CC BY
17
Vestnik of Omsk SAU, 2022, no. 2(46) AGRONOMY
Научная статья
УДК 635.657-152(571.1)
DOI 10.48136/2222-0364 2022 2 13
Применение кластерного анализа для определения селекционной ценности нута (Cicer arietinum L.)
С.П. Кузьмина10, Н.Г. Казыдуб1, С.В. Булынцев2, А.А. Власова1
1 Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина, Омск, Россия Федеральный исследовательский центр Всероссийского института генетических ресурсов имени Н.И. Вавилова, Санкт-Петербург, Россия
Аннотация. Представлены результаты кластерного анализа образцов коллекции нута по комплексу селекционно-значимых признаков. Опыты закладывались на полях учебно-опытного хозяйства Омского ГАУ в южной лесостепи Омской области в 2018-2021 гг. Объектом для исследования служили 40 образцов нута из коллекции Федерального исследовательского центра Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР, г. Санкт-Петербург) и коллекции сомаклонов Сибирского НИИ кормов (г. Новосибирск). В результате исследований выделены источники хозяйственно-ценных признаков нута для селекции в условиях южной лесостепи Западной Сибири. Использование кластерного анализа по 10 признакам позволило разделить изучаемые коллекционные образцы методом евклидовых расстояний на 5 кластеров с разной селекционной ценностью. Наиболее перспективными в практическом и селекционном плане следует считать образцы, относящиеся к 4-му кластеру, морфоти-па Kabuli (С2-Краснокутский 123, Приво 1 (к-3484)), Волгоградский 10 (к-2197), ILC-2402 (к-3276), С-303 (к-3832), ILC-482 (к-3062), имеющие максимальную выраженность селекционно-ценных признаков и укороченный период созревания. Образцы 2-го и 5-го кластера могут быть использованы в качестве источников отдельных селекционных признаков.
Ключевые слова: нут, селекция, элементы урожайности, кластерный анализ
Original article
Application of cluster analysis to determine the breeding value of chickpeas (Cicer arietinum L.)
S.P. Kuz'mina1^, N.G. Kazydub1, S.V. Bulyntsev2, A.A. Vlasova1
1Omsk State Agrarian University named after P.A. Stolypin, Omsk, Russia 2Federal Research Center N. I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources, St. Petersburg, Russia
Abstract. The article presents the results of cluster analysis of chickpea collection samples according to a complex of selection-significant traits. The experiments were laid on the fields of the training and experimental farm of the Omsk State Agrarian University in the southern forest-steppe of the Omsk region in 2018-2021. The object for the study was 40 chickpea samples from the collection of the Federal Research Center of the N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR, St. Petersburg) and collections of somaclones of the Siberian Research Institute of Feeds (Novosibirsk). As a result of the research, sources of economically valuable traits of chickpea for breeding in the conditions of the southern forest-steppe of Western Siberia were identified. The use of cluster analysis by 10 features made it possible to divide the studied collection samples by the Euclidean distances method into 5 clusters with different breeding values. The most promising in practical and breeding terms should be considered samples belonging to the 4th cluster, Kabuli morphotype (C2-Krasnokutsky
© Кузьмина С.П., Казыдуб Н.Г., Булынцев С.В., Власова А. А., 2022
Vestnik of Omsk SAU, 2022, no. 2(46) AGRONOMY
123), Privo 1 (k-3484), Volgogradsky 10 (k-2197), ILC-2402 (k-3276), C-303 (k-3832), ILC-482 (k-3062), which have the maximum expression of valuable breeding traits and a shortened ripening period. Samples of the 2nd and 5th clusters can be used as sources of individual breeding traits.
Keywords: chickpeas, breeding, yield elements, cluster analysis
Введение
Нут (Cicer arietinum L.) - вторая зернобобовая культура в мире по посевным площадям и третья - по производству зерна. Основные мировые площади ее возделывания сосредоточены в районах с жарким и засушливым климатом - Индии, Пакистане, странах Ближнего Востока, Центральной и Средней Азии, Восточной Африки, Восточной Европы, Америки, Австралии [1; 2]. В условиях Западной Сибири, в зонах с регулярными засухами, также отмечается увеличение посевных площадей под нутом. Наблюдающееся потепление климата создает возможность продвижения на север ареала возделывания этой новой нетрадиционной для региона культуры, до южной лесостепной зоны Омкой области.
Тенденции изменения климата: рост температур июля-августа, все более раннее наступление даты устойчивого перехода температур через 5, 10, 15°С, увеличение продолжительности безморозного периода и отсутствие заморозков в сентябре создают возможность улучшения структуры посевных площадей и расширения зоны растениеводства в Западно-Сибирском регионе [3; 4].
Спрос на зерно нута обусловлен богатым содержанием в нем питательных веществ. Его семена содержат от 20,0 до 32,5% сырого протеина, 47-60% крахмала, 8% жира. Переваримость белка - от 34 до 76%. Белки его сбалансированы по аминокислотному составу. По количеству основных незаменимых аминокислот (метионина и триптофана) нут превосходит все другие бобовые культуры и практически не содержит антипитательных компонентов. Нут - источник фолиевой кислоты, токоферолов, лецитина, рибофлавина, тиамина, никотиновой и пантотеновой кислот, холина. В его зерне значительное количество минеральных солей [5-7].
Главными характеристиками сортов нута, определяющими пригодность для возделывания в Западной Сибири, являются: высокая урожайность, укороченный вегетационный период и устойчивость к воздействию стрессовых био- и абиотических факторов. Исходным материалом для создания таких сортов может служить коллекция образцов нута, собранная из различных эколого-климатических зон [8-10]. Вовлечение в скрещивания географически удаленных родительских генотипов позволяет расширить генетическую базу исходного материала для селекции [11-14].
Изучение коллекций генетических ресурсов растений подразумевает оценку большого количества образцов по широкому спектру разнокачественных признаков и успешно было использовано в селекции ряда культур [15-21]. Наиболее эффективно применение метода кластерного анализа для оценки селекционного материала на начальных этапах селекции, что дает возможность ускорить процесс создания новых сортов [22-25].
Для сравнения разнокачественных селекционно-значимых признаков, таких как урожайность и ее элементы, устойчивость к болезням, продолжительность вегетационного периода, качество семян, чаще всего используется метод евклидовых расстояний, который позволяет оценить как сходство, так и отличие изученных образцов, сгруппировать их по комплексу признаков и подобрать наиболее перспективные генотипы для скрещивания. Для получения ценных рекомбинатов и высокогетерозисного по-
Vestnik of Omsk SAU, 2022, no. 2(46) AGRONOMY
томства следует использовать для скрещивания образцы наиболее удаленных кластеров [26; 27].
Цель работы - с помощью кластерного анализа сгруппировать образцы нута по совокупности хозяйственно-ценных признаков и рекомендовать источники для дальнейшей селекции в качестве компонентов для скрещивания
Материалы и методы
Экспериментальная часть работы выполнялась в учебно-опытном хозяйстве Омского ГАУ совместно с ЦКП «Селекция и семеноводство полевых культур» в южной лесостепи Омской области (2018-2021 гг.). Погодные условия в годы проведения опытов были различными: 2018 и 2019 гг. - слабо засушливые (ГТК = 1,04 и 1,07 соответственно), 2020 и 2021 - очень засушливые (ГТК - 0,69). Объектом исследований служили 20 коллекционных образцов и селекционных линий, полученные из Федерального исследовательского центра Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР, г. Санкт-Петербург) и 20 образцов коллекции сомаклонов (имеющие в названии индекс «С») из Сибирского НИИ кормов (г. Новосибирск). В качестве стандарта использовали районированный сорт Краснокутский 123 (к-1917). 16 образцов коллекции были отнесены к морфотипу Kabuli (светлосемянные - белые, кремовые, бежевые), 24 - Desi (темносемянные - красные, коричневые, зеленые). У изученных образцов разное географическое происхождение: Россия - 23 образца, Сирия - 4, Болгария - 3, Азербайджан - 3, Турция - 3, Узбекистан - 2, Канада - 1, Франция - 1.
Посев нута проводили вручную во 2-й декаде мая на глубину 5 см. Повторность четырехкратная. Количество семян в каждом повторении - 30 шт. Площадь питания растений - 60*10 см. Предшественник - пшеница яровая мягкая. Почва поля - чернозем обыкновенный среднемощный, среднегумусный. Учеты и наблюдения проводили согласно «Методическим указаниям по изучению коллекции зерновых бобовых культур» (1975 г.) и «Классификатору рода Cicer L.» (1980 г.). Кластерный анализ образцов по комплексу хозяйственно-ценных признаков - в модуле Hierarchical Claster Analysis статистического пакета SPSS for Windows 13. Уборка проводилась вручную во второй декаде сентября с предварительным использованием десикации (2-я декада сентября) препаратом «Тонгара» (концентрация - 150 г/л).
Результаты исследований
Группировали образцы нута в относительно однородные кластеры путем попарного сравнения по 10 разнокачественным показателям: высоте растений, высоте прикрепления нижнего боба, числу и массе бобов с растения, числу и массе семян с растения, крупности семян, продолжительности периода всходы - цветение, морфотипу семян и типу куста.
Использование кластерного анализа по изученным хозяйственно-ценным признакам позволило нам разделить коллекционные образцы нута на 5 кластеров с разной селекционной ценностью. Образцы, выделенные в кластеры, отличаются набором признаков внутри группы и имеют достоверные различия с другими кластерами (таблица, рисунок).
В первый кластер вошли 11 образцов нута (сомаклоны: С1-Александрит, С4-Deemin, С8-Александрит, С11-Юбилейный, С17-С11, С19-1-10, С23-Колорит; коллекции ВИР: Линия С-35, Линия С-82, 25-Б (к-3843), 14-Б (к-3837)). Образцы этого кластера высокорослые, для них характерны низкие показатели продуктивности: число бобов с растения (33,5 шт.), масса бобов с растения (8,1 г), число семян с растения
Vestnik of OmskSAU, 2022, т. 2(46)
AGRONOMY
(22,8 шт.), масса семян с растения (4,6 г), масса 1000 семян (199 г), продолжительность периода всходы - цветение (30 дн.), высота растений (122 см), высота прикрепления нижнего боба (36,2 см), окраска семян преимущественно темная, куст компактный. Эти образцы следует считать малоперспективными для использования в селекции в качестве компонентов для скрещивания в условиях Омской области из-за их низкой продуктивности.
Количественные показатели хозяйственно-ценных признаков коллекционных образцов нута
по пяти кластерам
Кластер Высота растений, см Высота прикрепления нижнего боба, см Число бобов с растения, шт. Масса бобов с растения, г Число семян с растения, шт. Масса семян с растения, г Масса 1000 семян Всходы - цветение Морфотип семян, балл * Тип куста, балл**
1-й 122 36,2 33,5 8,1 22,8 4,6 199 30 1 6
2-й 111 34,1 51,3 14,5 45,9 10,9 240 28 1 5
3-й 117 37,0 47,1 8,8 27,8 4,0 142 30 1 4
4-й 103 33,9 83,1 31,9 73,1 21,3 302 29 2 6
5-й 121 34,2 58,4 14,4 37,0 10,8 292 35 2 7
Среднее 115,0 35,1 54,7 15,5 41,3 10,3 235 30,4 1,4 5,6
НСР05 13,8 4,2 6,6 1,9 4,9 1,2 28,2 3,6 0,17 0,7
*Морфотип семян: 1 - Desi (темная); 2 - Kabuli (светлая) **Тип куста: 3 - развалистый; 5 - раскидистый; 7 - компактный
Во второй кластер вошли 9 образцов нута (сомаклоны: С3-Александрит, С7-Александрит, С9-А11, С10-Колорит, С16-Краснокутский123, С21-Р11; коллекции ВИР: С-17 (к-3833), С-27 (к-3827), ^-2394 (к-3273)), имеющие несущественное преимущество по отдельным хозяйственно-ценным признакам: числу семян с растения (45,9 шт.), массе семян с растения (10,9 г), массе 1000 семян (240 г), продолжительности периода всходы - цветение: на 2 дня короче, чем в среднем по коллекции (28 дн.), окраске семян - преимущественно темной, куст раскидистый.
В третий кластер вошли 7 образцов преимущественно с развалистым типом куста (сомаклоны: С5-Краснокутский 123, С6-Александрит, С12-Днепропетровский высокорослый, С13-Оеетт, С14-Александрит; коллекции ВИР: Линия С-80, ILC-10005 (к-351)), имеющие наименьшую выраженность всех хозяйственно-ценных признаков. Образцы кластера также малоперспективны для практической селекции.
В четвертом кластере крупносемянные образцы преимущественно со светлой окраской и компактным кустом (сомаклоны: С2-Краснокутский 123; коллекции ВИР: Приво 1 (к-3484), Волгоградский 10 (к-2197), ^-2402 (к-327б), С-303 (к-3832), Ш^482 (к-3062), имеющие максимальную выраженность селекционно-ценных признаков: высота растений (103 см), высота прикрепления нижнего боба (33,9 см), число бобов с растения (83,1 шт.), масса бобов с растения (31,9 г), число семян с растения (73,1 шт.), масса семян с растения (21,3 г), масса 1000 семян (302 г), продолжительность периода всходы - цветение (29 дн. ). Образцы данного кластера следует считать наиболее перспективными по комплексу хозяйственно-ценных признаков для селекционных целей.
Vestnik of OmskSAU, 2022, по. 2(46)
ЛСШКОМУ
Дендрограмма кластеризации образцов коллекции нута по хозяйственно-ценным признакам
методом евклидовых расстояний
В пятый кластер вошли образцы со светлой окраской семян, незначительно уступающие по массе 1000 семян образцам четвертого кластера, но существенно уступающие им по семенной продуктивности (сомаклоны: С22-Александрит; коллекции ВИР: Линия С-16, Линия С-18, 16-Б (к-3845), С-243 (к-3830), С-03 (к-3834), 1ЬС-6188 (к-3407)): высота растений (121 см), высота прикрепления нижнего боба (34,2 см), число бобов с растения (58,2 шт.), масса бобов с растения (14,4 г), число семян с растения (37,0 шт.), масса семян с растения (10,8 г), масса 1000 семян (292 г), продолжительность периода всходы - цветение (35 дн.). Образцы высокорослые, имеют компактный куст, но склонны к затягиванию вегетационного периода. Коллекционные образцы нута пятого кластера могут быть рекомендованы в селекции по отдельным ценным признакам: технологичности и крупнозерности.
Рядом отечественных и зарубежных ученых показано, что образцы из кластеров, имеющих максимальное расстояние между собой, могут быть использованы в качестве родительских компонентов для скрещивания в селекционных программах для получе-
Vestnik of Omsk SAU, 2022, no. 2(46) AGRONOMY
ния сортов, сочетающих комплекс ценных признаков [28-30]. Использование кластерного анализа позволяет увеличить эффективность подбора родительских пар и ускорить селекцию. Для получения желаемых рекомбинантов в качестве родительских компонентов в селекции нута целесообразно использовать образцы 2-го (С10-Колорит, C21-F11, С3-Александрит, С7-Александрит, С16-Краснокутский 123, С9-А11, С-17 (к-3833), ILC-2394 (к-3273), С-27 (к-3827) и 5-го кластеров (С22-Александрит, Линия С-16, Линия С-18, 16-Б (к-3845), С-243 (к-3830), С-03 (к-3834), ILC-6188 (к-3407), выделенные по отдельным хозяйственным признакам.
Выводы
При создании новых сортов нута в качестве исходного материала необходимо уделять большое внимание растениям, относящимся к 4-му кластеру. Образцы нута С2-Краснокутский 123, Приво 1 (к-3484), Волгоградский 10 (к-2197), ILC-2402 (к-3276), С-303 (к-3832), ILC-482 (к-3062) с максимальной выраженностью ряда селекционно-ценных признаков рекомендуется включить в гибридизацию.
Образцы максимально удаленных друг от друга кластеров: второго (С10-Колорит, C21-F11, С3-Александрит, С7-Александрит, С16-Краснокутский 123, С9-А11, С-17 (к-3833), ILC-2394 (к-3273), С-27 (к-3827) и пятого кластеров (С22-Александрит, Линия С-16, Линия С-18, 16-Б (к-3845), С-243 (к-3830), С-03 (к-3834), ILC-6188 (к-3407), выделенные по отдельным хозяйственным признакам, целесообразно использовать в качестве родительских компонентов в скрещиваниях.
В качестве источников отдельных хозяйственно-ценных признаков для условий Омкой области выделены образцы нута:
- по числу бобов с растения: Волгоградский 10, ILC-2402 С-27, С-03, С-243;
- по массе бобов с растения: Приво 1, Волгоградский 10, ILC-2394, С-27, ILC-2402;
- по числу семян с растения: С-27, Волгоградский 10, ILC-2402, С9-А-11, С2-Краснокутский 123, ILC-2394;
- по массе семян с растения: Волгоградский 10, С2-Краснокутский 123, Приво-1, ILC-2402, ILC-482;
- по массе 1000 семян: С-303, ILC-482, С22-Александрит, С-243, С-03.
Наиболее успешными для получения новых ценных рекомбинатов нута при гибридизации будут родительские комбинации:
- С-27 (высокое число бобов и семян с растения, укороченный период всходы-цветение) и С-303 (крупные семена, технологичность);
- Волгоградский 10 (высокое число бобов и семян с растения, укороченный период всходы-цветение) и ILC-482 (крупные семена, технологичность);
- С-03 (крупные семена, технологичность) и ILC-2402 (высокое число бобов и семян с растения).
Список источников
1. Бушулян О.В., Счкар В.1. Нут: генетика, селекщя, насшництво, технология вирощування. Одеса: СГ1, 2009. 246 с.
2. Зернобобовые культуры в Западной Сибири (фасоль и бобы овощные, нут): биология, генетика, селекция, использование : монография / Н.Г. Казыдуб [и др.]. Омск : ФГБОУ ВО Омский ГАУ, 2020.
3. Shamanin V.P. et al. Genotypic and ecological variability of zinc content in the grain of spring
References
1. Bushuljan O.V., Sichkar V.I. Chickpeas: genetics, breeding, breeding, cultivation technology. Odesa: SGI.2009:246. (In Ukrain.).
2. N.G. Kazydub [i dr.]. Leguminous crops in Western Siberia (beans and vegetable beans, chickpeas): biology, genetics, breeding, use. Jelektron. dan. Omsk: FGBOU VO Omskij GAU. 2020. (In Russ.).
3. Shamanin V.P. et al. Genotypic and ecological variability of zinc content in the grain of spring
Vestnik of OmskSAU, 2022, no. 2(46)
bread wheat varieties in the international nursery KA-SIB. Vavil. Z. Gen. i Sel., 2021;25(5):543-551.
4. Погода в Омске. URL: http://www.pogo-daiklimat.ru/monitor.php?id=28698&month=10&year (дата обращения: 21.04.2022)
5. Германцева Н.И. Результаты и перспективы селекции нута на Краснокутской станции // Аграрный вестник Юго-Востока, 2019. № 1(21). С. 9-14.
6. FAOSTAT. URL: http://faostat3.fao.org/ compare/E. (дата обращения: 21.04.2022).
7. Кузьмина С.П., Казыдуб Н.Г., Красю-ков В.С. Изучение наследуемости продуктивности гибридами нута в условиях южной лесостепи Омской области // Вестник Омского ГАУ, 2021. № 2(42). С. 41-49.
8. Видовое разнообразие коллекции генетических ресурсов зернобобовых ВИР и его использование в отечественной селекции (обзор) / М.А. Вишнякова [и др.] // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции, 2019. № 180(2). С. 109-123.
9. Геномный анализ староместных сортов нута / А.Б. Соколкова [и др.] // Биофизика, 2021. Т. 66. № 1. С. 40-48.
10. Рожанская О.А., Ашмарина Л.Ф., Коробейников А.С. Получение новых форм нута (Cicer arietinum L.), устойчивых к био- и абиотическим стрессорам, с помощью методов биотехнологии // Кормопроизводство, 2017. № 12. С. 18-23.
11. Акинина Г.Е., Попов В.Н. Полиморфизм микросателлитных локусов в сортах нута европейского происхождения // Цитология и генетика, 2012. № 46(1). С. 27-36.
12. Khamassi K. et al. Morphological and molecular diversity of Tunisian chickpea. Europ. J. Hort. Sci. 2012;77:1611-4426.
13. Benzohra I.E. et al. Sources of resistance in chickpea germplasm to three pathotypes of Asco-chyta rabiei (Pass.) Labr. in Algeria. World Appl. Sci. J., 2013;21(6):873-878.
14. Потоцкая И.В., Чурсин А.С., Шама-нин В.П. Создание сортов и селекционного материала челночной селекции с использованием генетического материала синтетической пшеницы // Вестник Омского ГАУ, 2019. № 4(36). С. 61-67.
15. Kroonenberg P.M., Basford K.E., Ebs-kamp A.G.M. Three way cluster and component analyses of mais variety trials. Euphytica, 1995;84:31-42.
16. Nandini B. et al. Genetic variability analysis for grain yield and its components traits in traditional rice varieties (TRVs). Int. J. Curr. Microbiol. App. Sci., 2017;6(8):494-502.
17. Роль генофонда чечевицы (Lens culin-sris Medik.) из коллекции зернобобовых культур в решении задач селекции в Азербайджане / К.Б. Шихалиева [и др.] // Зернобобовые и крупяные культуры, 2018. № 2(26). С. 36-43.
AGRONOMY
bread wheat varieties in the international nursery KA-SIB. Vavilovskij zhurnal genetiki i selekcii = Vavilov journal of genetics and breeding. 2021;25(5):543-551. (In English). DOI: 10.18699/VJ21.061
4. Pogoda v Omske [Internet]. Available from: http://www.pogodaiklimat.ru/monitor.php?id=28698& month=10&year (data obrashhenija: 21.04.2022). (In Russ.).
5. Germanceva N.I. Results and prospects of chickpea breeding at the Krasnokutsk station. Agrarnyj vestnik Jugo-Vostoka = Agrarian Bulletin of the SouthEast. 2019;(21):9-14. (In Russ.).
6. FAOSTAT [Internet]. Available from: http://faostat3.fao.org/compareZE. (data obrashhenija: 21.04.2022) (In English).
7. Kuz'mina S.P., Kazydub N.G., Krasjukov V.S. The study of the heritability of productivity of chickpea hybrids in the conditions of the southern forest-steppe of the Omsk region. Vestnik Omskogo GAU = Bulletin of the Omsk State Agrarian University. 2021;2(42):41-49. (In Russ.). DOI: 10.48136/2222-0364_2021_2_41
8. Vishnjakova M.A. [i dr.]. Species diversity of the collection of genetic resources of legumes and its use in domestic breeding (review). Trudy po pri-kladnoj botanike, genetike i selekcii = Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2019;180(2): 109-123. (In Russ.). DOI: 10.30901/2227-8834-20192-109-123
9. Sokolkova A.B. [i dr.]. Genomic analysis of chickpea landraces. Biofizika = Biophysics. 2021;66(1):40-48. (In Russ.). DOI: 10.31857/ S0006302921010051
10. Rozhanskaja O.A., Ashmarina L.F., Koro-bejnikov A.S. Obtaining new forms of chickpea (Cicer arietin L.), resistant to bio- and abiotic stressors, using biotechnology methods. Kormoproizvodstvo = Feed production. 2017;(12):18-23. (In Russ.).
11. Akinina G.E., Popov V.N. Polymorphism of microsatellite loci in chickpea varieties of European origin. Citologija i genetika = Cytology and genetics. 2012;46(1):27-36. (In Russ.).
12. Khamassi K. et al. Morphological and molecular diversity of Tunisian chickpea. European Journal of Horticultural Science. 2012;(77):1611-4426. (In English).
13. Benzohra I.E. et al. Sources of resistance in chickpea germplasm to three pathotypes of Ascochyta rabiei (Pass.) Labr. in Algeria. World Applied Sciences Journal. 2013;21(6):873-878. (In English). DOI: 10.5829/idosi.wasj.2013.21.6.2874.
14. Potockaja I.V., Chursin A.S., Shamanin V.P. Creation of varieties and breeding material of shuttle breeding using the genetic material of synthetic wheat. Vestnik Omskogo GAU = Bulletin of the Omsk State Agrarian University. 2019;4(36):61-67. (In Russ.).
Vestnik of OmskSAU, 2022, no. 2(46)
18. Malik S.R. et al. Genetic diversity analysis of morpho-genetic traits in Desi chickpea (Cicer arieti-num L.). Int. J. Agric. Biol., 2014;16:956-960.
19. Gupta N., Gill M., Arora N.K. Cluster analysis for fruit yield components in grapes. Electron. J. Plant Breed, 2017;8(1):306-310.
20. Oliveira E.J. et al. Non-hierarchical clustering of Manihotesculenta Crantz germplasm based on quantitative traits. Rev. Cien. Agron., 2016;47(3): 548-555.
21. Haralayya D. et al. Genetic diversity analysis by D2 clustering of yield and yield attributing traits in French bean (Phaseolus vulgaris L.). J. Phar-macogn. Phytochem. 2017;6(6):1331-1335.
22. Кузьмина С.П., Казыдуб Н.Г., Черненко Е.А. Перспективы и результаты изучения коллекции нута в Омском ГАУ // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции, 2017. № 178(1). С. 48-57.
23. Кластерный анализ в селекции гречихи / Л.А. Вильчинская [и др.] // Вюн. укр. тов-ва генетишв i селекцiонерiв, 2017. № 15(2). С. 145149.
24. Омельянюк Л.В., Асанов А.М., Кармазина А.Ю. Доноры признаков структуры стебля в селекции гороха усатого морфотипа для Сибирского региона // Вестник Омского ГАУ, 2021. № 4(44). С. 25-34.
25. Особенности формирования урожая и элементов его структуры растениями сои в условиях южной лесостепи Западной Сибири / Л.В. Омельянюк [и др.] // Вестник Омского ГАУ, 2020. № 3(39). С. 28-33.
26. Syed M.A. [et al.]. Genetic divergence in chickpea (Cicer arietinum L.). Bangladesh J. Agril. Res., 2012;37(1):129-136.
27. Вус Н.А., Кобызева Л.Н., Безуглая О.Н. Определение селекционной ценности коллекционных образцов нута (Cicer arietinum L.) методом кластерного анализа // Вавил. жур. ген. и сел., 2020. № 24(3). С. 244-251.
28. Vural H., Karasu A. Agronomical characteristics of several chickpea ecotypes (Cicer arietinum L.) grown in Turkey. Not. Bot. Hort. Agrobot. Cluj. 2007;35(2):33-38.
29. Aarif M. [et al.]. Genetic divergence analysis in kabuli chickpea (Cicer arietinum L.). J. Phar-macogn. Phytochem, 2017;6(4):1775-1778.
30. Haralayya D. [et al.]. Genetic diversity analysis by D2 clustering of yield and yield attributing traits in French bean (Phaseolus vulgaris L.). J. Phar-macogn. Phytochem. 2017;6(6):1331-1335.
AGRONOMY
15. Kroonenberg P.M., Basford K.E., Ebs-kamp A.G.M. Three way cluster and component analyses of mais variety trials. Euphytica. 1995;(84):31-
42. (In English).
16. Nandini B. et al. Genetic variability analysis for grain yield and its components traits in traditional rice varieties (TRVs). International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 2017;6(8):494-502. (In English). DOI: 10.20546/ijc-mas.2017.608.064
17. Shihalieva K.B. [i dr.]. The role of the gene pool of lentils (Lance kulinsris Medik.) from the collection of leguminous crops in solving the problems of breeding in Azerbaijan. Zernobobovye i krupjanye kul'tury = Legumes and cereal crops. 2018;2(26);36-
43. (In Russ.). DOI: 10.24411/2309-348X-2018-10013
18. Malik S.R. [et al.]. Genetic diversity analysis of morpho-genetic traits in Desi chickpea (Cicer arietinum L.). International Journal of Agriculture And Biology. 2014;16:956-960. (In English).
19. Gupta N., Gill M., Arora N.K. Cluster analysis for fruit yield components in grapes. Electronic Journal of Plant Breeding. 2017;8(1):306-310. (In English). DOI: 10.5958/0975-928X.2017.00044.8.
20. Oliveira E.J. et al. Non-hierarchical clustering of Manihotesculenta Crantz germplasm based on quantitative traits. Revista Ciencia Agronomica. 2016;47(3):548-555. (In English). DOI: 10.5935/18066690.20160066.
21. Haralayya D. et al. Genetic diversity analysis by D2 clustering of yield and yield attributing traits in French bean (Phaseolus vulgaris L.). Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry. 2017;6(6): 1331-1335. (In English).
22. Kuz'mina S.P., Kazydub N.G., Chernen-ko E.A. Prospects and results of the study of the chickpea collection in the Omsk State Agrarian University. Trudy po prikladnoj botanike, genetike i selek-cii = Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2017;178(1):48-57. (In Russ.). DOI: 10.30901/2227-8834-2017-1-48-57.
23. Vil'chinskaja L.A. [i dr.]. Klasternyj ana-liz v selekcii grechihi. Visn. ukr. tov-va genetikiv i selekcioneriv = Bulletin of the Ukrainian Association of Geneticists and Breeders. 2017;15(2):145-149. [In Ukrain.]
24. Omel'janjuk L.V., Asanov A.M., Karma-zina A.Ju. Donors of traits of the stem structure in the selection of pea morphotype with whiskers for the Siberian region. Vestnik Omskogo GAU = Bulletin of the Omsk State Agrarian University. 2021;4(44):25-34. (In Russ.). DOI: 10.48136/2222-0364_2021_4_25.
25. Omel'janjuk L.V. [i dr.]. Features of the formation of the crop and the elements of its structure by soybean plants in the conditions of the southern forest-steppe of Western Siberia. Vestnik Omskogo GA U = Bulletin of the Omsk State Agrarian University. 2020;3(39):28-33. (In Russ.).
Vestnik of Omsk SAU, 2022, no. 2(46)
AGRONOMY
26. Syed M.A. et al. Genetic divergence in chickpea (Cicer arietinum L.). Bangladesh Journal of Agricultural Research. 2012;37(1):129-136. (In English).
27. Vus N.A., Kobyzeva L.N., Bezuglaja O.N. Determination of the breeding value of collection samples of chickpeas (Cicer arietinum L.) by the method of cluster analysis. Vavilovskij zhurnal genetiki i selek-cii = Vavilov journal of genetics and breeding. 2020;24(3):244-251. (In Russ.). DOI: 10.18699/ VJ20.617
28. Vural H., Karasu A. Agronomical characteristics of several chickpea ecotypes (Cicer arietinum L.) grown in Turkey. Notulae Botanicae Horti Agrobota-nici Cluj-Napoca. 2007;35(2):33-38. (In English).
29. Aarif M. et al. Genetic divergence analysis in kabuli chickpea (Cicer arietinum L.). Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry. 2017;6(4):1775-1778. (In English).
30. Haralayya D. et al. Genetic diversity analysis by D2 clustering of yield and yield attributing traits in French bean (Phaseolus vulgaris L.). Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry. 2017;6(6): 1331-1335. (In English).
Для цитирования: Кузьмина С.П., Казы-дуб Н.Г., Булынцев С.В., Власова А.А. Применение кластерного анализа для определения селекционной ценности нута (Cicer arietinum L.) // Вестник Омского ГАУ. 2022. № 2 (46). С. 13-21. DOI 10.48136/2222-0364 2022 2 13.
For citation: Kuz'mina S.P., Kazydub N.G., Bulyntsev S.V., Vlasova A.A. Application of cluster analysis to determine the breeding value of chickpeas
(Cicer arietinum L.). Vestnik of Omsk SAU. 2022;2(46):13-21, DOI 10.48136/2222-0364_ 2022 2 13.
Информация об авторах
Кузьмина Светлана Петровна, канд. с.-х. наук, доц., [email protected];
Казыдуб Нина Григорьевна, д-р с.-х. наук, проф., [email protected];
Булынцев Сергей Владимирович, канд. с.-х. наук, ст. науч. сотр., [email protected];
Власова Анастасия Андреевна, бакалавр, aa.vlasova 1912@omgau. org.
Статья поступила в редакцию 22.04.2022.
Information about the authors
Kuzmina Svetlana P., Cand. of Agr. Sci., Ass. Prof., [email protected];
Kazydub Nina G., Doc. of Agr. Sci., Prof., [email protected];
Bulyntsev Sergey V., Cand. of Agr. Sci., Art. scientific collaborator, [email protected];
Vlasova Anastasia A., bachelor, aa.vlaso-va1912@omgau. org.
The article was submitted 22.04.2022.
