Adaptability of barley varieties in terms of fat content in grain under conditions of Krasnoyarsk forest-steppe


如何引用文章

全文:

详细

The aim of the study was to analyze possible relationship between fat content in grain of barley varieties and level of their stability for this biochemical trait. The work involved 15 varieties of hulled barley, which were grown for three years in conditions of the Krasnoyarsk foreststeppe (‘Minino’ farm, Emelyanovsky district, the Krasnoyarsk Territory). Climatic conditions in the research years differed significantly in terms of temperature and precipitation during the growing season. After harvesting plants, fat content in barley grain was measured by the chemical method according to GOST 13496.15-97. For barley varieties, two parameters of ecological plasticity (coefficient of variation; stress resistance index) and four stability parameters (indicator of level and stability of variety; homeostatic parameter; stability factor; index of selection value of variety) were calculated according to the indicated biochemical trait. It was found that Simon and Pallidum 4727 had the lowest value of plasticity and the highest value of stability (and, accordingly, the minimum sum of ranks) in terms of fat content in grain for the conditions of the Krasnoyarsk forest-steppe. G 18619, G 19589 and Dygyn were least valuable in terms of adaptability parameters with the maximum sum of ranks. It was shown that barley varieties with a higher fat content in grain were characterized by increased values of all stability parameters for this trait, and the indicated positive relationship was statistically proven for the Cs parameter. The result obtained shows that through the successful selection of barley for the maximum stability of ‘grain fat content’ trait, oil content will not decrease.

作者简介

Vadim Polonsky

Krasnoyarsk State Agrarian University; Siberian Federal University

Email: vadim.polonskiy@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7183-0912
Scopus 作者 ID: 24338767400

Doctor of Biological Sciences, Professor

90 Mira ave., Krasnoyarsk, 660049, Russian Federation; 79 Svobodny ave., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation

Alena Sumina

Khakassian State University named after N.F. Katanov

编辑信件的主要联系方式.
Email: alenasumina@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-0466-6833
Scopus 作者 ID: 57202279705

Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor

90 Lenina st., Abakan, Republic of Khakassia, 655000, Russian Federation

Sergey Gerasimov

Krasnoyarsk Scientific Center, Siberian Branch of the RAS

Email: g-s-a2009@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1273-3212
Scopus 作者 ID: 57213175155

Candidate of Agricultural Sciences, Leading Researcher

50 Academgorodok st., Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation

参考

  1. Harland J. Authorised EU health claims for barley and oat beta-glucans. In: Foods, Nutrients and Food Ingredients with Authorised EU Health Claims. Woodhead Publishing Series in Food Science, Technology and Nutrition; 2014. p.25–45. doi: 10.1533/9780857098481.2.25
  2. Martínez-Subirà M, Romero MP, Puig E, Macià A, Romagosa I, Moralejo M. Purple, high β-glucan, hulless barley as valuable ingredient for functional food. LWT — Food Science and Technology. 2020;131(9):109582. doi: 10.1016/j.lwt.2020.109582
  3. Loskutov IG, Khlestkina EK. Wheat, Barley, and Oat Breeding for Health Benefit Components in Grain. Plants. 2021;10(1):86. doi: 10.3390/plants10010086
  4. Šterna V, Zute S, Jansone I, Kantane I. Chemical Composition of Covered and Naked Spring Barley Varieties and Their Potential for Food Production. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences. 2017;67(2):151–158. doi: 10.1515/pjfns-2016–0019
  5. Nettevich ED, Morgunov AI, Maximenko MI. Improving the efficiency of spring wheat selection for stability, productivity and grain quality. Vestnik of the Russian Agricultural Science. 1985;(1):66–73. (In Russ.).
  6. Yusova OA, Nikolaev PN, Bendina YB, Safonova IV, Aniskov NI. Stress resistance in barley cultivars of various agroecological origin under extreme continental climate conditions. Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2020;181(4):44–55. (In Russ.). doi: 10.30901/2227–8834–2020–4–44–55
  7. Levakova OV. The breeding work on development of the spring barley varieties adapted to the non-black earth region of the Russian federation and the prospects for growing of the variety in the Ryazan region. Grain economy of Russia. 2021;(1):14–19. (In Russ.). doi: 10.31367/2079–8725–2021–73–1–14–19
  8. Nikolaev PN, Yusova OA, Safonova IV, Aniskov NI. Adaptivity of new variety of Omskiy 101 spring barley. Bulletin of NSAU. 2019;(3):48–58. (In Russ.). doi: 10.31677/2072–6724–2019–52–3–48–58
  9. Serebrennikov JI. Spring barley plasticity and stability in terms of grain yield and weight of 1000 grains. Bulletin of NSAU. 2020;(2):50–59. (In Russ.). doi: 10.31677/2072–6724–2020–55–2–50–59
  10. Polonskiy VI, Surin NA, Gerasimov SA, Lipshin AG, Sumina AV, Zute SA. Evaluation of barley genotypes for the content of β-glucans in grain and other valuable features in Eastern Siberia. Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2021;182(1):48–58. (In Russ.). doi: 10.30901/2227–8834–2021–1–48–58
  11. Tomasi I, Sileoni V, Marconi O, Bonciarelli U, Guiducci M, Maranghi S, Perretti G. Effect of Growth Conditions and Genotype on Barley Yield and β-Glucan Content of Kernels and Malt. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2019;67(22):6324–6335. doi: 10.1021/acs.jafc.9b00891
  12. Kumar A, Verma RPS, Singh A, Sharma HK, Devi G. Barley landraces: Ecological heritage for edaphic stress adaptations and sustainable production. Environmental and Sustainability Indicators. 2020;6:100035. doi: 10.1016/j.indic.2020.100035
  13. Sigacheva MA, Pinchuk LG, Gridina SB. Pre-seeding seeds ozonation as an influence factor on spring wheat grain quality. Bulletin of Altai state agricultural university. 2013;(3):21–24. (In Russ.).
  14. Rosielle AA, Hamblin J. Theoretical aspects of selection for yield in stress and non-stress environment. Crop Science. 1981;21(6):943–946. doi: 10.2135/cropsci1981.0011183X002100060033x
  15. Hangildin VV, Litvinenko NA. Homeostasis and adaptability of winter wheat varieties. Scientific and Technical Bulletin of the All-Union Breeding and Genetics Institute. 1981;(1):8–14. (In Russ.)
  16. Reynolds WK, Hunt CW, Eckert JW, Hall MH. Evaluation of the feeding value of barley as affected by variety and location using near infrared reflectance spectroscopy. Proceedings of Western Section of American Society of Animal Science. 1992;43(3):498–501.
  17. Griffey C, Brooks W, Kurantz M, Thomason W, Taylor F, Obert D, Moreau R, Flores R, Sohn M, Hicks K. Grain composition of Virginia winter barley and implications for use in feed, food, and biofuels production. Journal of Cereal Science. 2010;51(1):41–49. doi: 10.1016/j.jcs.2009.09.00456

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

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».