Sources of winter rye resistance to fungal diseases for phytoimmunity breeding

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The work was carried out at the Federal Agrarian Scientific Center of the North-East in 2020–2022. More than 140 domestic varieties of winter rye were studied under conditions of Kirov region on provocative-infectious background of snow mold, powdery mildew, brown and stem rust, septoriosis, root rot, ergot. Commonly known methods were used to account for diseases. During the plant ontogenesis (from phase 31 to 85 on Zadoks scale), we analyzed the growth of fungal infection in the variety biocenoses. The nature of plant-microbe interactions and resistance parameters were evaluated according to two indicators PKRB (area under the disease development curve) and IS (resistance index). We identified 28 sortes characterized by nonspecific resistance to two or more diseases and slow (slow rusting) growth of infection in varietal biocenoses. Among them: Lika, Harmonia, Symphony, Perepel, Graphite, Graphite FP, Era, Eureka, Vikras, Amber, Chusovaya, Saratovskaya 7, etc. They can be used in breeding for phytoimmunity as sources. The highest yielding (840–1060 g/m2) among them are: Batiste, Dymka, Perepel, Lika, Symphony, Kiprez, Grafit FP, Flora, Eureka, Dana, Marusenka, Era, Saratovskaya 7, Chusovaya. The correlation coefficient (r) between the yield and regrowth after snow mold lesions varies from 0.49 (2022) to 0.87 (2020), which confirms the high harmfulness of this disease in the region. Rada, Kiprez, Flora, Lika, Batiste, Harmony, Symphony, Chusovaya can be of certain immunological value in breeding for ergot resistance, as they were much less affected by ergot than the standard and other varieties. The regression equations are linear (R2 = 0,96–0,99) and show a daily increase of brown rust (from 5,4 to 16,4 %) and stem rust (from 4,7 to 26,5 %).

全文:

受限制的访问

作者简介

L. Shchekleina

Federal Agrarian Research Center of the North-East named N. V. Rudnitsky

编辑信件的主要联系方式.
Email: immunitet@fanc-sv.ru

Cand. Sci. (Agric.)

俄罗斯联邦, 610007, Kirov, ul. Lenina, 166a

T. Sheshegova

Federal Agrarian Research Center of the North-East named N. V. Rudnitsky

Email: immunitet@fanc-sv.ru

Dr. Sci. (Biol.)

俄罗斯联邦, 610007, Kirov, ul. Lenina, 166a

参考

  1. Шлегель Р. Селекция гибридных форм как стимул развития молекулярно-генетических исследований у ржи // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2015. Т. 19 (5). С 589–603. doi: 10.18699/VJ15.076.
  2. Направления, методы и результаты селекции ржи (Secale cereale L.) в Беларуси / Э. П. Урбан, С. И. Гордей, Д. Ю. Артюх и др. // Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Agrarian series. 2022. Vol. 60. No. 2. P. 160–170. doi: 10.29235/1817-7204-2022-60-2-160-170.
  3. Пономарева М. Л., Пономарев С. Н., Маннапова Г. С. Исходный материал для селекции озимой ржи (Secale cereale L.) // Вестник Красноярского ГАУ. 2018. № 3. С 19–24.
  4. Сафонова И. В., Аниськов Н. И., Кобылянский В. Д.База данных генетических ресурсов коллекции озимой ржи ВИР как средство классификации генетического разнообразия, анализа истории коллекции и эффективного изучения и сохранения // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019. № 23(6). С 780–786. doi: 10.18699/VJ19.552.
  5. Кобылянский В. Д., Солодухина О. В. Использование доноров ценных признаков растений в селекции новых сортов озимой ржи // Достижения науки и техники АПК. 2015. № 29 (7). С 7–12.
  6. Создание исходного материала озимой пшеницы на устойчивость к биотическим и абиотическим стрессам в Центральном Нечерноземье / Б. И. Сандухадзе, Р. З. Мамедов, В. В. Бугрова и др. // АгроФорум. 2019. № 7. С 58–62.
  7. Фитосанитарный мониторинг наиболее вредоносных болезней озимой ржи в республике Татарстан / М. Л. Пономарева, С. Н. Пономарев, Г. С. Маннапова и др. // Вестник Красноярского ГАУ. 2019. № 9 (150). С 27–34.
  8. Щеклеина Л. М. Мониторинг болезней озимой ржи в Кировской области и возможные направления селекции на иммунитет // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020. № 21(2). С 124–132. doi: 10.30766/ 2072–9081.2020.21.2.124–132.
  9. Щеклеина Л. М. Влияние погодных факторов на отдельные периоды развития гриба Claviceps purpurea (Fr.) Tul и уровень вредоносности спорыньи в Кировской области // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019. № 2. С 134–143. doi: 10.30766/2072-9081.2019.20.2.134-143.
  10. Щеклеина Л. М., Шешегова Т. К. Сорта озимой ржи, умеренно устойчивые к спорынье // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2022. № 183(4). С 229–238. doi: 10.30901/2227-8834-2022-4-229-238.
  11. Кобылянский В. Д., Солодухина О. В. Развитие спорыньи на низкопентозановой диплоидной озимой ржи // Зерновое хозяйство России. 2021. № . 4. С 73–78.
  12. Johnson D. F., Wilcoxson R. D. А table of areas under disease progress curves // Technical Bulletin. Texas: Texas Agriculture Experiment Station, 1981. Vol. 1377. P. 2–10.
  13. Селекция озимой ржи на устойчивость к спорынье: методическое пособие / Т. К. Шешегова, Л. М. Щеклеина, Л. И. Кедрова и др. Киров: ФГБОУ ВО Вятская ГСХА, 2018. 27 с.
  14. Miedaner T., Mirdita V., Geiger H. H. Strategies in breeding for ergot (Claviceps purpurea) resistance // Book of Abstracts: International Symposium on Rye Breeding & Genetics. Minsk: ИВЦ Минфина, 2010. P. 26.
  15. Кедрова Л. И. Озимая рожь в Северо-Восточном регионе России. Киров: НИИСХ Северо-Востока, 2000. 158 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig.1

下载 (203KB)
3. Fig.2

下载 (350KB)

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».