Адаптивный потенциал твердой пшеницы сортов саратовской селекции в условиях Нижнего Поволжья

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Объектами исследования служили растения 14 сортов твердой пшеницы Triticum durum Desf. Проведен структурный анализ элементов продуктивности растений, культивированных в полевых условиях в 2020, 2021 и 2023 гг. Выявлены сортовые особенности формирования элементов продуктивности сортов твердой пшеницы саратовской селекции в разных метеорологических условиях. Основываясь на особенностях формирования основных элементов продуктивности колоса, выделены сорта со сбалансированным типом морфогенетических систем. В 2020 г. сортом со сбалансированным типом морфогенетических систем по элементам продуктивности колоса – числу колосков, числу зерновок и их массе является сорт Луч 25, в 2021 г. – Николаша и Золотая волна. В условиях 2023 г. сбалансированных сортов по всем элементам продуктивности колоса – числу колосков, числу зерновок и их массе – не обнаружено. Определены сбалансированные сорта по двум элементам продуктивности: сорта Николаша, Золотая волна сбалансированы по количеству колосков и массе зерновки, сорт Лилек – по количеству зерновок и массе зерновки. Определены значения селекционных индексов – мексиканского, канадского, индекса линейной плотности колоса. Выделен сорт, у которого значения селекционных индексов за весь период исследования были неизменными – сорт Саратовская 40 мексиканского индекса. Сорт Елизаветинская среди всех 14 сортов характеризуется минимальными значениями индекса линейной плотности колоса в течение трех лет.

Об авторах

Эдуард Гариевич Хачатуров

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Валерия Валерьевна Коробко

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Анастасия Алексеевна Гребёнкина

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

ORCID iD: 0009-0006-0100-2480
г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Беленков А. И., Зеленёв А. В., Амантаев Б. О. Приёмы биологизации в севооборотах Нижнего Поволжья // Земледелие. 2014. № 1. С. 23–26.
  2. Драгавцев В. А. Эколого-генетическая организация количественных признаков растений и теория селекционных индексов // Экологическая генетика культурных растений : сб. докладов на школе молодых ученых по экологической генетике. Краснодар : ВНИИ риса, 2012. С. 31–50.
  3. Плиско Л. Г., Пакуль В. Н. Оценка селекционных линий яровой мягкой пшеницы по селекционным индексам // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. № 12, ч. 3 (66). С. 127–130.
  4. Степанов С. А., Сигнаевский В. Д., Касаткин М. Ю., Ивлева М. В. Формирование элементов продуктивности колоса яровой мягкой пшеницы // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Химия. Биология. Экология. 2013. Т. 13, вып. 1. С. 65–70.
  5. Гребенкина А. А., Коробко В. В. Морфогенетический индекс продуктивности некоторых сортов твердой пшеницы саратовской селекции // Живые системы-2023 : сб. науч. ст. Саратов : СГУ имени Н. Г. Чернышевского, 2023. С. 34–37.
  6. Куперман Ф. М., Ремесло В. Н., Сабадин Н. А. Влияние продолжительности этапов органогенеза на формирование потенциальной и реальной продуктивностей сортов яровой пшеницы // Селекция, семеноводство и сорт, агротехника зерновых культур : сб. науч. ст. М. : Колос, 1985. С. 32–42.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».