CC BY
23Plant production
УДК 633.63:631 http://dx.doi.org/10.21498/2518-1017.4(33).2016.88674
0ц1нка сорив гороху на ochobi кореляцн к1льк1сних ознак та 1ндекс1в
0. I. Присяжнюк*, Л. В. Король
1нститут б^оенергетичних культур i цукрових буряюв НААН, вул. Клттчна, 25, м. Kuib, 03141, Украина, *e-mail: [email protected]
Мета. Оц'нити продуктивт'сть рослин гороху та визначити стут'нь кореляц'йних зв'язюв (залежност) М1'ж основними господарсько-ц'нними ознаками у сорт'в гороху. Методи. Структурний та статистичний анал1'з. Результати. Оц1'нка зразк1'в гороху за показниками р1'вня елемент'в продуктивност рослин з використанням кореляц'йного анал1'зу та застосуванням простих 1'ндека'в дае уявлення про вщношення частки однпе'1 ознаки на одиницю 1ншо'1. Встановлено, що деяю залежност м1'ж елементами продуктивност' не т'льки мають пом1'рн1 та слабю р1'вн1 зв'язку, а й взагал1 зм1'нюють св1'й знак, що може св1'дчити про вплив умов вирощування на структурн взаемодл м1'ж окремими ознаками та, як насл'док, - перерозпод1'л 1'хт'х внеск1'в у формування продуктивност' сорту. Виявлено позитивну й дуже т'сну залежн1'сть багатьох ознак, зокрема: м1'ж висотою рослини загальною та висотою рослини до першого бобу, юльюстю вузл1'в та к1'льк1'стю стерильних вузл1'в (r = 0,95-0,97). Розглянуто методичн аспекти створення модел1 сорту, що може бути корисним не лише в селекц11 гороху, а й для удосконалення технолога його вирощування. Висновки. Встановлено кореляц'йт зв'язки м1'ж к1'льк1'стю боб1'в та плодових вузл1'в 1 плодонос1'в з двома бобами (r = 0,86-0,88), масою нас'ння з рослини й масою рослини (r = 0,81), юльюстю нас'ння з рослини й масою рослини та масою нас'ння з рослини (r = 0,78-0,81), юльюстю кондиц1'йного нас1'ння й юльюстю нас'ння з рослини (r = 0,84), середньою юльюстю боб1'в на фертильному вузл1 й к1'льк1'стю плодоноа'в з двома бобами (r = 0,74), що дае можливкть використовувати 1'х п1'д час оц1'нки продуктивност' рослин. Ключов! слова: горох, сорт, юльюсна ознака, елементи nродуктивностi, iideKC, кореля^я.
Вступ
Продуктивн!сть рослин гороху - складна к!льк!сна ознака, зумовлена взаемод!ею ц!-лого комплексу показник!в, з яких найб!ль-ше значення мають так! елементи структу-ри врожаю, як к!льк!сть боб!в, к!льк!сть нас!нин, к!льк!сть продуктивних вузл!в на рослин!, довжина стебла та к!льк!сть боб!в у вузл! та !н. [1].
На думку А. А. Жученка [2], важливе м!с-це у характеристик продуктивност! рослин займае зв'язок з к!льк!сними ознаками, як! характеризують внесок окремих ознак у по-казник урожайност! нас!ння на р!вн! виду (подвиду).
Максимальний урожай формуеться за умови оптимального сп!вв!дношення в роз-витку вс!х елемент!в його структури. Од-нак, у раз! слабкого розвитку одного структурного елемента врожай може бути компенсований за рахунок !нших елемен-т!в. При цьому необх!дно мати на уваз!, що деяк! елементи врожаю формуються на р!зних етапах органогенезу ! для ¿х оптимального розвитку необх!дн! р!зн! умови.
Oleh Prysiazhniuk
http://orcid.org/0000-0002-4639-424X Larysa Korol
http://orcid.org/0000-0003-1414-0015
За даними багатьох автор1в [3-5], про-дуктившсть рослини мае т1сний кореля-цшний зв'язок з к1льк1стю боб1в та нась нин на рослин!, меншою м!рою залежить в!д к1лькост1 боб1в у вузл! й насшин у боб!. Зв'язок продуктивност! з тривал!стю перю-ду вегетацп спостер1гаеться лише в сприят-лив! роки.
Одним з найдоступшших метод!в ощн-ки продуктивност! рослин е !дентифша-щя генотишв за к!льк!сними (непрями-ми) ознаками та простими шдексами [6]. Шд час добору високопродуктивних генотишв доводиться мати справу з феноти-шчною мшлив!стю, спричиненою як гене-тично зумовленим р!внем розвитку ознаки, так i вар!юванням умов вирощування. В1д величини останньо'1 залежить пра-вильн!сть вдентифшацп генотишв за фенотипом. П!д час добору на продуктившсть значний штерес становлять !стотш ознаки.
Мета дослгджепъ - ощнити продуктив-н!сть рослин гороху та визначити стушнь кореляцшних зв'язк!в (залежност!) м!ж основними господарсько-щнними ознаками у сорт!в гороху.
Материали та методика досл1*джень
Експериментальн! досл!дження проводили на дос ладному пол! в!дд!лу селекци та нас!нництва зернобобових культур Уладово-
ISSN 2518-1017 РьЛШТ VARIETIES STUDYING ЛЛИ PROTECTION, 2016, No 4 (33)
51
Ф1зюлог1я рослин
Люлинецько! досл1дно-селекцшно! станци 1нституту бюенергетичних культур i цукро-вих бурякiв НААН Укра!ни протягом 20142015 рр.
Дослiджували сорти гороху 'Улюбленець' та 'Юлiй'. Для структурного аналiзу з кожного повторення (7 варiантiв по 4 повторен-ня) цих сортiв в1дбирали по 15 рослин.
Структурний аналiз здшснювали за абсо-лютними кiлькiсними ознаками: загальна висота, довжина стерильно! та фертильно! частин рослини; к1льшсть фертильних, сте-рильних вузлiв та !хня загальна кiлькiсть; кiлькiсть бобiв на рослиш; кiлькiсть фертильних вузлiв з одним, двома та трьома бобами; юлькгсть насiнин з рослини; к1ль-кiсть кондицiйного насiння з рослини; максимальна к1льшсть насшня в бобi; загальна маса рослини та маса насшня з рослини.
На основi цих даних розраховували просп шдекси: спiввiдношення стерильно! та фертильно! довжини рослини; середньо! довжи-ни стерильного та фертильного мiжвузля; лшшно! щiльностi стебла (сшвввдношення загально! маси рослини до И висоти); середньо! к1лькосп бобiв на фертильному вузлi (спiввiдношення загально! к1лькосп бобiв до кiлькостi фертильних вузлiв); середньо! кiлькостi насiнин у бобi (спiввiдношення загально! ылькосп насiння з рослини до к1ль-костi бобiв); маси 1000 насшин та збираль-ного iндексу (сшвв1дношення маси насiння з рослини до И загально! маси).
Для визначення структури фенотишчно! продуктивностi сорту гороху застосовували еколого-генетичну модель кiлькiсних ознак [7].
Статистичний аналiз результатiв роботи здшснювали за допомогою прикладного пакету Statistica 6.0 [8, 9].
Результати досл1'джень
Kiлькiснi ознаки гороху умовно можна по-дiлити на 5 груп: ознаки маси, плодово! продуктивности насшнево! продуктивностi, висоти рослини та кшькосп вузлiв. Bсi к1ль-кiснi ознаки под1ляють на абсолютнi та ввд-носш, або iндекси, що е високошформатив-ними показниками.
Цiннiсть простих iндексiв полягае в тому, що вони дають уявлення про ввдношення частки одше! ознаки на одиницю шшо!, а також в !х значно нижчiй еколопчнш мш-ливостi порiвняно з абсолютними кiлькiсни-ми ознаками (табл. 1).
3 даних таблицi видно, що показники л^ ншно! щ1льносп стебла, середньо! кiлькостi насiння в боб^ маси 1000 насiнин е вищими в сорту 'Улюбленець' порiвняно з 'Юлieм'.
Таблиця 1
1ндекси продуктивносп сорпв гороху (за даними 2014-2015 рр.)
1ндекс Сорт
'Улюбленець' 'Юл1Й'
Л1н1йна Щ1льн1сть стебла, г/см 0,22 0,11
Середня юльюсть 6o6ib на фертильному вузл1, шт. 1,69 1,73
Середня юльюсть наанин у боб1, шт. 3,49 3,31
Маса 1000 наанин, г 202,97 197,77
Збиральний 1ндекс 0,48 0,45
Збиральний iндекс визначаеться сортовими особливостями.
Отже, використання простих шдекив дае можливiсть точнiше провести оцшку як ш-див1дуально!, так i сортово! продуктивностi рослин, що створюе передумови для оптимь заци елеменпв технологй' вирощування.
Урожай гороху визначаеться клькстю рослин на одиницi плош^, кiлькiстю бобiв на рослинi та насшин у боб^ масою 1000 нась нин та iн. Загальну характеристику продук-тивностi сортiв наведено в таблиц 2.
Таблиця 2
Характеристика ознак продуктивносп сорпв (середне за 2014-2015 рр.)
Ознака Сорт
'Улюбленець' 'Юл1й'
Висота рослини загальна, см 50,17 40,29
Висота рослини до першого бобу, см 46,40 36,44
Юльюсть стерильних вузл1в, шт. 14,24 12,96
К1'льк1'сть плодових вузл1в, шт. 2,14 2,11
Усього вузл1в, шт. 16,39 15,07
Юльюсть плодонос1в з одним бобом, шт. 0,70 0,60
К1'льк1'сть плодонос1в з двома бобами, шт. 1,44 1,54
Юльюсть боб1В усього, шт. 3,60 3,63
Маса рослини, г 5,16 4,29
Маса нас'ння з рослини, г 2,47 1,99
Юльюсть нас1ння з рослин усього, шт. 11,86 11,66
К1'льк1'сть кондиц1Йного нас1ння
з рослини, шт. 10,97 11,06
Максимальна юльюсть нас1ння
в боб1, шт. 4,89 4,34
Маса 1000 наанин, г 202,97 197,77
Дослiджуванi сорти в^а^зняються за ба-гатьма показниками продуктивносп. Так, 'Улюбленець' порiвняно з 'Юлieм' мае б^ь-шу масу 1000 насшин, рослини та насшня з рослини, юлькгсть вузлiв, висоту рослини, висоту рослини до першого бобу, хоч шль-кiсть бобiв, плодових вузлiв i насiнин з рослини гстотно не в^д^знялись. Piзниця мiж сортами зумовлена здеб1льшого сортовими особливостями.
52
СОРТОВИВЧЕННЯ ТЛ охорона прлв на сорти рослин, 2016, № 4 (33)
npH^aTHicTt TÍei ^h ÍHmoi 03HaKH ^aa floc-TOBipHOl o^HKH C0pTÍB npHHHflTO BH3Ha^aTH 3a Koe^i^eHToM Kopeaa^i', m;o flacTB mokjh-bíctb BCTaHoBHTH tíchotó aÍHÍHHoro 3B'a3Ky mí® KÍaBKÍcHHMH o3HaKaMH pocaHH ropoxy [10] Ta BH3HaíHTH KÍaBKÍcHÍ napaMeTpH MaH-SyTHtoro copTy nifl ^ac MaTeMaTH^Horo o6-tpyHTyBaHHa Horo Mofleai.
Koe^m;ieHTH Kopeaa^i mí® o3HaKaMH npo-Aókthbhoctí ropoxy HaBefleHo b Ta6aH^ 3.
nicaa oS^HcaeHHa Kopeaa^HHHx 3B'a3KÍB 3a flonoMororo npo^flypH Correlation matrices npoBoflHaH nepeBÍpKy aoctobíphoctí po3paxo-BaHHx Koe^i^eHTÍB Kopeaa^i, ocKÍaBKH 3Ha-ieHHa Koe^m;ieHTa Mo®e 6yTH bhcokhm, aae He aoctobíphhm, BHnaflKoBHM. 3riflHo 3 ^ero npo^flyporo oTpHMaHÍ Kopeaa^i, 3a aKHx cno-cTepiraBca noMÍpHHH, 3Ha^HHH, tíchhh Ta fly®e tíchhh 3B'a3oK, 6yaH aoctobíphhmh Ha pÍBHÍ p < 0,05.
Ó HamHx flocaifl®eHHax BcTaHoBaeHo no3H-THBHy h fly®e TÍcHy 3aae®HÍcTB mí® BHcoToro pocaHH i BHcoToro pocaHHH flo nepmoro 6o6y, KÍaBKÍcTro By3aÍB i KÍaBKÍcTro cTepHatHHx By3-
aÍB (r = 0,95-0,97).
Plant physiology
BH3Ha^eHo no3HTHBHy Ta TÍcHy 3aae®HÍcTB mí® KÍaBKÍcTro 6o6íb i KÍaBKÍcTro naofloBHx By3aÍB i naofloíocÍB 3 flBoMa 6o6aMH (r = 0,860,88), Macoro HacÍHHa 3 pocaHHH Ta Macoro poc-aHHH (r = 81), KÍaBKÍcTro HacÍHHa 3 pocaHHH h Macoro pocaHHH Ta Macoro HacÍHHa 3 pocaH-hh (r = 0,78-0,81), KÍaBKÍcTro KoHflH^HHoro HacÍHHa Ta KÍaBKÍcTro HacÍHHa 3 pocaHHH (r = 0,84), cepeflHtoro KÍaBKÍcTro 6o6íb Ha $ep-THatHoMy By3ai h KÍaBKÍcTro naofloíocÍB 3 flBoMa 6o6aMH (r = 0,74).
CnocTepiraeTtca 3Ha^Ha no3HTHBHa Kopeaa-^HHa 3aae®HÍcTt mí® takhmh o3HaKaMH, aK KÍaBKÍcTB naofloíocÍB 3 flBoMa 6o6aMH Ta KÍaBKÍcTB naofloBHx By3aÍB (r = 0,51), Maca pocaHHH Ta BHcoTa pocaHHH (r = 0,51), KiatKÍcTB HacÍHHa 3 pocaHHH Ta KÍaBKÍcTB naofloíocÍB 3 flBoMa 6o6aMH h 3araatHa KÍaBKÍcTB 6o6íb (r = 0,52), KÍaBKÍcTB KoHflH^HHoro HacÍHHa 3 pocaHHH Ta Maca pocaHHH h Maca HacÍHHa 3 pocaHHH (r = 0,69-0,70), MaKcHMaaBHa KÍaBKÍcTB HacÍHHa b 6o6i Ta Maca HacÍHHa 3 pocaHHH h KÍaBKÍcTB HacÍHHa 3 pocaHHH (r = 0,52-0,59), ce-peflHa KÍaBKÍcTB HacÍHHa b 6o6i Ta MaKcHMaaBHa KÍaBKÍcTB HacÍHHa b 6o6i (r = 0,52), 36h-
Ta6fluu,n 3
Koe$iuieHT Kope^fluii' míw e^eMeHTaMM npoflyKTMBHoen' ropoxy
03HaKa BMCOTa poc.MHM 3ara.bHa, cm BiMCOTa poc.MHM flo nepmoro 6o6y, cm Ki.bKicTb CTepi.bHMX By3.iB, 0T. Ki.bKiCTb n.OflOBMX By3.iB, 0T. Beboro By3.iB, 0T. Ki.bKiCTb n.OflOHOCiB 3 OflHMM 6o6oM, 0T. Ki.bKiCTb n.OflOHOCiB 3 flBOMa 6o6aMM, wt. Ki.bKiCTb 6o6iB BCbOrO, 0T. Maca poc.MHM, r Maca HaciHHA 3 poc.MHM, r Ki.bKicTb HaciHHfl 3 pOC.MHM BCbOrO, 0T. Ki.bKiCTb KOHflM^MHOrO HaciHHfl 3 poc.MHM, 0T. MaKCMMa.bHa Ki.bKicTb HaciHHfl b 6o6i, 0T.
BMCOTa pocnuHM flo nepmoro 6o6y, cm 0,97
Ki.bKicTb CTepM^bHMX By3^iB, 0T. 0,40 0,42
ÓCbOrO By3^iB, 0T. 0,37 0,37 0,95 0,41 -
Ki.bKiCTb n.OflOHOCiB 3 flBOMa 6o6aMM, wt. 0,51 0,31 -0,55
Ki.bKiCTb 6o6iB yCbOrO, 0T. 0,86 0,41 0,88 -
Maca pocnuHM, r 0,51 0,45 0,34 0,35 0,43 0,45 -
Maca HaciHHA 3 poc^mhm, r 0,39 0,34 0,32 0,30 0,39 0,41 0,81 -
Ki^bKiCTb HaciHHA 3 pOC^MHM BCbOrO, 0T. 0,38 0,52 0,52 0,81 0,78
KinbKiCTb KOHflMUiéHOrO HaciHHA 3 poc^mhm, wt. 0,37 0,31 0,69 0,70 0,84
MaKCMMa^bHa kí^ükíctü HaciHHA b 6o6i, 0T. 0,43 0,41 0,31 0,30 0,48 0,52 0,59 0,49
CepeflHfl Ki^bKicTb 6o6íb Ha 0epTM^bHOMy By3^i, 0T. -0,90 0,74 0,37
CepeflHA Ki^bKicTb HaciHMH y 6o6i, 0T. 0,31 0,30 -0,43 -0,39 -0,47 0,31 0,31 0,40 0,44 0,52
36npa.nbHMé iífleKC 0,61
npMMÍTKa. 3a 3HaneHHfl Koe^iuieHTa Kope.^uii Bifl 0,10 flo 0,29 3b'a30k ouiíioioTb ak c.na6KMé, Bifl 0,30 flo 0,49 - noMi'p-hmm, Bifl 0,50 flo 0,69 - 3HaHHMé, Bifl 0,70 flo 0,89 - tíchmm, 0,90 é BM^e - flywe tíchmm. Ha npaKTiiui BMKopucroByioTb 3HaHíi, tíchí é flywe tíchí 3b'a3km.
ISSN 2518-1017 PiaNT VARIETIES STUDYING AND PROTECTION, 2016, No 4 (33)
53
Рослинництво
ральний шдекс та маса насшня з рослини (r = 0,61).
Що стосуеться взаемозв'язку м1ж кшьмс-тю плодових вузл1в, лшшною шДльшстю стебла з шшими характеристиками господарсь-ких ознак, то вш виявився слабким, що не дае змогу проводити ефективний доб1р за цими ознаками. Деяк кореляцшш зв'язки м1ж елементами продуктивносп не ильки мають пом1рн1 та слабк р1вш псноти зв'язку, а й взагал1 змшюють свш знак, що може св1дчити про вплив умов вирощування на структурш взаемодй' м1ж окремими ознаками та, як наслвдок, - перерозпод1л ¿'хшх внеск1в у формування продуктивносп сорту. Так, наприклад, кльксть плодонос1в формувала-ся на рослиш за достатньо! к1лькосп опад1в та температури, а в перюд зав'язування-утворення боб1в склались умови, що спричи-нили значне зменшення юлькосп боб1в на рослиш. 3 огляду на те, що онтогенез рослин нерозривно пов'язаний з утворенням та ди-ференщащею ¿'хшх оргашв, компенсаций основних компонентов, що визначають структуру врожаю, може не ввдбутися у раз1 по-иршення умов вирощування на наступних етапах росту й розвитку рослин.
Для усшшного створення модел1 сорту пот-р1бно мати повну шформащю про кореля-щю м1ж елементами продуктивносп [5]. Ад-же модель сорту передбачае, яким мае бути сорт, щоб за певних умов вирощування най-краще задовольнити вимоги виробництва до ще! культури. Кр1м того, шд час створення модел1 бажано врахувати, чи погодш умови були сприятливими для росту й розвитку рослин протягом вегетацшного перюду. Нес-тачу певних чинниыв життезабезпечення рослини завжди можна компенсувати зм1-ною окремих елеменпв структурних показ-нишв, а от в подальшому опрацювати так даш буде надзвичайно складно через втру-чання неконтрольованих чинниыв у кореляцшш модел1.
Висновки
3а результатами дослвджень визначено, що насшнева продуктившсть зразыв гороху дуже т1сно корелюе з такими показниками, як висота рослини загальна з висотою рос-лини до першого бобу, к1льшсть вузл1в - з кшькшгю стерильних вузл1в (r = 0,95-0,97).
Встановлено позитивну та т1сну залеж-н1сть м1ж к1льк1стю боб1в i к1льк1стю плодових вузл1в та плодоносiв з двома бобами (r = 0,86-0,88), масою насiння з рослини та масою рослини (r = 0,81), к1льшстю насiння з рослини та масою рослини й масою насш-
ня з рослини (r = 0,78-0,81), клькстю кон-дицiйного насiння й к1лькстю насiння з рослини (r = 0,84), середньою кшьылтю бобiв на фертильному вузлi та кшьылтю плодо-носiв з двома бобами (r = 0,74), що дае мож-ливiсть частково використовувати ¿х для оцiнки продуктивностi рослин.
Використана литература
1. 1ванюк С. В. Оф'нка сортозразю'в квасол1 звичайноТ на ochobi кореляф"1 к1'льк1'сних ознак та "шдека'в / С. В. 1ванюк, А. В. Гляв"н // Селекц"я " нас"нництво : м"жв"д. темат. наук. зб.
- X. : [б. в.], 2012. - Вип. 101. - С. 192-197.
2. Жученко А. А. Адаптивный потенциал культурных растений: Эколого-генетические основы / А. А. Жученко. - Кишинев : Штиинца, 1988. - 767 с.
3. Коханюк Н. В. Оц"нка зразк"в co'i на основ" кореляц"Т к"льк"сних ознак та "ндекс"в / Н. В. Коханюк // Селекц"я " нас"нництво : м"жв"д. темат. наук. зб. - X. : [б. в.], 2014. - Вип. 106. - С. 74-76.
4. Марченко Т. Ю. Кореляц"йн" взаемозв'язки к"льк"сних ознак сортозразк"в co'i на зрошенн" / Т. Ю. Марченко // Зрошуване землеробство : м"жв"д. темат. наук. зб. - Херсон : Айлант, 2012. - Вип. 57. - С. 238-242.
5. Михайлов В. Г. Кореляц"йна залежн"сть м"ж важливими гос-подарськими ознаками у форм со'' з фасц"йованим " нефасц"-йованим типом стебла / В. Г. Михайлов, М. В. Сл"сарчук, О. З. Щербина, Л. С. Романюк // Генетичн" ресурси рослин. - 2008.
- № 6. - С. 49-55.
6. 1ванюк С. В. Математико-статистичн" методи оц"нки вих"дно-го матер"алу со'' за елементами продуктивност" / С. В. 1ва-нюк, I. В. Темченко // Корми " кормовиробництво : м"жв"д. темат. наук. зб. - В"нниця : [б. в.], 2011. - Вип. 69. - С. 45-53.
7. Драгавцев В. А. Эколого-генетическая модель организации количественных признаков растений / В. А. Драгавцев // Сельскохозяйственная биология. - 1995. - № 5. - С. 20-29.
8. Дроздов В. И. Инструкция по использованию пакета Statis-tica 6.0 / В. И. Дроздов. - Курск : Изд-во ЮЗГУ, 2010. - 74 с.
9. Marques de Sa J. P. Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R. / J. P. Marques de Sa. - 2nd ed. - Berlin : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007. - 520 p. doi: 10.1007/9783-540-71972-4
10. Ермантраут E. Р. Статистичний анал"з агроном"чних досл"д-них даних в пакет" STATISTICA 6.0 : метод. вказ"вки / Е. Р. Ермантраут, О. I. Присяжнюк, I. Л. Шевченко. - К. : Пол"граф-Консалтинг, 2007. - 55 с.
References
1. Ivaniuk, S. V., & Hliavin, A. V. (2012). Evaluation of common bean samples based on correlation of quantitative traits and indices. Selektsia I Nasinnitstvo [Plant Breeding and Seed Production], 101, 192-197. [in Ukrainian]
2. Zhuchenko, A. A. (1988). Adaptivnyy potentsial kul'turnykh rasteniy: Ekologo-geneticheskie osnovy [Adaptive potential of cultivated plants: Ecological and genetic basic principles]. Kishinev: Shtiintsa. [in Russian]
3. Kokhaniuk, N. V. (2014). Evaluation of soybean varieties based on correlation of quantitative traits and indices. Selektsia I Nasinnitstvo [Plant Breeding and Seed Production], 106, 74-76. [in Ukrainian]
4. Marchenko, T. Yu. (2012). Correlation relationships of quantitative traits of irrigated soybean samples. Zroshuvane zemlerob-stvo [Irrigated Agriculture], 57, 238-242. [in Ukrainian]
5. Mykhailov, V. H., Slisarchuk, M. V., Shcherbyna, 0. Z., & Roma-niuk, L. S. (2008). Correlation relationship between major economic traits in soybean forms with a fascinated and unfasci-nated type of the stem. Henetychni resursy roslyn [Plant Genetic Resources], 6, 49-55. [in Ukrainian]
54
СОРТОВИВЧЕННЯ ТА OXOPOHfl ПРЯВ Hfl СОРТИ РОСЛИН, 2016, № 4 (33)
Plant production
6. Ivaniuk, S. V., & Temchenko, I. V. (2011). Mathematical and statistical methods for evaluating soybean source material for productivity elements. Kormy i kormovyrobnytstvo [Feeds and Feed Production], 69, 45-53. [in Ukrainian]
7. Dragavtsev, V. A. (1995). Ecological and genetic model of the organization of plant quantitative traits. Sel'skokhozyaistven-naya biologiya [Agricultural Biology], 5, 20-29. [in Russian]
8. Drozdov, V. I. (2010). Instruktsiya po ispolzovaniyu paketa Sta-tistica 6.0 [Manual for using the Statistica 6.0]. Kursk: Izda-telstvo YuZGU. [in Russian]
9. Marques de Sa, J. P. (2007). Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R. (2nd ed.). Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. doi: 10.1007/978-3-540-71972-4
10. Ermantraut, E. R., Prysiazhniuk, 0. I., & Shevchenko, I. L. (2007). Statystychnyi analiz ahronomichnykh doslidnykh danykh v pa-keti STATISTICA 6.0 [Statistical analysis of agronomic study data in the Statistica 6.0 software suite]. Kyiv: PolihrafKon-saltynh. [in Ukrainian]
УДК 633.63: 631
Присяжнюк О. И.*, Король Л. В. Оценка сортов гороха на основе корреляции количественных признаков и индексов // Сортовивчення та охорона прав на сорти рослин. - 2016. - № 4. - С. 51-55. http://dx.doi. org/10.21498/2518-1017.4(33).2016.88674
Институт биоэнергетических культур и сахарной свеклы НААН, ул. Клиническая, 25, г. Киев, 03141, Украина, *e-mail: [email protected] Цель. Оценить продуктивности растений гороха и опре- высотой растения общей и высотой растения до первого
делить степень корреляционных связей (зависимости) между основными хозяйственно-ценными признаками у сортов гороха. Методы. Структурный и статистический анализ. Результаты. Оценка образцов гороха по показателям уровня элементов продуктивности растений с использованием корреляционного анализа и применением простых индексов дает представление об отношении доли одного признака на единицу другого. Установлено, что некоторые зависимости между элементами продуктивности не только имеют умеренные и слабые уровни связи, но и вообще меняют свой знак, что может свидетельствовать о влиянии условий выращивания на структурные взаимодействия между отдельными признаками и, как следствие, - перераспределении их вкладов в формирование продуктивности сорта. Выявлена положительная и очень тесная зависимость многих признаков, в частности: между
боба, количеством узлов и количеством стерильных узлов (r = 0,95-0,97). Рассмотрены методические аспекты создания модели сорта, что может быть полезным не только в селекции гороха, но и для совершенствования технологии его выращивания. Выводы. Установлены корреляционные связи между количеством бобов и плодовых узлов и плодоносов с двумя бобами (r = 0,86-0,88), массой семян с растения и массой растения (r = 0,81), количеством семян с растения и массой растения и массой семян с растения (r = 0,78-0,81), количеством кондиционных семян и количеством семян с растения (r = 0,84), средним количеством бобов на фертильном узле и количеством плодоносов с двумя бобами (r = 0,74), что дает возможность использовать их при оценке продуктивности растений.
Ключевые слова: горох, сорт, количественный признак, элементы продуктивности, индекс, корреляция.
UDC 633.63: 631
Prysiazhniuk, 0. I.*, & Korol, L. V. (2016). Evaluation of pea varieties based on correlation of quantitative traits and indices. Sortovivcenna ohor. prav sorti roslin [Plant Varieties Studying and Protection], 4, 51-55. http://dx.doi.org/10.21498/2518-1017.4(33).2016.88674
Institute of Bioenergy Crops and Sugar Beet of NAAS, 25 Klinichna Str., Kyiv, 03141, Ukraine, *e-mail: [email protected]
Purpose. To evaluate pea plants productivity and deter- sterile nodes (r = 0,95-0,97). Methodological aspects of the
mine the degree of correlation among the main agronomic characters in pea varieties. Methods. Structural and statistical analysis. Results. Evaluation of pea samples in terms of indices of plant productivity elements level based on correlation analysis and single-factor indices appliance provided insight into the ratio of one trait share per unit of another one. It was defined that some correlations among the elements of productivity was not only moderate and weak, but they also changed their sign that could be the evidence of growth conditions influence on structural relationships between some traits and, consequently, redistribution of their contributions to the formation of variety productivity. Positive and very close relationship of many traits was revealed, particularly between plant height and the height of the plant up to the first bean, the number of nodes and the number of
variety model creation were considered, that may be useful not only in pea breeding but also for improving the technology of its cultivation. Conclusions. Correlation relationships were established between the number of beans and the number of fruiting nodes and the number of carpophores containing 2 beans (r = 0,86-0,88), seed mass and plant mass (r = 0,81), the number of seeds per plant and plant mass and seed mass per plant (r = 0,78-0,81), the number of certified seeds and the number of seeds per plant (r = 0,84), the average number of beans per fertile node and the number of carpophores containing 2 beans (r = 0,74) that makes it possible to use them in assessing the productivity of plants.
Keywords: pea, variety, quantitative trait, productivity elements, index, correlation.
HadiuuiAa 1.08.2016
ISSN 2518-1017 Plant Varieties Studying and protection, 2016, No 4 (33)
55
