INTENSITY OF QUANTITATIVE TRAITS VARIATION OF THE SOYBEAN STARTING MATERIAL

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The study of variability degree of the traits-elements of the yield structure in specific soil-climatic conditions is of great importance for the making of highly productive and yielding varieties. The variability of the plant organism is determined by the genetic predisposition and depends on the growing conditions, including the meteorological features of the growing season. To determine the maximum and minimum values of the quantitative characteristics of the initial material, we studied the oscillation coefficient (Vr). It made it possible to estimate the extreme points of fluctuations of variability relative to the mean, showed the potential for the rate of reaction of the geno-types of the introducing soybean samples under changing growing conditions. Comparative field studies of Glycine max L. populations of different origins were conducted in 2015-2016 in the Moscow region conditions and revealed different variability strength of quantitative traits and their data changes. Variation characteristics of yield structure elements were studied in the populations representing 190 soybean Russian and foreign breeding samples of 000-00 ripeness groups. We used assessment of the variation intensity according to the structural yield analysis. Using structural analysis we selected individual plants and made breeding lines with the best combination of yield structure elements. Analysis of variance defined the diversity contribution of different collection samples in total variance of each quantitative trait. We studied the variability of the following indicators: plant height, height of attachment of the lower bean, number of branches per plant, number of beans per plant, number of productive nodes, average number of beans in a node, number of seeds per plant, average number of seeds in a bean, weight of seeds per plant, weight of 1000 seeds. We identified different intensities of each variations, features by years. The suitability of soybean varieties for mechanized harvesting is largely determined by the height of the attachment of the lower bean, which directly affects crop losses. Oscillation of the attachment height of the lower bean was on average high (Vr = 170%). This feature showed a high degree of fluctuations in population limits, which indicates a significant level of influence of modification variability. Variability analysis of yield structure elements revealed the stability of the following signs of breeding samples: average number of beans in a node (Vσ = 21), average number of seeds in a bean (Vσ = 14), weight of 1000 seeds (Vσ = 28). Selection according featured promising starting material is the most rational.

Авторлар туралы

D Shafigullin

Federal State Budgetary Scientific Research Institution «All-Russian Scientific Research Institute of vegetable breeding and seed production»

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: shafigullin89@yandex.ru

Шафигуллин Дамир Рамисович - аспирант Агробиотехнологического департамента Аграрнотехнологического института Российского университета дружбы народов; младший научный сотрудник лаборатории селекции и семеноводства овощных бобовых культур Всероссийского НИИ селекции и семеноводства овощных культур

Selectionnaya st., 14, p. VNIISSOK, Odintsovo district, Moscow region, Russia, 143080

E Romanova

RUDN University (Peoples’ Friendship University of Russia)

Email: evroma2008@yandex.ru

Романова Елена Валерьевна - кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Агробиотехнологического департамента Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

M Gins

Federal State Budgetary Scientific Research Institution «All-Russian Scientific Research Institute of vegetable breeding and seed production»

Email: anirr@bk.ru

Гинс Мурат Сабирович - доктор биологических наук, член-корреспондент РАН, заведующий лабораторией интродукции, физиологии и биохимии и биотехнологии функциональных продуктов культур профессор Агробиотехнологического департамента Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов

Selectionnaya st., 14, p. VNIISSOK, Odintsovo district, Moscow region, Russia, 143080

E Pronina

RUDN University (Peoples’ Friendship University of Russia)

Email: epronina14@yandex.ru

Пронина Екатерина Павловна - кандидат сельскохозяйственных наук, заведующая лабораторией селекции и семеноводства овощных бобовых культур Всероссийского НИИ селекции и семеноводства овощных культур

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

Әдебиет тізімі

  1. Cianzio S., Lundeen P., Budnik R., & Gebhart G. Evaluation of soybean varieties in the Northern SCN regional soybean test — SCN Regional Test IIin West Central Iowa. Farm Progress Reports. 2016; Vol. 2015 (161): 11—13.
  2. Rogers J., Chen P., Shi A., Zhang B., Scaboo A., Smith S.F. & Zeng A. Agronomic performance and genetic progress of selected historical soybean varieties in the southern USA. Plant Breed. 2015; (134): 85—93.
  3. Shafigullin D.R., Gins M.S., Romanova Y.V., Borodin D.B. Izucheniye skorospelosti u kol-lektsionnogo materiala soi. Vestnik Orlovskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2017. № 3 (66). S. 56—62.
  4. Kobozeva T.P., Popova N.P., Kobozeva S.I., Kel' T.I., Gureyeva Y.V. Soya v Nechernozemnoy zone Rossii. Vestnik FGOU VPO MGAU im. V.P. Goryachkina. 2008. № 4. S. 52—53.
  5. Bellaloui N., Bruns H.A, Abbas H.K, Mengistu A., Fisher D.K., Reddy K.N. Agricultural practices altered soybean seed protein, oil, fatty acids, sugars, and minerals in the Midsouth USA. Front. Plant Sci. 2015; Vol. 6 (31): 1—3.
  6. Shafigullin D.R., Romanova Y.V., Gins M.S., Pronina Y.P., Gins V.K. Otsenka i podbor iskhodnogo materiala dlya selektsii soi na khozyaystvenno tsennyye priznaki v usloviyakh Tsentral'nogo rayona Yevropeyskoy chasti Rossii. Ovoshchi Rossii. 2016. № 2. S. 28—32.
  7. Zheleznov A.V., Polyudina R.I. Vnutri i mezhsortovaya izmenchivost' soi (Glycine max L.) po nekotorym elementam struktury urozhaya. Sibirskiy vestnik sel'skokhozyaystvennoy nauki. 2014. № 3. S. 43—49.
  8. Vashchenko T.G., Pavlyuk N.T., Bukhovtsev A.G. Analiz sopryazhennosti elementov produktivnosti u soi. Selektsiya i semenovodstvo. 2004. № 1. S. 10—12.
  9. Lukomets V.M., Kochegura A.V., Tkachova A.A. Puti povysheniya effektivnosti otbora rasteniy v populyatsiyakh soi pri selektsii na urozhay. Maslichnyye kul'tury. Nauchno-tekhnicheskiy byulleten' VNIIMK. 2012. № 2(151—152). S. 44—48.
  10. Rozentsveyg V.Y., Goloyenko D.V., Davydenko O.G. Otbor v geterogennykh populyatsiyakh soi: istochniki variatsii (soobshcheniye 1). Maslichnyye kul'tury. Nauchno-tekhnicheskiy byulleten' VNIIMK. 2016. № 166. S. 12—18.
  11. Lukomets V.M., Kochegura A.V., D'yakov A.B., Tkachova A.A. Novyye fonovyye priznaki dlya identifikatsii vysokourozhaynykh genotipov soi na rannikh etapakh selektsii. Maslichnyye kul'tury. Nauchno-tekhnicheskiy byulleten' VNIIMK. 2012. № 2 (151—152). S. 39—43.
  12. Zafar Iqbal, Muhammad Arshad, Muhammad Ashraf, Abdul Waheed. Genetic divergence and correlation studies of soybean [Glycine max (L.) Merrill.] genotypes. Pakistan Journal of Botany. 2010; Vol. 42(2): 971—976.
  13. Malek M.A., Mohd Y. Rafii, Most. Shahida Sharmin Afroz, Ujjal Kumar Nath, M. Monjurul Alam Mondal. Morphological Characterization and Assessment of Genetic Variability, Character Association, and Divergence in Soybean Mutants. The Scientific World Journal. 2014; Vol. 2014: 1—12.
  14. Ayda Krisnawati, M. Muchlish Adie. Variability of Biomass and Harvest Index from Several Soybean genotypes as Renewable Energy Source. Conference and Exhibition Indonesia. New, Renewable Energy and Energy Conservation, Energy Procedia. 2015; (65): 14—21.
  15. Shafigullin D.R., Gins M.S., Romanova Ye.V., Pronina Ye.P.. Izucheniye izmenchivosti kolichestvennykh priznakov u ovoshchnykh i zernovykh form soi v usloviyakh Tsentral'noy chasti Nechernozomnoy zony. Zernobobovyye i krupyanyye kul'tury. 2017. № 2 (22). S. 16—23.
  16. Dospekhov B.A. Metodika polevogo opyta [Methodology of field experience]. Moscow: Kolos; 1979.
  17. Mezhdunarodnyy klassifikator SEV roda Glycine Willd [International classifier CMEA of the genus Glycine Willd]. Leningrad; 1990

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді 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».