Фракционный состав белковых полимеров зерна кукурузы как фактор отбора сортообразцов для повышения питательности кормов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование проводили с целью выявления сортообразцов c высоким содержанием полноценного белка для использования в дальнейшей селекционной работе и кормлении животных. Объектами исследования были сортообразцы кукурузы селекции ФГБНУ РосНИИСК «Россорго»: РНИИСК 1, РСК Заря, Радуга, РСК Аврора, РСК Граскорн, Артемида, РСК 7, РСК 3, РСК 354, Нова, Цукерка, 421/20. Работу выполняли в Саратовской области в 2020-2021 гг. Для анализа использовали зрелое измельченное зерно. Исследования проводили методом экстракции для разделения белков на фракции по схеме Осборна в трехкратной повторности. По количеству водорастворимых белков - альбуминов имели превосходство сортообразцы Артемида (16,98 г/100 г белка), Нова (16,83 г/100 г белка), РСК Граскорн (16,32 г/100 г белка) и Цукерка (15,68 г/100 г белка). Наибольшим содержанием глютелинов среди изучаемых образцов характеризовался сорт Радуга (25,69 г/100 г белка), наименьшим - Цукерка (16,68 г/100 г белка). Наибольше количество проламинов в зерне отмечено у сорта Радуга (23,47 г/100 г белка), за ним следовали линия РСК-7 (22,89 г/100 г белка) и сорт РСК Аврора (22,2 г/100 г белка). Наименьшее содержание нерастворимого белка в остатке зафиксировано в зерне сорта Цукерка (12,45 г/100г белка). Наиболее полноценным белком, который отличался самым высоким содержанием водо- и солерастворимых фракций при одновременно низком количестве нерастворимого белкового остатка характеризовались гибриды Артемида, Нова.

Об авторах

О. И Болотова

Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы

Email: gelechrisum@gmail.com
410050, Саратов, 1-й Институтский проезд, 4

И. А Сазонова

Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы

410050, Саратов, 1-й Институтский проезд, 4

В. В Бычкова

Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы

410050, Саратов, 1-й Институтский проезд, 4

Список литературы

  1. Shah T.R., Parsad K., Kumar P. Maize - a potential source of human nutrition and Maize-A potential source of human nutrition and health // Cogent Food Agric. 2016. Vol. 2. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23311932.2016.1166995 (дата обращения: 09.09.2022). doi: 10.1080/23311932.2016.1166995.
  2. Тупольских, Т. И., Вифлянцева Т. А. Анализ влияния химических способов замачивания зерна кукурузы на растворимость белков // Молодой исследователь Дона. 2018. № 2(11). С. 102-106.
  3. Тосунов Я.К., Чернышева Н.В., Барчукова А.Я. Влияние обработки семян кукурузы агрохимикатом Вуксал Тернос Универсал на рост, формирование репродуктивных органов и урожайность кукурузы // Плодородие. 2018. №6. С.23-26.
  4. Продуктивные гибриды кукурузы для успешного агробизнеса // Аграрная наука. 2020. № 9. С. 65.
  5. Martinez E.L., Fernandez F.J.B. Economics of corn production, marketing and use // Chemistry and technology / ed. S.O. Serna-Saldivar. Amsterdam: Elsevier, 2018. Р. 87-106.
  6. Экологическое изучение гибридов кукурузы в степной зоне Нижнего Поволжья / С. А. Зайцев, Д. П. Волков, Л. А. Гудова и др. // Аграрный научный журнал. 2022. №4. С.13-17. doi: 10.28983/asj.y2022i4pp13-17.
  7. Bouis H.E, Saltzman A. Improving nutrition by bioenrichment: A review of Harvest Plus, 2003 through 2016 // Glob Food Security. 2017. Vol. 12. Р. 49-58. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211912417300068?via%3Dihub (дата обращения: 25.10.2022). doi: 10.1016/j.gfs.2017.01.009.
  8. Айрумян В.Ю., Сокол Н. В., Ольховатов Е. А. Химический состав продуктов переработки зерна риса и кукурузы для повышения пищевой и биологической ценности хлебобулочных изделий // Ползуновский вестник. 2020. № 3. С. 3-10. doi: 10.25712/ASTU.2072-8921.2020.03.001.
  9. Wu Y., Messing J. Proteome balancing of the maize seed for higher nutritional value // Front. Plant. Sci. 2014. Vol.5. P. 240-252. doi: 10.3389/fpls.2014.00240.
  10. Ranum P., Pena-Rosas J.P., Garcia-Casal M.N. Global maize production, utilization, and consumption // Ann.N. Y. Acad. Sci. 2014. Vol. 105. P. 1312-1337.
  11. Evaluation of maize germplasm based on zein polymorphism from the archipelago of Madeira / I.R.A. Freitas, F. Ganança, T. Santos, et al. // Maydica. 2005. Vol. 50. P. 105-112.
  12. Landry J., Delhaye S., Damerval C. Protein distribution pattern in floury and vitreous endosperm of maize grain // Cereal Chem. 2004. Vol. 81. P. 153-158. doi: 10.1094/ CCHEM.2004.81.2.153.
  13. Temporal patterns of gene expression in developing maize endosperm identified through transcriptome sequencing / G. Li, D. Wang, R. Yang, et al. // Proceed. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2014. Vol. 111. P. 7582-7587. doi: 10.1073/pnas.1406383111.
  14. Осборн Т.Б. Растительные белки / Перев. с англ. под редакцией проф. А.Р. Казель. М.; Л.: Биомедгиз. 1935. 220 с.
  15. Бутовец Е. С., Красковская Н. А., Даниленко И. Н. Многокритериальная оценка гибридов кукурузы в условиях Приморского края // Земледелие. 2020. № 4. С. 26-28. doi: 10.24411/0044-3913-2020-10407.
  16. Мартынов С.П. Статистический и биометрико-генетический анализ в растениеводстве и селекции. Пакет программ "AGROS 2.09". Тверь. 1999.
  17. Селекция новых гибридов кукурузы с пониженной уборочной влажностью зерна / А. В. Гульняшкин, Н. А. Лемешев, А. А. Земцев и др. // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2020. № 85. С. 61-67. doi: 10.21515/1999-1703-85-61-67.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 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».