CC BY
2Геномика, протеомика, — биоинформатика i
Genomics, proteomics and bioinformatics
УДК 633.1:551.58:575.17:575.118.5:004
ОЦЕНКА ЗАСУХОУСТОЙЧИВОСТИ ПО ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВЕГЕТАЦИОННОГО ПЕРИОДА РИЛ ПОПУЛЯЦИИ ХЛОПЧАТНИКА
А.А.Азимов, М.М.Холмур адова, А.Макамов, Д.Э.Усманов, Ш. С. Абду каримов
Б.М.Собиров, З.Т.Буриев
АН РУз Центр геномики и биоинформатики e-mail: [email protected]
Аннотация. В этой статье представлены результаты исследований по анализу устойчивости морфо-биологических и физиологических показателей фенотипов при водном стрессе в периоде вегетации популяции рекомбинантныых инбредных линий (РИА), полученной в результате скрещивания гибридов сортов хлопчатника Наманган-77, который относится к средне волокнистом типам хлопка (Gossypium hirsutum L.j и Занги-Ота, который тоже относится к типу G.hirsutum L. но устойчивый в достаточной степени к водному дефициту по сравнению с сортом Наманган-77. Для определения устойчивости созданы искусственные режимы орошения двух видов -условно называемый оптимальный и сухой фон и в этих двух разных фоновых режимах выращены хлопчатники популяции РИА. Полученные результаты сравнительного анализа показали на наличие статистически достоверного различия между основными показателями фенотипов исследованных групп, принадлежащих разным фоновым режимам орошения.
Ключевые слова: водный стресс, хлопчатник, вегетационный период, популяция РИЛ, критерий Манна-Уитни.
EVALUATION OF DROUGHT RESISTANCE OF INDICATORS OF THE VEGETATION PERIOD OF RIL COTTON POPULATION
A.A.Azimov, M.M.Kholmuradova, A.Makamov, D.E.Usmanov,
Sh.S.Abdukarimov, B.M.Sabirov, Z.T.Buriev
AS RUzCenterfor Genomics and Bioinformatics e-mail: [email protected]
Abstract. This article presents the results of studies on the analysis of the stability of morpho-biological and physiological indicators of phenotypes under water stress during the growing season of a population of recombinant inbred lines (RIL), obtained by crossing hybrids of cotton varieties Namangan-77, which belongs to the medium fiber types of the cotton (Gossypium hirsutum L.) and the Zangi-Ota, which also belongs to the G.hirsutum L. type bat
is sufficiently resistant to water deficiency compared to the Namangan-77 variety. To determine the stability, artificial irrigation regimes of two types were created - conditionally called optimal and dry background, and in these two different background regimes cotton plants of the RIL population were grown. The results of the comparative analysis showed the presence of a statistically significant difference between the main indicators of the phenotypes of the studied groups belonging to different background irrigation regimes.
Keywords: water stress, cotton, growing season, RIL population, Mann-Whitney
test.
Введение
В последние годы Узбекистан стал одним из лидеров по поставке хлопкового волокна в мировом масштабе, но устойчиво держатся на достигнутым зависит кроме прочих, в основном и от обеспеченности хлопковых полей достаточном количестве водными ресурсами. Поскольку данная проблема имеет места и в других странах поставщиках хлопка-сырца, особенно если географическое расположение
которых в южных и маловодных регионах, то для выхода из ситуации и сохранения неминуемой гибели урожая от засухи во всех странах ведутся исследования по созданию засухоустойчивых линии и сортов, основанные на методы от традиционной селекции до современной молекулярной
биологии и генетики.
Узбекистан занял 25-е место из 164 в рейтинге стран, страдающих от водного стресса, опубликованном Институтом мировых ресурсов [1]. Гидроэнергетические ресурсы
Узбекистана составляют всего 4,92%
всей территории страны, общие водные ресурсы - 50-60 км3 в год, из
которых только 12,2 км3 формируются на территории республики, а остальной объем воды поступает извне - с гор Тянь-Шаня и Памиро-Алтая, от тающих летом снегов и ледников [2]. Основная часть водных ресурсов идёт на орошение хлопковых полей. Население республики к 2030 г. по прогнозам возрастет почти до 40 млн. человек, что вызовет сокращение
располагаемых водных ресурсов на 7-8 км3. В этих условиях дефицит водных ресурсов возрастет к 2030 г. с нынешних 13-14% до 4Ф46%, что может отрицательно влиять на развитие не только сельского хозяйства, но и других отраслей [3].
В статье [4] на примере Судана приводится результаты исследований относительно водных проблем в сельском хозяйстве с учётом зарубежных изысканий в данном направлении и отмечается что, глобальное потепление и изменение климата также снижают
урожайность. Ожидается, что засухи будут продолжать оказывать
огромное давление на
продовольственную безопасность в хрупких экосистемах. Чтобы
выдержать эти стрессы, в различных исследованиях изучалась роль симбиотических микроорганизмов в фенотипической адаптации растений к стрессам окружающей среды [5, 6, 7, 8, 9]. По мнению авторов [10], грибковые эндофиты, которые являются важной составляющей растительного микробиома, могут играть ключевую роль в способности растений адаптироваться к
климатическим стрессорам.
В работе [11] приводится факты, связанные с водными проблемами растений, на которых отмечаются, что у многих растений способность снижать потери воды в условиях дефицита влажности является одним из основных критериев засухоустойчивости. Ряд учёных [12, 13, 14, 15] в своих исследованиях к таким критериям относили и тех признаков растений, какими являются увядание листьев, скорость потери воды срезанными листьями, относительное содержание воды для оценки засухоустойчивости. Также могут быть использованы в качестве физиологических критериев отбора для оценки
засухоустойчивость относительное содержание воды в листьях, которое связано с уровнем водного статуса растения в конкретный момент времени.
Одной из последних открытий генной инженерии - РНК-интерференция обеспечивала
большие возможности для регуляции множество физиологических
процессов в растениях посредством так называемые малые не кодирующие гшРНК. Список воздействий, запускающих
регуляторный ответ организма через гшРНК, включает в себя реакцию на патогены, освещение, водный стресс, минеральное питание, солевой стресс, гипоксию, механический стресс и изменения температуры [16].
Как известно, при инбридинге с каждым поколением возрастает количество гомозигот с частотой (согласно формулы Райта) Р = 1-(1/2)п, где «и» - число инбредных поколений. Частота гетерозигот убывает с каждым поколением на 1/2 и соответствует (1/2)п. За счет возрастания гомозиготности по рецессивным генам в инбредном потомстве наблюдается снижение жизнеспособности, продуктивности, т.е. наблюдается явление депрессии. Снижение продуктивности
продолжается до 5-8 поколений в зависимости от вида растений, затем происходит стабильность [17].
Для решения вышеизложенных проблем относительно возделывания засухоустойчивых культур, в том числе и хлопчатника при водным стрессе, требуется разработки новых оригинальных инновационных
агротехнических и селекционных
методов с применением новеиших достижений молекулярной биологии и генетики и других современных высокотехнологичных инженерных наук, внедрение которых в сельском хозяйстве уже во многих с развитой агрокультурой странах
способствовало получению
колоссальные экономические выгоды [18,19].
В свете проведённого выше частичного анализа нынешнего состояния проблем водного стресса некоторых растений, нами было предпринято попытка провести сравнительный анализ РИЛ популяций хлопчатника,
возделанной в Центре геномике и биоинформатики АН РУз в двух режимах орошения: искусственно созданном водном стрессе и при оптимальном поливе для оценки тех показателей фенотипов популяции, которые достоверно различаются и могут проявить себя как индикаторами засухоустойчивости в количественной мере.
Цель исследования
Сравнительный анализ морфо-биологических, физиологических и агрономических признаков
рекомбинантных инбридних линий хлопчатника (РИЛ), в оптималном и засушлевым режимах орошения посредсвом компьютерных программ статистического анализа
параметрическим и
непараметрическим методами.
Методика исследования
Объектом являлись сорта
исследования хлопчатника Наманган-77, Занги-Ота и популяция рекомбинантныых инбредных линий (РИЛ), полученная в результате скрещивания гибридов данных двух сортов. Сорт хлопчатника Наманган-77 относится к средне волокнистам типам хлопка (Gossypium hirsutum L.) и многие фермеры и хлобкоробы предпочитают этого сорта как элитный, отличающегося
высокоурожайностью и с высоким выходом волокна. И поэтому в течении 30 лет возделывается данный сорт хлопчатника в обширных полях многих фермеских хозяйств Республики.
Из-за относительной
неустойчивости данного сорта к водному дефициту, он выбран в качестве реципиента при создании популяции. Сорт Занги-Ота, который относится тоже к типу G.hirsutum L. и будучи среднеурожайным сортом, является как сортовым образцом гермоплазмы хлопчатника, в достаточной степени устойчивым к водному дефициту по сравнению с сортом Наманган-77.
Популяция РИЛ создана путем самоопыления методом
"происхождения от общего предка" (SSD - single seed decent method) до поколения F 7 каждого растения гибридного поколения F2,
полученного в результате
скрещивания сортов Наманган-77 и Занги-Ота, отличающихся различной
устойчивостью к водному стрессу.
Данная популяция в условии водного дефицита состоит из 97 линий, обладающих широкими генетическими разнообразиями. Такие популяции являются важными генетическими материалами при определении локусов количественных признаков (QTL - quantitative traits loci), устойчивых к водному стрессу или генетической картировании.
Исследования проводилась в опытном поле Специального семеноводческого хозяйства при Центре геномики и биоинформатики АН РУз в оптимальном и искусственно созданном маловодном режимах орошении, так условно называемых в "оптимальном и сухом фонах", согласно схемам (1 х 2 х 0) и (0 х 1 х 0). Все агротехнические процедуры относительно этим двум фонам проводились идентично. Общее количество воды в листах растения определены по методу H. Н. Третьякова [20], свойства удержания воды листьями - по методу М.Д. Кушниренко [21] и скорость транспирации - по методу A.A. Иванова [22].
Для достижения поставленной цели нами был использован комплекс программных систем SPSS 21, который состоит из программных процедур, реализующих многих методов анализа данных в современных компьютерах [23, 24, 25, 26].
Ниже перечислены
исследованные показатели, значения которых измерены с каждого отдельного куста хлопчатника РИЛ популяций по оптимальному и сухому фонам.
• Trnspir lh- транспирация через один час
• Trnspir 2h - транспирация через два часа
• Trnspir 4h - транспирация через четыре часа
• Water - вода удержаемость листьев
• TwaterPlant - общей процент воды, содержащихся в листах
• BCYX2h - свойства удержания воды листьями за два часа
• BCYX4h - свойства удержания воды листьями за четыре часа
• Hlorophil - содержание хлорофилла
• Height - высота растения
• hs - высоты закладки первой плодовой ветви
• Мопор - моноподиальные ветви хлопчатника
• Simp - симподеальные ветви хлопчатника
• TBools - общие количество коробочек
• Bools - количество раскрытых коробочек хлопчатника.
Результаты и обсуждение
В таблице 1 представлены средние и стандартные отклонения по каждому показателю линии сортов, соответствующих оптимальному и сухому режиму орошения. Кроме того, в конечных двух строках таблицы содержатся результаты тестирования исследуемых двух фоновых групп по ¿-критерию Стьюдента.
Сравнительный анализ средних показателей фенотипов линий хлопчатника оптимального и сухого режимов орошения показал, что только несколько одноимённые показатели заметно отличались количественно друг от друга, а у многих показателей различие средних значений между фонами оказалось незначительным. Среди сравниваемых показателей фонов, показатель Water имел наибольшую разность средних, равную 392,66. Следующие за ней показатели транспирации через четырёх Trnspir4h и двух Trnspir2h часов, длина растения Height, содержание хлорофилла Hlorophil и показатель транспирации через одного часа
Тгтри1Ь имели разности средних, равные соответственно 92,72; 57,28; 37,34; -9,33 и -7,14, а разности средних между остальными показателями сравниваемых фонов были небольшими. Стандартные
отклонения вышеперечисленных показателей по сравниваем фонам распределены попарно как 223,55 и 211,77; 74,31 и 94,35; 64,74 и 82,42; 13,06 и 7,82; 3,60 и 1,98; 28,68 и 43,62.
При сравнительной оценке средних значений показателей фенотипов сортов РИЛ хлопчатника средние значения стандартизованы посредством деления каждого среднего на его стандартного отклонения, и тем самым произведена нормировка для наглядного сопоставления данных двух режимов орошения в безразмерной величине. Результаты выполненных процедур отражены на сравнительных гистограммах
нормированных средних показателей фенотипов оптимального и сухого фонов и показаны на рисунке 1.
Таблица 1
Описательная статистика и сравнение по ¿-Критерию средних сухого и
оптимального фона
Признаки Оптималь. фон Сухой фон t-Крит. Знч.
Средн. Стд.от Средн. Стд.от
Trnspirlh 117,38 28,68 124,52 43,62 1,82 0,179
Trnspir2h 242,42 64,75 185,14 82,42 28,97 0,0001
Trnspir4h 341,54 74,31 248,82 94,35 57,81 0,0001
Water 1215,18 223,55 822,52 211,77 157,72 0,0001
TwaterPlant 74,7 1,16 71,22 1,93 230,71 0,0001
BCYX2h 19,78 3,31 21,87 5,88 9,35 0,003
BCYX4h 28,12 3,51 29,76 6,11 5,3 0,022
Hlorophil 41,97 3,6 51,3 1,98 500,81 0,0001
Height 107,21 13,06 69,87 7,82 583,35 0,0001
hs 5,85 0,58 6,54 0,71 54,98 0,0001
Monop 1,33 0,61 1,32 0,62 0,01 0,907
Simp 17,39 1,72 12,74 1,41 423,2 0,0001
TBools 20,98 4,71 14,18 3,97 118,37 0,0001
Bools 7,25 4,32 7,81 3,42 1,03 0,312
Для установления различия оптимального и сухого фона по £-критерию Стьюдента, согласно категории, сравнение средних двух независимых групп, рассчитаны программой SPSS значения статистики и уровни значимости t-критерия, которые расположены на самых последних двух столбцах таблицы 1. Самых высоких значений статистики ¿-критерия с очень высокими уровнями значимостей имели показатели фенотипов вегетационного периода: высота растения Height, (t = 583,35; Р < 0,0001), степень содержания хлорофилла Hlorophil (t = 500,81; Р < 0,0001), симподиальные ветви хлопчатника Simp (t = 423,20; Р < 0,0001) ), общей процент воды, содержащиеся в листах хлопчатника TwaterPlant (t = 230,71; Р <0,0002), количество общих
коробочек хлопчатника TBools (t = 118,37; Р < 0,0001) и показатель вода удерживаемости листьев хлопчатника
Water (t = 157,72; Р < 0,0001). Среди остальных, имевших самого низкого значения статистики критерия и одновременно оказавшихся
недостоверными, считались
показатели фенотипов:
моноподиальные ветви Мопор (t = 0,01; Р <0,907), количество раскрытых коробочек Boots (t = 1,03; Р <0,312), и показатель транспирации через одного часа Trnspirlh (t = 1,82; Р <0,179). Кроме этих трёх статистически недостоверных
показателей, все остальные одиннадцать показатели
способствовали установлению
статистически достоверного различия между двумя исследуемыми группами, представляющими
оптимального и сухого фонового режима орошения и тем самым из-за значительно высокого значения уровней значимостей у многих показателей (в двух случаях Р < 0,022; Р < 0,003 и Р < 0,0001 - в остальных)
отвергается нулевая гипотеза равенстве средних и принимается альтернативная гипотеза о том, что между сравниваемыми группами существует статистически
достоверное различие.
1.
Нормированные средние показателей фенотипов
Нормир. оптималь фон Нормир. сухой фон
Рис.1. Гистограммы нормированных средних показателей фенотипов оптимального и сухого фонов
Поскольку некоторые
показатели (ТгтриНг, Мопор и ВооЬ) в результате тестирования наших данных посредством разведочного анализа по критерию Колмогорова-Смирнова, который проведен с целью проверке соответствие закона распределения показателей
нормальному закону, не
соответствовали необходимым
условиям применения критерия Стьюдента для сравнения двух несвязанных выборок, было решено использовать и методы
непараметрической статистики, для
которых не играют роли законы распределения значения показателей и их параметры, а осуществляют ранжирование абсолютных значений признака, что позволяет сглаживать эффекты выбросов и асимметрии распределения.
Среди непараметрических критериев больше всего подходит и критерий Манна-Уитни при необходимости сравнении двух независимых групп, когда объём и распределения данных не
соответствуют требованиям
применения параметрического критерия.
На начальном этапе программа И критерия Манна-Уитни выдаёт вычисленные программой средние и суммы рангов значений всех показателей фенотипов РИЛ популяций оптимального и сухого фонов. Далее рассчитываются значения статистик для данного критерия, наименьшее значение из обоих ранговых сумм критерия Уилкоксона и тестовую величину Ъ, определенную по критерию Колмогорова-Смирнова, а также относящуюся к ней вероятность ошибки р, которую следует использовать при количестве наблюдений более 30 для всех показателей РИЛ популяций, и которые представлены в таблице 2.
Также, как и в случае применения параметрического
метода, здесь тоже недостоверными оказались только три показатели
фенотипов: моноподиальные ветви Мопор (U = 4057,000; Р <0, 928), количество раскрытых коробочек Boots (U = 4057,000; Р <0,097) и показатель транспирации через один час Trnspirlh (U = 4114,000; Р <0,131). А по всем остальным показателям различие между группами, соответствующими оптимальному и сухому фонам, по тесту U критерия Манна-Уитни получилось
статистически достоверным, что количественно подтверждено
значительно высокими уровнями значимостей показателей, равных в двух случаях Р <0,020; Р <0,051 и Р <0,0001 - в остальных. И на данном обстоятельстве, как в случае t-критерия, отвергается нулевая гипотеза о равенстве средних и принимается альтернативная
гипотеза о том, что сравниваемые группы существенно различаются с достаточно высокой статистической достоверностью.
Таблица 2
Статистики критерия
Признаки U Манна-Уитни W Уилкоксона Z Знч.
Trnspirlh 4114 8867 -1,51 0,131
Trnspirlh 2486,5 7239,5 -5,672 0,0001
Trnspir4h 1942,5 6695,5 -7,064 0,0001
Water 1006 5759 -9,459 0,0001
TwaterPlant 419,5 5172,5 -10,959 0,0001
BCYXIh 3520,5 8273,5 -3,028 0,002
BCYX4h 3940,5 8693,5 -1,954 0,051
Hlorophil 200 4953 -11,52 0,0001
Height 26 4779 -11,968 0,0001
hs 2383 7136 -6,59 0,0001
Monop 4673,5 9426,5 -0,091 0,928
Simp 215 4968 -11,553 0,0001
TBools 1238 5991 -8,881 0,0001
Bools 4057 8810 -1,662 0,097
Проделанные все расчеты при анализе показателей РИЛ
популяций, в соответствующих оптимальном и сухом фоновых режимах орошения по тесту и критерия Манна-Уитни дали такие же результаты как ¿-критерий Стьюдента и это показывало того, что в наших исследованиях нами применённые параметрические и непараметрические методы каждый по отдельности подтверждал статистический достоверности
полученных результатов.
Выводы
На основе использованных показателей фенотипов РИЛ сортов линии хлопчатника и полученных результатов расчётов можно сделать следующие заключение.
1. В сравниваемых группах только несколько одноимённые показатели заметно отличались количественно друг от друга, а у многих показателей различие средних значений между фонами оказалось незначительным.
2. Среди сравненных показателей фонов, вода удерживаемое™ листьев Water и транспирации через четырёх часов Trnspir4h имели наибольшие разности средних и тем самым они проявили себя как индикаторы засухоустойчивости.
3. Самых высоких значений статистики i-критерия с высокими уровнями значимостей (Р <0,0001) имели показатели фенотипов вегетационного периода: Height, Hlorophil, Simp, TwaterPlant , TBools и Water.
4. Показатели фенотипов: Monop, Bools, и Trnspirlh имели самого низкого значения статистики t-критерия и одновременно оказались статистически недостоверными из-за чего было предпринята попытка применения и непараметрического метода статистики - U критерия Манна-Уитни.
5. Программа непараметрического анализа по U критерию Манна-Уитни дала такие
же результаты как i-критерий Стьюдента и указывала на то, что кроме указанных в 4- пункте трёх недостоверных показателей, по всем другим показателям между оптимальным и сухим фонами имеется существенное достоверное различие.
Список литератур
1.
https://www.gazeta.uz/m/2019/08/08/w ater-stress/
2. Гусев Л.Ю. Водно-энергетические проблемы Центральной Азии и возможные пути их разрешения//Вестник МШМО университета. 2013. 6(33). С. 36.
3. Алимджанов Б. // https://cabar.asia/ru/vodnye-problemy-uzbekistana-voprosy-ekologii-i-menedzhmenta
4. Zafar A. Khan, Muhammad Imran, Jamal Umer, Saeed Ahmed, Ogheneruona E. Diemuodeke, Amged Osman Abdelatif Assessing Crop Water Requirements and a Case for Renewable-Energy-Powered Pumping System for Wheat, Cotton, and Sorghum Crops in Sudan. / Energies 2021,14(23), 8133; https://doi.org/10.3390/enl4238133
5. Ahmed, S.M. Impacts of drought, food security policy and climate change on performance of irrigation schemes in Sub-saharan Africa: The case of Sudan. Agric. Water Manag. 2020, 232, 106064. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Shankar Naik, B. Functional roles of fungal endophytes in host fitness during stress conditions. Symbiosis 2019, 79, 99-115. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Redman, R.S.; Kim, Y.O.; Woodward, C.J.D.A.; Greer, C.; Espino, L.; Doty, S.L.; Rodriguez, R.J. Increased fitness of rice plants to abiotic stress via habitat adapted symbiosis: A strategy for mitigating impacts of climate change. PLoS ONE 2011, 6, el4823. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
8. Acuña-Rodríguez, I.S.; Newsham, K.K.; Gundel, P.E.; Torres-Diaz, C.; Molina-Montenegro, M.A. Functional roles of microbial symbionts in plant cold tolerance. Ecol. Lett. 2020, 23, 1034^1048. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]
9. Decunta, F.A.; Pérez, L.I.; Malinowski, D.P.; Molina-Montenegro, M.A.; Gundel, P.E. A Systematic Review on the Effects of Epichloé Fungal Endophytes on Drought Tolerance in Cool-Season Grasses. Front. Plant Sci. 2021, 12, 380. [Google Scholar] [CrossRef].
10. Suryanarayanan, T.S.; Shaanker, R.U. Can fungal endophytes fast-track plant adaptations to climate change? Fungal Ecol. 2021, 50, 101039. [Google Scholar] [CrossRef].
11. Weijun Du, Deyue Yu, Sanxiong Fu Detection of Quantitative Trait Loci for Yield and Drought Tolerance Traits in Soybean Using a Recombinant Inbred Line Population
//Journal of Integrative Plant Biology 2009, 51 (9): 868-878.
12. Lafitte HR, Courtois В (2002). Interpreting cultivar x environment interactions for yield in upland rice. Assigning value to droughtadaptive traits. Crop Sci. 42,1409-1420.
13. Babu RC, Nguyen BD, Chamarerk V, Shanmugasundaram P, Chezhian P, Jeyaprakash P et al. (2003). Genetic analysis of drought resistance in rice by molecular markers association between secondary traits and field performance. Crop Sci. 43,1457-1469.
14. Basal H, Smith CW, Thaxton PS, Hemphill JK (2005). Seedling drought tolerance in upland cotton. Crop Sci. 45, 766-771.
15. Monneveux P, Sanchez C, Beck D, Edmeades GO (2006). Drought tolerance improvement in tropical maize source populations. Crop Sci. 46, 180-191.
16. Концепция развития геномики и биоинформатики в Узбекистане до 2025 года. / Узбекский биологический журнал. Спецвыпуск, 2016г. Ташкент, Фан. АН РУз, с. 102-106.
17. Guleria P., Mahajan М., Bhardwaj J., Yadav S.K. Plant small RNAs: biogenesis, mode of action and their roles in abiotic stresses // Genomics, Proteomics and Bioinformatics. 2011. V. 9. I. 6. P. 183-199.
18. Самигуллина H.C. Практикум по генетике:Учебное пособие. /Н.С. Самигуллина, И.Б.
Кирина - Мичуринск: Изд-во МичГАУ, 2007. - с.211.
19.
https://uzbekistan.de/ru/nachrichten/akt uelle-nachrichten/ мировое признание новой технологии узбекских ученых.
20. Третьяков H.H., Карнаукова Т.В., Паничкин Л.А. Практикум по физиологии растений/ Под ред. Третьякова H.H. - Москва: Агропромиздат, 1990. - 271 с.
21. Кушниренко М.Д., Гончарова Э.А., Бондарь Е.М. Методы изучения водного обмена и засухоустойчивости плодовых растений // - Кишинев, 1970. - С.79.
22. Иванов Л.А. О методе быстрого взвешивания для определения транспирации в естественных условиях / Иванов Л. А., Силина A.A., Ю.Л. Цельникер // Ботанический журнал. - 1950. - Т. 35. -№ 2.- С. 171-185.
23. Мелник М. Основы прикладной статистики. М. Энергоатомиздат. 1983. Глава 13. Регрессионный и корреляционный анализ. - 416 с.
24. Бююль А., Цеффель П. SPSS: искусство обработки информации. -М., 2005. Глава 14. Корреляционный анализ.
25. Наследов, А .Д. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных [Текст] // А. Д. Наследов. - СПб. Питер, 2011. - 400 с.
26. Гржибовский A.M., Иванов C.B., Горбатова М.А. Сравнение количественных данных двух
