Классификация методом кластеризации сортов сои коллекции ВИР по хозяйственно ценным показателям
Автор: Омельянюк Л.В., Ященко Ю.И., Асанов А.М.
Рубрика: Селекция, семеноводство и биотехнология сельскохозяйственных растений
Статья в выпуске: 4 (200), 2024 года.
Бесплатный доступ
Исследования проведены в 2021 -2023 гг. в ФГБНУ «Омский АНЦ» в южной лесостепи Омской области. Представлены результаты комплексной оценки 63 коллекционных образцов сои из Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР) различного эколого-географическое происхождения: Россия (30 шт.), Украина (7 шт.), Польша (7 шт.), Республика Беларусь (6 шт.), Швеция (4 шт.), Канада (3 шт.). Полевые испытания, учеты и наблюдения проводили по методике ВИР (2018), статистическую обработку данных - по пособию Б. А. Доспехова (1985) с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Кластеризацию осуществляли методом невзвешенной попарной группировки с усреднением (UPGMA) с помощью стандартных функций GNU Octave по 14 хозяйственно ценным показателям: высота растения и прикрепления нижнего боба, количество: продуктивных веток и узлов, бобов и семян с растения; масса семян с растения и масса 1000 семян; доля в семенах белка и жира; полевая всхожесть, сохранность растений; урожайность семян с 1 м2; продолжительность вегетационного периода. Применение метода кластерного анализа позволило систематизировать сорта сои по степени выраженности хозяйственно ценных параметров. Выявлено шесть кластеров, различающихся по анализируемым показателям. Наиболее многочисленны первые три кластера, в которые вошли 15, 22 и 16 образцов соответственно. Сорта из третьего кластера являются источниками раннепелости (96 сут.), но они самые короткостебельные (59,3 см) с недостаточно высоким прикреплением нижних бобов (9,1 см) и низкоурожайные (204,2 г/м2). Образцы самых мало численных четвертого и пятого кластеров (соответственно 2 и 3 шт.) представляют наибольший интерес для селекции на повышение урожайности: Персона и Гармония (ВНИИ сои, Россия), Антрацит (Украина). При урожайности от 352 до 361 г/м2 (достоверно выше стандарта Сибириада) они имели оптимальные высоту стебля (более 82 см) и уровень прикрепления нижних бобов (11-12 см).
Соя (glycine max l. merrill), сорт, коллекция, раннеспелость, южная лесостепь, западная сибирь
Короткий адрес: https://sciup.org/142243658
IDR: 142243658 | DOI: 10.25230/2412-608X-2024-4-200-32-38
Список литературы Классификация методом кластеризации сортов сои коллекции ВИР по хозяйственно ценным показателям
- Заостровных В.И., Кадуров А.А. Селекционная ценность исходного материала сои в условиях лесостепи Западной Сибири // Зернобобовые культуры – развивающееся направление в России: сб. мат-лов 1-го Междунар. форума. – Омск: Полиграфический центр КАН, 2016. – С. 44–49.
- Тлеулина З.Т., Омельянюк Л.В., Кипшакбаева Г.А. Комплексная оценка сортов сои мировой селекции в условиях Северного Казахстана // Масличные культуры. – 2023. – Вып. 1 (193). – С. 26–32. DOI: 10.25230/2412-608X-2023-1-193-26-32.
- Сеферова И.В., Перчук И.Н., Бойко А.П. Результаты изучения коллекционных образцов сои на Адлерской опытной станции ВИР в 2016–2018 гг. // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2020. – № 3 (35). – С. 51–57. DOI: 10.24411/2309-348X-2020-11185.
- Зинченко А.В., Лынник Д.А., Сидорик И.В., Дидоренко С.В. Изучение скороспелости коллекционного материала сои в условиях Северного Казахстана // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2022. – № 2 (42). – С. 33–40. DOI: 10.24412/2309-348X-2022-2-33-40.
- Сеферова И.В. Соя в условиях северо-за-пада Российской Федерации // Масличные культуры. Науч.-тех. бюл. ВНИИМК. – 2016. – Вып. 3 (167). – С. 101–105.
- Кодирова Г.А., Кубанкова Г.В., Литвиненко О.В. Классификация сортов сои амурской селекции по биохимическим показателям методом кластеризации // Вестник КрасГАУ. – 2022. – № 11. – С. 54–61. DOI: 10.36718/1819-4036-2022-11-54-61.
- Мусинов К.К., Сурначев А.С. Изучение коллекционных образцов пшеницы мягкой озимой с использованием кластерного анализа и метода главных компонент // Достижения науки и техники АПК. – 2024. – Т. 38. – № 3. – С. 4–9. DOI: 10.53859/02352451-2024-38-3-4.
- Klyuchko O.M. Cluster analysis in biotech-nology // Biotechnologia Acta. – 2017. – V. 10. – No. 5. – P. 5–18.
- Пашина Л.Л., Малашонок А.А. Оценка кластерного потенциала соевого подком-плекса Амурской области // Вестник Воронежского ГАУ. – 2017. – № 1 (52). – С. 199–206. DOI: 10.17238/issn2071-2243.2017.1.199.
- Коллекция мировых генетических ресурсов зерновых бобовых ВИР: пополнение, сохранение и изучение / Под науч. ред. М.А. Вишняковой. 2-е изд. – СПб.: ВИР, 2018. – 143 с.
- Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). – М.: Агропромиздат, 1985. – 351 с.
- Соя Гармония от ВНИИ сои: [Электронный ресурс]. – Главный сайт для агрономов России. – Режим доступа: https://glavag-ronom.ru/base/seeds/maslichnie-soya-garmoniya-vnii-soi-6907646?ysclid=m1t3c7mgqi199495997 (дата обращения 01.10.2024).
- Соя Персона от ВНИИ сои: [Электронный ресурс]. – Главный сайт для агрономов России. – Режим доступа: https://glavag-ronom.ru/base/seeds/maslichnie-soya-persona-vnii-soi-9053050?ysclid=m1t3iill2r700346293 (дата обращения 01.10.2024).
- Соя Осмонь: [Электронный ресурс]. – Официальный сайт Федерального научного центра зернобобовых и крупяных культур. – Режим доступа: https://vniizbk.ru/progress/vari-eties/13-soya/437-2019-12-30-07-30-10.html (дата обращения 01.10.2024).
