Screening of raw material for a spring soft wheat selection in the Middle Volga region conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of the study of 300 samples of spring soft wheat from a collection nursery with different ecological and geographical origin by identifying genetic sources with signs - precocity, short stemmed, coarse grained in the conditions of the Middle Volga region are presented. The research was carried out in 2019-2021 in the forest-steppe zone of the Samara region. The growing seasons during the years of research were quite arid: the hydrothermal coefficient in 2019 was 0.48, in 2020 - 0.52, in 2021 - 0.39 with an average annual value of 0.73. The study of the source material was carried out according to the methodology of the state variety testing and the methodological recommendations of the VIR. According to the results of the study, genetic sources of precocity were identified: Ural'skaya Kukushka, Chelyaba Rannyaya (Chelyabinsk region), Rifor 1, Rifor 6 (Leningrad region), Odeta, Libertina (Czech Republic), Chi Mai 1 (China); short stemmed: KWS Jetstream (Germany), Eleganza, Florens (France), Odeta, Libertina, Septima (Czech Republic), KWS Torridon (Great Britain), VZ-602 (Mexico), Iona (USA), Boett (Sweden), Long Fu 13 (China); coarse grains: Lutescens 6074/6-23 (Kinel), Ehkada 214, Ulyanovskaya 101, Burlak (Ulyanovsk), Saratovskaya 70 (Saratov), Chi Mai 1 (China). In turn, the samples Lutescens 6074/6-23, Ehkada 214, Burlak, in addition to high values of the mass of 1000 grains, had high yields during the years of research. The highest grain productivity was distinguished by samples of local breeding created in recent years - Kinelskaya Yubileynaya, Kinelskaya Zarya, Kinelskaya Zvezda, Kinelskaya 2020, Kinelskaya Volna, Lutescens 6074/6-23, Erythrospermum 6517/24-1, varieties of Bezenchyk selection - Tulaykovskaya 108, Tulaykovskaya 116, as well as Saratov selection - Saratovskaya 73, Saratovskaya 74, Albidum 33 and Ulyanovsk selection - Burlak, Ulyanovskaya 100. The selected genetic sources of valuable traits are recommended to be used as parental forms in breeding programs of crossing in the conditions of the Middle Volga region.

About the authors

T. Yu Taranova

Samara Federal Research Center of the RAS, Volga Scientific Research Institute of Selection and Seed-Growing named after P.N. Konstantinov

Email: elena_pniiss@mail.ru

E. A Demina

Samara Federal Research Center of the RAS, Volga Scientific Research Institute of Selection and Seed-Growing named after P.N. Konstantinov

A. I Kincharov

Samara Federal Research Center of the RAS, Volga Scientific Research Institute of Selection and Seed-Growing named after P.N. Konstantinov

References

  1. Амунова О.С., Волкова Л.В., Зуев Е.В. и др. Исходный материал для селекции мягкой яровой пшеницы в условиях Кировской области // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2021. Т. 22. № 5. С. 661-675. doi: 10.30766/2072-9081.2021.22.5.661-675.
  2. Дёмина Е.А., Кинчаров А.И., Таранова Т.Ю. и др. Источники ценных признаков для селекции яровой мягкой пшеницы в Среднем Поволжье // Вестник Казанского ГАУ. 2020. № 4 (60). С. 21-26. doi: 10.12737/2073-0462-2021-21-26.
  3. Дёмина И.Ф. Результаты изучения коллекционных образцов пшеницы мягкой яровой в условиях Среднего Поволжья // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020. Т. 21. № 6. С. 653-659. doi: 10.30766/2072-9081.2020.21.6.653-659.
  4. Евдокимов М.Г., Юсов В.С., Кирьякова М.Н. и др. Перспективные генетические источники для селекции яровой твердой пшеницы в Западной Сибири // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022. Т. 26. № 7. С. 609-621. doi: 10.18699/VJGB-22-75.
  5. Кинчаров А.И., Дёмина Е.А., Таранова Т.Ю. и др. Продолжительность периода всходы - колошение в селекции яровой мягкой пшеницы на продуктивность // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2022. № 5. С. 42-46. doi: 10.31857/2500-2082/2022/5/42-46.
  6. Межгосударственный стандарт. ГОСТ 12042-80. Семена сельскохозяйственных культур. Методы определения массы 1000 семян. М.: Стандартинформ, 2011. С. 116-118.
  7. Мережко А.Ф., Удачин Р.А., Зуев Е.В. и др. Пополнение, сохранение в живом виде и изучение мировой коллекции пшеницы, эгилопса и тритикале (методические указания). СПб: ВИР, 1999. 81 с.
  8. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. М., 2019. Вып. 1. 329 с.
  9. Митрофанова О.П. Генетические ресурсы пшеницы в России: состояние и предселекционное изучение // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2012. Т. 16. № 1. С. 10-20.
  10. Пискарев В.В., Зуев Е.В., Брыкова А.Н. Исходный материал для селекции яровой мягкой пшеницы в условиях Новосибирской области // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. Т. 22. № 7. С. 784-794. doi: 10.18699/VJ18.422.
  11. Савченко И.В. Генетические ресурсы - основа продовольственной безопасности России // Достижения науки и техники АПК. 2016. Т. 30. № 9. С. 5-8.
  12. Таранова Т.Ю., Дёмина Е.А., Кинчаров А.И. и др. Вариабельность высоты растений яровой мягкой пшеницы в условиях лесостепи Среднего Поволжья // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2021. № 6. С. 45-49. doi: 10.30850/vrsn/2021/6/45-49.
  13. Темирбекова С.К., Зуев Е.В., Абугалиева А.И. и др. Источники крупнозерности и устойчивости к болезням яровой мягкой пшеницы из мирового генофонда ВИР для использования в селекции // Аграрная наука. 2019. Т. 1. С. 43-47. doi: 10.32634/0869-8155-2019-326-1-43-47.
  14. Темирбекова С.К., Зуев Е.В., Медведева Л.М. и др. Генофонд яровой мягкой пшеницы из коллекции генетических ресурсов растений ВИР для использования в селекции // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2018. № 4. С. 35-38. doi: 10.30850/vrsn/2018/4/35.
  15. Kahiluoto H., Kaseva J., Hakala K. et al. Cultivating resilience by empirically revealing response diversity. Global Environmental Change. 2014. Vol. 25. P. 186-193. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2014.02.002.
  16. Randhawa H.S., Graf R.J., Pozniak C. et al. Application of molecular markers to wheat breeding in Canada. Plant Breed. 2013. Vol. 132. No 5. P. 458-471. doi: 10.1111/pbr.12057.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».