5(100), Sids-13(100), and Giza-168(100)], but were absent in the other genotypes. These markers may be useful for screening wheat for salt tolerance since they relate to being connected to the salt tolerance trait and they can be used in marker-assisted breeding (MAS) for the development of salt-tolerant cultivars. Although Barc-63 had the lowest PIC (0.271) and GD (0.3240), it was found to be a positive marker of salt tolerance. The XcweM54 marker showed the highest PIC, GD and Dp values as well as a positive marker of salinity stress, so it was considered the best marker for the analysis of genetic diversity for salinity tolerance in the studied genotypes. Genetic relationship based on SSR markers. The similarity coefficients ranged from 0.48 to 0.95 with a mean of 0.72. Based on this result, the Sakha-93(100) and Maryote-5(200) lines showed the maximum genetic similarity (0.95), while the minimum (0.48) was between Sids-13 (300) and Maryote-5 (100) lines, so the genotypes most genetically distant can be used in breeding programs. Cluster analysis using the SSR data grouped 17 wheat genotypes into two main clusters, each with two sub-clusters based on their salt tolerance (Fig. 4 ). Where cluster I comprised ten superior wheat genotypes; including four original cultivars in the first sub-cluster [Sakha-93, Sids-13, Maryote-5, Giza-168] and the second sub-cluster contained six lines were the most promising mutant lines (M3 generation) for salt tolerance [Sakha-93(100), Maryote-5(200), Giza-168(200), Maryote-5(100), Sids-13(100), and Giza-168(100)]. Cluster II included seven genotypes; Gemiza-9 and Sids-13(300) in the first sub-cluster while the Sids-13(200), Gemiza-9(100), Gemiza-9(200), Maryote-5(300) and Giza-168 (300) lines were in the second sub-cluster. These results can be used to differentiate between the genotypes according to their productivity. These findings were aligned with the results of the field performance of genotypes. SSR markers and their related qtls in wheat Table 9 shows the SSR markers that were used in our investigation and their chromosomal location with related qtl that was discovered in wheat. While Barc63 has no specific QTL information provided, Barc124 marker might be linked to QTLs on multiple chromosomes [ 11 , 38 , 39 ]. Similarly, Barc125 might be linked to QTLs on several chromosomes [ 40 ]. Also, Barc144 marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 5D and 5A [ 38 , 39 ]. On the other hand, Barc210 appears to be linked to QTLs on chromosomes 1D and 2B [ 40 ]. The marker Cfd60 is potentially linked to QTLs on chromosomes 1D, 1A, and 3A [ 41 ], while Xcwem9 and Xwmc18 markers linked to a QTL on chromosome 2D [ 42 ]; and XcweM54 might be linked to QTLs on chromosomes 7A, 1B, and 2B [ 43 ]; and finally, Xgwm291 linked to a QTL on chromosome 5A [ 44 ]. These markers are crucial for understanding the genetic architecture of important traits in wheat and can be used for marker-assisted selection in breeding programs. The references provided offer a deeper insight into the specific traits and QTLs associated with each marker. Table 9 Summarized results of ten SSR markers and their related qtls in wheat Marker Chromosomal Location(s) Notes Barc63 6A No specific QTL information provided in the reference. Barc124 2B, 5B, 2A, 2D This marker might be linked to QTLs on multiple chromosomes mentioned in the references. Further investigation of these references is needed to confirm. Barc125 7D, 3D, 4B, 5A Similar to Barc124, this marker might be linked to QTLs on several chromosomes. Barc144 5D, 5A This marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 5D and 5A Barc210 1D, 2B Linked to QTLs on chromosomes 1D and 2B Cfd60 6D QTL information might be Xcwem9 1D, 1A, 3A This marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 1D, 1A, and 3A Xwmc18 2D Linked to a QTL on chromosome 2D XcweM54 7A, 1B, 2B This marker might be linked to QTLs on chromosomes 7A, 1B, and 2B Xgwm291 5A Linked to a QTL on chromosome 5A Discussion The sustainable development of Egyptian agriculture faces many challenges, including the reduction of freshwater allocations and the increase in the use of saline water in agriculture. Addressing the adverse consequences of the salt problem on agricultural production requires a diversified strategy. The current study coupled mutant breeding with conservation agriculture by injecting plant wastes into the soil to alleviate salt issues and sustainable food production. We have used spike length as a selection criterion because it is easily detectable in the open field [ 27 ]. In M3 generation, we evaluated 13 mixtures of wheat mutations along with the mother varieties under 6 organic amendment treatments for PH and grain yield components. Analysis of variance in Table 1 showed that there were significant differences between genotypes, organic amendment treatments and genotypes x organic amendment treatments interaction under salinity conditions for studied traits. Since the G × E interaction was present and played a central role, there is an opportunity for selection and improvement to determine the extent to which mutations adapt under CA [ 45 , 46 ]. The significant differences among genotypes may be due to the variations in their genetic makeup that compelled the lines to exhibit varied behavior under salinity conditions [ 27 , 47 ]. Maybe due to mutagenesis leads to up or down regulation of gene expression, shifted in mRNA stability or modification in protein structure. In the same context, Ulukapi and Nasircilar [ 48 ] pointed out that adaptation can be found in one gene, which resulted from mutation or a detected new allele into the lines by gene flow. The organic amendment treatments also reduced the electrical conductivity (EC) as shown in Table 3 , which led to sodium leaching [ 49 , 50 ]. Likewise, El-Nahas [ 51 ] indicated that plant wastes increase the proportion of carbon and organic cations in the soil, and increase its water holding capacity, leading to a decrease in salinity concentration. This was reflected in an improvement in the average performance of the mutant lines for grain production components compared to their parents, organic materials that contributed to increasing the availability of nutrients, and the mutants benefited from it better than their parents (Table 2 ). Organic amendments promote the biological and enzymatic activities of the soil and enhance the abundance of organisms, thus increasing soil fertility [ 52 ]. Trethowan [ 47 ] pointed out that conservation agriculture contributed to shift the host-pest and host-pathogen in a desirable direction, and decreased weed competition, and this contributed to enhancing grain yield. In this study, we recommended the use of formulation No. 6 in the next generation as a suitable organic amendment under saline conditions because it is low cost compared to other mixtures. This generation produced 150 mutant lines to produce the fourth generation, and in the fifth generation, there were 66 mutant lines. Mutant lines reached a high degree of homozygous, the best 6 mutant lines that achieved the highest grain yield were selected (Table 6 ). This is due to the contribution of the mutagen in modifying grain yield components in the desired direction, as the average SW of the mutant lines was 5.3 g, while the parents were 3.9 g. As for SY, mutant lines achieved 4.3 g, and the parents had 3.3 g, which was reflected in the SG, whose mutant lines reached 81.8 grains, while the parents achieved 66 grains. As for the trait that has the most influence on the final yield, which is SN, the mutant lines reached 226.8 spikes/m2, while the parents achieved 121.0 spikes, which were reflected in the final yield of the distinct lines. As for GY, mutant lines were achieved. Regarding the water productivity trait, the mutant lines achieved the higher average WP, 1.88, while the parents achieved 0.95. The total variance was expressed in terms of the phenotypic (PCV) and the genotypic (GCV) coefficients variability (Figs. 2 and 3 ). The differences between GCV and PCV values were very low for all studied traits, indicating that the environmental factors had a lower influence on the expression of these traits than the genetic factors [ 53 ]. Therefore, the phenotype reflects the genotype, and therefore direct selection based on the phenotypic performance of these traits in future mutant generations will be more effective. However, the values of PCV and GCV did not enough to determine a genetic gain from selection using phenotypic traits unless the heritable part of the trait was determined [ 54 ]. The efficiency of selection depends upon the heritable (genetic) percentage of variability, therefore high heritability (80%<) connected by high genetic (20%<) advance for the characters studied determination additive gene action and selection might be effective for these characters. Based on the above, additive gene effects were controlled in all studied traits, as shown in Fig. 3 [ 27 , 55 ]. The correlation results in Table 7 are consistent with previous results, because all the studied traits recorded a significant positive correlation with GY. Therefore, a selection index that contained all the studied traits will be effective in isolating promising mutant lines of wheat [ 56 , 57 ]. The current study used ten SSR markers to identify salt-tolerant wheat genotypes and identified 43 alleles, with a mean of 4.3 alleles per locus and a range of two to seven alleles per locus. These findings are supported by Hasanuzzaman [ 58 ] who found 45 alleles produced by eleven SSR markers and ranged from two to seven, the average alleles per locus were 4.09. However, the average of alleles per locus was more than the 2.5 and 2.71 which was reported by Islam [ 59 ] and Sundeep Kumar [ 60 ], respectively. It was less than those reported by Mardi [ 61 ], who discovered two to ten alleles per locus, with a mean of 5.5 alleles, in 122 genotypes of durum wheat using 19 SSR markers. Salehi [ 62 ] found 180 alleles in 21 genotypes, with an average of nine alleles per locus. Using 18 SSR markers, Mehta [ 63 ] found around 49 alleles among the 54 genotypes of wheat. The cause of the variety in the number of alleles per locus may be different locus-specific mutations [ 64 ] or may be due to differences in the genotypes or SSR markers employed [ 65 ]. The allele frequency of each locus ranged from 0.43 to 0.79 with a mean of 0.58. This average was higher than the 0.098, 0.41, and 0.5558 observed by Soriano [ 66 ], Eid [ 65 ] and Hasanuzzaman [ 58 ]. In this study, the majority of SSR markers showed a high level of polymorphism between wheat genotypes with a mean of 83%. These results are similar to those observed by El-Rawy and Hassan [ 67 ] who found 84.35% polymorphism. However, it was higher than Malik [ 68 ] who reported a 65.48% polymorphism rate in Indian bread wheat cultivars and Kumar et al. (2016) found a high degree of genetic polymorphism (70%) among seven wheat genotypes. The PIC value and gene diversity (Expected heterozygosity) are the fundamental indicators of genetic diversity [ 65 , 69 ]. PIC value is a measure of the polymorphism of the markers and indicates the ability of the markers to distinguish between different genotypes [ 70 ], while gene diversity (He or GD) describes the expected proportion of heterozygous genotypes under Hardy-Weinberg equilibrium [ 71 ]. The heterozygous condition occurs as a result of mutations in any one of the alleles [ 72 ]. The average PIC (0.36) was moderately informative because the PIC ≥ 0.25 [ 73 , 74 ]. It was discovered to be less than the mean of 0.51 [ 65 ], 0.53 [ 33 ], and 0.4967[ 58 ]. However, it was discovered to be more than the meaning of 0.1393 [ 31 ], 0.315 [ 75 ], and 0.19 [ 76 ]. Whereas, this study found moderate levels of gene diversity (0.4574) in wheat genotypes, it was found to be lower than 0.59 [ 65 ], 0.56 [ 58 ], and 0.67 [ 77 ], but is higher than 0.336 [ 75 ]. On the other hand, Shannon diversity Index (H) revealed that genetic diversity ranged from 0.04 to 1.15 with an average of value 0.65. It was lower than 0.95 [ 65 ] and 1.005 [ 78 ]. In this study the mean discrimination power (Dp) was determined as 0.660, this value was greater than 0.042 [ 31 ], 0.114 [ 79 ], 0.040 [ 75 ] but lower than 0.71 [ 65 ] using SSR markers in wheat. when high PIC is coupled with Dp this indicates that this marker can discriminate between two genotypes and detect allelic variation this was clear in the XcweM54 marker in our study [ 80 ]. The genetic similarity ranged from 0.48 to 0.95 with an average of 0.72, which means that the 17 wheat genotypes share on average 72% of their marker alleles at the examined SSR loci. This means that the genetic variation among genotypes was fairly low. It may be the result of using SSR markers specific to salinity tolerance rather than random selection. This finding was also noted in wheat by Mir [ 81 ] and Shafi [ 82 ] as well as in sesame by Samaha [ 83 ]. The cluster analysis utilizing data from 10 SSR primers distinguished 17 wheat genotypes into two clusters based on their salt tolerance. According to Elshafei [ 31 ], the cluster analysis grouped the 11 wheat genotypes into two main clusters with similarity coefficients ranging from 0.086 to 0.88. The results discuss the multifaceted roles of ten SSR markers in wheat. These markers were initially identified for their association with salt tolerance in wheat [ 11 , 31 ]. However, subsequent research has revealed their potential involvement in other important agronomic traits. The Barc124 marker in wheat has garnered attention for its potential role in multiple agronomically important traits. While Elshafei [ 31 ] primarily focused on its association with salt tolerance, subsequent research has revealed its broader significance in wheat breeding. Kumar [ 84 ] and Khaled [ 11 ] suggest that the Barc124 marker might be linked to quantitative trait loci (QTLs) on chromosomes 2B, 5B, 2A, and 2D. This indicates that the marker could influence a range of traits beyond salt tolerance, potentially including yield, disease resistance, and other agronomic characteristics. On the other hand, Kumar [ 84 ] specifically highlighted the proximity of Barc124 to a QTL associated with leaf rust resistance (LrH2) on chromosome 2DS. Leaf rust is a significant disease affecting wheat production, and the identification of markers linked to resistance genes is crucial for developing resistant cultivars. Khaled [ 11 ] further revealed a connection between Barc124, and QTLs related to plant height and wilting time on chromosome 5B. Plant height is an important consideration for lodging resistance, while wilting time is a component of drought tolerance. The association of Barc124 with these traits suggests its potential utility in breeding for improved adaptation to environmental stresses. The diverse associations of the Barc124 marker with various agronomically important traits underscore its potential as a valuable tool in wheat breeding programs. By utilizing marker-assisted selection, breeders can expedite the development of wheat cultivars with enhanced salt tolerance, leaf rust resistance, desirable plant height, and improved drought tolerance. Barc125 is located on chromosomes 7D, 3D, 4B, and 5A. While primarily linked to salt tolerance, it has also been found to be associated with Septoria tritici blotch (STB) resistance on chromosome 3DL [ 85 ]. STB is a major fungal disease affecting wheat production worldwide, causing significant yield losses. The identification of Barc125 as a marker linked to STB resistance opens up possibilities for developing wheat cultivars with enhanced resistance to this devastating disease. Barc144 is located on chromosomes 5D and 5A and is associated with salt stress tolerance. Additionally, it has been found to be flanked by a QTL related to grain protein content (GPC) on chromosome 5D [ 86 ]. GPC is a critical quality trait in wheat, influencing its nutritional value and end-use properties. The association of Barc144 with GPC suggests its potential utility in breeding programs aimed at improving grain quality. The discovery of these multiple roles for Barc125 and Barc144 highlights the potential of SSR markers as valuable tools in wheat breeding. By utilizing marker-assisted selection, breeders can expedite the development of wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, and enhanced grain quality. cfd60, previously recognized for its potential in marker-assisted selection for salt tolerance [ 31 ], may also be linked to QTLs related to grain filling rate and traits influenced by heat stress [ 87 ]. This connection suggests its possible role in improving wheat resilience to multiple environmental stresses. Xcwem9 Located on chromosomes 1D, 1A, and 3A, this marker is associated with salt tolerance and appears to be linked to QTLs related to sedimentation volume, a key indicator of wheat quality [ 42 ]. This finding indicates that Xcwem9 could be instrumental in breeding wheat varieties with improved quality traits along with salt tolerance. xgwm291 Identified as a salt tolerance marker, this marker is also flanked by a QTL related to kernel number per spike and spike length on chromosome 5A. This association suggests its potential in influencing yield-related traits in wheat. These findings collectively demonstrate the versatility of SSR markers in identifying loci that govern various agronomic traits in wheat. These markers can play significant roles in improving multiple traits, including salt tolerance, heat stress resilience, grain quality, and yield components. This multifaceted nature makes them valuable tools for developing wheat varieties that can thrive in diverse and challenging environments. This knowledge can be leveraged in marker-assisted breeding programs to develop wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, grain quality, and yield-related traits. In general, SSR markers showed moderate genetic diversity in the wheat genotypes studied, sufficient to develop salt-tolerant wheat cultivars. It was also able to classify the genotypes as tolerant or sensitive based on specific alleles revealed by five SSR loci (Barc63, Barc124, Barc125, XWmc18, and XcweM54) that were associated with salinity and might be applied in breeding programs using marker-assisted selection (MAS). Methods Plant materials and Experiment site The genotypes used in the study were developed by Anter, 2021 [ 27 ]. The field experiments were conducted during three growing seasons (2021–2023) at the experimental farm of Desert Research Center, Ras Sudr, South Sinai Governorate, Egypt. Physical and chemical analysis of soil and water was presented in Table 10 . Table 10 Physio-chemical properties in the 0–20 cm soil layer and water chemical analysis Physio-chemical properties of soil PH EC dS/m 2 CaCO 3 % Silt % Sand % Clay % Class Texture 8.32 8.65 56.99 8.05 81.28 10.67 Sandy Loam Soluble anions (meq/100g) Soluble cations (meq/100g) CO − 2 3 HCO − 3 SO − 2 4 Cl − Ca + 2 Mg + 2 Na + K + 0.00 1.8 10.2 3.4 12.1 27.44 20.8 3.0 Water Chemical analysis Electrical conductivity PH K (mg/1) Na(mg/1) Cl (mg/1) Mg (mg/1) So 4 (mg/1) - 8.5 7.6 4.5 70.9 95.2 25.1 39.5 - Experimental Design and Treatments The experimental design used was a Randomized Complete Block Design (RCBD) with three replications. We evaluated genotypes on six amendment treatments (T1 to T6) composed of different plant mixtures (Table 11 ). Plant wastes mixtures were placed in the soil at a depth of 50 cm. The genotypes were planted in the upper third of the line in a single row 1 m long and 0.6 m wide. We added gypsum at a rate of 7.143 ton/fad. Seeding rate 300 seeds/m 2 . Surface irrigation was used. Nitrogen was applied to all treatments as a split application until the jointing stage. Studied traits were PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m 2 , GY: grains yield/fad, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m − 1 ) Table 11 The mixtures of plant wastes used to create the six amendment treatments. Treat. Rice straw Medicago hay Manure Wheat straw Sesame straw Peanuts straw Safflower straw Corn straw Total weight of added agricultural waste, kg ha − 1 T1 500 100 1000 400 400 000 000 000 2400 T2 500 300 1000 000 000 400 500 000 2700 T3 500 300 0000 000 400 000 000 500 1700 T4 500 300 1000 000 000 000 000 000 1800 T5 500 000 1000 000 000 000 000 000 1500 T6 000 300 1000 000 000 000 000 000 1300 Control 000 000 0000 000 000 000 000 000 0000 Water productivity of wheat Daily irrigation water was calculated using the Eq. (1). The seasonal water needs were calculated by collecting the daily needs from the beginning to the harvesting of wheat during growth seasons. \(IRg=\left[\frac{ETO x Kc }{Ei}\right]-R + LR\) ………. (1), where IRg = gross irrigation water requirements in mm d −1 , ET O = reference evapotranspiration in mm d − 1 , Kc = crop factor, Ei = Efficiency of irrigation which was measured at 60% at the beginning of each season for surface irrigation (Gated pipe system), R is the amount of water a plant receives from sources besides irrigation (mm) (for example, rainfall), LR is the amount of water required for salt leaching (mm). The amounts of irrigation water used for the three seasons were as follows: 6560.0, 6535.0, and 6500 M3 ha, respectively. The formula for calculating ETo using the FAO Penman–Monteith approach [ 28 ] as follow: $${ET}_{o}=\frac{0.408 \varDelta {(R}_{n}-G)+\gamma \frac{900}{{T}_{a}+273}{u}_{2}({e}_{s}-{e}_{a}) }{\varDelta +\gamma \left(1+0.34{u}_{2}\right)}$$ 2 ……….……. The values of the following are given Ta is the average daily air temperature at 1.5–2.5 m height (°C), u 2 is the mean daily wind speed at 2 m height (m s − 1 ), e s is the saturation vapour pressure (kPa), and e a is the actual vapor pressure (kPa). Additionally, Rn is the net radiation at the crop surface (MJm − 2 day − 1 ), G is the soil heat flux density at the soil surface (MJm − 2 day − 1 ), and γ is the psychrometric constant (kPa ℃ –1 ). Statistical analysis Analysis of variance The analysis of variance computed by the MSTAT program. Genetic parameters Phenotypic (PCV) and genotypic (GCV) coefficients of variation were computed according to Singh and Chaudhary 1999, [ 29 ]. Broad-sense heritability () and genetic advance (GA) as % of the mean lines were calculated according to Allard, 1999 [ 30 ]. Molecular studies Plant materials and DNA extraction Five cultivars and the most superior twelve mutant lines (M3 generation) of bread wheat were selected for molecular analysis for tolerant salinity stress. Five seeds of each genotype were grown at the Laboratory in earthen tubs containing soils collected from the nursery. Genomic DNA was extracted from young fresh leaves of genotypes using DNeasy Plant Mini Kit (Qiagen) according to the manufacturer’s instructions, then genomic DNA was examined by loading on 0.8% agarose gel and separated by electrophoresis. SSR markers amplification Ten SSR primers (Table 12 ) were used for the amplification among seventeen wheat genotypes differing in salt tolerance. Each 20 µL of PCR mixture consisted of 6.3 µL (2X) of KAPA2G Fast Ready Mix 2 , a 0.5µL of forward primer, a 0.5µL of reverse primer, a 1µL of DNA template and H2O up to 11.7 µL. In a Primus thermocycler, amplification was performed as follows: 95°C/3 min (one cycle) for initial denaturation, 94°C/1 min, 50–60°C (according to Ta of each primer)/45 s, 72°C/45 s (35 cycles), and 72°C/5 min (one cycle) for final extension. Then holds were made at 4°C (infinite). The amplification product was separated by electrophoresis on agarose (3%) in 1× TBE buffer for 2h at 90 V and stained with ethidium bromide, along with a DNA ladder. The gel was visualized under UV. Table 12 Names and sequences of ten SSR primers used for PCR molecular analysis for wheat No. Primer name Sequence (5 − 3) Chromosomal location References 1 Barc63 F GCGTTATAATTCGGTCCCATCAGAT 6A [ 31 ] R GCCCGCAAAAAGTAACATTAAT 2 Barc124 F TGCACCCCTTCCAAATCT 2B,5B,2A,2D [ 11 , 31 , 32 ] R TGCGAGTCGTGTGGTTGT 3 Barc125 F GCGTCGAGGGTAAAACAACATAT 7D,3D,4B,5A [ 31 ] R GTAGCGTCAGTGCTCACACAATGA 4 Barc144 F GCGTTTTAGGTGGACGACATAGATAGA 5D,5A [ 31 ] R GCGCCACGGGCATTTCTCATAC 5 Barc210 F TGA AGC AAA ACC GCA ATG GGA TAG G 1D,2B [ 31 ] R GGA GCCGAA GAGCAG GAA GGTG 6 Cfd60 F TGACCGGCATTCAGTATCAA 6D [ 33 ] R TGGTCACTTTGATGAGCAGG 7 Xcwem9 F CACCATCACCGAGATCCAA 1D,1A,3A [ 31 , 32 ] R TGGTCACTTTGATGAGCAGG 8 Xwmc18 F CTGGGGCTTGGATCACGTCATT 2D R AGCCATGGACATGGTGTCCTTC 9 XcweM54 F AGCCAAAGGAGCTGGAGGAC 7A,1B,2B [ 31 , 34 ] R GGCTCCGTGCTCCTCGAC 10 Xgwm291 F CAT CCC TACGCCACTCTGC 5A R AATGGTATCTATTCCGACCCG Analysis of gel images Gel images were analyzed using the GelAnalyzer3 program to determine the molecular size of amplified fragments. Power Marker 3.23 software was used to quantify genetic diversity estimates such as the frequency of allele and number of alleles, gene diversity (GD), and polymorphic information content (PIC) [ 35 ]. Effective multiplex ratio(E), Discriminating power (Dp), and Resolving power (Rp) values were determined using the iMEC program ( https://irscope.shinyapps.io/iMEC/ ). The NTSYS program was used to construct the dendrogram [ 36 ]. Genetic diversity was calculated using Shannon’s diversity index [ 37 ]. Ethical statement : The authors confirm that experimental research on wheat cultivars, including the collection of plant material, complied with institutional, national, and international guidelines and legislation Conclusion In this study, we introduce variations in five bread wheat cultivars using mutagen and we evaluated genotypes under high salinity conditions on six organic amendments into the soil to combine between crops breeding and conservation agriculture (CA) to develop cultivars better adapted to CA to mitigate the negative effect of salinity. Mutagen causes a considerable amount of variation in bread wheat mutated populations of the M3, M4, and M5 generations. This was demonstrated by the results of the analysis of variance (ANOVA) over three generations, which indicated that there is wide variation for all the studied traits. The average performance of the mutant lines for the studied traits was higher than their parents as a result of the contribution of mutagens in modifying some components of grain yield. We selected organic amendment No. 6 because it reduced the electrical conductivity of the soil and was low in cost. All studied traits recorded high heritability connected with high genetic advances from selection indicating that additive gene effects controlled in them. And selection index containing all studied traits would be effective in isolating promising lines of wheat because they recorded a significant positive correlation with grain yield under salinity conditions. On the other hand, SSR markers showed effectiveness in determining salt-tolerant genotypes and in assessing the genetic diversity of wheat. Finally, six mutated lines could be used to form new cultivars of bread wheat suitable to CA to face salinity conditions. Declarations Ethics approval and consent to participate Not applicable Consent for publication One of the author's affiliations for the institution that owns the farm (Ehab S. A. Moustafa, Desert Research Center, Ras Sudr, South Sinai Governorate, Egypt) and he has the authority to conduct experiments without prior approval. Consent from the farm owner. Not applicable Declarations Ethics clearance is not required. Availability of data and material The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request. Competing interests The authors declare no competing interest. Funding Not applicable Authors' contributions AAS and GMS conceived the research idea. AAS designs the field experiments, prepares samples, analyzes data and was a major contributor in writing the manuscript. ARE. performed the irrigation field experiments, assisted in the writing of the manuscript. KAMK assisted in analyzing and interpreted the genetic data and contributed to reviewing the manuscript. ESAM performed field experiments and data collection. GMS and KAMK conducted the genetic study, analyzed data and was a major contributor in writing the manuscript. The authors assisted in the data analysis and technical discussion. All authors read and approved the final manuscript. Acknowledgments We thank the Academy of Scientific Research and Technology for funding the research. We are extremely grateful to Prof. Ragab Abdel Mohsen, Department of Botany, Agricultural and Biological Research Institute, NRC, Egypt, for his great assistance in creating mutations. References Arzani, A. and Ashraf, M., 2017. Cultivated ancient wheats (Triticum spp.): A potential source of health-beneficial food products. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 16 (3), pp.477–488. Masarmi, A.G., et al., 2023. 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Also discoverable on Platform About Our Team In Review Editorial Policies Advisory Board Help Center Resources Author Services Accessibility API Access RSS feed Manage Cookie Preferences © Research Square 2026 | ISSN 2693-5015 (online) Privacy Policy Terms of Service Do Not Sell My Personal Information {"props":{"pageProps":{"initialData":{"identity":"rs-4587950","acceptedTermsAndConditions":true,"allowDirectSubmit":true,"archivedVersions":[],"articleType":"Article","associatedPublications":[],"authors":[{"id":321583951,"identity":"9f6b93f8-f563-48b3-ac5a-79707b6d83e9","order_by":0,"name":"Ayman Anter Saber","email":"","orcid":"","institution":"National Research Centre","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Ayman","middleName":"Anter","lastName":"Saber","suffix":""},{"id":321583954,"identity":"e40ec9f2-672a-43ec-8a5a-171883363ca4","order_by":1,"name":"Ramadan Abdelraouf","email":"","orcid":"","institution":"National Research Centre","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Ramadan","middleName":"","lastName":"Abdelraouf","suffix":""},{"id":321583955,"identity":"0dd2c130-b9b2-4ad6-b4ef-0e29e44864b2","order_by":2,"name":"Khaled Adly Khaled","email":"data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAAyAQMAAABI0h/eAAAABlBMVEX///8AAABVwtN+AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4bAAABK0lEQVRIie2RMUvDQBTH3xGIDhdvPanWr/BCoaVY6VeJCGbJoBSCY6GQqdb1uvkR7DdIObBLiWtcJB/AId2CNOBdFXS4lo6C95ve/bkf7/EegMXyB8EcSAquqhZAik2yyd3tii8AvhQJDu6ltPiP4vK9lHZjVKRlDGdHkrbvqo836LAlQhlLYOzRqPROnnEuMvCnSnm9nwygKyIkIpNwLAqzwgOUXgLkSSm5Nw7UQig6XiJVkZoH42Ep6wT6WrmttfKyRKdWSn+L0uIRSpLApVYcWikljdAhugsbGhVfRDfzccavptIdNE6HAe2Ka52ElOfmjWEezooq7l1MFqPZ6n0dNDtM6uS8yR7Mg32jL3KIoCak+qn/UuDBLkVzUACsfwdsZxeLxWL5P3wCHQdlWYqlo9YAAAAASUVORK5CYII=","orcid":"","institution":"Beni-Suef University","correspondingAuthor":true,"prefix":"","firstName":"Khaled","middleName":"Adly","lastName":"Khaled","suffix":""},{"id":321583956,"identity":"6e501be4-3619-4387-87f5-ee277085ca3f","order_by":3,"name":"Ehab Moustafa","email":"","orcid":"","institution":"Desert Research Center","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Ehab","middleName":"","lastName":"Moustafa","suffix":""},{"id":321583957,"identity":"2ecd7c69-6073-4b8c-9d8c-f6203e2bfa46","order_by":4,"name":"Ghada Samaha","email":"","orcid":"","institution":"National Research Centre","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Ghada","middleName":"","lastName":"Samaha","suffix":""}],"badges":[],"createdAt":"2024-06-15 23:38:16","currentVersionCode":1,"declarations":"","doi":"10.21203/rs.3.rs-4587950/v1","doiUrl":"https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4587950/v1","draftVersion":[],"editorialEvents":[],"editorialNote":"","failedWorkflow":false,"files":[{"id":60170385,"identity":"cceed3f0-6451-4034-b1f9-7a16a95258e8","added_by":"auto","created_at":"2024-07-12 15:05:52","extension":"png","order_by":1,"title":"Figure 1","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":86244,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eGrain yield and water productivity of wheat mutants in the M5 generation. 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PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, GY: grains yield/ha\u003csup\u003e-1\u003c/sup\u003e.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"Figures2.png","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4587950/v1/a999e08377a37e4953cd8b63.png"},{"id":60170384,"identity":"3ef218be-e538-499c-842c-889802df0bf3","added_by":"auto","created_at":"2024-07-12 15:05:52","extension":"png","order_by":3,"title":"Figure 3","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":22101,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eshowed phenotypic (PCV) and genotypic (GCV) coefficients of variation, heritability (hb%) and genetic advance (GA) as % of mutants' lines for studied traits in the M5 generation. PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, GY: grains yield/ha\u003csup\u003e-1\u003c/sup\u003e, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m\u003csup\u003e-1\u003c/sup\u003e).\u003c/p\u003e","description":"","filename":"Figures3.png","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4587950/v1/c1cd823f282c96a8cab1049a.png"},{"id":60170386,"identity":"cd62b6ed-7c35-4e65-8b81-f9d697f79f5b","added_by":"auto","created_at":"2024-07-12 15:05:52","extension":"png","order_by":4,"title":"Figure 4","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":55438,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eDendrogram showing clustering of 17 wheat genotypes based on UPGMA genetic similarity by 10 SSR markers linked to salinity.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"Figures4.png","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4587950/v1/82bdc77fbafdd00895e55f4c.png"},{"id":61714128,"identity":"485def86-67c5-41b1-902c-a7e14127ba80","added_by":"auto","created_at":"2024-08-04 08:46:34","extension":"pdf","order_by":0,"title":"","display":"","copyAsset":false,"role":"manuscript-pdf","size":2994456,"visible":true,"origin":"","legend":"","description":"","filename":"manuscript.pdf","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4587950/v1/0cc3d49e-8b4f-431b-be6f-4c1967f72777.pdf"}],"financialInterests":"No competing interests reported.","formattedTitle":"Generation and Genetic Characterization of Salt-Tolerant Wheat (Triticum aestivum) Mutants under a Conservation Agriculture System","fulltext":[{"header":"Introduction","content":"\u003cp\u003eWheat (\u003cem\u003eTriticum aestivum\u003c/em\u003e L.) provides a source of vitamins, minerals, fiber, fat, carbohydrates, and protein and is a very important strategic crop. Because of the quality and quantity of a unique protein called gluten, it has become a staple grain and is used more often than any other grain for making bread [\u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR2\" class=\"CitationRef\"\u003e2\u003c/span\u003e]. However, wheat yields are significantly reduced due to salinity because high salt levels in the soil negatively affect plant growth and development [\u003cspan citationid=\"CR3\" class=\"CitationRef\"\u003e3\u003c/span\u003e]. It leads to decreased water absorption, nutrient imbalance, and death of cells and plant tissues [\u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e4\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR5\" class=\"CitationRef\"\u003e5\u003c/span\u003e]. The impact of salinity on agricultural production can be reduced through developing salinity-tolerant varieties and implementing better management practices such as agricultural conservation to increase plant resilience [\u003cspan citationid=\"CR6\" class=\"CitationRef\"\u003e6\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e7\u003c/span\u003e]. The first step in any breeding program to improve crops is generating genetic variation. Mutagenesis contributed to developing a novel genetic variation of natural genetic resources, by inducting random changes in the plant genome, resulting in a single or more plants with different traits [\u003cspan additionalcitationids=\"CR9 CR10 CR11 CR12\" citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e8\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e13\u003c/span\u003e]. Mutation breeding was used to develop and improve cultivars by modifying one or two grain yield components to increase their productivity or better adapt to different conditions [\u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e14\u003c/span\u003e]. Development of improved cultivars better adapted to salinity conditions depends upon the amount of genotypic variability present in populations for the studied traits. Therefore, to ensure that there is a wide diversity among the genotypes of the studied traits after the mutagen process, statistical and genetic factors must be calculated, including the range, the mean, the phenotypic and genetic coefficients of variation, heritability, and genetic advanced from selection [\u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e15\u003c/span\u003e]. This is supported by the use of simple correlation between the studied traits to identify the traits most closely related to the grain yield, which increases the efficiency of selection [\u003cspan citationid=\"CR16\" class=\"CitationRef\"\u003e16\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR17\" class=\"CitationRef\"\u003e17\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eConventional breeding used for crop selection for salt tolerance is not consistent, because salt tolerance is a complex trait, polygenic influenced by both genetic and environmental factors [\u003cspan citationid=\"CR18\" class=\"CitationRef\"\u003e18\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e19\u003c/span\u003e]. Therefore, integrating phenotypic assessment with molecular markers is crucial as where increases the effectiveness of selection [\u003cspan citationid=\"CR10\" class=\"CitationRef\"\u003e10\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR20\" class=\"CitationRef\"\u003e20\u003c/span\u003e] especially for selection accuracy to detect salt-tolerant cultivars in wheat [\u003cspan citationid=\"CR21\" class=\"CitationRef\"\u003e21\u003c/span\u003e]. Among the several molecular markers, simple sequence repeat (SSR) or microsatellite markers are extensively used for cultivar identification, germplasm characterization, genetic diversity, and molecular mapping due to their high reproducibility, the presence of multi-alleles, high levels of polymorphism, abundance, co-dominant, locus-specificity, informative, and repeatability [\u003cspan citationid=\"CR10\" class=\"CitationRef\"\u003e10\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR21\" class=\"CitationRef\"\u003e21\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR22\" class=\"CitationRef\"\u003e22\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR23\" class=\"CitationRef\"\u003e23\u003c/span\u003e]. SSR markers are closely linked to specific genes affecting salt tolerance, so they can be used to identify the main genes linked to salt tolerance, which can help plant breeders assess the salt tolerance of wheat genotypes [\u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e24\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR25\" class=\"CitationRef\"\u003e25\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR26\" class=\"CitationRef\"\u003e26\u003c/span\u003e]. Once SSR markers associated with salinity tolerance are identified, they can be used in marker-assisted selection (MAS) to develop new plant cultivars that are more salt tolerant.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe objectives of this study were to broaden genetic variation under conservation agriculture, determine salt-tolerant wheat, and determine the best combination of plant residues to combat the negative effect of soil salinity. Use SSR markers to identify salt-tolerant genotypes and to assess genetic diversity. And detect some markers associated with salinity tolerance to be utilized in future breeding for tolerance in wheat.\u003c/p\u003e"},{"header":"Results","content":"\u003cdiv id=\"Sec3\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eVariance\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTable\u0026nbsp;(1) presents an analysis of variance (ANOVA) assessing the effects of mutant lines (A), organic amendment treatments (B), and their interaction (A*B) on grain yield per square meter (m2) in the M3 generation of a plant breeding experiment. The analysis was conducted under organic amendment treatments, meaning the plants were grown using natural fertilizers and pest control methods.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe results indicate significant differences among the 12 mutant lines (A), the 5 amendment treatments (B), and their combined effects (A\u003cem\u003eB), as indicated by the double asterisks (**) denoting p-values less than 0.01. This suggests that both the genetic makeup of the mutant lines and the specific organic amendment treatments, as well as their interaction, play a crucial role in determining grain yield. The high mean square values for A, B, and A\u003c/em\u003eB compared to the error term further emphasizes these strong effects.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe coefficient of variation (CV%) of 6.1% indicates a relatively low level of variability within the data, suggesting that the observed differences in grain yield are likely due to the treatments rather than random variation. This analysis can help breeders identify the most promising mutant lines and organic amendment combinations for maximizing grain yield in future generations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eAnalysis of variance of mutant lines for grain yield /m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e under organic amendment treatments in the M3 generation\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"3\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eS.V.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eD.F.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eMean square\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e12\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e11115**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eB\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e20272.1**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eA*B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e60\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7943.0**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eError\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e77\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e298.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCV%\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e6.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eRep: replications, A: mutant lines, B: amendment treatments, CV%: coefficient of variation, D.F.: degree of freedom.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec4\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eMean performance\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTable\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e showcases the mean performance of various genotypes (Giza-168, Gemeza-9, Sids-13, Maryout-5, Sakha-93) and their parents in terms of grain yield per square meter (m2) under different amendment treatments (T1, T2, T3, T4, T5, T6). The amendment treatments likely refer to variations in fertilizer, compost, or other soil amendments. The values in parentheses beside the genotype names (e.g., 100, 200, 300) likely indicate different levels or concentrations of a particular factor, such as radiation or chemical mutagen dosage, applied to induce mutations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab2\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 2\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eMean performance of genotypes for grains yield /m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e under different amendment treatments in the M3 generation\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"8\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" 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(200)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e510.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e330.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e355.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e350.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e340.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMaryout-5(300)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e370.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd 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align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e275.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e318.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e312.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eParents\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGiza 168\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e150.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e330.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e370.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e310.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e290.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e150.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGemeza 9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e310.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e350.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e180.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e310.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e300.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSids13\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e260.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e370.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e200.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e280.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e320.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e250.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSakha 93\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e300.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e220.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e300.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e170.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e270.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e310.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e300.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMaryout-5)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e220.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e300.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e320.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e330.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e260.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e330.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e220.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eX\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e234.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e268.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e334.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e252.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e286.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e312.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eLSD 0.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e55.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e58.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e45.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e46.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e67.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e63.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe mutant lines had significantly enhanced grain yield. Maryout-5 300-Gy achieved the highest grain yield/ m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e (365.8g) followed by Sakha-93 100-Gy (353.3g), Giza-168 200-Gy (342.5g) and Maryout-5 200-Gy (340.8g) compared to mother varieties. In this study, 9 out of thirteen combination mutants had higher grain yield compared to their parents. When applying the six amendment treatments, treatments 3, 4, and 6 had a negative effect on salinity conditions, as evidenced by their higher productivity compared to the rest of the treatments. This resulted in 150 distinct mutant lines under CA to produce the M4 generation. It noted that treatment No. 6 reduced EC dS/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e of soil salinity by 50% compared to the control (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e). So, it was applied to the following generations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eEffect of treatments of plant wastes on EC of soil\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"8\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eT1\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eT2\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eT3\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eT4\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eT5\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eT6\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eControl\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eEC dS/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e5.02\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e6.75\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e6.88\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e6.83\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e4.11\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e8.65\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn the M4 generation, the mutant lines achieved a wide range of all studied traits. The upper limit of all studied traits of the mutant lines was higher than that of the mother varieties. In addition, there were highly significant differences (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05) between the mutant lines for all traits studied (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e). Twenty-eight mutant lines were longer compared to their parents, with G91 having the highest length (106.7cm). Regarding SL, 23 mutants outperformed their parents, with two mutant lines (G76 and G25) achieving the longest spike (16.5 cm). Eighty-three mutant lines were the heaviest SW compared to its parents. And mutant line G61 achieved the heaviest SW (7.5g). Concerning YS, 15 mutant lines were higher than its parents, and mutant line G61 was the highest grain yield/spike (5.5 g). As for GS, 14 mutants were more in comparison with its parents. Mutant line G121 achieved the highest GS (108.7). Considering GW, the sixty-nine mutant line was heavier than its parents. Mutant line M70 achieved the heaviest GW (70.0 g). As for NS, eight mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 106 achieved the NS (245.5). Thirty-three mutant lines surpassed their parents in regard to GY. The mutant line G 121 achieved the highest GY (8.87 t/fad). Based on the above, it was found that there were 66 mutant lines that showed clear superiority in the studied traits for fifth-generation production.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab4\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 4\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eMean performance rang of mutant lines and their parents for studied traits in the M4 generation.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"9\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGenotypes\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePH\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSL\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSW\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eYS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eGS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eGW\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eNS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eGY\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e91.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e13.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e55.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e46.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e155.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e87.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e12.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e48.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e54.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e161.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e83.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e12.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e62.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e169.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.37\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e79.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e12.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e34.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e71.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e176.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" 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\u003cp\u003e49.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e131.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eLSD \u003csub\u003e0.05\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e13.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e24.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e9.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e55.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e2.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"9\"\u003ePH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m2, GY: grains yield ha\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e, G121: Sakha-93 (100), G123: Maryote-5 (200), G122: Giza-168 (200), G120: Maryote-5 (100), G77: Sids-13 (100), G 75: Giza-168 (100), X: grand mean, R: range, SL \u003csub\u003e0.05\u003c/sub\u003e: significant level, CV%: coefficient of variation, LSD \u003csub\u003e0.05\u003c/sub\u003e: least significant difference\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn the M5 generation, the mutant lines achieved a wide range of all studied traits. In addition, there were highly significant differences (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05) between the mutant lines for all traits studied (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab5\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 5\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eMean performance, range of mutant lines and their parents for studied traits in the M5 generation.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"11\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" 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\u003cp\u003eSL\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSW\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eYS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eGS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eGW\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eNS\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eGY\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003eHI\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003eWP\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e 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align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e51.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e114.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.32\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.95\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMaryout 5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e96.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e8.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e75.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e48.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e145.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.44\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e1.03\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGemeza 9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e85.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e60.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e61.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e105.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e3.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.30\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.66\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSakha 93\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e99.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e8.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e70.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e5.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e121.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.46\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e1.10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ex\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e91.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e66.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e42.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e124.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.37\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.95\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eLSD 0.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e6.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e8.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e6.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e22.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.04\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.13\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"11\"\u003ePH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m2, GY: grains yield/ha\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e), G22: Sakha-93 (100), G50: Maryote-5 (200), G21: Giza-168 (200), G25: Maryote-5 (100), G14: Sids-13 (100), G4: Giza-168(100), **: Significant level at 0.05, CV%: Coefficient of variation, LSD: least significant difference\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eMutant lines were less teller compared to their parents. Regarding SL, 10 mutants outperformed their parents, with mutant line G11 achieving SL (11.0 cm). Five mutant lines were the heaviest SW compared to its parents. And two mutant lines (G26 and G23) achieved their heaviest SW (8 g). Concerning SY, 6 mutant lines were higher than its parents, and mutant line G26 achieved the highest grain yield/spike (5.6 g). As for GS, 14 mutants were more in comparison with its parents. Mutant line G23 achieved the highest GS (96.0). Considering GW, thirty-eight mutant lines were heavier than their parents. Mutant line M36 achieved the heaviest GW (60.0 g). As for SN, thirty-eight mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 19 achieved the highest spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e (298.9). Twenty-five mutant lines surpassed their parents in regard to GY. The mutant line G 22 had the highest GY, 10.8 t/fad. As for HI, sixteen mutant lines were higher than its parents. Mutant line G 35 achieved the highest HI (0.54). As for WP, the highest water productivity values were achieved by three mutant lines: G21, G22, and G50 compared to the parents (Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe data in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab6\" class=\"InternalRef\"\u003e6\u003c/span\u003e showed the highest mutation lines in the studied traits compared to the parent varieties in the M5 generation.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab6\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 6\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eAverage performance of the top mutant lines and mother varieties for the studied traits in the M5 generation\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"11\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" 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align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.35\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.99\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGiza 168\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e87.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e65.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e51.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e114.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.32\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.95\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMaryout 5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e96.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e8.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e75.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e48.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e145.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.44\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e1.03\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGemeza 9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e85.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e60.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e61.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e105.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e3.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.66\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSakha 93\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e99.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e8.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e70.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e5.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e121.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.46\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e1.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eX\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e91.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e66.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e43.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e121.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e4.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.37\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.95\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"11\"\u003ePH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, GY: grains yield/ha\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e)\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eGenetic parameters\u003c/strong\u003e \u003cp\u003eIn the M4 generation, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e showed that GCV and PCV values were high (20% \u0026le;) for SW, GS, YGS, NS, and GY and moderate (10\u0026ndash;20%) for PH, SW, YS, and GW.\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eAt the same time, the values of PCV were slightly higher than their corresponding values of the GCV for all studied traits. Also, a low difference between PCV and GCV was found for traits. Six traits (PH, SW, GS, YS, NS, and GY) recorded high values of hb% (85%\u0026plusmn; \u0026lt;) and correlated with a high value of GA % of the varieties mean (20% \u0026lt;). In the M5 generation, GCV and PCV values were high for YS, GS, NS, HI, GY, and WP and moderate for PH, SL, SW, and GW (Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eAlso, the difference between GCV and PCV values was very low, with the exception of WP. All traits recorded a high value of hb% associated with a high GA%.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec5\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eRelationship between traits\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe relationship between traits is usually used to determine which traits are most closely related to grain yield, in order to use them as selection criteria. The data in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab7\" class=\"InternalRef\"\u003e7\u003c/span\u003e showed that all traits had a positive significant correlation with grain yield except HI.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab7\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 7\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eSimple correlation among studied traits in the M5 generation\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eTrait\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePH\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSL\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSW\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eSY)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eSG\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eGW)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eSN\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eHI\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003eWP\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGY\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.476**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.241**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.637**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.668**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.616**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.313**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.609**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.055 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.990 **\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eWP\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.477**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.240**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.637**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.668**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.616**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.312**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.609**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.055 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eHI\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.234**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.243**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-0.188 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e-0.212 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.031 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e-0.122 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.147 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSN\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.540**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-0.174 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.004 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.045 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e-0.147 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e-0.436**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSW\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e-0.015 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.435**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.598**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.599**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.562**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSG\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e-0.061 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.504**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.718**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.686**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSY\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.312**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.282**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.982**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSW\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.272**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.338**\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSL\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.038 \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"10\"\u003ePH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, GY: grains yield/ha\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e), ** = significant level at 0.05. \u003csup\u003ens\u003c/sup\u003e: non-significant\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eWP recorded the highest correlation value with GY, and it also showed a positive significant correlation with the rest of the traits except HI. HI showed a positive significant correlation with PH and SL. SN showed a positive significant correlation with PH but showed a negative significant correlation with GW. SW showed a positive significant correlation with SL, SW, SY and SG. SG showed a positive significant correlation with SL, SW and SY. SY showed a positive significant correlation with PH, SL and SW. SW showed a positive significant correlation with PH and SL.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec6\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eGenetic diversities based on SSR molecular markers\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTen SSR primers related to salt tolerance were used to assess the genetic diversity between five original cultivars of bread wheat used as the genetic background for radiation treatments by gamma-ray and its M3-derived mutant lines (M3 generation). The SSR primers yielded a total of 43 alleles, ranging from 2 to 7 alleles per primer, with an average of 4.3 alleles (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab8\" class=\"InternalRef\"\u003e8\u003c/span\u003e). Major allele frequency varied between 0.43 (Barc-144) to 0.79 (Barc-63) with an average of 0.58. There were 36 polymorphic alleles with a mean of 3.6 per primer. The polymorphism percentages ranged from 50.00\u0026ndash;100% with a mean of 83%, indicating a high level of Polymorphism. Five markers (Barc-124, Barc-125, Barc-144, and XWmc18) showed high polymorphism (100%), thus they can detect the polymorphism between wheat genotypes. PIC values ranged from 0.271 (Barc-63) to 0.375 (XcweM54) with an average of 0.36 so the primers used were moderately informative. GD ranged from 0.3240 (Barc-63) to 0.4998 (XcweM54), with an average of 0. 4574. H values revealed that the genetic diversity ranged from 0.04 to 1.15 with an average of 0.65. The effective multiplex ratio (E) ranged from 1.06 (Xcwem9) to 3.94 (Xgwm291), with an average of 2.44. Discriminating power (Dp) ranged from 0.368 (Barc-63) to 0.830 (Barc-144), with an average of 0.660. Resolving power (Rp) ranged from 0.13 (Xcwem9) to 3.87 (Xgwm291), with an average of 2.15. The most efficient primer was XcweM54 produced the highest gene diversity (0.4998) and PIC (0.375) values, while the least efficient primer was Barc-63. These results identified moderate levels of informative markers and genetic diversity in wheat genotypes studied, with PIC, gene diversity and Shannon diversity Index of 0.36, 0. 4574, and 0.65, respectively. This level of genetic diversity could be the basis for developing new cultivars of wheat with a high degree of salinity tolerance.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab8\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 8\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eSummarized results of ten SSR markers analysis.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"12\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c12\" colnum=\"12\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eNo.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eSSR marker\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eTotal alleles\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003ePA\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eP (%)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eMajor allele frequency\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003ePIC\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eGD\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eH\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003eE\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003eDp\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003eRp\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc-63\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e75.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.79\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.271\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.3240\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1.15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e3.19\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.368\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e1.38\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc-124\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e100.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.54\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.373\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e 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\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.730\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e2.75\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCfd60\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e66.67\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.73\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.319\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4132\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.69\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e2.13\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.503\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e0.75\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXcwem9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e50.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.53\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.374\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4980\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.04\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.726\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e0.13\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXWmc18\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e100.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.62\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.359\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4723\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.16\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1.25\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.617\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e1.25\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXcweM54\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e83.33\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.51\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.375\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4998\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e3.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.742\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e2.63\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXgwm291\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e85.71\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.55\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.371\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4940\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.129\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e3.94\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.685\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e3.87\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eTotal\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e36\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eAverage\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e4.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e83.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.58\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.36\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.4574\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.65\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e2.44\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e0.660\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c12\"\u003e \u003cp\u003e2.15\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"12\"\u003ePA: polymorphic alleles, P (%): polymorphism percentage, PIC: Polymorphic Information Content, GD: Gene diversity, H: Shannon diversity index, E: The effective multiplex ratio, Dp: Discriminating power, Rp: Resolving power\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec7\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eIdentification of markers associated with salinity tolerance\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe SSR analyses showed that some wheat genotypes were salt-tolerant (based on their field performance). In this study, five markers (Barc63\u003csub\u003e(195bp)\u003c/sub\u003e, Barc124\u003csub\u003e(150bp)\u003c/sub\u003e, Barc125\u003csub\u003e(140bp)\u003c/sub\u003e, XWmc18\u003csub\u003e(210bp)\u003c/sub\u003e, and XcweM54 \u003csub\u003e(215bp)\u003c/sub\u003e), that were present in the salt-tolerant genotypes [Sakha-93, Sids-13, Maryote-5, Giza-168, Sakha-93(100), Maryote-5(200), Giza-168(200), Maryote-5(100), Sids-13(100), and Giza-168(100)], but were absent in the other genotypes. These markers may be useful for screening wheat for salt tolerance since they relate to being connected to the salt tolerance trait and they can be used in marker-assisted breeding (MAS) for the development of salt-tolerant cultivars. Although Barc-63 had the lowest PIC (0.271) and GD (0.3240), it was found to be a positive marker of salt tolerance. The XcweM54 marker showed the highest PIC, GD and Dp values as well as a positive marker of salinity stress, so it was considered the best marker for the analysis of genetic diversity for salinity tolerance in the studied genotypes.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cb\u003eGenetic relationship based on SSR markers.\u003c/b\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe similarity coefficients ranged from 0.48 to 0.95 with a mean of 0.72. Based on this result, the Sakha-93(100) and Maryote-5(200) lines showed the maximum genetic similarity (0.95), while the minimum (0.48) was between Sids-13 (300) and Maryote-5 (100) lines, so the genotypes most genetically distant can be used in breeding programs. Cluster analysis using the SSR data grouped 17 wheat genotypes into two main clusters, each with two sub-clusters based on their salt tolerance (Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e). Where cluster I comprised ten superior wheat genotypes; including four original cultivars in the first sub-cluster [Sakha-93, Sids-13, Maryote-5, Giza-168] and the second sub-cluster contained six lines were the most promising mutant lines (M3 generation) for salt tolerance [Sakha-93(100), Maryote-5(200), Giza-168(200), Maryote-5(100), Sids-13(100), and Giza-168(100)]. Cluster II included seven genotypes; Gemiza-9 and Sids-13(300) in the first sub-cluster while the Sids-13(200), Gemiza-9(100), Gemiza-9(200), Maryote-5(300) and Giza-168 (300) lines were in the second sub-cluster. These results can be used to differentiate between the genotypes according to their productivity. These findings were aligned with the results of the field performance of genotypes.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec8\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eSSR markers and their related qtls in wheat\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTable\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab9\" class=\"InternalRef\"\u003e9\u003c/span\u003e shows the SSR markers that were used in our investigation and their chromosomal location with related qtl that was discovered in wheat. While Barc63 has no specific QTL information provided, Barc124 marker might be linked to QTLs on multiple chromosomes [\u003cspan citationid=\"CR11\" class=\"CitationRef\"\u003e11\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR38\" class=\"CitationRef\"\u003e38\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR39\" class=\"CitationRef\"\u003e39\u003c/span\u003e]. Similarly, Barc125 might be linked to QTLs on several chromosomes [\u003cspan citationid=\"CR40\" class=\"CitationRef\"\u003e40\u003c/span\u003e]. Also, Barc144 marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 5D and 5A [\u003cspan citationid=\"CR38\" class=\"CitationRef\"\u003e38\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR39\" class=\"CitationRef\"\u003e39\u003c/span\u003e]. On the other hand, Barc210 appears to be linked to QTLs on chromosomes 1D and 2B [\u003cspan citationid=\"CR40\" class=\"CitationRef\"\u003e40\u003c/span\u003e]. The marker Cfd60 is potentially linked to QTLs on chromosomes 1D, 1A, and 3A [\u003cspan citationid=\"CR41\" class=\"CitationRef\"\u003e41\u003c/span\u003e], while Xcwem9 and Xwmc18 markers linked to a QTL on chromosome 2D [\u003cspan citationid=\"CR42\" class=\"CitationRef\"\u003e42\u003c/span\u003e]; and XcweM54 might be linked to QTLs on chromosomes 7A, 1B, and 2B [\u003cspan citationid=\"CR43\" class=\"CitationRef\"\u003e43\u003c/span\u003e]; and finally, Xgwm291 linked to a QTL on chromosome 5A [\u003cspan citationid=\"CR44\" class=\"CitationRef\"\u003e44\u003c/span\u003e]. These markers are crucial for understanding the genetic architecture of important traits in wheat and can be used for marker-assisted selection in breeding programs. The references provided offer a deeper insight into the specific traits and QTLs associated with each marker.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab9\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 9\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eSummarized results of ten SSR markers and their related qtls in wheat\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"3\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMarker\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eChromosomal Location(s)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNotes\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eBarc63\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e6A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eNo specific QTL information provided in the reference.\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eBarc124\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e2B, 5B, 2A, 2D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eThis marker might be linked to QTLs on multiple chromosomes mentioned in the references. Further investigation of these references is needed to confirm.\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eBarc125\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e7D, 3D, 4B, 5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSimilar to Barc124, this marker might be linked to QTLs on several chromosomes.\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eBarc144\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e5D, 5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eThis marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 5D and 5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eBarc210\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1D, 2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eLinked to QTLs on chromosomes 1D and 2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCfd60\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e6D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eQTL information might be\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eXcwem9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1D, 1A, 3A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eThis marker is potentially linked to QTLs on chromosomes 1D, 1A, and 3A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eXwmc18\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e2D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eLinked to a QTL on chromosome 2D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eXcweM54\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e7A, 1B, 2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eThis marker might be linked to QTLs on chromosomes 7A, 1B, and 2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eXgwm291\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eLinked to a QTL on chromosome 5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Discussion","content":"\u003cp\u003eThe sustainable development of Egyptian agriculture faces many challenges, including the reduction of freshwater allocations and the increase in the use of saline water in agriculture. Addressing the adverse consequences of the salt problem on agricultural production requires a diversified strategy. The current study coupled mutant breeding with conservation agriculture by injecting plant wastes into the soil to alleviate salt issues and sustainable food production. We have used spike length as a selection criterion because it is easily detectable in the open field [\u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e27\u003c/span\u003e]. In M3 generation, we evaluated 13 mixtures of wheat mutations along with the mother varieties under 6 organic amendment treatments for PH and grain yield components. Analysis of variance in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e showed that there were significant differences between genotypes, organic amendment treatments and genotypes x organic amendment treatments interaction under salinity conditions for studied traits. Since the G \u0026times; E interaction was present and played a central role, there is an opportunity for selection and improvement to determine the extent to which mutations adapt under CA [\u003cspan citationid=\"CR45\" class=\"CitationRef\"\u003e45\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR46\" class=\"CitationRef\"\u003e46\u003c/span\u003e]. The significant differences among genotypes may be due to the variations in their genetic makeup that compelled the lines to exhibit varied behavior under salinity conditions [\u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e27\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR47\" class=\"CitationRef\"\u003e47\u003c/span\u003e]. Maybe due to mutagenesis leads to up or down regulation of gene expression, shifted in mRNA stability or modification in protein structure. In the same context, Ulukapi and Nasircilar [\u003cspan citationid=\"CR48\" class=\"CitationRef\"\u003e48\u003c/span\u003e] pointed out that adaptation can be found in one gene, which resulted from mutation or a detected new allele into the lines by gene flow. The organic amendment treatments also reduced the electrical conductivity (EC) as shown in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e, which led to sodium leaching [\u003cspan citationid=\"CR49\" class=\"CitationRef\"\u003e49\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR50\" class=\"CitationRef\"\u003e50\u003c/span\u003e]. Likewise, El-Nahas [\u003cspan citationid=\"CR51\" class=\"CitationRef\"\u003e51\u003c/span\u003e] indicated that plant wastes increase the proportion of carbon and organic cations in the soil, and increase its water holding capacity, leading to a decrease in salinity concentration. This was reflected in an improvement in the average performance of the mutant lines for grain production components compared to their parents, organic materials that contributed to increasing the availability of nutrients, and the mutants benefited from it better than their parents (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e). Organic amendments promote the biological and enzymatic activities of the soil and enhance the abundance of organisms, thus increasing soil fertility [\u003cspan citationid=\"CR52\" class=\"CitationRef\"\u003e52\u003c/span\u003e]. Trethowan [\u003cspan citationid=\"CR47\" class=\"CitationRef\"\u003e47\u003c/span\u003e] pointed out that conservation agriculture contributed to shift the host-pest and host-pathogen in a desirable direction, and decreased weed competition, and this contributed to enhancing grain yield. In this study, we recommended the use of formulation No. 6 in the next generation as a suitable organic amendment under saline conditions because it is low cost compared to other mixtures. This generation produced 150 mutant lines to produce the fourth generation, and in the fifth generation, there were 66 mutant lines. Mutant lines reached a high degree of homozygous, the best 6 mutant lines that achieved the highest grain yield were selected (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab6\" class=\"InternalRef\"\u003e6\u003c/span\u003e). This is due to the contribution of the mutagen in modifying grain yield components in the desired direction, as the average SW of the mutant lines was 5.3 g, while the parents were 3.9 g. As for SY, mutant lines achieved 4.3 g, and the parents had 3.3 g, which was reflected in the SG, whose mutant lines reached 81.8 grains, while the parents achieved 66 grains. As for the trait that has the most influence on the final yield, which is SN, the mutant lines reached 226.8 spikes/m2, while the parents achieved 121.0 spikes, which were reflected in the final yield of the distinct lines. As for GY, mutant lines were achieved. Regarding the water productivity trait, the mutant lines achieved the higher average WP, 1.88, while the parents achieved 0.95. The total variance was expressed in terms of the phenotypic (PCV) and the genotypic (GCV) coefficients variability (Figs.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e and \u003cspan refid=\"Fig3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e). The differences between GCV and PCV values were very low for all studied traits, indicating that the environmental factors had a lower influence on the expression of these traits than the genetic factors [\u003cspan citationid=\"CR53\" class=\"CitationRef\"\u003e53\u003c/span\u003e]. Therefore, the phenotype reflects the genotype, and therefore direct selection based on the phenotypic performance of these traits in future mutant generations will be more effective. However, the values of PCV and GCV did not enough to determine a genetic gain from selection using phenotypic traits unless the heritable part of the trait was determined [\u003cspan citationid=\"CR54\" class=\"CitationRef\"\u003e54\u003c/span\u003e]. The efficiency of selection depends upon the heritable (genetic) percentage of variability, therefore high heritability (80%\u0026lt;) connected by high genetic (20%\u0026lt;) advance for the characters studied determination additive gene action and selection might be effective for these characters. Based on the above, additive gene effects were controlled in all studied traits, as shown in Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e [\u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e27\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR55\" class=\"CitationRef\"\u003e55\u003c/span\u003e]. The correlation results in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab7\" class=\"InternalRef\"\u003e7\u003c/span\u003e are consistent with previous results, because all the studied traits recorded a significant positive correlation with GY. Therefore, a selection index that contained all the studied traits will be effective in isolating promising mutant lines of wheat [\u003cspan citationid=\"CR56\" class=\"CitationRef\"\u003e56\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR57\" class=\"CitationRef\"\u003e57\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe current study used ten SSR markers to identify salt-tolerant wheat genotypes and identified 43 alleles, with a mean of 4.3 alleles per locus and a range of two to seven alleles per locus. These findings are supported by Hasanuzzaman [\u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e58\u003c/span\u003e] who found 45 alleles produced by eleven SSR markers and ranged from two to seven, the average alleles per locus were 4.09. However, the average of alleles per locus was more than the 2.5 and 2.71 which was reported by Islam [\u003cspan citationid=\"CR59\" class=\"CitationRef\"\u003e59\u003c/span\u003e] and Sundeep Kumar [\u003cspan citationid=\"CR60\" class=\"CitationRef\"\u003e60\u003c/span\u003e], respectively. It was less than those reported by Mardi [\u003cspan citationid=\"CR61\" class=\"CitationRef\"\u003e61\u003c/span\u003e], who discovered two to ten alleles per locus, with a mean of 5.5 alleles, in 122 genotypes of durum wheat using 19 SSR markers. Salehi [\u003cspan citationid=\"CR62\" class=\"CitationRef\"\u003e62\u003c/span\u003e] found 180 alleles in 21 genotypes, with an average of nine alleles per locus. Using 18 SSR markers, Mehta [\u003cspan citationid=\"CR63\" class=\"CitationRef\"\u003e63\u003c/span\u003e] found around 49 alleles among the 54 genotypes of wheat. The cause of the variety in the number of alleles per locus may be different locus-specific mutations [\u003cspan citationid=\"CR64\" class=\"CitationRef\"\u003e64\u003c/span\u003e] or may be due to differences in the genotypes or SSR markers employed [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e]. The allele frequency of each locus ranged from 0.43 to 0.79 with a mean of 0.58. This average was higher than the 0.098, 0.41, and 0.5558 observed by Soriano [\u003cspan citationid=\"CR66\" class=\"CitationRef\"\u003e66\u003c/span\u003e], Eid [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e] and Hasanuzzaman [\u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e58\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this study, the majority of SSR markers showed a high level of polymorphism between wheat genotypes with a mean of 83%. These results are similar to those observed by El-Rawy and Hassan [\u003cspan citationid=\"CR67\" class=\"CitationRef\"\u003e67\u003c/span\u003e] who found 84.35% polymorphism. However, it was higher than Malik [\u003cspan citationid=\"CR68\" class=\"CitationRef\"\u003e68\u003c/span\u003e] who reported a 65.48% polymorphism rate in Indian bread wheat cultivars and Kumar et al. (2016) found a high degree of genetic polymorphism (70%) among seven wheat genotypes.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe PIC value and gene diversity (Expected heterozygosity) are the fundamental indicators of genetic diversity [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR69\" class=\"CitationRef\"\u003e69\u003c/span\u003e]. PIC value is a measure of the polymorphism of the markers and indicates the ability of the markers to distinguish between different genotypes [\u003cspan citationid=\"CR70\" class=\"CitationRef\"\u003e70\u003c/span\u003e], while gene diversity (He or GD) describes the expected proportion of heterozygous genotypes under Hardy-Weinberg equilibrium [\u003cspan citationid=\"CR71\" class=\"CitationRef\"\u003e71\u003c/span\u003e]. The heterozygous condition occurs as a result of mutations in any one of the alleles [\u003cspan citationid=\"CR72\" class=\"CitationRef\"\u003e72\u003c/span\u003e]. The average PIC (0.36) was moderately informative because the PIC\u0026thinsp;\u0026ge;\u0026thinsp;0.25 [\u003cspan citationid=\"CR73\" class=\"CitationRef\"\u003e73\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR74\" class=\"CitationRef\"\u003e74\u003c/span\u003e]. It was discovered to be less than the mean of 0.51 [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e], 0.53 [\u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e33\u003c/span\u003e], and 0.4967[\u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e58\u003c/span\u003e]. However, it was discovered to be more than the meaning of 0.1393 [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e], 0.315 [\u003cspan citationid=\"CR75\" class=\"CitationRef\"\u003e75\u003c/span\u003e], and 0.19 [\u003cspan citationid=\"CR76\" class=\"CitationRef\"\u003e76\u003c/span\u003e]. Whereas, this study found moderate levels of gene diversity (0.4574) in wheat genotypes, it was found to be lower than 0.59 [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e], 0.56 [\u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e58\u003c/span\u003e], and 0.67 [\u003cspan citationid=\"CR77\" class=\"CitationRef\"\u003e77\u003c/span\u003e], but is higher than 0.336 [\u003cspan citationid=\"CR75\" class=\"CitationRef\"\u003e75\u003c/span\u003e]. On the other hand, Shannon diversity Index (H) revealed that genetic diversity ranged from 0.04 to 1.15 with an average of value 0.65. It was lower than 0.95 [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e] and 1.005 [\u003cspan citationid=\"CR78\" class=\"CitationRef\"\u003e78\u003c/span\u003e]. In this study the mean discrimination power (Dp) was determined as 0.660, this value was greater than 0.042 [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e], 0.114 [\u003cspan citationid=\"CR79\" class=\"CitationRef\"\u003e79\u003c/span\u003e], 0.040 [\u003cspan citationid=\"CR75\" class=\"CitationRef\"\u003e75\u003c/span\u003e] but lower than 0.71 [\u003cspan citationid=\"CR65\" class=\"CitationRef\"\u003e65\u003c/span\u003e] using SSR markers in wheat. when high PIC is coupled with Dp this indicates that this marker can discriminate between two genotypes and detect allelic variation this was clear in the XcweM54 marker in our study [\u003cspan citationid=\"CR80\" class=\"CitationRef\"\u003e80\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe genetic similarity ranged from 0.48 to 0.95 with an average of 0.72, which means that the 17 wheat genotypes share on average 72% of their marker alleles at the examined SSR loci. This means that the genetic variation among genotypes was fairly low. It may be the result of using SSR markers specific to salinity tolerance rather than random selection. This finding was also noted in wheat by Mir [\u003cspan citationid=\"CR81\" class=\"CitationRef\"\u003e81\u003c/span\u003e] and Shafi [\u003cspan citationid=\"CR82\" class=\"CitationRef\"\u003e82\u003c/span\u003e] as well as in sesame by Samaha [\u003cspan citationid=\"CR83\" class=\"CitationRef\"\u003e83\u003c/span\u003e]. The cluster analysis utilizing data from 10 SSR primers distinguished 17 wheat genotypes into two clusters based on their salt tolerance. According to Elshafei [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e], the cluster analysis grouped the 11 wheat genotypes into two main clusters with similarity coefficients ranging from 0.086 to 0.88.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe results discuss the multifaceted roles of ten SSR markers in wheat. These markers were initially identified for their association with salt tolerance in wheat [\u003cspan citationid=\"CR11\" class=\"CitationRef\"\u003e11\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e]. However, subsequent research has revealed their potential involvement in other important agronomic traits.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe Barc124 marker in wheat has garnered attention for its potential role in multiple agronomically important traits. While Elshafei [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e] primarily focused on its association with salt tolerance, subsequent research has revealed its broader significance in wheat breeding. Kumar [\u003cspan citationid=\"CR84\" class=\"CitationRef\"\u003e84\u003c/span\u003e] and Khaled [\u003cspan citationid=\"CR11\" class=\"CitationRef\"\u003e11\u003c/span\u003e] suggest that the Barc124 marker might be linked to quantitative trait loci (QTLs) on chromosomes 2B, 5B, 2A, and 2D. This indicates that the marker could influence a range of traits beyond salt tolerance, potentially including yield, disease resistance, and other agronomic characteristics. On the other hand, Kumar [\u003cspan citationid=\"CR84\" class=\"CitationRef\"\u003e84\u003c/span\u003e] specifically highlighted the proximity of Barc124 to a QTL associated with leaf rust resistance (LrH2) on chromosome 2DS. Leaf rust is a significant disease affecting wheat production, and the identification of markers linked to resistance genes is crucial for developing resistant cultivars. Khaled [\u003cspan citationid=\"CR11\" class=\"CitationRef\"\u003e11\u003c/span\u003e] further revealed a connection between Barc124, and QTLs related to plant height and wilting time on chromosome 5B. Plant height is an important consideration for lodging resistance, while wilting time is a component of drought tolerance. The association of Barc124 with these traits suggests its potential utility in breeding for improved adaptation to environmental stresses.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe diverse associations of the Barc124 marker with various agronomically important traits underscore its potential as a valuable tool in wheat breeding programs. By utilizing marker-assisted selection, breeders can expedite the development of wheat cultivars with enhanced salt tolerance, leaf rust resistance, desirable plant height, and improved drought tolerance.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eBarc125 is located on chromosomes 7D, 3D, 4B, and 5A. While primarily linked to salt tolerance, it has also been found to be associated with Septoria tritici blotch (STB) resistance on chromosome 3DL [\u003cspan citationid=\"CR85\" class=\"CitationRef\"\u003e85\u003c/span\u003e]. STB is a major fungal disease affecting wheat production worldwide, causing significant yield losses. The identification of Barc125 as a marker linked to STB resistance opens up possibilities for developing wheat cultivars with enhanced resistance to this devastating disease. Barc144 is located on chromosomes 5D and 5A and is associated with salt stress tolerance. Additionally, it has been found to be flanked by a QTL related to grain protein content (GPC) on chromosome 5D [\u003cspan citationid=\"CR86\" class=\"CitationRef\"\u003e86\u003c/span\u003e]. GPC is a critical quality trait in wheat, influencing its nutritional value and end-use properties. The association of Barc144 with GPC suggests its potential utility in breeding programs aimed at improving grain quality. The discovery of these multiple roles for Barc125 and Barc144 highlights the potential of SSR markers as valuable tools in wheat breeding. By utilizing marker-assisted selection, breeders can expedite the development of wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, and enhanced grain quality. cfd60, previously recognized for its potential in marker-assisted selection for salt tolerance [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e], may also be linked to QTLs related to grain filling rate and traits influenced by heat stress [\u003cspan citationid=\"CR87\" class=\"CitationRef\"\u003e87\u003c/span\u003e]. This connection suggests its possible role in improving wheat resilience to multiple environmental stresses. Xcwem9 Located on chromosomes 1D, 1A, and 3A, this marker is associated with salt tolerance and appears to be linked to QTLs related to sedimentation volume, a key indicator of wheat quality [\u003cspan citationid=\"CR42\" class=\"CitationRef\"\u003e42\u003c/span\u003e]. This finding indicates that Xcwem9 could be instrumental in breeding wheat varieties with improved quality traits along with salt tolerance. xgwm291 Identified as a salt tolerance marker, this marker is also flanked by a QTL related to kernel number per spike and spike length on chromosome 5A. This association suggests its potential in influencing yield-related traits in wheat. These findings collectively demonstrate the versatility of SSR markers in identifying loci that govern various agronomic traits in wheat. These markers can play significant roles in improving multiple traits, including salt tolerance, heat stress resilience, grain quality, and yield components. This multifaceted nature makes them valuable tools for developing wheat varieties that can thrive in diverse and challenging environments. This knowledge can be leveraged in marker-assisted breeding programs to develop wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, grain quality, and yield-related traits.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn general, SSR markers showed moderate genetic diversity in the wheat genotypes studied, sufficient to develop salt-tolerant wheat cultivars. It was also able to classify the genotypes as tolerant or sensitive based on specific alleles revealed by five SSR loci (Barc63, Barc124, Barc125, XWmc18, and XcweM54) that were associated with salinity and might be applied in breeding programs using marker-assisted selection (MAS).\u003c/p\u003e"},{"header":"Methods","content":"\u003cdiv id=\"Sec11\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003ePlant materials and Experiment site\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe genotypes used in the study were developed by Anter, 2021 [\u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e27\u003c/span\u003e]. The field experiments were conducted during three growing seasons (2021\u0026ndash;2023) at the experimental farm of Desert Research Center, Ras Sudr, South Sinai Governorate, Egypt. Physical and chemical analysis of soil and water was presented in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab10\" class=\"InternalRef\"\u003e10\u003c/span\u003e.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab10\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 10\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003ePhysio-chemical properties in the 0\u0026ndash;20 cm soil layer and water chemical analysis\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"9\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"9\" nameend=\"c9\" namest=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ePhysio-chemical properties of soil\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ePH\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eEC dS/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eCaCO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e%\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c5\" namest=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSilt %\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eSand %\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eClay %\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c9\" namest=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eClass Texture\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e8.32\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e8.65\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e56.99\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c5\" namest=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e8.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e81.28\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e10.67\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c9\" namest=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eSandy Loam\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"5\" nameend=\"c5\" namest=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSoluble anions (meq/100g)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"4\" nameend=\"c9\" namest=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSoluble cations (meq/100g)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCO\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eHCO\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c4\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSO\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eCl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eCa\u003csup\u003e+\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eMg\u003csup\u003e+\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eNa\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eK\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e0.00\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c4\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e10.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e12.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e27.44\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e20.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e3.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"9\" nameend=\"c9\" namest=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eWater Chemical analysis\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eElectrical conductivity\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePH\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c4\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eK (mg/1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eNa(mg/1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eCl (mg/1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eMg (mg/1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eSo\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e (mg/1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e8.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e7.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c4\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e4.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e70.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e95.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e25.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e39.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec12\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eExperimental Design and Treatments\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe experimental design used was a Randomized Complete Block Design (RCBD) with three replications. We evaluated genotypes on six amendment treatments (T1 to T6) composed of different plant mixtures (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab11\" class=\"InternalRef\"\u003e11\u003c/span\u003e). Plant wastes mixtures were placed in the soil at a depth of 50 cm. The genotypes were planted in the upper third of the line in a single row 1 m long and 0.6 m wide. We added gypsum at a rate of 7.143 ton/fad. Seeding rate 300 seeds/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e. Surface irrigation was used. Nitrogen was applied to all treatments as a split application until the jointing stage. Studied traits were PH: plant height (cm), SL: spike length (cm), SW: spike weight (g), YS: grains/spike (g), GW: 1000-grain weight (g), NS: number of spikes/m\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, GY: grains yield/fad, HI: harvest index, WP: water productivity (kg m\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e)\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab11\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 11\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eThe mixtures of plant wastes used to create the six amendment treatments.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eTreat.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eRice straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eMedicago hay\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eManure\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eWheat straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eSesame straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003ePeanuts straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eSafflower straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eCorn straw\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003eTotal weight of added agricultural waste, kg ha\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e100\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e400\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e400\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e2400\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e300\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e400\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e2700\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e300\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e400\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1700\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e300\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1800\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eT6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e300\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1300\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eControl\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec13\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eWater productivity of wheat\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eDaily irrigation water was calculated using the Eq.\u0026nbsp;(1). The seasonal water needs were calculated by collecting the daily needs from the beginning to the harvesting of wheat during growth seasons. \u003cspan class=\"InlineEquation\"\u003e\u003cspan class=\"mathinline\"\u003e\\(IRg=\\left[\\frac{ETO x Kc }{Ei}\\right]-R + LR\\)\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e \u0026hellip;\u0026hellip;\u0026hellip;. (1), where IRg = gross irrigation water requirements in mm d\u003csup\u003e\u0026minus;1\u003c/sup\u003e\u003csub\u003e,\u003c/sub\u003e ET\u003csub\u003eO\u003c/sub\u003e = reference evapotranspiration in mm d\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e, Kc = crop factor, Ei = Efficiency of irrigation which was measured at 60% at the beginning of each season for surface irrigation (Gated pipe system), R is the amount of water a plant receives from sources besides irrigation (mm) (for example, rainfall), LR is the amount of water required for salt leaching (mm). The amounts of irrigation water used for the three seasons were as follows: 6560.0, 6535.0, and 6500 M3 ha, respectively. The formula for calculating ETo using the FAO Penman\u0026ndash;Monteith approach [\u003cspan citationid=\"CR28\" class=\"CitationRef\"\u003e28\u003c/span\u003e] as follow:\u003cdiv id=\"Equ1\" class=\"Equation\"\u003e\u003cdiv format=\"TEX\" class=\"mathdisplay\" id=\"FileID_Equ1\" name=\"EquationSource\"\u003e\n$${ET}_{o}=\\frac{0.408 \\varDelta {(R}_{n}-G)+\\gamma \\frac{900}{{T}_{a}+273}{u}_{2}({e}_{s}-{e}_{a}) }{\\varDelta +\\gamma \\left(1+0.34{u}_{2}\\right)}$$\u003c/div\u003e\u003cdiv class=\"EquationNumber\"\u003e2\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u0026hellip;\u0026hellip;\u0026hellip;.\u0026hellip;\u0026hellip;.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe values of the following are given Ta is the average daily air temperature at 1.5\u0026ndash;2.5 m height (\u0026deg;C), u\u003csub\u003e2\u003c/sub\u003e is the mean daily wind speed at 2 m height (m s\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e), e\u003csub\u003es\u003c/sub\u003e is the saturation vapour pressure (kPa), and e\u003csub\u003ea\u003c/sub\u003e is the actual vapor pressure (kPa). Additionally, Rn is the net radiation at the crop surface (MJm\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e day\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e), G is the soil heat flux density at the soil surface (MJm\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;2\u003c/sup\u003e day\u003csup\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;1\u003c/sup\u003e), and γ is the psychrometric constant (kPa ℃\u003csup\u003e\u0026ndash;1\u003c/sup\u003e).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec14\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eStatistical analysis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eAnalysis of variance\u003c/strong\u003e \u003cp\u003eThe analysis of variance computed by the MSTAT program.\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eGenetic parameters\u003c/strong\u003e \u003cp\u003ePhenotypic (PCV) and genotypic (GCV) coefficients of variation were computed according to Singh and Chaudhary 1999, [\u003cspan citationid=\"CR29\" class=\"CitationRef\"\u003e29\u003c/span\u003e]. Broad-sense heritability () and genetic advance (GA) as % of the mean lines were calculated according to Allard, 1999 [\u003cspan citationid=\"CR30\" class=\"CitationRef\"\u003e30\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec15\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eMolecular studies\u003c/h2\u003e \u003cdiv id=\"Sec16\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003ePlant materials and DNA extraction\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eFive cultivars and the most superior twelve mutant lines (M3 generation) of bread wheat were selected for molecular analysis for tolerant salinity stress. Five seeds of each genotype were grown at the Laboratory in earthen tubs containing soils collected from the nursery. Genomic DNA was extracted from young fresh leaves of genotypes using DNeasy Plant Mini Kit (Qiagen) according to the manufacturer\u0026rsquo;s instructions, then genomic DNA was examined by loading on 0.8% agarose gel and separated by electrophoresis.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec17\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eSSR markers amplification\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTen SSR primers (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab12\" class=\"InternalRef\"\u003e12\u003c/span\u003e) were used for the amplification among seventeen wheat genotypes differing in salt tolerance. Each 20 \u0026micro;L of PCR mixture consisted of 6.3 \u0026micro;L (2X) of KAPA2G Fast Ready Mix\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e, a 0.5\u0026micro;L of forward primer, a 0.5\u0026micro;L of reverse primer, a 1\u0026micro;L of DNA template and H2O up to 11.7 \u0026micro;L. In a Primus thermocycler, amplification was performed as follows: 95\u0026deg;C/3 min (one cycle) for initial denaturation, 94\u0026deg;C/1 min, 50\u0026ndash;60\u0026deg;C (according to Ta of each primer)/45 s, 72\u0026deg;C/45 s (35 cycles), and 72\u0026deg;C/5 min (one cycle) for final extension. Then holds were made at 4\u0026deg;C (infinite). The amplification product was separated by electrophoresis on agarose (3%) in 1\u0026times; TBE buffer for 2h at 90 V and stained with ethidium bromide, along with a DNA ladder. The gel was visualized under UV.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab12\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 12\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eNames and sequences of ten SSR primers used for PCR molecular analysis for wheat\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eNo.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePrimer name\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSequence (5\u0026thinsp;\u0026minus;\u0026thinsp;3)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eChromosomal location\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eReferences\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc63\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eF\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGCGTTATAATTCGGTCCCATCAGAT\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e6A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eR\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGCCCGCAAAAAGTAACATTAAT\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc124\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGCACCCCTTCCAAATCT\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2B,5B,2A,2D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR11\" class=\"CitationRef\"\u003e11\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e32\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGCGAGTCGTGTGGTTGT\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc125\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGCGTCGAGGGTAAAACAACATAT\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e7D,3D,4B,5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGTAGCGTCAGTGCTCACACAATGA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc144\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGCGTTTTAGGTGGACGACATAGATAGA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e5D,5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGCGCCACGGGCATTTCTCATAC\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBarc210\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGA AGC AAA ACC GCA ATG GGA TAG G\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1D,2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGGA GCCGAA GAGCAG GAA GGTG\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCfd60\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGACCGGCATTCAGTATCAA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e6D\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e33\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGGTCACTTTGATGAGCAGG\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXcwem9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eCACCATCACCGAGATCCAA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1D,1A,3A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e32\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eTGGTCACTTTGATGAGCAGG\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXwmc18\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd 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\u003cp\u003e9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXcweM54\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eAGCCAAAGGAGCTGGAGGAC\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e7A,1B,2B\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e[\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e34\u003c/span\u003e]\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGGCTCCGTGCTCCTCGAC\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eXgwm291\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eF\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eCAT CCC TACGCCACTCTGC\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e5A\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eR\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eAATGGTATCTATTCCGACCCG\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec18\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eAnalysis of gel images\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eGel images were analyzed using the GelAnalyzer3 program to determine the molecular size of amplified fragments. Power Marker 3.23 software was used to quantify genetic diversity estimates such as the frequency of allele and number of alleles, gene diversity (GD), and polymorphic information content (PIC) [\u003cspan citationid=\"CR35\" class=\"CitationRef\"\u003e35\u003c/span\u003e]. Effective multiplex ratio(E), Discriminating power (Dp), and Resolving power (Rp) values were determined using the iMEC program (\u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://irscope.shinyapps.io/iMEC/\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"https://irscope.shinyapps.io/iMEC/\" targettype=\"URL\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e). The NTSYS program was used to construct the dendrogram [\u003cspan citationid=\"CR36\" class=\"CitationRef\"\u003e36\u003c/span\u003e]. Genetic diversity was calculated using Shannon\u0026rsquo;s diversity index [\u003cspan citationid=\"CR37\" class=\"CitationRef\"\u003e37\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEthical statement\u003c/strong\u003e:\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe authors confirm that experimental research on wheat cultivars, including the collection of plant material, complied with institutional, national, and international guidelines and legislation\u003c/p\u003e"},{"header":"Conclusion","content":"\u003cp\u003eIn this study, we introduce variations in five bread wheat cultivars using mutagen and we evaluated genotypes under high salinity conditions on six organic amendments into the soil to combine between crops breeding and conservation agriculture (CA) to develop cultivars better adapted to CA to mitigate the negative effect of salinity. Mutagen causes a considerable amount of variation in bread wheat mutated populations of the M3, M4, and M5 generations. This was demonstrated by the results of the analysis of variance (ANOVA) over three generations, which indicated that there is wide variation for all the studied traits. The average performance of the mutant lines for the studied traits was higher than their parents as a result of the contribution of mutagens in modifying some components of grain yield. We selected organic amendment No. 6 because it reduced the electrical conductivity of the soil and was low in cost. All studied traits recorded high heritability connected with high genetic advances from selection indicating that additive gene effects controlled in them. And selection index containing all studied traits would be effective in isolating promising lines of wheat because they recorded a significant positive correlation with grain yield under salinity conditions. On the other hand, SSR markers showed effectiveness in determining salt-tolerant genotypes and in assessing the genetic diversity of wheat. Finally, six mutated lines could be used to form new cultivars of bread wheat suitable to CA to face salinity conditions. \u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEthics approval and consent to participate\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eNot applicable\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eConsent for publication\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eOne of the author\u0026apos;s affiliations for the institution that owns the farm (Ehab S. A. Moustafa, Desert Research Center, Ras Sudr, South Sinai Governorate, Egypt) and he has the authority to conduct experiments without prior approval.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eConsent from the farm owner.\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eNot applicable\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDeclarations\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eEthics clearance is not required.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAvailability of data and material\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCompeting interests\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe authors declare no competing interest.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eFunding\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eNot applicable\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAuthors\u0026apos; contributions\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eAAS and GMS conceived the research idea. AAS designs the field experiments, prepares samples, analyzes data and was a major contributor in writing the manuscript. ARE. performed the irrigation field experiments, assisted in the writing of the manuscript. KAMK assisted in analyzing and interpreted the genetic data and contributed to reviewing the manuscript. ESAM performed field experiments and data collection. GMS and KAMK conducted the genetic study, analyzed data and was a major contributor in writing the manuscript. The authors assisted in the data analysis and technical discussion. All authors read and approved the final manuscript.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAcknowledgments\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eWe thank the Academy of Scientific Research and Technology for funding the research. We are extremely grateful to Prof. Ragab Abdel Mohsen, Department of Botany, Agricultural and Biological Research Institute, NRC, Egypt, for his great assistance in creating mutations.\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cspan\u003eArzani, A. and Ashraf, M., 2017. Cultivated ancient wheats (Triticum spp.): A potential source of health-beneficial food products. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, \u003cem\u003e16\u003c/em\u003e(3), pp.477\u0026ndash;488.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eMasarmi, A.G., et al., 2023. Comparing the salinity tolerance of twenty different wheat genotypes on the basis of their physiological and biochemical parameters under NaCl stress. Plos One, \u003cem\u003e18\u003c/em\u003e(3), p.e0282606.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003ePramila, M., Kumar, U. and Yadav, L., 2019. 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Ten SSR markers linked with salinity tolerance were used to assess genetic diversity in wheat genotypes. The selection index that contained studied traits could be used as selection criteria to isolate salt-tolerant wheat, as there is a positive significant correlation with grain yield. The average values of polymorphic information content (PIC), gene diversity (GD), and Shannon diversity Index (H) were 0.36, 0.4574, and 0.64 respectively, indicating moderate genetic diversity among the wheat genotypes evaluated can be exploited to produce salt-tolerant wheat cultivars. These markers were initially identified for their association with salt tolerance in wheat. However, subsequent research has revealed their potential involvement in other important agronomic traits, so we associated the results of SSR markers with its related qtls in wheat. This association suggests its potential in influencing yield-related traits in wheat. These findings collectively demonstrate the versatility of SSR markers in identifying loci that govern various agronomic traits in wheat. These markers can play significant roles in improving multiple traits, including salt tolerance, heat stress resilience, grain quality, and yield components. This multifaceted nature makes them valuable tools for developing wheat varieties that can thrive in diverse and challenging environments. This knowledge can be leveraged in marker-assisted breeding programs to develop wheat cultivars with improved salt tolerance, disease resistance, grain quality, and yield-related traits.\u003c/p\u003e","manuscriptTitle":"Generation and Genetic Characterization of Salt-Tolerant Wheat (Triticum aestivum) Mutants under a Conservation Agriculture System","msid":"","msnumber":"","nonDraftVersions":[{"code":1,"date":"2024-07-12 15:05:47","doi":"10.21203/rs.3.rs-4587950/v1","editorialEvents":[{"type":"communityComments","content":0}],"status":"published","journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true}}],"origin":"","ownerIdentity":"33e19384-e9c6-4b0c-88e7-35fd298f194d","owner":[],"postedDate":"July 12th, 2024","published":true,"recentEditorialEvents":[],"rejectedJournal":[],"revision":"","amendment":"","status":"posted","subjectAreas":[{"id":33997505,"name":"Biological sciences/Genetics"},{"id":33997506,"name":"Biological sciences/Plant sciences"}],"tags":[],"updatedAt":"2024-08-04T08:38:23+00:00","versionOfRecord":[],"versionCreatedAt":"2024-07-12 15:05:47","video":"","vorDoi":"","vorDoiUrl":"","workflowStages":[]},"version":"v1","identity":"rs-4587950","journalConfig":"researchsquare"},"__N_SSP":true},"page":"/article/[identity]/[[...version]]","query":{"redirect":"/article/rs-4587950","identity":"rs-4587950","version":["v1"]},"buildId":"qtupq5eGEP_6zYnWcrvyt","isFallback":false,"isExperimentalCompile":false,"dynamicIds":[84888],"gssp":true,"scriptLoader":[]}