Esults of the study of black currant varieties on the complex of economically valuable traits in Kirov region conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The aim of the research is to study collection material of black currant in conditions of Kirov region and to identify varieties which combine high productivity, large fruits and resistance to bud mite (Cecidophyes ribes West.) and powdery mildew (Sphaerotheca mors-uvae (Schw) Berk et Gurt.). The researches had been held in an experimental garden of FSBSI FARC of the North-East (Kirov) in 2015-2021. The objects of the research were 36 black currant varieties of 2013 planting year. The check variety was Vologda. As a result of the research, source of the complex of economically valuable traits was distinguished: three varieties of Cherniy Zhemchug (Black Pearl), Chishma, Karachinskaya singled out for the combination of high productivity 62,3-142,0 c/ha (the exceeding of productivity over the check variety is 35,0% and more), for the large fruit (an average mass of a berry is 1,20 -1,70 g) and for high resistance to bud mite; the varieties Yadrenaya (Vigorous) and Gulliver were differed in a combination of high productivity 47,0 - 62,9 c/ha (the exceeding over the check variety is 35% and more), a large fruit (an average mass of a berry is 1,20 - 1,30), a high degree of resistance (the maximum degree of damage is 0,5 - 1,0 point) to powdery mildew and bud mite; two samples, Mila and Sputnik were identified for a combination of high productivity 46,7 - 49,6 c/ha (the exceeding of productivity over the check variety is 35,0% and more), for the large fruit (an average mass of a berry is 1,20 -1,80 g), a taste (4,0 points), a high degree of resistance (the maximum degree of damage is 0,5 - 1,0 point) to powdery mildew and bud mite. Complex resistance to powdery mildew and bud mite (the maximum degree of damage is 0 point during the research) was found in the Alexandrina variety.

About the authors

T. I Saltykova

Federal agricultural research centre of the North-East named after N.V. Rudnitsky

Email: plod-niish@yandex.ru

NS. Sergeevna Vakhrusheva

Federal agricultural research centre of the North-East named after N.V. Rudnitsky

A. P Sofronov

Federal agricultural research centre of the North-East named after N.V. Rudnitsky

References

  1. Вахрушева Н.С., Салтыкова Т.И., Софронов А.П. Изучение экологической пластичности и адаптивности сортов смородины черной в условиях Кировской области // Плодоводство и ягодоводство России. 2022. Т. 70. С. 33-39. doi: 10.31676/2073-4948-2022-70-31-39.
  2. Вахрушева Н.С., Салтыкова Т.И., Софронов А.П. Итоги изучения элитных форм смородины чёрной селекции Федерального аграрного научного центра Северо- Востока // Садоводство и виноградарство. 2021. №3. С. 5-10. doi: 10.31676/0235-2591-2021-3-5-15.
  3. Князев С.Д., Левгерова Н.С., Пикунова А.В. и др. Селекция черной смородины: методы, достижения, направлении: монография. Орёл: ВНИИСПК, 2016. 328 с.
  4. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур. Орел: ВНИИСПК, 1999, 608 с.
  5. Сазонов Ф.Ф. Формирование отечественного сортимента смородины черной в условиях Нечерноземного региона России // Садоводство и виноградарство. 2021. №1. С. 23-31. doi: 10.31676/0235-2591-2021-1-23-31.
  6. Тихонова О.А. Отдельные морфоструктурные компоненты продуктивности сортов черной смородины // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020. Т. 181. Вып. 1. С. 53-63. doi: 10.30901/2227-8834-2020-1-53-63.
  7. Тихонова О.А. Слагаемые компоненты продуктивности черной смородины в условиях Северо-Запада России // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2016. Т. 177. Вып. 3. С. 61-73.
  8. Чеботок Е.М. Анализ гибридных семей смородины черной по наследованию признаков продуктивности и товарного качества ягод // Селекция и сорторазведение садовых культур. 2016. Т. 3. С. 155-159.
  9. Dikdnianas T., Stanys V., Staniene G. et al. American black currant as donor of leaf disease resistance in black currant breeding // Biologija. 2005. №3. Р. 65-68.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».