小麦作为一种主要粮食作物，在多种环境条件下面临生产力挑战，特别是在半干旱地区。在多个环境中增强基因型的表现和稳定性对于可持续的小麦生产和粮食安全至关重要。本研究旨在评估165个F7小麦基因型及四个对照品种在四个生态农业环境（Karaj、Zarghan、Kermanshah和Nishapur）中的产量表现和稳定性，其中Nishapur代表干旱易发条件。所使用的遗传材料源自地方种质和国际玉米小麦改良中心（CIMMYT），确保了广泛的遗传基础，反映了国际合作在作物改良中的益处。结合单变量和多变量稳定性分析，包括方差分析（ANOVA）、加法主效应和乘法交互（AMMI）及基因型和基因型×环境交互（GGE）模型热图聚类和相关图，探讨了基因型与环境的相互作用（GEI）。开发了一种基于R的脚本以促进这些稳定模型的可重复和高效计算（补充材料）。ANOVA显示显著的基因型与环境交互（GEI）效应，突出了需要强有力的统计方法。AMMI分析表明前两个交互主成分（IPCA1和IPCA2）占据超过83%的交互方差，有效捕捉了基因型的差异响应。基因型G48、G46和G122在所有环境中均表现出高产和稳定性。地方基因型表现出广泛的适应性，而CIMMYT派生的品系在干旱条件下表现优异，尤其是在Nishapur。本研究展示了整合经典和现代统计工具选择高效和稳定的小麦基因型的效用，为目标是多环境适应和抗干旱的育种者提供了宝贵的见解。所识别的基因型为改良产量稳定性而针对的额外育种项目提供了有希望的候选者，这可以在未来聚焦于验证基因型的研究中考虑。
Saed‐Moucheshi等（Mon，）研究了这个问题。