Источники селекционно ценных признаков яровой мягкой пшеницы в условиях Южного Дагестана

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В 2019-2021 годах на Дагестанской ОС - филиал ВИР в условиях орошения при озимом посеве изучили 1985 образцов яровой мягкой пшеницы из мировой коллекции Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР) по комплексу селекционно ценных признаков. Полевые и лабораторные оценки проведены согласно методическим указаниям ВИР. В результате полевого исследования выделены образцы, сочетающие устойчивость к комплексу болезней (мучнистая роса, бурая и желтая ржавчина) с высокой продуктивностью: из Индии - к-6414, к- 5627, Афганистана - к-12437.

Об авторах

Асеф Зилфикарович Шихмурадов

Дагестанская ОС ФГБНУ «ФИЦ Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова»

Email: asef121263@mail.ru

Список литературы

  1. Вавилов Н.И. Теоретические основы селекции растений. М., Л., 1935.
  2. Воронкова А.А., Пучков Ю.М. Селекция пшеницы на устойчивость к ржавчине. Краснодар, 1977. С. 3-5.
  3. Гончаров Н.П., Косолапов В.М. Селекция растений - основа продовольственной безопасности России // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021. Т. 25. № 4. С. 361-366.
  4. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. М.: Агропромиздат,1985. 351 с.
  5. Зуев Е.В., Брыкова А.Н., Кудрявцева Е.Ю. Яровая мягкая пшеница. Источники селекционно-ценных признаков в условиях Тамбовской области //Каталог ВИР. Вып. 840. С.-СПб: ВИР. 2017. С.37.
  6. 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.
  7. Кожевников В.М., Михайлова Л.А., Левитин М.М. Генетика ржавчинных грибов в связи с селекций зерновых культур на болезнеустойчивость. Ржавчина хлебных злаков. М.: Колос. 1975. С. 67-79
  8. Прянишников А.И., Савченко И.В., Мазуров В.Н. Адаптивная селекция: теория и практика отбора на продуктивность // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2018. № 3. С. 29-32.
  9. Gómez D., Salvador P., Sanz J. et al. Modelling wheat yield with antecedent information, satellite and climate data using machine learning methods in Mexico // Agricultural and Forest Meteorology. 2021. Vol. 300. P. 108317.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

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».