CC BY
74
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
1
УДК 634.8 + 631.52 + 581.167
НОВАЦИИ ВИНОГРАДАРСТВА РОССИИ.
з. КЛОНОВАЯ СЕЛЕКЦИЯ ВИНОГРАДА
Трошин Леонид Петрович д. б. н., профессор
Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия
Музыченко Александр Борисович директор
ООО «Фанагория-Агро» Темрюкского района Краснодарского края
Мисливский Анатолий Иванович
и. о. доцента
директор ЗАО «Победа» Темрюкского района Краснодарского края, Россия
Клоновая селекция обычно районированных сортов винограда ныне производится во всех странах развитого виноградарства и этим путем достигается повышения не только уровня урожайности, но и качества сырья. Процесс клоновой селекции затруднен многолетним выяснением наличия изменений генотипической среды сорта. Для облегчения отбора высокопродуктивного протоклона селектируемого сорта необходимо использование самых современных методов генетического маркирования плюс-трансгрессий и отбора измененных по нуклеотидному составу растений с комплексом высоких значений ценных количественных признаков
Ключевые слова: ВИНОГРАД, СОРТ, КЛОН, МОДИФИКАЦИОННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ, ПОПУЛЯЦИЯ, ЛИСТ, МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ, БИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
UDC 634.8 + 631.52 + 581.167
INNOVATIONS OF VITICULTURE IN RUSSIA.
3. CLONAL SELECTION OF GRAPES
Troshin Leonid Petrovich Dr. Sci. Biol., professor Kuban State Agrarian University,
Krasnodar, Russia
Muzychenko Aleksandr Borisovich
director of "Fanagorija-Agro" Open Company of
Temrjuk area of Krasnodar Region, Russia
Mislivskiy Anatoliy Ivanovich i.A. senior lecturer
director of "Pobeda" Joint-Stock Company of Temrjuk area of Krasnodar Region, Russia
Clone selection of usually zoned grades of grapes nowadays is made in all countries of the developed wine growing and this way increases not only productivity level, but also quality of raw materials. Process of clone selection is complicated by longterm finding-out of presence of changes of genotypical grade environment. For simplification of selection of a highly productive protoclone of selected grades use of the advanced methods of genetic marking of pluses-transgressions and selection of nucleotidically changed plants with a complex of high values of valuable quantitative signs is necessary
Keywords: GRAPE, VARIETY, CLONE, MODIFICATION VARIABILITY, POPULATION, LEAVE, MORPHOLOGICAL CHARACTERISTICS, BIOMETRICAL ANALYZE
Введение
Клоновая селекция рекомендуемых, или районированных, сортов винограда ныне производится во всех странах развитого виноградарства и этим путем достигается повышения не только уровня урожайности, но и качества сырья. Достаточно сказать, что в ФРГ, занимающей самые передовые позиции по урожайности винограда в Европе, только по одному
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
2
сорту Рислинг запантентовано более 450 клонов и микрорайонировано 80 [8]. Причем, микрорайонированные клоны сортов обеспечивают максимально возможную продуктивность генотипов при кондиционности сырья и стабильности экспрессии количественных признаков и свойств именно в месте их отбора [13, 17-20].
Клоновой селекцией районированных столовых, универсальных и технических сортов винограда в России ныне занимаются сотрудники Всероссийского НИИВиВ им. Я.И. Потапенко, Дагестанской ОССВиО, а на Кубани - Северо-Кавказского НИИСиВ, Анапской ЗОСВиВ и Кубанского госагроуниверситета. При этом отборы клонов ими ведутся в различных почвенно-климатических зонах РФ и Кубани [23-25].
Материал и методы исследований
В Темрюкской подзоне Анапо-Таманской зоны Краснодарского края селекционная работа проводится Кубанским госагроуниверситетом на девяти технических сортах винограда: Каберне-Совиньон, Мерло, Пино нуар (черный), Рислинг (рейнский) и Совиньон (белый), произрастающих в ООО «Фанагория-Агро», Клерет белый, Мускат белый, Саперави и Шардоне, произрастающих в ЗАО «Победа», с целью повышения продуктивности будущих производственных насаждений этих хозяйств [58, 10, 20, 22].
Задачами исследований являются: ампелографический скрининг1 насаждений винограда перечисленных выше сортов, отбор положительных по количественным признакам кустов, интегральная оценка протоклонов.
Скрининг - массовое обследование виноградников с целью выявления кустов винограда,
отличающихся комплексом биолого-хозяйственных признаков и свойств согласно селекционной модели улучшения сорта.
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
3
Насаждения изучаемых сортов 1998-2000 гг. посадки, схема размещения кустов 3,0 х 1,5-2,0 м, форма кустов - Гюйо. Ведение прироста - вертикальная шпалера. Культура винограда - неукрывная.
В период вегетации по всем селектируемым сортам отбирались визуально трансгрессивные кусты, выделяющиеся умеренным приростом, отсутствием визуальных повреждений вредителями и поражений болезнями, высокой урожайностью, с типичными по форме и сложению, но увеличенными по размеру гроздями и ягодами.
Кусты были отмечены этикетками (бирками).
В период исследований на них, по общепринятым в виноградарстве методикам, были проведены следующие учеты, анализы и наблюдения [1, 9, 12, 14, 17, 21]:
- учет количества развившихся побегов, в том числе плодоносных и бесплодных;
- расчет коэффициентов плодоношения и плодоносности;
- учет урожая;
- морфометрия листьев (ДЧ - длина черешка, см; ДЛП - длина листовой пластинки, см; ШЛП - ширина листовой пластинки, см; ДСЖ -длина срединной жилки, см; ДВБЖ - длина верхней боковой жилки, см; ДНБЖ - длина нижней боковой жилки, см; ВДР - верхнее добухтовое расстояние, см; НДР - нижнее добухтовое расстояние, см; углы альфа а, бета в и гамма, у - в градусах);
- биометрическая обработка полученного цифрового материала методами вариационного анализа и бутстрепа, многомерным методом D0 проведена на ПК кафедры виноградарства КубГАУ [16, 18, 26].
Результаты исследований
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
4
Клоновое улучшение сортов винограда значительно повышается при условии предварительного проведения на виноградниках массовой и фитосанитарной селекции по положительным или отрицательным признакам [7, 16].
В ООО «Фанагория-Агро» Темрюкского района, являющимся одним из передовых виноградарских хозяйств России, традиционно перед заготовкой черенков с целью производства из них привитого посадочного материала осуществляется массовая селекция по отрицательным признакам.
В предшествующий период исследований (2004-2007 гг.) нами совместно с руководителями и агрономами-технологами ООО «Фанагория-Агро» И.Н. Василевским, А.Б. Музыченко, Н.Б. Морозом, В.Н. Спасибенко и П.В. Курило на всех пяти сортах было проведено визуальное обследование вегетирующих виноградных растений, выделены блоки высокоурожайных с хорошим приростом и отсутствием вирусных и бактериальных заболеваний кустов, точечно покрашены масляной краской штамбы, а в период сбора урожая подсчитано число гроздей с определением их общей весовой массы.
Урожай лучших кустов ежегодно передавался в Центр виноделия Северо-Кавказского ЗНИИСиВ (руководитель проф. Т.И. Гугучкина) для приготовления из него образцов столовых вин. После трехлетней технологической оценки самые выдающиеся кусты аттестованы протоклонами. В этом же Центре проводился биохимический анализ качества не только сусла протоклонов, но и приготовленных виноматериалов [3, 7-8].
Учитывая общебиологические взаимосвязанности всех важнейших биолого-хозяйственных количественных признаков винограда, хорошо освещенные в опубликованных работах [11, 15-16], которые дают реальное представление о компенсационных эффектах саморегулирующейся
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
5
системы производства сырья и свидетельствуют о наличии плейотропных эффектов полигенов, их мы использовали при отборе высокопродуктивных протоклонов. Для этого был привлечен многомерный метод выделения “средних” и “крайних” фенотипов по совокупности количественных признаков [15-16].
При этом по соответствующей компьютерной программе был рассчитан показатель типичности D0 - расстояние Махаланобиса до среднепопуляционных значений для каждого куста по всем учтенным биолого-хозяйственным признакам [18-19].
Далее проводилось ранжирование кустов по порядку убывания расстояния Махаланобиса. При этом кусты с наименьшим показателем расстояния (“средние” фенотипы) являлись наиболее типичными для данной популяции и значение их показателей - близким к среднепопуляционному. Кусты с максимальным значением расстояния (“крайние” фенотипы) представляли собой растения с показателями, значительно отличающимися от среднепопуляционных, причем как в положительную, так и в отрицательную сторону. Именно они называются плюс- и минус-трансгрессиями с высокой долей вероятности быть по генотипу мутантными растениями.
Поскольку плюс-трансгрессии представляют хозяйственную
ценность, они в свое время были нами названы протоклонами -родоначальниками клонов [16].
При условии вегетативного размножения протоклона его потомство считается однородным, а совокупность размноженных генотипически однородных растений называется клоном, или изогенной популяцией.
С теоретической точки зрения экспрессивность качественных и количественных признаков клонового потомства должна повторяться, т.е. совпадать с их эспрессивностью протоклона. Возникающие несовпадения
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
6
вызываются интерактивным взаимодействием «генотип-среда»,
обусловленным влиянием внешней среды.
В 2008 г. в ООО «Фанагория-Агро» по сортам Каберне-Совиньон, Мерло, Пино черный, Рислинг и Совиньон белый после трехлетней ступенчатой селекции в 2005-2007 гг. было отобрано по 10 высокопродуктивных кустов. В 2008 г. по каждому кусту был проведен ампелографический скрининг, результаты которого частично, в качестве примера, отражены в таблице 1.
Таблица 1. - Агрономические признаки сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Номер куста Нагрузка куста Агробиологические показатели Масса грозди, г Урожай куста, кг
глазками побегами побегами соцветиями глазков, % побегов, % плодоношения плодоносности
52-23 59 26 18 31 0,51 69,2 1,19 1,72 78,3 2,43
52-18 37 12 9 13 0,32 75 1,08 1,44 200,0 2,60
53-29 47 23 12 21 0,49 52,2 0,91 1,75 80,0 1,68
54-04 43 23 17 26 0,6 73,9 1,13 1,53 90,9 2,36
54-12 37 12 10 22 0,38 83,3 1,83 2,20 76,2 1,68
54-17 36 15 9 16 0,42 60 1,06 1,78 70,6 1,13
54-18 60 25 22 38 0,45 88 1,52 1,73 120,0 4,56
55-08 56 31 24 39 0,57 77,4 1,26 1,62 146,3 5,71
60-03 54 29 18 29 0,59 62 1,00 1,61 69,6 2,02
60-13 53 22 18 30 0,45 81,8 1,36 1,67 190,0 5,70
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
7
Сред- 48,2 21,8 15,7 25,6 0,48 72,3 1,23 1,71 112,2 2,99
ние
Как и следовало ожидать (см. табл. 1), интерактивные
взаимодействия генотипов отобранных в предыдущие годы кустов под влиянием антропогенных, биотических и абиотических факторов внесли в их относительную однородность количественных показателей соответствующую реакцию, что привело к разнообразию совокупности по каждому изучаемому признаку. В сравнении с производственным показателем урожайности сорта Каберне-Совиньон (83,2 ц/га) выделенная группа кустов имеет расчетную урожайность 99,6 ц/га - в 1,2 раза выше, а куст № 55-08 - 190,1 ц/га: в 2,3 раза выше.
Помимо ампелографического скрининга биолого-хозяйственных признаков выделенных кустов сорта Каберне-Совиньон проведена морфометрия 11 признаков 10 листьев этих же кустов, отобранных в 20052007 гг. (рис. 1-10).
Результаты измерений листьев сорта приведены в таблице 2.
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
8
Рис. 1. Лист куста № 52-23 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Рис. 2. Лист куста № 52-18 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
http://ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
9
Рис. 3. Лист куста № 53-29 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Рис. 4. Лист куста № 54-04 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
http://ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
10
Рис. 5. Лист куста № 54-12 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Рис. 6. Лист куста № 54-17 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
http://ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
11
Рис. 8. Лист куста № 55-08 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
http://ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
12
Рис. 9. Лист куста № 60-03 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
http://ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
13
Рис. 10. Лист куста № 60-13 сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Таблица 2. - Морфометрия 10 листьев выделенных 10 кустов сорта Каберне-Совиньон, 2008 г.
Ряд, Признаки листа
куст ДЧ ДЛП ШЛП ДСЖ ДВБЖ ДНБЖ вдр НДР а в 7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
52-23 101 147 140 108 96 62 44 48 52 110 139
108 142 135 95 83 70 27 29 52 104 153
81 145 137 94 93 68 37 35 53 105 145
98 120 118 85 84 61 32 28 52 101 133
108 152 149 101 93 75 36 37 61 115 154
117 146 140 96 91 70 37 41 54 106 151
102 153 153 102 93 71 32 37 60 117 163
80 134 117 89 78 51 28 26 53 110 165
104 155 140 110 92 71 41 48 54 116 153
98 155 142 104 95 73 40 36 54 109 156
52-18 103 149 142 110 98 64 46 50 54 112 141
110 144 137 97 85 72 29 31 53 106 155
83 147 139 96 95 70 39 37 55 107 147
100 122 120 87 86 63 34 30 54 103 135
110 154 151 103 95 77 38 39 63 117 156
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
14
119 148 142 98 93 72 39 43 56 108 153
104 155 153 104 95 52 34 39 62 119 165
82 136 119 91 79 73 30 28 55 112 167
106 157 141 112 94 76 43 50 56 118 155
100 156 144 107 97 75 42 38 53 111 158
53-29 99 145 138 106 94 60 42 46 50 109 137
106 140 133 93 81 68 25 27 52 102 151
79 143 135 92 91 66 35 33 51 103 143
96 118 116 83 82 59 30 26 51 99 131
106 150 147 99 91 73 34 35 59 113 152
115 144 138 94 89 68 35 39 52 104 149
100 151 151 100 91 69 30 35 58 115 161
78 132 115 87 76 49 26 24 51 108 163
102 154 138 98 90 67 37 46 52 114 151
96 151 139 102 93 71 38 34 54 107 154
54-04 117 156 157 106 100 73 43 39 59 115 156
112 141 132 96 90 78 22 34 52 106 153
104 149 132 105 92 55 36 33 55 109 151
101 142 140 100 93 62 33 32 59 110 150
100 134 121 97 83 71 34 33 56 111 161
109 142 135 113 90 60 28 28 53 104 150
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
15
110 165 154 118 101 64 37 29 56 108 148
79 138 128 96 87 71 40 31 52 101 154
80 154 145 109 98 56 30 28 50 116 156
92 146 134 105 87 77 33 33 54 105 144
54-12 88 157 143 99 101 78 40 54 64 116 159
97 176 157 121 103 80 35 37 62 119 151
86 143 126 100 93 68 34 30 53 100 142
80 147 136 98 90 66 32 31 57 113 158
104 162 154 110 103 73 38 36 58 114 161
97 149 133 106 76 67 34 31 65 113 155
100 175 157 117 111 75 41 33 54 107 154
78 130 119 95 78 57 33 34 49 100 142
100 154 147 105 93 70 34 31 60 118 160
95 136 131 87 86 65 26 29 61 123 172
54-17 97 185 186 124 124 77 28 31 70 126 170
110 163 166 117 110 78 35 38 58 112 156
101 141 123 103 80 55 38 39 47 106 151
104 160 150 110 96 67 40 40 62 117 162
90 140 138 93 91 62 35 31 47 94 150
104 170 172 114 109 85 37 34 64 113 153
100 151 135 115 84 63 45 36 35 115 164
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
16
108 163 142 111 94 66 38 36 59 114 170
134 191 174 134 117 83 42 36 60 109 157
93 131 134 82 89 63 23 24 59 123 172
54-18 101 147 140 108 96 62 44 48 52 110 139
108 142 135 95 83 70 27 29 52 104 153
103 149 142 110 98 64 46 50 54 112 141
110 144 137 97 85 72 29 31 53 106 155
99 145 138 106 94 60 42 46 50 109 137
106 140 133 93 81 68 25 27 52 102 151
117 156 157 106 100 73 43 39 59 115 156
112 141 132 96 90 78 22 34 52 106 153
88 157 143 99 101 78 40 54 64 116 159
97 176 157 121 103 80 35 37 62 119 151
55-08 81 145 137 94 93 68 37 35 53 105 145
98 120 118 85 84 61 32 28 52 101 133
83 147 139 96 95 70 39 37 55 107 147
100 122 120 87 86 63 34 30 54 103 135
79 143 135 92 91 66 35 33 51 103 143
96 118 116 83 82 59 30 26 51 99 131
104 149 132 105 92 55 36 33 55 109 151
101 142 140 100 93 62 33 32 59 110 150
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
17
86 143 126 100 93 68 34 30 53 100 142
80 147 136 98 90 66 32 31 57 113 158
60-03 108 152 149 101 93 75 36 37 61 115 154
117 146 140 96 91 70 37 41 54 106 151
110 154 151 103 95 77 38 39 63 117 156
119 148 142 98 93 72 39 43 59 108 153
106 150 147 99 91 73 34 35 52 113 152
115 144 138 94 89 68 35 39 56 104 149
100 134 121 97 83 71 34 33 53 111 161
109 142 135 113 90 60 28 28 58 104 150
104 162 154 110 103 73 38 36 65 114 161
97 149 133 106 76 67 34 31 54 113 155
60-13 104 155 140 110 92 71 41 48 54 116 153
98 155 142 104 95 73 40 36 53 109 156
106 157 141 112 94 76 43 50 56 118 155
100 156 144 107 97 75 42 38 53 111 158
102 154 138 98 90 67 37 46 52 114 151
96 151 139 102 93 71 38 34 54 107 154
80 154 145 109 98 56 30 28 50 116 156
92 146 134 105 87 77 33 33 54 105 144
100 154 147 105 93 70 34 31 60 118 160
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
18
95 136 131 87 86 65 26 29 61 123 172
Представленные в таблице 2 исходные морфометрические данные листьев выделенных кустов сорта Каберне-Совиньон проанализированы вариационным и разностным методами и получены следующие результаты (табл. 3 и 4).
Таблица 3. - Результаты вариационного анализа 10 листьев выделенных 10 кустов сорта Каберне-Совиньон.
ДЧ ДЛП ШЛП ДСЖ ДВБЖ ДНБЖ ВДР НДР а в Y
Куст № 52-23
Среднее 99,7 144,9 137,1 98,4 89,8 67,2 35,4 36,5 54,5 109,3 151,2
Стандартная ошибка 3,7 3,5 3,7 2,5 1,9 2,3 1,8 2,4 1,0 1,7 3,1
Стандартное отклонение 11,58 10,92 11,63 8,04 5,98 7,21 5,58 7,65 3,27 5,42 9,92
Дисперсия выборки 134,01 119,21 135,21 64,71 35,73 51,96 31,16 58,50 10,72 29,34 98,40
Эксцесс 0,19 2,21 0,21 -0,77 -0,03 1,84 -0,93 -0,77 1,03 -1,15 -0,07
Асимметричность -0,70 -1,47 -0,81 -0,18 -1,08 -1,41 -0,13 0,29 1,53 0,09 -0,52
Интервал 37 35 36 25 18 24 17 22 9 16 32
Минимум 80 120 117 85 78 51 27 26 52 101 133
Максимум 117 155 153 110 96 75 44 48 61 117 165
Сумма 997 1449 1371 984 898 672 354 365 545 1093 1512
Куст № 52-18
Среднее 101,7 146,8 138,8 100,5 91,7 69,4 37,4 38,5 56,1 111,3 153,2
Стандартная ошибка 3,7 3,4 3,6 2,6 2,0 2,4 1,8 2,4 1,1 1,7 3,1
Стандартное отклонение 11,58 10,82 11,31 8,13 6,20 7,69 5,58 7,65 3,54 5,42 9,92
Дисперсия выборки 134,01 117,07 127,96 66,06 38,46 59,16 31,16 58,50 12,54 29,34 98,40
Эксцесс 0,19 2,30 0,23 -0,86 0,36 1,94 -0,93 -0,77 0,80 -1,15 -0,07
Асимметричность -0,70 -1,51 -0,91 -0,20 -1,17 -1,44 -0,13 0,29 1,42 0,09 -0,52
Интервал 37 35 34 25 19 25 17 22 10 16 32
Минимум 82 122 119 87 79 52 29 28 53 103 135
Максимум 119 157 153 112 98 77 46 50 63 119 167
Сумма 1017 1468 1388 1005 917 694 374 385 561 1113 1532
Куст № 53-29
Среднее 97,7 142,8 135,0 95,4 87,8 65,0 33,2 34,5 53,0 107,4 149,2
Стандартная ошибка 3,7 3,4 3,7 2,2 1,9 2,3 1,7 2,4 1,0 1,7 3,1
Стандартное отклонение 11,58 10,84 11,59 7,00 5,98 7,12 5,39 7,65 3,09 5,44 9,92
Дисперсия выборки 134,01 117,51 134,22 48,93 35,73 50,67 29,07 58,50 9,56 29,60 98,40
Эксцесс 0,19 2,29 0,23 -0,33 -0,03 1,89 -0,68 -0,77 0,57 -1,21 -0,07
Асимметричность -0,70 -1,49 -0,79 -0,37 -1,08 -1,38 -0,12 0,29 1,35 0,03 -0,52
Интервал 37 36 36 23 18 24 17 22 9 16 32
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 19
Минимум 78 118 115 83 76 49 25 24 50 99 131
Максимум 115 154 151 106 94 73 42 46 59 115 163
Сумма 977 1428 1350 954 878 650 332 345 530 1074 1492
Куст № 54-04
Среднее 100,4 146,7 137,8 104,5 92,1 66,7 33,6 32,0 54,6 108,5 152,3
Стандартная ошибка 4,1 3,0 3,6 2,4 1,9 2,7 1,9 1,0 0,9 1,5 1,5
Стандартное отклонение 13,06 9,39 11,33 7,44 5,97 8,41 6,02 3,30 2,99 4,74 4,79
Дисперсия выборки 170,49 88,23 128,40 55,39 35,66 70,68 36,27 10,89 8,93 22,50 22,90
Эксцесс -0,61 0,04 -0,38 -0,58 -0,97 -1,53 0,46 1,21 -0,78 -0,56 0,35
Асимметричность -0,70 0,71 0,53 0,48 0,24 -0,07 -0,41 0,77 0,20 0,19 0,11
Интервал 38 31 36 22 18 23 21 11 9 15 17
Минимум 79 134 121 96 83 55 22 28 50 101 144
Максимум 117 165 157 118 101 78 43 39 59 116 161
Сумма 1004 1467 1378 1045 921 667 336 320 546 1085 1523
Куст № 54-12
Среднее 92,5 152,9 140,3 103,8 93,4 69,9 34,7 34,6 58,3 112,3 155,4
Стандартная ошибка 2,8 4,8 4,2 3,2 3,6 2,2 1,4 2,3 1,6 2,4 2,8
Стандартное отклонение 8,95 15,21 13,39 10,25 11,35 6,84 4,30 7,29 5,12 7,75 9,00
Дисперсия выборки 80,06 231,21 179,34 105,07 128,71 46,77 18,46 53,16 26,23 60,01 80,93
Эксцесс -1,09 -0,67 -1,28 -0,25 -0,82 0,06 0,96 6,75 -0,55 -0,52 0,41
Асимметричность -0,54 0,23 -0,10 0,24 -0,16 -0,27 -0,44 2,47 -0,49 -0,63 0,00
Интервал 26 46 38 34 35 23 15 25 16 23 30
Минимум 78 130 119 87 76 57 26 29 49 100 142
Максимум 104 176 157 121 111 80 41 54 65 123 172
Сумма 925 1529 1403 1038 934 699 347 346 583 1123 1554
Куст № 54-17
Среднее 104,1 159,5 152,0 110,3 99,4 69,9 36,1 34,5 56,1 112,9 160,5
Стандартная ошибка 3,9 6,1 6,7 4,7 4,7 3,2 2,0 1,5 3,2 2,8 2,6
Стандартное отклонение 12,22 19,39 21,06 14,85 14,73 10,10 6,47 4,77 10,20 8,92 8,28
Дисперсия выборки 149,21 376,06 443,33 220,46 216,93 102,10 41,88 22,72 104,10 79,66 68,50
Эксцесс 4,07 -0,72 -1,33 0,54 -1,10 -1,28 0,83 1,56 0,79 1,52 -1,64
Асимметричность 1,70 0,22 0,32 -0,50 0,41 0,27 -0,92 -1,20 -0,97 -0,74 0,17
Интервал 44 60 63 52 44 30 22 16 35 32 22
Минимум 90 131 123 82 80 55 23 24 35 94 150
Максимум 134 191 186 134 124 85 45 40 70 126 172
Сумма 1041 1595 1520 1103 994 699 361 345 561 1129 1605
Куст № 54-18
Среднее 104,1 149,7 141,4 103,1 93,1 70,5 35,3 39,5 55,0 109,9 149,5
Стандартная ошибка 2,6 3,5 2,8 2,8 2,5 2,2 2,8 3,0 1,5 1,8 2,4
Стандартное отклонение 8,36 10,93 8,96 8,70 7,92 7,01 8,87 9,49 4,85 5,57 7,68
Дисперсия выборки 69,88 119,57 80,27 75,66 62,77 49,17 78,68 90,06 23,56 30,99 58,94
Эксцесс 0,29 3,33 0,18 0,41 -1,42 -1,30 -1,74 -1,48 -0,33 -1,04 -1,01
Асимметричность -0,42 1,75 1,12 0,85 -0,40 -0,14 -0,30 0,19 1,09 0,25 -0,72
Интервал 29 36 25 28 22 20 24 27 14 17 22
Минимум 88 140 132 93 81 60 22 27 50 102 137
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 20
Максимум 117 176 157 121 103 80 46 54 64 119 159
Сумма 1041 1497 1414 1031 931 705 353 395 550 1099 1495
Куст № 55-08
Среднее 90,8 137,6 129,9 94,0 89,9 63,8 34,2 31,5 54,0 105,0 143,5
Стандартная ошибка 3,1 3,9 2,9 2,3 1,4 1,5 0,8 1,0 0,8 1,5 2,7
Стандартное отклонение 9,87 12,37 9,13 7,21 4,38 4,66 2,66 3,24 2,58 4,64 8,59
Дисперсия выборки 97,51 152,93 83,43 52,00 19,21 21,73 7,07 10,50 6,67 21,56 73,83
Эксцесс -2,08 -1,16 -1,55 -1,02 -0,61 -0,30 -0,13 -0,08 0,02 -0,96 -0,69
Асимметричность 0,03 -0,94 -0,53 -0,21 -0,87 -0,57 0,31 0,00 0,73 0,40 0,01
Интервал 25 31 24 22 13 15 9 11 8 14 27
Минимум 79 118 116 83 82 55 30 26 51 99 131
Максимум 104 149 140 105 95 70 39 37 59 113 158
Сумма 908 1376 1299 940 899 638 342 315 540 1050 1435
Куст № 60-03
Среднее 108,5 148,1 141,0 101,7 90,4 70,6 35,3 36,2 57,5 110,5 154,2
Стандартная ошибка 2,3 2,4 3,1 2,0 2,3 1,5 1,0 1,5 1,4 1,5 1,3
Стандартное отклонение 7,14 7,49 9,89 6,25 7,14 4,79 3,16 4,61 4,45 4,70 4,18
Дисперсия выборки 50,94 56,10 97,78 39,12 50,93 22,93 10,01 21,29 19,83 22,06 17,51
Эксцесс -0,78 1,21 0,44 -0,53 1,70 1,87 2,52 -0,41 -1,09 -1,45 -0,45
Асимметричность -0,07 -0,05 -0,69 0,73 -0,48 -1,11 -1,32 -0,36 0,45 -0,29 0,71
Интервал 22 28 33 19 27 17 11 15 13 13 12
Минимум 97 134 121 94 76 60 28 28 52 104 149
Максимум 119 162 154 113 103 77 39 43 65 117 161
Сумма 1085 1481 1410 1017 904 706 353 362 575 1105 1542
Куст № 60-13
Среднее 97,3 151,8 140,1 103,9 92,5 70,1 36,4 37,3 54,7 113,7 155,9
Стандартная ошибка 2,3 2,0 1,6 2,3 1,2 2,0 1,8 2,5 1,1 1,8 2,3
Стандартное отклонение 7,39 6,36 4,91 7,19 3,92 6,24 5,56 8,01 3,43 5,62 7,14
Дисперсия выборки 54,68 40,40 24,10 51,66 15,39 38,99 30,93 64,23 11,79 31,57 50,99
Эксцесс 2,87 4,32 -0,07 2,96 -0,55 2,04 -0,45 -1,21 0,26 -0,72 3,07
Асимметричность -1,46 -2,07 -0,56 -1,54 -0,41 -1,31 -0,67 0,59 0,92 -0,07 0,92
Интервал 26 21 16 25 12 21 17 22 11 18 28
Минимум 80 136 131 87 86 56 26 28 50 105 144
Максимум 106 157 147 112 98 77 43 50 61 123 172
Сумма 973 1518 1401 1039 925 701 364 373 547 1137 1559
Таблица 4. — Вероятность оценок различий средних
морфометрических значений признаков листьев выделенных кустов сорта Каберне-Совиньон.
Вероятность (левое среднее > верхнего среднего) по бутстреп-методу
Кусты 52-23 52-18 53-29 54-04 54-12 54-17 54-18 55-08 60-03 60-13
52-23 0,343 0,658 0,446 0,947 0,195 0,152 0,972 0,012 0,722
52-18 0,657 0,792 0,597 0,980 0,330 0,291 0,990 0,044 0,856
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 21
53-29 0,342 0,208 0,303 0,881 0,098 0,065 0,932 0,003 0,542
54-04 0,554 0,403 0,697 0,950 0,253 0,216 0,972 0,030 0,755
54-12 0,053 0,020 0,119 0,050 0,002 0,001 0,666 0,000 0,085
54-17 0,805 0,670 0,902 0,747 0,998 0,482 0,999 0,151 0,956
54-18 0,848 0,709 0,935 0,784 0,999 0,518 1,000 0,090 0,981
55-08 0,028 0,010 0,068 0,028 0,334 0,001 0,000 0,000 0,042
60-03 0,988 0,956 0,997 0,970 1,000 0,849 0,910 1,000 1,000
60-13 0,278 0,144 0,458 0,245 0,915 0,044 0,019 0,958 0,000
52-23 0,340 0,676 0,352 0,074 0,012 0,151 0,930 0,214 0,028
52-18 0,660 0,809 0,525 0,138 0,025 0,277 0,969 0,383 0,087
53-29 0,324 0,191 0,185 0,032 0,004 0,058 0,854 0,084 0,005
54-04 0,648 0,475 0,815 0,125 0,023 0,248 0,980 0,344 0,073
54-12 0,926 0,862 0,968 0,875 0,187 0,717 0,997 0,826 0,582
54-17 0,988 0,975 0,996 0,977 0,813 0,928 1,000 0,968 0,896
54-18 0,849 0,723 0,942 0,752 0,283 0,072 0,997 0,641 0,278
55-08 0,070 0,031 0,146 0,020 0,003 0,000 0,003 0,004 0,000
60-03 0,786 0,617 0,916 0,656 0,174 0,032 0,359 0,996 0,107
60-13 0,972 0,913 0,995 0,927 0,418 0,104 0,722 1,000 0,893
52-23 0,364 0,665 0,452 0,276 0,017 0,166 0,946 0,199 0,218
52-18 0,636 0,783 0,590 0,391 0,030 0,284 0,977 0,315 0,373
53-29 0,335 0,217 0,288 0,161 0,007 0,068 0,874 0,093 0,085
54-04 0,548 0,410 0,712 0,316 0,022 0,204 0,968 0,237 0,265
54-12 0,724 0,609 0,839 0,684 0,058 0,415 0,985 0,443 0,519
54-17 0,983 0,970 0,993 0,978 0,942 0,939 1,000 0,945 0,970
54-18 0,834 0,716 0,932 0,796 0,585 0,061 1,000 0,527 0,651
55-08 0,054 0,023 0,126 0,032 0,015 0,000 0,000 0,003 0,000
60-03 0,801 0,685 0,907 0,763 0,557 0,055 0,473 0,997 0,613
60-13 0,782 0,627 0,915 0,735 0,481 0,030 0,349 1,000 0,387
52-23 0,272 0,824 0,030 0,083 0,011 0,091 0,912 0,141 0,048
52-18 0,728 0,943 0,113 0,202 0,029 0,236 0,977 0,352 0,149
53-29 0,176 0,057 0,001 0,011 0,002 0,008 0,679 0,010 0,003
54-04 0,970 0,887 0,999 0,572 0,124 0,661 1,000 0,830 0,564
54-12 0,917 0,798 0,989 0,428 0,117 0,570 0,996 0,718 0,482
54-17 0,989 0,971 0,998 0,876 0,883 0,916 0,999 0,959 0,900
54-18 0,909 0,764 0,992 0,339 0,430 0,084 0,998 0,663 0,395
55-08 0,088 0,023 0,321 0,000 0,004 0,001 0,002 0,002 0,001
60-03 0,859 0,648 0,990 0,170 0,282 0,041 0,337 0,998 0,217
60-13 0,952 0,851 0,997 0,436 0,518 0,100 0,605 0,999 0,783
52-23 0,231 0,784 0,185 0,177 0,019 0,135 0,489 0,416 0,102
52-18 0,769 0,934 0,447 0,332 0,051 0,324 0,787 0,677 0,369
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 22
53-29 0,216 0,066 0,041 0,073 0,005 0,037 0,174 0,176 0,010
54-04 0,815 0,553 0,959 0,367 0,061 0,365 0,837 0,726 0,423
54-12 0,823 0,668 0,927 0,633 0,142 0,528 0,830 0,772 0,600
54-17 0,981 0,949 0,995 0,939 0,858 0,895 0,984 0,970 0,937
54-18 0,865 0,676 0,963 0,635 0,472 0,105 0,878 0,800 0,592
55-08 0,511 0,213 0,826 0,163 0,170 0,016 0,122 0,418 0,069
60-03 0,584 0,323 0,824 0,274 0,228 0,030 0,200 0,582 0,195
60-13 0,898 0,631 0,990 0,577 0,400 0,063 0,408 0,931 0,805
52-23 0,242 0,766 0,565 0,184 0,238 0,136 0,903 0,091 0,155
52-18 0,758 0,919 0,787 0,445 0,456 0,371 0,976 0,340 0,414
53-29 0,234 0,081 0,308 0,045 0,092 0,029 0,689 0,011 0,035
54-04 0,435 0,213 0,692 0,164 0,211 0,125 0,841 0,091 0,141
54-12 0,816 0,555 0,955 0,836 0,504 0,421 0,993 0,390 0,467
54-17 0,762 0,544 0,908 0,789 0,496 0,433 0,968 0,413 0,471
54-18 0,864 0,629 0,971 0,875 0,579 0,567 0,996 0,483 0,551
55-08 0,097 0,024 0,311 0,159 0,007 0,032 0,004 0,000 0,005
60-03 0,909 0,660 0,989 0,909 0,610 0,587 0,517 1,000 0,576
60-13 0,845 0,586 0,965 0,859 0,533 0,529 0,449 0,995 0,424
52-23 0,200 0,826 0,766 0,629 0,387 0,510 0,740 0,518 0,333
52-18 0,800 0,965 0,939 0,899 0,690 0,744 0,957 0,861 0,661
53-29 0,174 0,035 0,433 0,234 0,127 0,251 0,292 0,133 0,086
54-04 0,234 0,061 0,567 0,312 0,173 0,299 0,387 0,202 0,128
54-12 0,371 0,101 0,766 0,688 0,269 0,418 0,634 0,353 0,210
54-17 0,613 0,310 0,873 0,827 0,731 0,595 0,817 0,651 0,457
54-18 0,490 0,256 0,749 0,701 0,582 0,405 0,656 0,504 0,365
55-08 0,260 0,043 0,708 0,613 0,366 0,183 0,344 0,187 0,120
60-03 0,482 0,139 0,867 0,798 0,647 0,349 0,496 0,813 0,281
60-13 0,667 0,339 0,914 0,872 0,790 0,543 0,635 0,880 0,719
52-23 0,270 0,730 0,966 0,733 0,767 0,207 0,979 0,541 0,408
52-18 0,730 0,890 0,996 0,888 0,933 0,393 0,998 0,803 0,642
53-29 0,270 0,110 0,840 0,500 0,493 0,086 0,886 0,263 0,201
54-04 0,034 0,004 0,160 0,134 0,080 0,005 0,636 0,008 0,017
54-12 0,267 0,112 0,500 0,866 0,485 0,089 0,918 0,256 0,201
54-17 0,233 0,067 0,507 0,920 0,515 0,057 0,953 0,198 0,160
54-18 0,793 0,607 0,914 0,995 0,911 0,943 0,997 0,850 0,721
55-08 0,021 0,002 0,114 0,364 0,082 0,047 0,003 0,003 0,009
60-03 0,459 0,197 0,737 0,992 0,744 0,802 0,150 0,997 0,353
60-13 0,592 0,358 0,799 0,983 0,799 0,840 0,279 0,991 0,647
52-23 0,134 0,867 0,460 0,022 0,301 0,394 0,646 0,036 0,441
52-18 0,866 0,987 0,860 0,122 0,484 0,731 0,950 0,206 0,827
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 23
53-29 0,133 0,013 0,110 0,002 0,167 0,122 0,203 0,003 0,110
54-04 0,540 0,140 0,890 0,021 0,310 0,419 0,694 0,034 0,477
54-12 0,978 0,878 0,998 0,979 0,733 0,936 0,993 0,656 0,971
54-17 0,699 0,516 0,833 0,690 0,267 0,639 0,752 0,350 0,678
54-18 0,606 0,269 0,878 0,581 0,064 0,361 0,719 0,105 0,558
55-08 0,354 0,050 0,797 0,306 0,007 0,248 0,281 0,010 0,297
60-03 0,964 0,794 0,997 0,966 0,344 0,650 0,895 0,990 0,951
60-13 0,559 0,173 0,890 0,523 0,029 0,322 0,442 0,703 0,049
52-23 0,193 0,793 0,644 0,147 0,126 0,400 0,977 0,289 0,030
52-18 0,807 0,955 0,902 0,358 0,300 0,725 0,998 0,642 0,154
53-29 0,207 0,045 0,308 0,045 0,044 0,144 0,867 0,077 0,003
54-04 0,356 0,098 0,692 0,085 0,077 0,264 0,960 0,161 0,009
54-12 0,853 0,642 0,955 0,915 0,431 0,799 0,995 0,748 0,318
54-17 0,874 0,700 0,956 0,923 0,569 0,829 0,994 0,789 0,408
54-18 0,600 0,275 0,856 0,736 0,201 0,171 0,988 0,392 0,056
55-08 0,023 0,002 0,133 0,040 0,005 0,006 0,012 0,003 0,000
60-03 0,711 0,358 0,923 0,839 0,252 0,211 0,608 0,997 0,072
60-13 0,970 0,846 0,997 0,991 0,682 0,592 0,944 1,000 0,928
52-23 0,317 0,683 0,376 0,148 0,007 0,674 0,973 0,178 0,097
52-18 0,683 0,828 0,613 0,295 0,027 0,836 0,992 0,386 0,234
53-29 0,317 0,172 0,176 0,060 0,001 0,470 0,924 0,057 0,030
54-04 0,624 0,387 0,824 0,156 0,002 0,848 0,999 0,160 0,077
54-12 0,852 0,705 0,940 0,844 0,082 0,953 0,999 0,657 0,446
54-17 0,993 0,973 0,999 0,998 0,918 1,000 1,000 0,989 0,918
54-18 0,326 0,164 0,530 0,152 0,047 0,000 0,957 0,032 0,016
55-08 0,027 0,008 0,076 0,001 0,001 0,000 0,043 0,000 0,000
60-03 0,822 0,614 0,943 0,840 0,343 0,011 0,968 1,000 0,250
60-13 0,903 0,766 0,970 0,923 0,554 0,082 0,984 1,000 0,750
Данные таблиц 3 и 4 показывают существующие различия между выделенными кустами по морфологическим признакам листьев (особенно это хорошо видно по значениям сумм данных 10 измерений и по оценочным вероятностям бутстреп-метода), что побудило использовать многомерный метод D0 c целью более глубокого и обоснованного отбора морфологически измененного самого высокопродуктивного куста -протоклона [2, 16, 26].
Такой куст, отвечающий триединой задаче сочетания высокой продуктивности побега, стандартного качества по массовой концентрации сахаров сока ягод и морфологически отличающийся комплексом 11 признаков листьев, был отобран под номером 55-08 и аттестован после
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
24
получения высокой дегустационной оценки виноматериала уже как протоклон.
В 2009 г. черенки этого протоклона были переданы в биотехнологическую лабораторию Крымской ОСС СКЗНИИСиВ, где выращены оздоровленные безвирусные растения ин витро.
В заключение следует сказать, что как показал огромный опыт специалистов по клоновой селекции, такой морфометрический подход хотя и является эффективным, но он весьма труден. Тем более, что нахождение морфологических изменений листьев посильно лишь ампелографам и потому это далеко не простая задача. Выход найден решением проблемы клоновой селекции привлечением достижений молекулярной генетики [4, 11, 18-19].
Размноженные в ООО «Фанагория-Агро» и ЗАО «Победа» самыми различными способами клоны описаны и документально оформлены в виде сортов-клонов под названиями Каберне фанагорийский, Клерет темрюкский, Рислинг фанагорийский, Мускат темрюкский (рис. 11-14) и др.
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
25
Рис. 11. Технический сорт-клон винограда Каберне фанагорийский.
http: //ej .kubagro.ru/2009/10/pdf/0 8.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года 26
Рис. 12. Технический сорт-клон винограда Клерет темрюкский.
Рис. 13. Технический сорт-клон винограда Рислинг фанагорийский.
http: //ej. kubagro. ru/2009/10/pdf/08. pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
27
Рис. 14. Технический сорт-клон винограда Мускат темрюкский.
Выводы
Процесс клоновой селекции затруднен многолетним выяснением наличия изменений генотипической среды сорта. Для облегчения отбора высокопродуктивного протоклона селектируемого сорта необходимо использование самых современных методов генетического маркирования плюс-трансгрессий и отбора измененных по нуклеотидному составу растений с комплексом высоких значений ценных количественных признаков.
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
28
Литература
1. Ампелография СССР. - М.: Пищепромиздат, 1946-1984. - Т. 1-11.
2. Биометрическая оценка морфологических признаков популяции Каберне-Совиньон / А.С. Звягин, Л.П. Трошин, П.П. Подваленко, В.И. Вернигоров // Критерии и принципы формирования высокопродуктивного виноградарства. - Анапа, 2007. - С. 201-172.
3. Гугучкина Т.И., Якименко Е.Н., Трошин Л.П. Изучение натуральных сухих белых виноматериалов из протоклонов винограда сорта Клерет // Критерии и принципы формирования высокопродуктивного виноградарства. - Анапа, 2007. - С. 290-297.
4. Звягин А. С., Трошин Л. П. Паспортизация сортов и клонов винограда молекулярно-генетическим методом // Научное обеспечение агропромышленного комплекса. - Краснодар, 2005. - С. 128-132.
5. Звягин А.С., Трошин Л.П., Подваленко П.П. Биометрическая оценка
морфологических признаков популяции Мерло // Критерии и принципы формирования высокопродуктивного виноградарства. - Анапа, 2007. - С. 165-172.
6. Звягин А.С., Трошин Л.П., Подваленко П.П. Биометрическая оценка
морфологических признаков популяции Каберне-Совиньон // Критерии и принципы формирования высокопродуктивного виноградарства. - Анапа, 2007. - С. 201-172.
7. Итоги изучения сортов и клонов винограда в разных зонах Краснодарского края / Л.П. Трошин, Д.Е. Хлевный, А.С. Звягин, П.П. Подваленко, Т.И. Гугучкина, А.И. Мисливский // Технологии производства элитного посадочного материала и виноградной продукции, отбора лучших протоклонов. - Краснодар: АлВи-Дизайн, 2005. - С. 96-107.
8. Клоны белых сортов винограда в центральной зоне Краснодарского края и перспективы использования их в виноделии / Т.И. Гугучкина, О.Н. Шелудько, Н.Н. Бареева, Л.П. Трошин // Новации и эффективность производственных процессов в виноградарстве и виноделии. - Т. I. Виноградарство. - Краснодар, 2005. - С. 98-104.
9. Майстренко А. Н. Совершенствование сортимента белых технических сортов винограда северной зоны промышленного виноградарства России методами селекции и интродукции. Автореф. дис... канд. с.-х. наук. - Новочеркасск, 2000. - 32 с.
10. Мисливский А.И. Элементы технологического комплекса устойчивого производства винограда в Краснодарском крае. Автореф. дис. канд. с.-х. наук. -Краснодар, 2000. - 28 с.
11. Негруль А.М., Гордеева Л.Н., Калмыкова Т.И. Ампелография с основами виноградарства. - М.: Высшая школа, 1979. - 397 с.
12. Программа восстановления и развития виноградарства и виноделия на 2002-2020 гг. // Экономическое обозрение. - № 39 (487). - 25 октября 2002 г. http://www.logos.press.md
13. Трошин Л.П. Ампелография и селекция винограда. - Краснодар: РИЦ «Вольные мастера», 1999. - 138 с.: цв. вкладка.
14. Трошин Л.П. Методология клоновой селекции винограда // Формы и методы
повышения экономической эффективности регионального садоводства и
виноградарства. Организация исследований и их координация. Часть 2. Виноградарство. - Краснодар, 2001. - С. 92-94.
15. Трошин Л.П. Оценка и отбор селекционного материала винограда / ВНИИВиПП “Магарач”. - Ялта, 1990. - 136 с.
16. Трошин Л.П., Животовский Л.А. Методические рекомендации по клоновой селекции винограда на продуктивность / ВНИИВиПП “Магарач”. Ин-т общей генетики им. Н.И.Вавилова. - Ялта, 1987. - 36 с.
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
Научный журнал КубГАУ, №54(10), 2009 года
29
17. Трошин Л.П., Звягин А., Сидоренко Д. Использование биометрической оценки морфологических признаков клонов для идентификации генотипов сортогруппы Мерло // Научный журнал КубГАУ. - 2008. - № 38 (4). - 5 с. http://ej .kubagro.ru/2008/04/.
18. Трошин Л.П., Звягин А.С. Технология отбора лучших протоклонов винограда // Технологии производства элитного посадочного материала и виноградной продукции, отбора лучших протоклонов. - Краснодар: АлВи-Дизайн, 2005. - С. 75-95.
19. Трошин Л.П., Звягин А.С., Подваленко П.П. Проблемы идентификации винограда // Виноделие и виноградарство. - 2008. - N 1. - С. 34-35.
20. Трошин Л.П., Мисливский А.И. Клоноулучшение четырех технических сортов винограда в Таманской подзоне Кубани // Научный журнал КубГАУ. - 2008. -№ 37 (3). - 25 с. http://ej.kubagro.ru/2008/03/.
21. Трошин Л.П., Мисливский А.И., Броденко А.А. Стабильность урожайности технических сортов винограда // Виноград и вино России. - 2000. - № 4. - С. 27-29.
22. Трошин Л.П., Радчевский П.П., Олешко Г.В. Рекомендуемые сорта и клоны винограда Северного Кавказа // Технологии производства элитного посадочного материала и виноградной продукции, отбора лучших протоклонов. - Краснодар: АлВи-Дизайн, 2005. - С. 108-253.
23. Трошин Л.П., Радчевский П.П. Районированные сорта винограда России. -Краснодар: ООО «Вольные мастера», 2005. - 176 с.
24. Трошин Л.П., Цурканенко Н.Г. Новые технические сорта винограда // Садоводство и виноградарство. - 2007. - № 4. - С. 24-25.
25. Энциклопедия виноградарства. - Кишинев: МСЭ, 1986-1987. - Т. 1-3.
26. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. -М.: Финансы и статистика, 1988. - 263 с.
03.12.2009
http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/08.pdf
