Comparative analysis of indicators of yield and stability of apple tree fruit bearing

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Intensive horticulture in the North Caucasus requires high-yielding, adaptable apple varieties (Malus × domestica Borkh.) that can realize their productivity potential under changing, often stressful, growing conditions. The aim of the research is to determine, using the analysis of variance method, the influence of various factors (year conditions, genotype, ripening period, ploidy, genetic origin) on the yield and stability of fruiting of scab-resistant (Venturia inаequalis (Cooke) G. Winter) hybrids and varieties of Malus × domestica Borkh., created in a scientific institution; to identify the most valuable for breeding and industrial use. The studies were carried out at the Research and Selection Collection of Genetic Resources of Horticultural Crops Center of the North Caucasus Federal Scientific Center of Horticulture, Viticulture, Wine-making (SKFNСSVV) in 2017—2024 in accordance with the programs and methods of selection and variety study of fruit plants (1999, 2013), using statistical methods (1990, 2017). An assessment of the yield and stability of fruiting of 34 varieties and hybrids bred by the SKFNСSVV in conjunction with the Russian Research Institute of Fruit Crop Breeding (VNIISPK) during the period of full fruiting in the Prikuban zone of the North Caucasus horticultural region was given. The average values of total yield (179.40 t/ha), mean (22.43 t/ha), maximum (37.35 t/ha), and standard deviation (10.31 t/ha) were determined. The highest yield indicators were found in the group of autumn and winter varieties: average yield (25.49—31.07 t/ha) and total (203.89—248.55 t/ha) – Dzhin, Lyubimoe Dutovoy, Alanskoe, Exotica, 12/2-21-4, 12/1-21-11, 12/2-20-23, 12/3-20-36; maximum – Dzhin, Exotica, Anita and Lyubimoe Dutovoy (46.65—55.98 t/ha). It was established that the factors “ripening period” and “ploidy” of the genotype make a small (2.6%), but statistically significant contribution to the variability of yield. The influence of the "genotype" factor (8.1%) on yield is 2.75 times lower than that of the "year conditions" factor (21.9%). No significant influence of the "origin" factor on yield was found. Based on the analysis of variance, promising, productive apple varieties and hybrids with high fruiting stability were identified for selection and production: Lyubimoe Dutovoy, Margo, Alanskoe, 12/2-20-23.

Full Text

Введение

Яблоня (Malus × domestica Borkh.) – важнейшая, высокорентабельная плодовая культура, достаточно адаптивная, урожайная и скороплодная, широко востребованная населением, распространенная и популярная в отрасли садоводства в мире, в России, в том числе в регионе Северного Кавказа (Brown, 2012; Макаренко, 2019; Козловская и др., 2020a; Козловская и др., 2020b; Егоров и др., 2020; Калинина и др., 2020; Sestras, Sestras, 2023; Чепинога, 2023).

Краснодарский край следует отнести к одним из лидеров по значительным объемам выращивания плодовой продукции высокого качества данной культуры. Насаждения яблони занимают от 60 до 90% площадей плодовых культур в различных зонах садоводства края. Как и большинство широко возделываемых сельскохозяйственных культур яблоня имеет значительный по объему и разнообразный по качеству и количеству получаемой продукции сортимент. Однако, существующий региональный сортимент, насчитывающий в настоящее время 165 сортов (https://gossortrf.ru/registry/...&set_filter=Y), несмотря на свою обширность, имеет ряд существенных недостатков, к которым следует отнести: недостаточную адаптивность к изменяющимся, усиливающимся стрессорным условиям окружающей среды, недостаточно высокие показатели засухо-, жаростойкости, устойчивости к весенним заморозкам и к основным грибным патогенам культуры, в частности к парше (Егоров и др., 2024). Все эти факторы могут негативно отразиться на регулярности плодоношения, существенно снизить количество и качество получаемой плодовой продукции. Кроме того, стабильное увеличение кратности обработок насаждений яблони средствами химзащиты ведет к ослаблению плодового растения, возникновению устойчивых рас патогена, загрязнению окружающей среды и продукции плодоводства, увеличению себестоимости полученной продукции, что актуализирует необходимость создания иммунных к заболеваниям сортов и форм (Егоров и др., 2024; Седов и др., 2021b; Zelmene et al., 2022; Савельева и др., 2019 Saveleva, Zemisov, 2022).

В настоящее время к одному из важнейших приоритетов в мире по совершенствованию сортового состава яблони следует отнести селекцию на совмещение признаков повышенной адаптивности, устойчивости и толерантности к абио- и биопатогенам с высокими коммерческими характеристиками плодов. По данным ряда авторов сорта отечественной селекции нередко превосходят интродуцированные по адаптивности, пластичности, устойчивости к неблагоприятным, стрессовым абиотическим и биотическим факторам региона возделывания (Седов и др., 2021a; Челебиев, 2021; Халилов и др., 2021; Седов и др., 2023; Челебиев и др., 2023). Кроме того, безусловно, основой создания современных биологизированных систем в отрасли садоводства следует считать высокоадаптированный сортимент плодовых растений с устойчивой продуктивностью, в полной мере отвечающий современным требованиям экологичности, охраны и безопасности окружающей среды в сочетании с экономической эффективностью и целесообразностью (Сатибалов, Нагудова, 2020; Егоров и др., 2021).

Несмотря на то, что задачи повышения качества получаемой плодовой продукции новых сортов и их устойчивости к неблагоприятным факторам среды выходят на первый план (Егоров и др., 2024; Сатибалов, Нагудова, 2020; Алехина и др., 2013), по-прежнему актуально создание сортов с высокой урожайностью и стабильностью плодоношения (Красова и др., 2022; Галашева и др., 2023). В этой связи современные сорта яблони, наряду с улучшенными качественными показателями плодов, иммунитетом или высокой устойчивостью к парше, повышенной засухо- и морозоустойчивостью, должны обладать высокой регулярной урожайностью.

Цель исследований – определить с помощью метода дисперсионного анализа влияние различных факторов (условий года, генотипа, срока созревания, плоидности, генетического происхождения) на урожайность и стабильность плодоношения устойчивых к парше (Venturia inаequalis (Cooke) G. Winter) гибридов и сортов яблони (Malus × domestica Borkh.), созданных в научном учреждении; выделить наиболее ценные для селекции и промышленного использования.

 

Материалы и методы

Исследования проводили в ЦКП «Исследовательско-селекционная коллекция генетических ресурсов садовых культур» ФГБНУ СКФНЦСВВ с 2017 по 2024 гг. В полевых условиях выполнена оценка урожайности и стабильности плодоношения у сортов: Азимут, Анита, Веста, Гранатовое, Любимое Дутовой, Марго, Нартовское, Орфей, Памяти Евдокимова, Персиковое, Эльф (2n = 2x); Джин, Союз (2n = 3x) и гибридных форм яблони: Кокетка (элита), Аланское (элита), 12/1-20-16, 12/1-20-34, 12/1-21-6, 12/1-21-11, 12/1-21-67, 12/1-21-74, 12/1-21-77, 12/2-20-19, 12/2-20-23, 12/2-21-15, 12/2-21-59, 12/2-21-72, 12/3-20-8, 12/3-20-36, 12/3-21-8, 12/3-21-28 (2n = 2x); Экзотика (элита), 12/1-21-79, 12/2-21-4 (2n = 3x), имеющих различие по сроку созревания, плоидности, происхождению и находящихся в периоде полного плодоношения. Сад яблони 2004 года посадки на подвое М9 без орошения по схеме 5,0 × 1,5 м, расположенный в г. Краснодаре, в опытном хозяйстве АО ОПХ «Центральное».

В качестве объектов исследования взяты 34 гибрида и сорта селекции СКФНЦСВВ совместно с ВНИИСПК из 11 различных гибридных семей яблони, из них: 4 образца – с устойчивостью к парше из семей: Кубань спур × Кальвиль снежный, Роял Ред Делишес × 13-83-88 (Антоновка плоская × Несравненное); 30 – с иммунитетом к парше (наличие гена Rvi6) из семей: Айдаред × Балсгард 0247 Е, Блек Стейман × Прима, Голден Делишес 4х × OR18T13, Голден Делишес 4х × 2034 (F2 M. floribunda × Голден Делишес), Делишес × Балсгард 0247 Е, Корей × Прима, Мелба × (M. floribunda × Ренет Симиренко), Редфри × Папировка 4х, Старк Джон Граймс × Прима.

В исследовательской работе использованы общепринятые программы и методики по селекции и сортоизучению яблони (Алехина и др., 2013; Седов и др., 1999).

Для оценки изменчивости исследуемых признаков и доказательства нормальности распределения был применен дисперсионный анализ, для корректного построения однородных групп – иерархический кластерный анализ методом Уорда и t-критерия Стьюдента (Eszergar-Kiss, Caesar., 2017; Лакин, 1990). Статистическая обработка проведена на основе интегрированной системы StatSoft Statistica 10.0.

 

Результаты и их обсуждение

Изучению урожайности как важнейшего показателя сортов яблони посвящены работы многих авторов (Козловская и др., 2020а; Козловская и др., 2020b; Челебиев, 2021; Седов и др., 2023; Красова и др., 2022; Галашева и др., 2023), и нередко высокий потенциал продуктивности отечественного сорта в районе создания обусловлен повышенной адаптивностью его к условиям региона (Шидаков и др., 2022). Оценка образцов генофонда открывает большие возможности для привлечения его в селекцию, при этом использование выделенных доноров и источников серьезно сокращает длительность селекционного процесса (Sedov et al., 2017).

К факторам, влияющим на урожайность, следует отнести такие, как: условия года, биологические особенности сорта, возраст растения, подвой, уровень сортовой агротехники и т.д.

Для выявления лучших образцов по урожайности и стабильности плодоношения нами исследовано влияние различных факторов (условия года, генотип, срок созревания, плоидность, генетическое происхождение) на многолетние показатели урожайности (2017…2024 гг.) в период полного плодоношения (в возрасте с 13 по 20 год) 13 сортов и 21 гибридной формы яблони с помощью метода дисперсионного анализа.

Стояла задача оценить влияние на урожайность (среднюю, суммарную, максимальную): условий года, генотипа, срока созревания, плоидности, генетического происхождения. А также оценить влияние на стабильность плодоношения вышеперечисленных факторов: условий года, генотипа, срока созревания, плоидности, генетического происхождения, выделив группы, имеющие стабильно высокую урожайность и стабильно низкую урожайность в период исследования. Для дальнейшего селекционного использования планировали выделить лучшие образцы по урожайности – основному хозяйственному признаку и лучшие по стабильности плодоношения, а также наиболее ценные – лучшие по урожайности и по стабильности плодоношения.

Согласно полученным данным статистического анализа такие факторы, как срок созревания и плоидность генотипа вносят небольшой (по 2,6%), но статистически достоверный вклад в изменчивость урожайности яблони. Известно, что в целом летняя группа сортов яблони имеет плоды меньшего размера и массы, а также более низкие показатели урожайности в сравнении с сортами осеннего и зимнего срока созревания (Алехина и др., 2013). Кроме того, триплоидные сорта яблони нередко превосходят диплоиды по массе плодов, регулярности плодоношения (Sedov et al., 2017), а также зачастую обладают повышенной засухоустойчивостью, что в изменяющихся, усиливающихся по стрессорности погодных условиях летнего периода на юге России ведет к получению более высоких и качественных урожаев.

Влияние на урожайность генотипа яблони (8,1%) оказалось в 2,75 раза ниже, чем влияние условий года плодоношения (21,9%). Существенного влияния фактора «происхождение» сортов и гибридных форм яблони на урожайность не выявлено, что, возможно, обусловлено необходимостью проведения дополнительных исследований с увеличением выборки исследуемых сортов (таблица 1).

 

Таблица 1 – Результаты дисперсионного анализа урожайности в период полного плодоношения 34 сортов и гибридов яблони (2017…2024 гг.)

Изменчивость

Степени

свободы

Средний

квадрат

Критерий

Фишера

Дисперсия

Доля влияния, %

Между сроками созревания

2

413,79

3,4

3,22

2,6

Остаточная

269

122,10

-

122,10

97,4

Между формами

33

194,90

1,7

10,06

8,1

Остаточная

238

114,40

-

114,40

91,9

Между годами

7

1048,40

10,5

27,90

21,9

Остаточная

264

99,7

-

99,70

78,1

Между плоидностью

1

574,00

4,7

3,32

2,6

Остаточная

270

122,58

-

122,58

97,4

 

Для разделения образцов яблони по продуктивности и ее стабильности далее была использована сумма разностей урожайности за все годы наблюдений (2017…2024 гг.) как мера продуктивности и стандартное отклонение урожайности каждого образца как мера стабильности. На рисунке 1 показан график урожайности яблони по этим двум характеристикам. Для разделения использованы средние значения суммы разностей урожайности (40,55) и среднее стандартное отклонение (10,31).

Разделение изученных образцов яблони по урожайности и стабильности плодоношения представлено на рисунке 1. Видно, что выделяется четыре квадранта.

В левый нижний квадрант вошли формы (13 образцов) со стабильно небольшой прибавкой урожайности: Персиковое, Любимое Дутовой, Марго, 12/3-21-8, 12/1-21-67, Эльф, Гранатовое, 12/1-21-74, 12/2-21-15, Памяти Евдокимова, Веста, Союз, 12/1-20-16.

В левый верхний квадрант вошли формы (6 образцов) с нестабильно небольшой прибавкой урожайности: 12/1-20-34, 12/3-20-8, 12/2-21-4, 12/1-21-77, Анита, 12/1-21-79, 12/3-21-28.

В правом верхнем квадранте 10 форм с нестабильно большой прибавкой урожайности: Экзотика, Кокетка, 12/2-21-59, Джин, 12/2-21-72, Нартовское, 12/1-21-11, 12/2-20-19, 12/1-21-6, 12/3-20-36.

В правом нижнем квадранте оказалось только 4 из 34 изученных генотипов со стабильной большой прибавкой урожайности: Аланское, 12/2-20-23, Орфей, Азимут.

1 – Веста, 2 – Кокетка, 3 – Нартовское, 4 – 12/3-20-8, 5 – 12/1-21-79, 6 – 12/3-21-8, 7 – Союз, 8 – Джин, 9 – Памяти Евдокимова, 10 – Экзотика, 11 – Эльф, 12 – 12/1-20-16, 13 – 12/2-20-19, 14 – 12/2-20-23, 15 – 12/3-20-36, 16 – 12/1-21-6, 17 – 12/1-21-11, 18 – 12/2-21-4, 19 – 12/2-21-15, 20 – 12/2-21-72, 21 – 12/3-21-28, 22 – Персиковое, 23 – Азимут, 24 – Аланское, 25 – Анита, 26 – Гранатовое, 27 – Любимое Дутовой, 28 – 12/1-20-34, 29 – 12/1-21-67, 30 – 12/1-21-74, 31 – 12/1-21-77, 32 – 12/2-21-59, 33 – Марго, 34 – Орфей

Рисунок 1 – Разделение изученных образцов яблони по урожайности и ее стабильности

 

Далее для оценки продуктивности и ее стабильности был проведен расчет средней, максимальной, суммарной урожайности и стандартного отклонения урожайности (таблица 2).

Выявлены средние значения по выборке средней урожайности (22,43 т/га), максимальной урожайности (37,35 т/га), суммарной урожайности (179,40 т/га), стандартного отклонения (10,31 т/га).

Среди летних сортов триплоиды 12/1-21-79 и Союз были с более высокими показателями средней (21,66…22,12 т/га) и суммарной урожайности (173,31…176,87 т/га). Максимум по показателю «урожайность» среди образцов летнего срока созревания – у элитной формы Кокетка (43,3 т/га).

В группе осеннего срока созревания выделены триплоиды: Джин, Экзотика, 12/2-21-4 и диплоиды: 12/1-21-11, 12/2-20-23, 12/3-20-36 с высокой средней урожайностью (25,49…31,07 т/га) и суммарной урожайностью (203,89…248,55 т/га). С максимальной урожайностью в этой группе сорт Джин (47,99 т/га) и элита Экзотика (55,98 т/га), в группе зимнего срока созревания – Анита и Любимое Дутовой (46,65 т/га). Высокие показатели средней урожайности (29,20…29,57 т/га) и суммарной (233,61…236,54 т/га) среди зимних сортов и гибридов у Любимое Дутовой и Аланское (таблица 2).

Согласно данным дисперсионного анализа к наиболее перспективным, по нашему мнению, следует отнести сорта и гибридные формы яблони со значениями урожайности выше среднего (наиболее продуктивные) и значениями стандартного отклонения ниже среднего, обладающие стабильно низкой изменчивостью урожайности, которые можно выделить как имеющие наиболее высокую стабильность плодоношения.

 

Таблица 2 – Интегральные характеристики урожайности яблони (т/га)

Сорт, гибрид

Средняя урожайность

Максимальная урожайность

Суммарная урожайность

Стандартное отклонение

летние

12/1-21-79 (2n = 3x)

22,12

39,30

176,97

10,46

Союз (2n = 3x)

21,66

30,10

173,31

6,13

12/3-20-8

19,33

39,99

154,60

13,97

Веста

19,20

27,32

153,63

6,76

Нартовское

19,11

40,99

152,90

11,02

Кокетка

18,21

43,30

145,69

15,78

12/3-21-8

17,22

31,99

137,78

9,10

осенние

Джин (2n = 3x)

31,07

47,99

248,55

12,77

Экзотика (2n = 3x)

28,88

55,98

231,05

15,99

12/1-21-11

28,23

39,90

225,84

10,94

12/2-21-4 (2n = 3x)

25,88

46,66

207,07

14,11

12/2-20-23

25,54

37,70

204,31

7,27

12/3-20-36

25,49

39,99

203,89

12,27

Эльф

23,16

37,32

185,24

8,83

Персиковое

22,89

32,11

183,10

9,91

12/1-21-6

22,83

42,20

182,61

12,18

12/2-20-19

19,96

35,55

159,71

11,01

12/2-21-72

19,43

38,30

155,43

11,90

12/3-21-28

18,69

31,33

149,52

10,45

12/2-21-15

16,73

23,99

133,85

6,87

Памяти Евдокимова

16,00

23,99

128,03

6,97

12/1-20-16

8,49

14,44

67,92

3,88

зимние

Любимое Дутовой

29,57

46,65

236,54

9,21

Аланское

29,20

39,90

233,61

8,03

12/2-21-59

28,28

45,32

226,21

14,20

Анита

27,83

46,65

222,63

12,04

12/1-21-67

26,94

34,66

215,50

8,12

Орфей

25,95

36,60

207,57

8,64

Марго

24,20

42,66

193,62

9,36

12/1-20-34

22,92

37,32

183,33

12,63

12/1-21-77

20,83

39,99

166,61

14,17

Гранатовое

20,58

31,66

164,60

8,04

Азимут

19,97

33,33

159,76

9,24

12/1-21-74

16,09

34,66

128,68

8,21

 

С учетом этих требований были выделены 4 образца из 34 изученных – новые отечественные сорта: Любимое Дутовой, Марго и элитные формы: Аланское (из гибридной семьи Голден Делишес 4х × 2034 (F2 M. floribunda × Голден Делишес)), 12/2-20-23 (из гибридной семьи Корей × Прима) (рисунок 2).

 

Аланское                                    12/2-20-23

Рисунок 2 – Элитные формы яблони, выделенные по урожайности и стабильности плодоношения по данным дисперсионного анализа.

 

Известно, что повышенная адаптивность к биотическим и абиотическим стрессорам позволяет повысить урожайность и экономическую эффективность в различных климатических условиях (Мережко, Панова, 2019). Примечательно, что согласно полученным нами данным среди выделенных четырех образцов, три обладают иммунитетом к парше: Марго, Аланское, 12/2-20-23, что особенно перспективно в селекции на комплекс признаков: стабильность плодоношения, урожайность в сочетании с иммунитетом к парше.

В соответствии с применяемым алгоритмом сортовой оценки по признакам «урожайность» и «стабильность плодоношения» с использованием метода статистического анализа к нестабильно урожайным (урожайность выше средней, стандартное отклонение ниже средней) нами были отнесены 6 образцов: Джин, Экзотика, 12/3-20-36, 12/1-21-6, 12/1-21-11, 12/2-21-4 и 3 формы со стабильно низким показателем урожайности за годы исследования: Гранатовое, 12/2-21-15, 12/2-21-59.

 

Заключение

Согласно полученным данным статистического анализа установлено, что факторы «срок созревания» и «плоидность» генотипа вносят небольшой (по 2,6%), но статистически достоверный вклад в изменчивость урожайности яблони. Влияние на урожайность яблони фактора «генотип» (8,1%) в 2,75 раза ниже, чем влияние фактора «условия года» (21,9%). Существенного влияния фактора «происхождение» на урожайность яблони не выявлено.

В изученной выборке из 34 образцов яблони за 8 лет полного плодоношения выявлены средние значения суммарной урожайности (179,40 т/га), средней урожайности (22,43 т/га), максимальной урожайности (37,35 т/га), стандартного отклонения (10,31 т/га). Наиболее высокие показатели урожайности выявлены в группе осенних и зимних сортов: средней урожайности (25,49…31,07 т/га) и суммарной (203,89…248,55 т/га) у генотипов: Джин, Любимое Дутовой, Аланское, Экзотика, 12/2-21-4, 12/1-21-11, 12/2-20-23, 12/3-20-36; максимальной – Джин, Экзотика, Анита и Любимое Дутовой (46,65…55,98 т/га).

По результатам дисперсионного анализа выделены наиболее урожайные, с высокой стабильностью плодоношения, перспективные для селекции и производства сорта и гибриды: Любимое Дутовой, Марго, Аланское, 12/2-20-23.

 

Финансирование

Работа выполнена в рамках Государственного задания № 0498-2022-0001 ФГБНУ СКФНЦСВВ.

 

Funding

The research was part of State Assignment No 0498-2022-0001 FSBSI NCFSCHVW.

 

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

×

About the authors

Elena Vladimirovna Ulyanovskaya

Federal State Budget Scientific Institution «North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture, Viticulture, Wine-making»

Email: ulyanovskaya_e@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3987-7363
SPIN-code: 5577-5173

заведующая лабораторией сортоизучения и селекции садовых культур, доктор сельскохозяйственных наук

Russian Federation, 350901, 39 str. 40 Let Pobedy, Krasnodar, Russian Federation.

Sergey Shcheglov

Deputy Dean of the Faculty of Biology for Research, FSBEI HE «Kuban State University»

Email: gold_finch@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3919-8168
SPIN-code: 7906-7974

Grand PhD in Biology, Professor of the Department of Genetics, Microbiology and Biochemistry

Russian Federation, 350040, 149 Stavropolskaya Street, Krasnodar, Russian Federation.

Tatiana Bogdanovich

Federal State Budget Scientific Institution «North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture, Viticulture, Wine-making»

Author for correspondence.
Email: tatyanka-bogdanovich@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-9677-9891

Cand. Agric. Sci., Senior Researcher of the Laboratory of variety study and breeding of horticultural crops

Russian Federation, 350901, 39 str. 40 Let Pobedy, Krasnodar, Russian Federation

References

  1. Alekhina, E.M., Alibekov, T.B., Artyuh, S.N., Balapanov, I.M., Bogatyreva, S.V., Bratuhina, E.V., Gasanova, T.A., Gorelikova, O.A., Guguchkina, T.I., Gutieva, N.M., Dolya, Yu.A., Dragavtseva, I.A., Egorov, E.A., Eremin, V.G., Eremin, G.V., Eremina, O.V., Ermolenko, V.G., Efimova, I.L., Zaremuk, R.Sh., Il'ina, I.A., Il'nitskaya, E.T., Indenko, I.F., Kazahmedov, R.E., Kiseleva, G.K., Kisileva, N.S., Kovaleva, E.I., Kozina, S.V., Koch'yan, G.A., Kulyan, R.V., Lapshin, V.I., Lar'kina, M.D., Lugovskoy, A.P., Maystrenko, L.A., Mahno, V.G., Mishchenko, I.G., Mozhar, N.V., Mohno, V.S., Nen'ko, N.I., Nikol'skiy, M.A., Nud'ga, T.A., Omarov, M.D., Pashchenko, O.I., Petrov, V.S., Podorozhniy, V.N., Prichko, T.G., Safarov, R.M., Sundyreva, M.A., Suprun, I.I., Suhorukih, Yu.I., Tyshchenko, E.L., Ul'yanovskaya, E.V., Chepinoga, I.S., Shadrina, Zh.A., Yurchenko, E.G., Yakovenko, V.V., Yakuba, G.V., & Yakuba, Yu.F. (2013). Program of the North Caucasus Center for Breeding Fruit, Berry, Flower and Ornamental Crops and Grapes for the Period up to 2030. SKZNIISiV. https://www.elibrary.ru/rrougp. (In Russian).
  2. Galasheva, A.M., Sedov, E.N., Krasova, N.G., & Lupin, M.V. (2023). New varieties of apple trees in the assortment Central Black Earth Region of Russia. The Agrarian Scientific Journal, 3, 15-20. https://doi.org/10.28983/asj.y2023i3pp15-20. (In Russian, English abstract).
  3. Egorov, E.A., Ulyanovskaya, E.V., Prichko, T.G., Efimova, I.L., Shadrina, Zh.A., Kochyan, G.A., & Bogdanovich, T.V. (2024). Varieties and Rootstocks of Apple Trees Selected by a Scientific Institution. SKFNTsSVV. https://www.elibrary.ru/hurkke. (In Russian, English abstract).
  4. Egorov, E.A., Shadrina, Zh.A., & Kochyan, G.A. (2021). Methodological approaches towards the biologization of intensification processes (on the example of industrial fruit growing). Fruit Growing and Viticulture in the South of Russia, 71, 1-22. https://doi.org/10.30679/2219-5335-2021-5-71-1-22. (In Russian, English abstract).
  5. Egorov, E.A., Shadrina, Zh.A., Kochyan, G.A., Kulikov, I.M., & Borisova, A.A. (2020). The role of breeding and nursery centers in the innovative development of the horticulture branch// Horticulture and Viticulture, 4, 49-57. https://doi.org/10.31676/0235-2591-2020-4-49-57. (In Russian, English abstract).
  6. Kalinina, O.V., Burmenko, Yu.V., & Svistunova, N.Yu. (2020). Current trends in apple tree breeding (Malus Mill.). Horticulture and Viticulture, 6, 5-11. https://doi.org/10.31676/0235-2591-2020-6-5-11. (In Russian, English abstract).
  7. Kozlovskaya, Z.A., Yarmolich, S.A., Gashenko, T.A., Marudo, G.M., Vasekha, V.V., & Kondratenok, Yu.G. (2020a). Apple cultivar ‘Krapach' - the result of a new breeding methodology. Fruit Growing, 32, 7-15. https://www.elibrary.ru/igvpjc. (In Russian, English abstract).
  8. Kozlovskaya, Z.A., Yarmolich, S.A., Gashenko, T.A., Marudo, G.M., & Maksimenko, M.G. (2020b). New apple cultivar Ranak. Fruit Growing, 32, 16-21. https://www.elibrary.ru/ggjyyz. (In Russian, English abstract).
  9. Krasova, N.G., Ozherelieva, Z.E., Galasheva, A.M., Makarkina, M.A., & Lupin, M.V. (2022). Assessment of adaptability and fruit quality in new apple cultivars for intensive orchards. Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding, 183(4), 48-59 https://doi.org/10.30901/2227-8834-2022-4-48-59. (In Russian, English abstract).
  10. Lakin, G.F. (1990). Biometrics. Vysshaya shkola. https://www.elibrary.ru/nrsjmf. (In Russian).
  11. Makarenko, S.A. (2019). The priority apple breeding directions for the areas with severe climatic conditions. Bulletin of Altai State Agricultural University, 8, 28-35. https://www.elibrary.ru/eycbqn. (In Russian, English abstract).
  12. Merezhko, O.E., & Panova, M.A. (2019). Results of an apple breeding for industrial gardening conditions of the steppe zone of the South Urals. Bulletin of the Orenburg Scientific Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 4, 30. https://www.elibrary.ru/vhsaje. (In Russian, English abstract).
  13. Savelyeva, N.N., Yushkov, A.N., Zemisov, A.S., Chivilev, V.V., & Lyzhin, A.S. (2019). Achievements of apple tree breeding at the I. V. Michurin Federal Scientific Center. In The Role of Varieties in Modern Horticulture: conference proceedings (pp. 248-253). Kvarta. https://www.elibrary.ru/hzygcj. (In Russian, English abstract).
  14. Satibalov, A.V., & Nagudova, L.Kh. (2020). Disease-resistant apple and pear varieties for the production of environmentally friendly products. In Science, Education and Innovation for the Agro-Industrial Complex: Status, Problems and Prospects (pp. 612-615). Magarin OG. https://www.elibrary.ru/nimsqc. (In Russian).
  15. Sedov, E.N., Korneeva, S.A., & Yanchuk, T.V. (2021a). The role of domestic breeding in improving the apple assortment in Russia. Vestnik of the Russian Agricultural Science, 4, 17-19. https://doi.org/10.30850/vrsn/2021/4/17-19. (In Russian, English abstract).
  16. Sedov, E.N., Korneeva, S.A., Yanchuk, T.V., & Veprintseva, M.V. (2023). New competitive apple cultivars of VNIISPK breeding for intensive industrial orchards. The Bulletin of Michurinsk State Agrarian University, 3, 12-17. https://www.elibrary.ru/xkpxqm. (In Russian, English abstract).
  17. Sedov, E.N., Krasova, N.G., Zhdanov, V.V., Dolmatov, E.A., & Mozhar, N.V. (1999). Pome fruits (apple, pear, quince). In Program and Methods of Variety Investigation of Fruit, Berry and Nut Crops (pp. 253-300). VNIISPK. https://www.elibrary.ru/yhappn. (In Russian).
  18. Sedov, E.N., Yanchuk, T.V., & Korneeva, S.A. (2021b). The best apple cultivars created in VNIISPK for morden gardening. Contemporary Horticulture, 2, 1-13. https://www.elibrary.ru/zhwcjp. (In Russian, English abstract).
  19. Khalilov, E.S., Smykov, A.V., Chelebiev, E.F., & Uskov, M.K. (2021). The degree of frost resistance of generative buds of promising breeding forms of apple trees in the conditions of the foothill zone of the Crimea. Proceedings of the Kuban State Agrarian University, 92, 183-189. https://doi.org/10.21515/1999-1703-92-183-189. (In Russian, English abstract).
  20. Chelebiev, E.F. (2021). Comprehensive assessment of apple varieties and breeding forms in the conditions of the Crimean foothill zone. Proceedings of the Kuban State Agrarian University, 93, 238-245. https://doi.org/10.21515/1999-1703-93-238-245. (In Russian, English abstract).
  21. Chelebiev, E.F., Khalilov, E.S., & Uskov, M.K. (2023). New apple varieties of the Nikitsky botanical garden selection. Fruit Growing, Seed Production, Introduction of Woody Plants, 26, 201-206. https://www.elibrary.ru/xfexav. (In Russian, English abstract).
  22. Chepinoga, I.S. (2023). Preliminary selection in the apple (Malus Mill.) gene pool of the Krymsk EBS, VIR branch for organic gardening. Proceedings of the Kuban State Agrarian University, 105, 278-283. https://www.elibrary.ru/dkyzif. (In Russian, English abstract).
  23. Shidakov, R.S., Shidakova, A.S., & Khalilov, B.Kh. (2022). Genotypic interdependence of traits and properties when they are inherited by the hybrid of spring of the apple tree. Vestnik of the Russian Agricultural Science, 6, 62-66. https://doi.org/10.31857/2500-2082/2022/6/62-66. (In Russian, English abstract).
  24. Brown, S. (2012). Apple. In Fruit breeding (pp. 329-367). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0763-9_10
  25. Eszergár-Kiss, D., & Caesar, B. (2017). Definition of user groups applying Ward's method. Transportation Research Procedia, 22, 25-34. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.03.004
  26. Saveleva, N., & Zemisov, A. (2022). Creation of apple varieties immune to scab as a basis for the development of eco-gardening. In Innovative Technologies in Agriculture: conference proceedings (pp. 38). VNIISPK. https://www.elibrary.ru/ijymym.
  27. Sedov, E.N., Sedysheva, G.A., Makarkina, M.A., & Serova, Z.M. (2017). Development of triploid apple cultivars as a priority in selection. Russian Journal of Genetics: Applied Research, 7, 773-780. https://doi.org/10.1134/S2079059717070073
  28. Sestras, R.E., & Sestras, A.F. (2023). Quantitative traits of interest in apple breeding and their implications for selection. Plants, 12(4), 903. https://doi.org/10.3390/plants12040903
  29. Zelmene, K., Kārkliņa, K., Ikase, L., & Lācis, G. (2022). Inheritance of apple (Malus × domestica (L.) Borkh) resistance against apple scab (Venturia inaequalis (Cooke) Wint.) in hybrid breeding material obtained by gene pyramiding. Horticulturae, 8(9), 772. https://doi.org/10.3390/horticulturae8090772

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Separation of the studied apple tree samples by yield and stability. 1 – Vesta, 2 – Koketka, 3 – Nartovskoe, 4 – 12/3-20-8, 5 – 12/1-21-79, 6 – 12/3-21-8, 7 – Soiuz, 8 – Dzhin, 9 – Pamyati Evdokimova, 10 – Ekzotika, 11 – Elf, 12 – 12/1-20-16, 13 – 12/2-20-19, 14 – 12/2-20-23, 15 – 12/3-20-36, 16 – 12/1-21-6, 17 – 12/1-21-11, 18 – 12/2-21-4, 19 – 12/2-21-15, 20 – 12/2-21-72, 21 – 12/3-21-28, 22 – Persykovoe, 23 – Azimut, 24 – Alanskoe, 25 – Anita, 26 – Granatovoe, 27 – Liubimoe Dutovoy, 28 – 12/1-20-34, 29 – 12/1-21-67, 30 – 12/1-21-74, 31 – 12/1-21-77, 32 – 12/2-21-59, 33 – Margo, 34 – Orfey

Download (105KB)
3. Figure 2 – Elite apple tree forms, distinguished by yield and fruiting stability according to the data of variance analysis. Alanskoe

Download (455KB)
4. Figure 2 – Elite apple tree forms, distinguished by yield and fruiting stability according to the data of variance analysis. 12/2-20-23

Download (224KB)

Note

Disclaimer: The statements, opinions and data contained in the publication belong exclusively to the authors and co-authors. VNIISPK and the editorial board of the journal disclaim responsibility for any damage to people and/or property resulting from the use of any ideas, methods, instructions or products mentioned in the content.


Copyright (c) 2025 Всероссийский научно-исследовательский институт селекции плодовых культур

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».