Научная статья на тему 'Прогнозирование фенотипической продуктивности среднеранних сортов сои'

Прогнозирование фенотипической продуктивности среднеранних сортов сои Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
77
13
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СОЯ / КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ СВЯЗИ / МОДЕЛЬ ПРОДУКТИВНОСТИ ФЕНОТИПА / РЕЗУЛЬТИРУЮЩИЙ ПРИЗНАК / КОМПОНЕНТНЫЙ ПРИЗНАК

Аннотация научной статьи по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству, автор научной работы — Присяжнюк О. И., Димитров В. Г., Мартынов А. М.

Цель. Изучить биологические особенности роста и развития среднеранних сортов сои и создать модель продуктивности фенотипа. Методы. Cпециальные и общие методики проведения исследований. Результаты. Оптимальная продуктивность растений формируется только за счет рационального соотношения всех элементов их структуры. Часто бывает так, что при слабом развитии одного из компонентов структуры урожай в определенной степени может быть компенсирован за счет лучшего развития других элементов. Выделено восемь показателей, которые вносят наибольший суммарный вклад в признак продуктивности сорта, масса семян с растения: общее количество ветвей, количество узлов на растении, количество бобов на растении, количество семян с растения, количество цветков, высота растения, масса 1000 семян. На первые четыре из них приходится основная доля суммарного вклада в признак массы семян с растения. За основу построения модели взята иерархичность проявления признаков продуктивности в онтогенезе и соответствие их развития в органогенезе. Модель состоит из двух модулей признаков результирующей и компонентных, которые демонстрируют фенотипическую реализацию генетической формулы. Установлено, что высота растений существенно влияет на количество узлов на растении (r = 0,76), а от этого признака зависит и количество бобов на растении (r = 0,43). Кроме того, на основе исследований получена корреляция между количеством цветков на растении и высотой растений (r = 0,35) и количеством узлов (r = 0,76). Установлено, что показатель количества цветков на растении определяет развитие на нем бобов, поэтому является сильно коррелированным с этим признаком (r = 0,99). Выводы. Определено что количество бобов на растении и количество семян с растения имеют очень сильную корреляционную связь (r = 0,96). Кроме того, признак количества семян с растения имеет сильную связь с массой семян с растения (r = 0,79).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по сельскому хозяйству, лесному хозяйству, рыбному хозяйству , автор научной работы — Присяжнюк О. И., Димитров В. Г., Мартынов А. М.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Прогнозирование фенотипической продуктивности среднеранних сортов сои»

YAK 633.63:631 http://dx.doi.Org/10.21498/2518-1017.13.2.2017.105404

np0rH03yBaHHfl ÔeH0™n0B°ï npOAyKTMBHOCTÎ cepeAHbopaHHÎx copTiB coï

0. I. npMCflœHWK1*, B. r. flèMMTpoB1, 0. M. MapTèHOB2

1lHcmumym ôioeHepaemu^Hux Kynbmyp i uyKpoeux ôypnKÎe HAAH YêpaÏHu, eyn. KnirnvHa, 25, m. Kuïb, 03141, YêpaÏHa, *e-mail: [email protected]

2yKpaÏHCbKUû iHcmumym eêcnepmu3u copmie pocëUH, eyn. ieHepana PoduMU,eea, 15, m. Kuïb, 03041, YêpaÏHa

MeTa. Bmbhmtm 6ioëorÏHHi oco6ëMBocri pocTy é po3BHTKy cepeflHbopaHHÏx copTÏB coï Ta ctbopmtm MOfleëb npoflyKTMBHOCTÏ ÔeHOTMny. MeTOflM. CneuiaëbHi Ta 3araëbHi MeToflMKM npoâefleHHfl flocëiflœeHb. PeçyëbTaTM. OnTMMaëbHa npoflyKTMBHicrb pocëMH ôopMyeTbca ëMwe ça paxyHoK pauioHaëbHoro cniBBiflHoweHHfl Bcix eëeMeHTiâ ïxHboï crpyKTypM. Hacro 6yBae TaK, ùo ça yMoB HeflocTaTHboro po3BMTKy oflHoro 3 KoMnoHeHTiâ crpyKTypM Bpoœaé neBHoio Mipoio Moœe 6yTM KoMneHcoBaHMé ça paxyHoK Kpaùoro po3BMTKy i'hwmx eëeMeHTiâ. BèfliëeHo BiciM noKa3HMKiâ, aki' MaiTb Haé6iëbWMé cyMapHMé BHecoK b o3HaKy npoflyKTMBHocri copTy, - Maca HaciHHA 3 pocëMHM: 3araëbHa KiëbêicTb riëoK, KiëbêicTb Byçëiâ Ha pocëMHi, KiëbêicTb 6o6iâ Ha pocëMHi, êiëbêicTb HaciHMH 3 pocëMHM, KiëbêicTb kbi'tok, BMcoTa pocëMHM, Maca 1000 HaciHMH. Ha neprni hotmpm 3 hmx npwnaflae ocHoBHa nacTKa cyMapHoro BHecKy b o3Haêy MacM HaciHHA 3 pocëMHM. 3a ocHoây no6yfloBM Mofleëi b3ato iepapxiHHicTb npoaây o3HaK npoflyKTMBHocri b oHToreHe3i Ta BiflnoâiflHicTb ïx po3BMTKy b opraHoreHe3i. Mofleëb cKëaflaeTbca 3 flBox Moflyëiâ o3HaK - pe3yëbTyi4oï Ta KoMnoHeHTHMx, aki' fleMoHcrpyioTb ôeHoTMnoây peaëi3auiio reHeTMHHoï ôopMyëM. BcTaHoBëeHo, ùo BMcoTa pocëMH i'ctotho BnëMBae Ha êiëbêicTb By3ëiâ Ha pocëMHi (r = 0,76), a âifl uieï o3HaKM 3aëeœMTb i êiëbêicTb 6o6iâ Ha pocëMHi (r = 0,43). KpiM Toro, Ha ochobi' flocëiflœeHb oTpMMaHo Kopeëauii Miœ KiëbêicTi kbi'tok Ha pocëMHi é bmcotoi pocëMH (r = 0,35) Ta KiëbêicTi By3ëiâ (r = 0,76). BcTaHoBëeHo, ùo noêa3HMK KiëbKocTi kbi'tok Ha pocëMHi BM3Hanae po3bmtok Ha Hié 6o6iâ, ToMy e cMëbHo KopeëboBaHMM 3 uieio o3Haêoi (r = 0,99). Bmchobkm. BM3HaneHo, ùo KiëbêicTb 6o6iâ Ha pocëMHi Ta KiëbêicTb HaciHMH 3 pocëMHM MaiTb flyœe cMëbHMé KopeëauiéHMé 3b'a3ok (r = 0,96). KpiM Toro, o3Haêa KiëbKocTi HaciHMH 3 pocëMHM Mae cMëbHMé 3b'a3ok 3 Macoi HaciHHA 3 pocëMHM (r = 0,79).

Këwoei Cëoea: con, KopennuiÛHi 3b'x3ku, Modenb npodyKmueHocmi ôeHomuny, peçynbmywa o3HaKa, KoMnoHeHmHa o3Haêa.

Bcryn

Coa HaaeœHTb flo CTpaTeri^HHX KyëtTyp aK b YKpaiHi, TaK i b CBiri. TaK, y 2017 p. nëorna, çaéHaTa nifl nociâaMH coi b YKpaiHi, CTaHOBHTt 1,9 MëH ra, nporHoçoBaHi oôcaiH BHpoÔHH^Ba - 4,3 MëH T. n^oùi nifl ùero KyëtTyporo Ta Bifl-noâiflHo Baëoâi Bpoœaï çpocTaroTt He ëHme b YKpaiHi, a é y CBiTi. 3a flaHHMH npofloBoëtTOi ciëBCBKorocnoflapctKoï opraHiça^i OOH (ÔAO), y HHHimHtoMy MapKeTHHroBoMy poцi oôcarH внpo6ннцтвa KyëtTypH Ha nëaHeTi çpocTyTt Ha 3 MëH T, flocarHyBmH peKopflHHX noKaçHHKiâ.

BapTo çayBaœHTH, ùo, HeçBaœaro^H Ha çôiëtmeHHa nëoù, çaéHaTHX KyëtTyporo Ta, aK HacëifloK, çôiëtmeHHa BaëoBoro внpo6ннц-TBa, b YKpaiHi BpoœaËHicTt coi nepeôyBae npaKTH^Ho Ha oflHoMy piBHi, ùo câifl^HTt npo HenoBHe BHKopHCTaHHa eKoëori^HHX Ta arpo-TexHi^HHX ^HHHHKiB [1, 2].

niflBHùHTH npoflyKTHBHicTt coi MoœëHBo ëème b paçi paцioнaëвнoro BHKopHCTaHHa 6io-ëori^Horo пoтeнцiaëy flocëiflœyBaHHX copTiB. BHKopHCTaHHa cy^acHHX TeXHoëorié Ta npa-

Oleh Prysiazhniuk

http://orcid.org/0000-0002-4639-424X Oleksii Martynov

http://orcid.org/0000-0001-7680-7490

BHëtHHH floôip copTiB coi flae 3Mory noBHicTro poçKpHTH ôioëori^HHH пoтeнцiaë pocëHH [3-5].

Mema docMdœeHb - bhbhhth ôioëori^Hi ocoô-ëHBocTi pocTy é poçBHTKy cepeflHtopaHHiX copTiB coi Ta ctbophth Mofleët npoflyKTHBHoc-Ti ôeHoTHny.

MaTepiaëè Ta MeToflèKa flocëiflœeHb

^ocëiflœeHHa BHKoHyBaëH b 2014-2016 pp. b yMoBaX rocnoflapcTBa nô «BorflaH i K» (c. no-neëBHHKH, CHaTHHCtKHé p-H, IâaHo-ÔpaHKiB-ctKa o6ë.).

IpyHT flocëiflHHX fliëaHoK - ^opHoçeM flepHoBo-oniflçoëeHHé cepeflHtocyrëHHKoBHé iç BMicToM ëyœHoriflpoëiçoBaHoro açoTy (ça KopHÔiëfloM) -67-76 Mr/Kr, pyXoMoro ôocôopy (ça HèpiKoBHM) - 16-23, oÔMiHHoro Kaëiro (ça HèpiKoBHM) - 5358 Mr/Kr tpyHTy, pHcoë - 4,8-6,8, BMicT ryMycy (ça TropiHHM i Kohohobok) - 3,0-3,5%.

3araëoM yMoBH npoBefleHHa flocëiflœeHt BiflpiçHaëHca ç poKy b piK, oflHaK 6yëH cnpèaT-ëHBHMH flëa BHpoùyBaHHa coi Ta iHmHX ciët-ctKorocnoflapctKHX KyëtTyp. 3oKpeMa, b 2014 p. ça nepiofl KBireHB-BepeceHt cyMa aKTHBHHX TeMnepaTyp CTaHoBHëa 3099 °C, y 2015 p. -3269 °C, y 2016 p. - 3212 °C.

^ocëiflœyBaëH 14 copTiB BiT^HçHaHoi é ça-pyôiœHoi ceëeкцiï, aKi çaHeceHo flo flepœaB-Horo peecTpy copTiB pocëHH, npHflaTHHX flëa

issn 2518-1017 Plant Varieties Studying and protection, 2017, vol. 13, No 2

167

PocnuHHUu,mBO

nomnpeHHa b ÓRpaiHi: 'Aí®eaÍKa', 'ApaTTa', 'Apica', 'ATaaHTa', 'BICEP', 'BIflPA', 'EC MeH-Top', 'Kaccifli', 'KyóaHt', '.HyHa', 'HC MaKcH-Myc', 'nOflHKA', 'Pancoflia', 'Co^ia'.

3araatHa nao^a flocaiflHoi fliaaHKH - 34 m2, oóaÍKoBa - 25 m2, noBTopíicTt - "oTHpHpa3o-Ba, mnpHHa MÍ®paflt - 45 cm.

BHKopncToByBaan cne^aatHÍ Ta 3araatHÍ MeToflHKH npoBefleHHa flocaifl®eHt, TexHoao-ria BHpo^yBaHHa coi óyaa 3araatHonpHéHa-Toro flaa perioHy [6-10].

Pe3y^bTaTM flocniflweHb

KiatKÍcHÍ o3HaKH Mo®Ha nofliaHTH Ha n'aTt ochobhhx rpyn: Maca, naofloBa npoflyKTHB-híctü, HaciHHeBa npoflyKTHBHÍcTt, BHcoTa é noKa3HHKH KÍatKocTÍ By3aiB. Óci KiatKicHi o3HaKH nofliaaroTt Ha aócoaroTHÍ Ta BÍflHocHÍ, aóo iífleKcH, m;o e BHcoKoÍH^opMaTHBHHMH no-Ka3HHKaMH.

OnTHMaatHa npoflyKTHBHÍcTt pocaHH $op-MyeTtca aHme 3a paxyíoK pa^oíaatHoro cniBBiflHomeHHa Bcix eaeMeHTiB éoro cTpyKTy-pH. HacTo 6yBae TaK, m;o b pa3i HeflocTaTHtoro po3BHTKy oflHoro 3 KoMnoHeHTiB cTpyKTypH Bpo®aé neBHoro MÍporo Mo®e óyTH KoMneHco-BaHHé 3a paxyíoK Kpam;oro po3BHTKy iímHx eaeMeHTiB. TaKHé cTaH cnpaB noB'a3aHHé He cTiatKH i3 3flaTíicTro pocaHH naacTH"Ho pea-ryBaTH Ha 3MÍHy ómob BHpomyBaHHa, aK 3 thm, m;o fleaKi eaeMeHTH npoflyKTHBHocTi $opMy-roTtca Ha pi3HHx eTanax opraíoreíe3y, i tomó flaa ixHtoro onTHMaatHoro po3BHTKy Heoóxifl-hí pi3íi, iíofli KoHTpacTíi ómobh. OflHaK 3a HecnpHaTaHBHx ómob BHpom;yBaHHa aóo ® "e-pe3 rpyói noMHaKH b TexHoaorii He BapTo cno-fliBaTHca Ha aflanTHBHHé noTeH^aa pocaHH, ocKiatKH KomeH 3 eaeMeHTiB cTpyKTypH npoflyKTHBHocTi Morne 3MiíroBaTHca aHme b neB-hhx Me®ax éoro naacTH"HocTÍ (Taóa. 1).

flaa Toro, m;o6 oTpHMaTH BHxiflHÍ flaíi flaa noáyfloBH Mofleaeé peaaÍ3a^i npoflyKTHBHocTi coi y ^eíoTHni, óyao npoBefleHo Kopeaa^é-HHé aíaai3. BíacaifloK npoBefleHHx flocai-

Ta6nuu,n 1

Ki^bKicíi 03HaKM cepeflHbopaHHix copTiB coi', 3a^yneHÍ flo MOfle^wBaHHA, Ta i'xHfl Bapiaáe^bíicTb (cepeflHe 3a 2014-2016 pp.)

rioKa3HMK CepeflHe 3HaneHHA BapíaáenbHíCTb o3HaKM (CV)

3ara^bHa BMeoTa pocnMHM, cm 89 13,2

Ki^bKÍCTb By3^ÍB, 0T. 16,1 10,5

Ki^bKÍCTb ri^OK, 0T. 1,6 6,4

Ki^bKiCTb KBÍTOK, 0T. 65 48

Ki^bKicTb 6o6íb 3 poc^MHM, wt. 38,2 20,1

Ki^bKicTb HacÍHMH 3 pocnMHM, wt. 68,2 16,9

Maca HacÍHHa 3 pocnMHM, r 11,9 13,4

Maca 1000 HacÍHMH, r 176,4 15,8

fl^eít oTpHMaío 3aae®HocTÍ mí® flocaifl®y-BaHHMH noKa3HHKaMH (Taóa. 2).

BHfliaeHo bícím noKa3HHKÍB, aKi MaroTt Haé-SiatmHé cyMapHHé BHecoK b o3HaKy npoflyKTHBHocTi copTy - Macy HacÍHHa 3 pocaHHH: 3a-raatHa KÍatKÍcTt riaoK, KÍatKÍcTt By3aÍB Ha pocaHHÍ, KÍatKÍcTt 6o6íb Ha pocaHHÍ, KÍatKÍcTt HacÍHHH 3 pocaHHH, KÍatKÍcTt kbítok, BHcoTa pocaHHH, Maca 1000 HacÍHHH. Ha nepmi "othph 3 hhx npHnaflae ocíoBHa "acTKa cyMapíoro BHecKy b o3HaKy MacH HacÍHHa 3 pocaHHH.

Ha ochobí oTpHMaHHx flaHHx óyaa noóyfloBaía Mofleat npoaBy y ^eíorani o3HaK npoflyKTHBHocTi flocaifl®yBaHHx copTÍB coi. 3a ochobó noóyflo-bh Mofleai B3aTo iepapxi"HÍcTt npoaBy o3HaK npoflyKTHBHocTi b oHToreíe3Í Ta BÍflnoBÍflHÍcTt ix po3BHTKy b opraHoreíe3Í. Afl®e eTanH peaaÍ3a-n;ií y ^eíoTHni KÍatKÍcHoi o3HaKH BÍflo6pa®aroTt i eTanH ycKaaflHeHHa reHeTH"Hoi cHcTeMH, tomó 3B'a3KH mí® ochobhhmh KoMnoHeHTaMH Mofleai e noKa3HHKoM flHHaMÍ"Hoi BnopaflKoBaHocTÍ B3ae-Moflii eaeMeHTÍB reHeTH"Hoi cHcTeMH. Mofleat cKaaflaeTtca 3 flBox MoflyaÍB o3HaK - pe3yatryro-"oi Ta KoMnoHeHTHHx, aKi fleMoHcTpyroTt $eío-THnoBy peaaiзaцiro reHeTH"Hoi ^opMyaH. Ha ochobí 3a3Ha"eHHx KoMnoHeHTÍB Mo®Ha flaTH KÍatKÍcHy oцiнкy cneцн^i"нoi opraHÍ3a^i o3Ha-kh KoHKpeTHoro reíoTHny aóo Koae^ii copTo-3pa3KÍB 3araaoM. flaa noóyfloBH Mofleai 3a pe-3yatTyro"i o3HaKH B3aTo TaKÍ, m;o MaroTt mí® coóoro eKoaori"Ho cTaóiatHÍ 3B'a3KH é HaéBH-rnHé cyMapHHé BHecoK y KÍH^By o3HaKy - Macy 3epHa 3 pocaHHH. De - 3araatHa KÍatKÍcTt riaoK, KÍatKÍcTt By3aÍB, KÍatKÍcTt 6o6íb Ha pocaHHÍ, KÍatKÍcTt HacÍHHH 3 pocaHHH (pHc. 1).

Mofleat ycKaaflHroeTtca b MÍpy po3BHTKy pocaHH, TaK, Ha noflaatmoMy eTani peaaÍ3a^i reíe-th"hoí ^opMyaH pe3yatTyro"a o3HaKa cTae kom-noíeHTHoro, npH"oMy 3 MaKcHMaatHHM BHecKoM y pe3yatTyro"y o3HaKy HacTynHoro óaoKy.

Ha pHcyHKy cyцiatннмн aÍHÍaMH no3Ha"e-ho flocToBÍpíi кopeaaцiéнi 3B'a3KH mí® flocai-fl®yBaHHMH o3HaKaMH, nyHKTHpHHMH - Heflo-ctobíphí.

Ha ochobí npoBefleíoro aíaaÍ3y Mo®Ha BcTa-hobhth, m;o BHcoTa pocaHH 3Ha"Ho BnaHBae Ha KÍatKÍcTt By3aÍB Ha pocaHHÍ (r = 0,76), BoflHo-"ac BÍfl KÍatKocTÍ By3aÍB 3aae®HTt i KÍatKÍcTt 6o6íb Ha pocaHHÍ (r = 0,43).

BHcoTa pocaHH Ta KÍatKÍcTt By3aÍB Ha pocaHHÍ e nepeflyMoBoro 3aKaaflaHHa Ha pocaHHÍ kbítok, tomó Ha ochobí flocaifl®eHt oTpHMaío Kopeaa^ro mí® KÍatKÍcTro kbítok Ha pocaHHÍ é BHcoToro pocaHH (r = 0,35) Ta KÍatKÍcTro By3-aÍB (r = 0,76).

He MeHm Ba®aHBHM e noKa3HHK KÍatKocTÍ kbítok Ha pocaHHÍ, afl®e ^ o3HaKa BH3Ha"ae po3BHToK 6o6íb Ha pocaHHÍ (r = 0,99).

168

Coptobhbmehhh Ta OXOPOHA npaB Ha COPTH POCAHH, 2017, T. 13, №2

Ta6nuu,n 2

Koe^iuieHTM Kopeëfluiï ochobhux ôeHoTunoBux noKaçHUKiB cepeflHbopaHHi'x copTÏB coï

(cepeflHe ça 2014-2016 pp.)

ÏoKaçHMKM BècoTa pocëMHM KiëbKÎcTb By3ëiB KiëbKicTb riëoê KiëbKicTb 6o6íb 3 pocëMHM KiëbKÎcTb HaciHMH 3 pocëMHM Maca HacÎHHA 3 pocëMHM Maca 1000 HacÎHMH KiëbKÎcTb kbítok

BwcoTa pocëMHM - - - - - - - -

KiëbKÎcTb By3ëiB 0,76* - - - - - - -

KiëbKÎcTb riëoK 0,09 0,35* - - - - - -

KiëbKÎcTb 6o6íb 3 pocëMHM 0,32 0,43* 0,57* - - - - -

KiëbKÎcTb HaciHHA 3 pocëMHM 0,33 0,32 0,35 0,96* - - - -

Maca HaciHHA 3 pocëMHM 0,37 0,37 0,29 0,75* 0,79* - - -

Maca 1000 HacÎHMH -0,07 -0,08 0,08 -0,33 -0,34* 0,32* - -

KiëbKÎcTb kbítok 0,35* 0,42* 0,55* 0,99* 0,96* 0,72* -0,32 -

*fl0CT0BÍpm Koe^iuieHTM Kopeëfl^'ï (p < 0,05).

ETanu opraHoreHeçy

I, II, III - flrn^epeHuiauifl cre6ëa, 3aKëaflaHHfl KOHyca, HapocTaHHA 2-ro nopaflêy

III, IV - flm^epeHuiauia cyuBÎTb

IV, V - flrn^epeHuiauifl kbítok

VI-IX - ÓTBopeHHfl nMëêy, çaB'açi, ubítíhha, çanëiflHeHHA

X-XII - ÔopMyBaHHA i flocTHraHHfl çepHa

Pmc. 1. ÑTpyKTypa npoflyKTMBHocTi ôeHoTMny cepeAHbopaHHix copTiâ coï (2014-2016 pp.)

HaCTynHHH ÔëOK 03HaK C^OpMOBaHHH êiët-KicTro 6o6íb Ha pocëHHi Ta 03HaKaMH HaciHHe-boï npo^yKTHBHOCTi. TaK, KiëtêicTt 6o6íb Ha pocëHHi BH3Ha^ae H0Ka3HHK KiëtKocTi HaciHHH 3 pocëHHH, TOMy цi 03HaKH MaroTt bhcokhh ko-eô^ieHT Kopeëa^ï (r = 0,96). BapTO 3a3HaiHTH ùe oflHH flocHTt ^KaBHé MOMeHT - Bifl'eMHy KopeëtOBaHicTt H0Ka3HHKa KiëtKocTi HaciHHH 3 pocëHHH i MacH 1000 HaciHHH (r = -0,34). De noacHroeTtca ôioëorraHHMH oÔMeœeHHSMH, aêi HaKëa^ae TeopeTH^HO MoœëHBa npo^yKTHB-

HicTt. 36iëtmeHHa KiëtKocTi HaciHHH HpH3B0-flHTt flo Toro, ùo pocëHHH coï He b 3mo3Í MaK-cHMaëtHO HOBHO 3a6e3ne^HTH HaKonHieHHa 3anacHHX hokzbhhx pe^OBHH b HaciHHi.

KiëtêicTt HaciHHH 3 pocëHHH ho3hthbho Ta tícho Kopeëroe 3 H0Ka3HHK0M MacH HaciHHa 3 pocëHHH (r = 0,79).

Bmchobkm

BcTaHOBëeHO, ùo BHcoTa pocëHH Mae 3Haq-hhh BHëHB Ha ôopMyBaHHa KiëtKocTi By3ëiB

169

ISSN 2518-1017 PiaNT VARIETIES STUDYING AND PROTECTION, 2017, Vol. 13, No 2

Рослинництво

на рослиш (r = 0,76), ввд ще'1 ознаки вже за-лежить i KiëbêicTb 6o6iâ на рослиш (r = 0,43). Водночас, висота рослин та шльшсть Byçëiâ на рocлинi е передумовою закладання на рocлинi квiтoк, тому отримано кореляцшш залежнocтi Miœ кiлькicтю квггок на рocлинi й висотою рослин (r = 0,35) та шльшстю вуз-лiв (r = 0,76).

Встановлено, що кiлькicть квiтoк на рослиш надалi визначае розвиток бoбiв, тому вони мають сильну псноту зв'язку Miœ собою (r = 0,99).

Виявлено, що шльшсть бoбiв на рocлинi визначае показник шлькосп наciнин з рос-лини, отже, цi показники мають дуже силь-ний кoреляцiйний зв'язок (r = 0,96). Kрiм того, ознака шлькосп наciнин з рослини мае сильний зв'язок з масою насшня з рослини (r = 0,79).

Використана литература

1. Дроб"тько А. В. Вибтр сортотит'в i агротехтчних прийом"в вирощування со'1 в зон" П1'вденно-3ах1'дного Степу. 36. наук. праць 1н-ту землеробства УААН. Ки'в : Нора-пр1'нт, 2000. Вип. 1. С. 73-79.

2. Димкович Д. А. та "н. Вплив елеменпв б"олопзац"' на про-дуктивт'сть со'1. 36. наук. праць 1н-ту землеробства УААН. КиУв : ЕКМО, 2005. Вип. 3. С. 18-21.

3. Кам"нський В. Ф. Виробництво со'1 в Укра'н" залежно в"д по-годних умов. Землеробство : мп'жвп'д. темат. наук. зб. Ки1'в : ЕКМО, 2005. Вип. 77. С. 144-145.

4. Кам"нський В. Ф., Вишт'вський П. С., Дворецька С. П., Голодна А. В. Значення зернових бобових культур та напрями "нтен-сифшацл 1'х виробництва. Селекщя i наанництво : мп'жвп'д. темат. наук. зб. Харюв, 2005. Вип. 90. С. 14-22.

5. Щербина 0. 3. Методичн" рекомендац"' по вирощуванню со'1 на зерно. Ки'в, 2003. 25 с.

6. Ермантраут Е. Р., Присяжнюк 0. I., Шевченко I. Л. Статистичний анал"з агроном"чних досл"дних даних в пакел Statistica 6.0 : метод. вказ"вки. Ки'в : Пол"графКонсалтинг, 2007. 55 с.

7. Литун П. П., Зозуля А. Л. Генетическая организация количественного признака и прогнозирование гетерозиса. Селекция и семеноводство : межвед. темат. науч. сб. Киев, 1986. Вып. 63. С. 16-23.

8. Кириченко В. В., Кобизева Л. Н., Петренкова В. П. та "н. 1ден-тифшацп'я ознак зернобобових культур (горох, соя) : навч. пос"б. / за ред. В. В. Кириченка. Харм'в, 2009. 175 с.

9. Ko6è3CBa Ë. H., 5e3ynna O. M., BorycëaâcbKMé P. Ë. 36ara-neHHfl Ha^oHaëbHoro rei6aHKy pocëMH YKpaÏHM 3pa3KaMM reHo^oHfly 3epHo6o6oBMx KyëbTyp BiTHM3HflHoro Ta 3apy-6iœHoro noxoflœeHHA. ieHemu^Hi pecypcu pocnuH. 2010. № 8. C. 9-20.

10. KoxaHiK H. B. O^'HKa 3pa3Ki'B coï Ha ochobi Kopeëfl^'ï Ki'ëbKic-hmx o3HaK Ta iHfleKciB. CeneKuin iHaciHHuumeo : MiœBi'fl. TeMaT. HayK. 36. XapKi'â, 2014. Bmï. 106. C. 74-76.

References

1. Drobitko, A. V. (2000) Selection of sort types and agricultural practices for soybean growing in the South-Western Steppe zone. ZbirnyknaukovykhpratsInstytutuzemlerobstva UAAN [Proceedings of the Institute of Agriculture UAAS], 1, 73-79. [in Ukranian]

2. Dymkovych, D. A. et al. (2005). Effect of biologization elements on the soybean productivity. Zbirnyk naukovykh prats Instytutu zemlerobstva UAAN [Proceedings of the Institute of Agriculture of UAAS], 3, 18-21. [in Ukranian]

3. Kaminskyi, V. F. (2005). Soybean production in Ukraine depending on weather conditions. Zemlerobstvo [Agriculture], 77, 144-145. [in Ukranian]

4. Kaminskyi, V. F., Vyshnivskyi, P. S., Dvoretska, S. P., & Holodna, A. V. (2005). Value of grain legumes and directions to intensify their production. Selektsia I Nasinnitstvo [Plant Breeding and Seed Production], 90, 14-22. [in Ukrainian]

5. Shcherbyna, O. Z. (2003). Metodychni rekomendatsii po vyroshchuvanniu soi na zerno [Guidelines for grain soybean growing]. Kyiv: N.p. [in Ukrainian]

6. Ermantraut, E. R., Prysiazhniuk, O. I., & Shevchenko, I. L. (2007). Statystychnyi analiz ahronomichnykh doslidnykh danykh vpaketi Statistica 6.0 [Statistical analysis of agronomic study data using the Statistica 6.0 software suite]. Kyiv: PolihrafKonsaltynh. [in Ukrainian]

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

7. Litun, P. P., & Zozulya, A. L. (1986). Genetic organization of a quantitative trait and heterosis prediction. Selektsiya i semenovodstvo [Plant Breeding and Seed Production], 63, 1623. [in Russian].

8. Kyrychenko, V. V., Kobyzieva, L. N., Petrenkova V. P., Riabchun, V. K., Bezuhla, O. M., Markova, T. Yu., ... Riabukha, S. S. (2009). Identyfikatsiia oznak zernobobovykh kultur (horokh, soia) [Identification of grain legumes characters (peas, soybean)]. V. V. Kyrychenko (Ed.). Kharkiv: N.p. [in Ukrainian]

9. Kobyzieva, L. N., Bezuhla, O. M., & Bohuslavskyi, R. L. (2010). Enrichment of the national plant genebank of Ukraine with the legumes genepool samples of the domestic and foreign origin. Henetychni resursy roslyn [Plant Genetic Resources], 8, 9-20. [in Ukrainian]

10. 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, 7476. [in Ukrainian]

УДК 633.63:631

Присяжнюк 0. И.1*, Димитров В. Г.1, Мартынов А. М.2 Прогнозирование фенотипической продуктивности среднеранних сортов сои // Сортовивчення та охорона прав на сорти рослин. 2017. Т. 13, № 2. С. 167-171. http://dx.doi.Org/10.21498/2518-1017.13.2.2017.105404

1Институт биоэнергетических культур и сахарной свеклы НААНУкраины, ул. Клиническая, 25, г. Киев, 03141, Украина, "e-mail: [email protected]

2Украинский институт экспертизы сортов растений, ул. Генерала Родимцева, 15, г. Киев, 03041, Украина

Цель. Изучить биологические особенности роста и понентов структуры урожай в определенной степени мо-

развития среднеранних сортов сои и создать модель продуктивности фенотипа. Методы. Специальные и общие методики проведения исследований. Результаты. Оптимальная продуктивность растений формируется только за счет рационального соотношения всех элементов их структуры. Часто бывает так, что при слабом развитии одного из ком-

жет быть компенсирован за счет лучшего развития других элементов. Выделено восемь показателей, которые вносят наибольший суммарный вклад в признак продуктивности сорта, - масса семян с растения: общее количество ветвей, количество узлов на растении, количество бобов на растении, количество семян с растения, количество цветков, вы-

170

СОРТОВИВЧЕННЯ ТА ОХОРОНА ПРЯВ НА СОРТИ РОСЛИН, 2017, Т. 13, №2

сота растения, масса 1000 семян. На первые четыре из них приходится основная доля суммарного вклада в признак массы семян с растения. За основу построения модели взята иерархичность проявления признаков продуктивности в онтогенезе и соответствие их развития в органогенезе. Модель состоит из двух модулей признаков - результирующей и компонентных, которые демонстрируют фенотипическую реализацию генетической формулы. Установлено, что высота растений существенно влияет на количество узлов на растении (r = 0,76), а от этого признака зависит и количество бобов на растении (r = 0,43). Кроме того, на основе исследований получена корреляция между количеством

цветков на растении и высотой растений (г = 0,35) и количеством узлов (г = 0,76). Установлено, что показатель количества цветков на растении определяет развитие на нем бобов, поэтому является сильно коррелированным с этим признаком (г = 0,99). Выводы. Определено что количество бобов на растении и количество семян с растения имеют очень сильную корреляционную связь (г = 0,96). Кроме того, признак количества семян с растения имеет сильную связь с массой семян с растения (г = 0,79).

Ключевые слова: соя, корреляционные связи, модель продуктивности фенотипа, результирующий признак, компонентный признак.

UDC 633.63:631

Prysiazhniuk, O. I.1*, Dimitrov, V. H.1, & Martynov, O. M.2 (2017). Forecasting of phenotypic productivity of middle-early soybean varieties. Plant Varieties Studying and Protection, 13(2), 167-171. http://dx.doi.Org/10.21498/2518-1017.13.2.2017.105404

institute of bioenergy crops and sugar beet NAAS of Ukraine, 25 Klinichna Str., Kyiv, 03141, Ukraine,*e-mail: [email protected] 2Ukrainian Institute of the examination of plant varieties 15 Henerala Rodymtseva Str., Kyiv, 03041, Ukraine

Purpose. To study biological characteristics of growth The model consists of two modules of traits - resulting and

and development of middle-early soybean varieties and create a model of phenotype productivity. Methods. Special and general techniques for studies. Results. Optimal productivity of plants is forming merely at the expense of efficient ratio of all the elements of their structure. It often happens that in case of underdevelopment of one of the structure components yield to some extent can be offset by better development of other elements. Eight indicators were defined which make the largest contribution to the productivity trait of a variety: seed weight per plant, total number of branches, number of nodes per plant, number of pods per plant, number of seeds per plant, number of flowers, plant height, 1000 kernel weight. The first four indicators provided most of the total contribution to a trait of seed weight per plant. Model building was based on hierarchy of productivity traits display in ontogenesis and compliance of their development in organogenesis.

some componental showing phenotypic realization of the genetic formula. It was found that the plant height significantly influence the number of nodes per plant (r = 0,76), and the number of pods per plant (r = 0,43) depends on this trait. In addition, correlation based on the research was obtained between the number of flowers per plant and plant height (r = 0,35), and number of nodes (r = 0,76). It was established that the number of flowers per plant determines the development of pods on the plant so it is quite strongly correlated with this trait (r = 0,99). Conclusions. It was determined that the number of pods per plant and the number of seeds per plant have a very strong correlation (r = 0,96). Besides, such trait as the number of seeds per plant has a strong relationship with the seed weight per plant (r = 0,79).

Keywords: soybean, correlation, phenotype productivity model, resulting trait, componental trait.

Hadiuuina/ Received 16.03.2017 nozodweHQ do dpyKy/ Accepted 18.05.2017

ISSN 2518-1017 РЬЛШТ VARIETIES STUDYING ftND PROTECTION, 2017, Vol. 13, No 2

171

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.