Interspecific crossing in gooseberry breeding as the basis for the industrial-type varieties creation

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

For optimal cultivation of gooseberries, the presence of industrial-type cultivars plays an important role, therefore, the study of economically useful parameters, such as resistance to diseases and pests, productivity, high commercial qualities of berries, suitability for combine harvesting is relevant. Consequently, the goal of the present research was to study remote gooseberry hybrids obtained on the genetic basis of a mighty gooseberry species (Grossularia robusta) involved in hybridization according to the main economic and biological characteristics. Selected gooseberry forms obtained from the remote (interspecific) hybridization with Grossularia robusta species were the studied material. The degree of damage by the American powdery mildew, the quality of berries and suitability for machine harvesting were assessed. As a result of the long – term study of hybrid offspring obtained from interspecific crosses, promising selected forms F2 9-283-1(2) and F2 9-283-1(6) (seedlings from the open pollination from the family 142-x36-12 × Grossularia robusta) have been identified, which are of interest for further practical breeding of gooseberries when creating commercial cultivars of industrial type.

Full Text

Restricted Access

About the authors

О. V. Kurashev

Russian Research Institute of Fruit Crop Breeding

Author for correspondence.
Email: kurashev@orel.vniispk.ru

PhD in Agricultural Sciences

Russian Federation, Zhilina, Oryol region

Z. Е. Ozhereleva

Russian Research Institute of Fruit Crop Breeding

Email: kurashev@orel.vniispk.ru

PhD in Agricultural Sciences

Russian Federation, Zhilina, Oryol region

S. D. Knyazev

Russian Research Institute of Fruit Crop Breeding

Email: kurashev@orel.vniispk.ru

Grand PhD in Agricultural Sciences

Russian Federation, Zhilina, Oryol region

References

  1. Buchenkov I.E. Sozdanie iskhodnogo selekcionnogo materiala plodovo-yagodnyh kul’tur (smorodina chernaya i krasnaya, kryzhovnik, mikrovishnya vojlochnaya, chereshnya, ajva obyknovennaya). Minsk: Pravo i ekonomika, 2013. 201 c.
  2. Il’in V.S. Kryzhovnik. Chelyabinsk: Yuzhno-Ural’skoe kn. izd-vo, 2007. 280 c.
  3. Koveshnikova E.Yu. Biologicheskie osobennosti sortov kryzhovnika v svyazi s mekhanizirovannoj uborkoj urozhaya // Plodovodstvo i yagodovodstvo Rossii. 2004. № 11. S. 411–420.
  4. Koveshnikova E.Yu. Perspektivy promyshlennogo proizvodstva plodov kryzhovnika // Sadovodstvo i vinogradarstvo. 2001. № 3. S. 24–27.
  5. Koveshnikova E.Yu. Sovershenstvovanie tekhnologii proizvodstva plodov kryzhovnika na osnove mekhanizirovannoj uborki urozhaya // Vestnik MichGAU. 2012. № 3. S. 80–85.
  6. Kosyakin A.S. Polveka nauchnyh issledovanij po ekonomike sadovodstva (1950-2000) // Istoriya, sovremennost’ i perspektivy sadovodstva Rossii: mat. Mezhd. konf. M., 2000. S. 344–385.
  7. Leonchenko V.G., Evseeva R.P., Zhbanova E.V., Cherenkova T.A. Predvaritel’nyj otbor perspektivnyh genotipov plodovyh rastenij na ekologicheskuyu ustojchivost’ i biohimicheskuyu cennost’ plodov. Michurinsk, 2007. 72 c.
  8. Popova I.V. Selekciya kryzhovnika v Podmoskov’e // Sovremennoe sostoyanie kul’tur smorodiny i kryzhovnika. 2007. C. 132–141.
  9. Salykova V.S. Hozyajstvenno-biologicheskaya ocenka otbornyh form otdalennyh gibridov smorodiny chernoj v usloviyah umerenno zasushlivoj i kolochnoj stepi Altajskogo Priob’ya: avtoref. dis … kand. s.-h. nauk: 06.01.07. Barnaul, 2008. 19 c.
  10. Sergeeva K.D. Kryzhovnik. M.: Agropromizdat, 1989. 206 c.
  11. Sorokopudov V.N., Kalugina S.V., Kuharuk N.S. i dr. Selekcionnaya ocenka sortov kryzhovnika na prigodnost’ k mekhanizirovannoj uborke urozhaya // Vestnik KrasGAU. 2020. № 4. S. 80–87. doi: 10.36718/1819-4036-2020-4-80-87
  12. Tolstoguzova V.G. Ural’skij kryzhovnik v Podmoskov’e // Priusadebnoe hozyajstvo. 2014. № 1. S. 26.
  13. Day E. Mechanical harvesting of soft fruit // The Agricultural Engineer. 1981. V. 36. № 2. P. 45–47.
  14. Neumann U., Sorg P. Sorten fur industriemassing Produktion von Strauchbeerenobst // Gartenbau. 1977. V. 24. No. 7. P. 213–214.
  15. Ozherelieva Z.E., Prudnikov P.S., Kurashev O.V., Krivushina D.A. Tolerance of gooseberry varietiesto maximally low temperature in the middle of winter // Bulgarian Journal of Agricultural Science. 2018. V. 24. № 6. P. 1053–1058.
  16. Ourecky D. Promising small fruit varieties for V-pick operation // Proc. Ann. Meet. New-York State Hortic. Soc. Rochester, N.-Y. 1978. V. 123. P. 107–113.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Leaf condition of Grossularia robusta (a) and interspecific hybrids F1, F2 (b) obtained with Grossularia robusta (no signs of leaf spot lesions)

Download (1MB)
3. Fig. 2. Percentage of seedlings from hybrid families affected by leaf spots in 2019-2021: a - 258 (13-15-1 x Grossularia robusta), b - 288 (151-NS-7 x Grossularia robusta), c - 250 (23-17-10 x Grossularia robusta), d - 283 (142-x36-12 x Grossularia robusta)

Download (509KB)
4. Fig. 3. Percentage of AMR-affected seedlings from hybrid families in 2021: a - 263 (24-14-23 x Grossularia robusta), b - 288 (151-NS-7 x Grossularia robusta), c - 289 (152-x32-23 x Grossularia robusta), d - 282 (152-x32-24 x Grossularia robusta)

Download (389KB)
5. Fig. 4. Average berry weight in selected forms of gooseberry F2, 2019-2021

Download (305KB)
6. Fig. 5. Maximum berry weight in selected forms of gooseberry F2, 2019-2021

Download (334KB)
7. Fig. 6. Fruit of selected F2 seedling 9-283(2)-1(6) (142-x36-12 x Grossularia robusta)

Download (944KB)
8. Fig. 7. Relative berry strength coefficient in selected forms of gooseberry obtained from distant crosses with Grossularia robusta

Download (270KB)

Copyright (c) 2024 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».