CC BY
26
УДК 633.111.1 : 632.08: 632.4.01/.08 Доктор биол. наукМ.В. АРХИПОВ
(ФГБНУ СЗЦППО, szmiic@spb.lanck.net) Канд. техн. наук Н.С. ПРИЯТКИН (ФГБНУ АФИ, prini@mail.ru) Канд биол наук Л.Е. КОЛЕСНИКОВ (СПбГАУ, kleon9@yandex.ru)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ И УСТОЙЧИВОСТИ
К БОЛЕЗНЯМ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИНТРОСКОПИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЗЕРНА
Яровая мягкая пшеница, микрофокусная рентгенография, газоразрядная визуализация, разнокачественность зерен, структура урожайности, развитие мучнистой росы
Важнейшей продовольственной культурой является пшеница. Увеличение производства зерна в РФ возможно, главным образом, за счёт повышения урожайности пшеницы и снижения потерь, в том числе и от болезней. Качество посевного материала непосредственно влияет на структуру урожайности культуры. В связи с этим насущной проблемой, требующей решения, является программирование урожайности пшеницы на основании оценки качества посевного материала с использованием экспресс-методик и технологий, основанных на новейших достижениях агрофизики (в частности, интроскопического анализа, включающего микрофокусную рентгенографию, газоразрядную визуализацию и др.).
Микрофокусная рентгенография скрытых дефектов в посевном материале позволяет, не разрушая семян, визуализировать внутренние формообразующие структуры и, следовательно, их плотностные, объемные и линейные аномалии [1]. Рентгенографический анализ внутренних свойств семян в совокупности с другими методами (морфофизиологическим, биохимическим, люминесцентным и др.) обеспечивает более высокий уровень экспертизы качества посевного материала [2].
Одно из интереснейших направлений применения метода газоразрядной визуализации - исследования характеристик газоразрядного свечения семян растений. Метод показал свою высокую эффективность при выявлении таких скрытых дефектов, как пустозернистость семян древесных лесных пород [3], при оценке эффективности приемов электростатической сепарации семян [4]. Установлена связь параметров газоразрядного свечения зерен ячменя с их ростовыми показателями [5].
Целью настоящей работы является выявление зависимостей показателей урожайности яровой мягкой пшеницы и устойчивости к болезням листьев от структурно-функциональных характеристик зерна, используемого в качестве посевного материала, на основании применения комплекса методов газоразрядной визуализации, микрофокусной рентгенографии, в комбинации с денситометрическим и морфометрическим анализом рентгенограмм. Ранее подобных исследований не проводилось.
Экспериментальные исследования были выполнены на опытном поле Пушкинских лабораторий ФГБНУ "ФИЦ Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова" (ВИР). Растительным материалом для изучения послужили 34 сорта яровой мягкой пшеницы, предоставленные для изучения отделом генетических ресурсов пшениц ВИРа. Лабораторные исследования выполнены в секторе биофизики растений ФГБНУ АФИ, на кафедре защиты и карантина растений ФГБОУ ВО СПбГАУ.
При оценке структурно-функциональных характеристик зерна, предназначенных для посева, был задействован комплекс методов интроскопического анализа.
Мнкрофокусная (мягколучевая) рентгенография с прямым рентгеновским увеличением. Получение рентген-снимков зерен (рис. 1) выполнено с использованием рентген-диагностической установки ПРДУ-02 (организация-разработчик и предприятие -изготовитель ЗАО «Элтех-Мед», Санкт-Петербург, Россия, www.eltech-med.com).
•Им ц»|| И» »»1*| 1|«|»
• 1|1 НИМ
«•••и« •••
«ИППЦ
Рис. 1. Рентгенограмма зерен яровой мягкой пшеницы, 2015 г.
Измерение морфометрических и оптических параметров рентгенограмм осуществлялось с помощью программного обеспечения для морфометрического анализа изображений производства ООО «АргусСофт», Санкт-Петербург, Россия (www.argussoft.org). Были проанализированы следующие характеристики рентгенограмм зерен пшеницы: площадь (см^), периметр (см), длина (см), ширина (см), округлость (отн. ед.), удлиненность (отн. ед.), средняя яркость (ед. яркости), отклонение яркости (ед. яркости), оптическая плотность (ед. яркости), интегральная оптическая плотность (ед. яркости) и изрезанность (отн. ед.).
Метод газоразрядной визуализации (ГРВ) позволяет регистрировать и количественно оценивать свечение, возникающее вблизи поверхности зерен при помещении его в электромагнитное поле высокой напряженности [6]. Схематическое изображение прибора для исследования характеристик газоразрядного свечения представлено на рис. 2.
Рис. 2. Схематическое изображение прибора для исследования характеристик газоразрядного свечения: 1 - объект исследования (семя); 2 - плоский стеклянный электрод; 3 - газовый разряд; 4 - оптическое излучение; 5 - генератор; 6 - оптическая система; 7,8 - видеопреобразователь; 9 - компьютер; 10 - корпус; 11 - непрозрачная диэлектрическая пластина; 12 - металлический тест-объект; 13 - плоский электрод заземления
Принцип метода заключается в следующем. Между плоским стеклянным электродом 2, на котором размещается объект исследования 1, и плоским электродом заземления 13, на который устанавливается металлический тест-объект 12, подаются импульсы напряжения длительностью 10 мкс от высоковольтного генератора 5, который генерирует электромагнитное поле. При высокой напряженности поля в газовой среде пространства контакта объекта 1 и плоского стеклянного электрода 2 развивается лавинный и/или скользящий разряд, параметры которого определяются свойствами объекта. Свечение разряда с помощью оптической системы 6-8 преобразуется в видеосигналы, которые записываются в виде одиночных кадров (ВМР-файлов), каждый из которых представляет собой пространственно распределенную группу участков свечения различной яркости в компьютере 9. Обязательным условием для корректного получения газоразрядных изображений семян является использование непрозрачной диэлектрической пластины 11. Газоразрядное изображение зерна яровой мягкой пшеницы представлено на рис. 3.
Рис. 3. Инвертированное газоразрядное изображение зерна яровой мягкой пшеницы, 2015 г.
Аппаратное обеспечение метода газоразрядной визуализации представлено серийным прибором: «ГРВ Камера-Про», в комплекте с набором электродов «ГРВ Мини-лаборатория» и непрозрачными диэлектрическими пластинами. Программное обеспечение метода газоразрядной визуализации представлено серийным программным продуктом «ГРВ Научная лаборатория», позволяющим осуществлять автоматический анализ газоразрядных изображений с выдачей количественных характеристик следующих параметров: площадь свечения (пиксели), средняя интенсивность свечения (ед. яркости), коэффициент формы (отн. ед.), средний радиус изолинии (пиксели), нормализованное СКО радиуса изолинии (пиксели), длина изолинии (пиксели), энтропия по изолинии (отн. ед.), фрактальность по изолинии (отн. ед.). Организация-разработчик и предприятие-производитель ООО «Биотехпрогресс», Санкт-Петербург (www.ktispb.ru).
Зерна каждого из 34-х сортов пшеницы, имеющих «параметрический паспорт» (по более 30 параметрам, в том числе газоразрядного свечения, морфо- и денситометрического анализа рентгенограмм), были высеяны на делянки опытного поля ВИРа рядовым способом посева с междурядьями 20 см и расстоянием в ряду 3 см. Глубина заделки семян: 5 см. Объем выборки для каждого сорта составил 30 зерен. Каждое зерно было пронумеровано.
Изучение характеристик структуры урожайности образцов мировой коллекции пшеницы проводили в соответствии с методическими указаниями [7]. Потенциальную биологическую урожайность сортов яровой пшеницы рассчитывали на основе определения урожайности одного растения яровой мягкой пшеницы с учетом данных по продуктивной
Г
кустистости. Площадь листьев пшеницы рассчитывали согласно выражению: 8л=0,7Ьс1, где Ь
- длина листа (см), <1 - ширина листа (см).
Интенсивность поражения пшеницы мучнистой росой рассчитывали по показателям: условная величина развития болезни [8], число и площадь пятен с налетом, тип реакции по шкале [9]. Размер инфекционных структур возбудителя мучнистой росы определяли с помощью окулярного микрометра. Площадь пятен с налетом рассчитывали в предположении об их эллиптической форме.
Первое направление исследований состояло в выявлении зависимостей между структурно-функциональными характеристиками зерна яровой мягкой пшеницы, используемого в качестве посевного материала и элементами структуры урожайности. На основе данных расчета непараметрического коэффициента корреляции Спирмена выявлены положительные корреляционные связи между длиной колоса и фрактальностью по изолинии (г = 0,41, р<0,05), длиной изолинии зерен (г = 0,35 р<0,05). В то же время увеличение длины изолинии зерен обусловливало снижение показателей общей и продуктивной кустистости (п=
- 0,41, р<0,05). Значения фрактальности по изолинии достоверно оказывали положительное влияние на показатели, характеризующие массу зерен яровой мягкой пшеницы (масса зерен колоса: г=0,39, р<0,05; масса 1000 зерен: г=0,72, р<0,05; масса колоса г=0,49, р<0,05). На рост значений массы 1000 зерен мягкой пшеницы влияли параметры размеров зерен, в частности, площадь проекции зерна (г=0,61, р<0,05).
Зависимости показателей массы 1000 зерен и площади флагового листа от характеристик газоразрядного свечения зерна приведены на рис. 4-5. Увеличение средней интенсивности ГРВ на единицу в диапазоне от 40 до 49 ед. определяло снижение площади
о
флаг-листа на 0,4 см (рис.4).
8^= -84 30744 5844 ГРВ-0 0555ГРВ: (г= -0.45 р=0 01)
14 О 13 0
3 11.7
0 В
* 10 8 а
1 10 0
< (О
I 80
с
6.5 58
50
40.0 41.0 42.0 43 0 43.7 44.5 45 2 45 9 47 0 47 9 49 0 Средняя интенсивность ГРВ
Рис. 4. Зависимость площади флагового листа (см. кв.) от средней интенсивности газоразрядного
свечения зерен (ед. яркости), 2015 г.
Изменение фрактальности по изолинии на 0,01 ед. в пределах от 1,69 до 1,78 обуславливало рост массы 1000 зерен на 1,8 г (рис.5).
Рис. 5. Зависимость массы 1000 зерен (г) от фрактальности газоразрядных изображений
(отн. ед.), 2015 г.
Данные взаимосвязи размерных характеристик зерен пшеницы, используемых в качестве посевного материала, и элементов структуры урожайности, совпадают с результатами Н.М. Макрушина [10]. На примере пшеницы, а также ряда других видов растений установлено, что наиболее объективным параметром биологических свойств посевного материала является форма семени, зависящая от линейных размеров. Семена со свойственной для данного вида растений формой обладают наиболее высокими как посевными, так и урожайными свойствами.
Что касается связи параметров газоразрядного свечения зерен с площадью флагового листа, то данный феномен еще требует длительного и тщательного изучения, первостепенную роль в котором планируется отвести исследованию биофизических механизмов взаимодействия объекта и электромагнитным полем высокой напряженности, являющимся причиной возникновения газового разряда.
Второе направление исследований состояло в выявлении зависимостей между структурно-функциональными характеристиками зерна яровой мягкой пшеницы, используемого в качестве посевного материала, и устойчивостью пшеницы к болезням листьев, в частности, к возбудителю мучнистой росы.
Методом непараметрического корреляционного анализа Спирмена выявлена достоверная обратная корреляционная связь (Р<0,05) между интегральной яркостью рентгенограмм зерен и интенсивностью развития возбудителя мучнистой росы (п= - 0,4), числом пятен с налетом (п= - 0,5), определённых на пред флаговой листовой поверхностности растений. Возрастание значений показателя стандартного квадратичного отклонения (СКО) яркости рентгенограмм зерен приводило к усилению интенсивности поражения болезнью флаг-листьев растений (г=-0,4). Следует отметить, что некачественные семена (по сравнению с нормальными выполненными семенами) меньше ослабляют рентгеновское излучение и, соответственно, дают на рентгенограмме более темное изображение [4].
Выявлена обратная корреляционная связь между интенсивностью развития возбудителя мучнистой росы, числом пятен с налетом, типом реакции и коэффициентом формы свечения зерен: п= - 0,4; г= - 0,5; г= - 0,5 (соответственно). Тип реакции растений к возбудителю мучнистой росы, определенный на флаг-листьях пшеницы, обратно коррелировал с показателем нормализованного СКО радиуса изолинии, оценивающего неравномерность ширины свечения по контуру зерен (п= - 0,4).
Регрессионная модель, отражающая возрастание устойчивости образцов пшеницы к возбудителю мучнистой росы, по типу реакции Тм, с увеличением площади проекции
2 2 3
рентгенограмм зерен Ьпр имеет вид: Тм-18,9512-255,728пр+1367,44 8пр -2566,4 8пр
(г2=0,44; Р=31,79; Р=0,00). При этом рост значений площади проекции рентгенограмм зерен оказывал положительное влияние на массу 1000 зерен, массу колоса, а также на потенциальную урожайность одного растения пшеницы.
Полиномиальная зависимость, отражающая возрастание устойчивости образцов пшеницы к возбудителю мучнистой росы (по типу реакции Тм) с увеличением площади зерна 83 (см2), описывается выражением: Тм=18,9512-255,7283+1367,44 832-2566,4 833(г2=0,4; Б=32,73; Р=0,00).
Построены регрессионные модели и определены обратные корреляционные связи между условным развитием болезни Ям и длиной зерен Ь (г2=0,6; Р=5,04; Р=0,003) -
2 3
Ям=8889,71 -4045 7Ь+61301,5Ь-309091/,
площадью пятен с налетом Ьп м. и периметром зерен Р3 (г2=0,3; Р=10,9; Р=0,00) - 8п.м=1158,29-2082,7Р3+1248,62Р32-249,24 Р33. Следует отметить, что возрастание значений длины и периметра зерен оказывало положительное влияние на комплекс показателей, определяющих продуктивность пшеницы [4].
Регрессионное уравнение 8ПМ.=665,469-45,876Е+1,04637Е2-0,00788Е3 (г2=0,4; Р=12,1; Р=0,00) отражает рост значений площади пятен с налетом 8П М. в зависимости от средней интенсивности свечения ГРВ-изображения зерен Е, рассчитываемой по всем точкам изображения с ненулевой интенсивностью. При этом возрастание интенсивности свечения ГРВ-изображений зерен обусловливало снижение площади флаговых листьев пшеницы (п= -0,52).
Выявлено снижение значений площади пятен с налетом возбудителя мучнистой росы Бп.м. на предфлаговых листьях пшеницы с ростом величины параметра газоразрядного
о
изображения -коэффициента формы зерна Кф (г =0,45; Б=11,8; Р=0,00): 8п.м=7,15504-1,041Кф+0,045899Кф"-0,00247Кф~. Аналогичная тенденция прослеживается при изучении связи типа реакции растения Тм и коэффициента формы свечения зерна Кф (г=0,47; Б=34,3; Р=0,00): Тм=37,3539-15,527 Кф+2,33477 Кф2-0,11989 Кф3.
Полиномиальная зависимость изменения площади пятен с налетом возбудителя мучнистой росы Бд.м. пшеницы от энтропии ГРВ-изображения зерен Еи (г2=0,48; Г=11,77; Р=0,00) имеет вид: 8ПМ. = -8260,3+12831,4Еи-6636,4Еи2+1143,04ЕИ3. Между показателями выявлена положительная корреляционная связь. Энтропия характеризует степень регулярности контура изображения, вычисленного при определенной яркости. В работе [4] показано, что рост значений энтропии отрицательно сказывался на энергии прорастания зерна. Внешне здоровые зерна характеризуются максимальными значениями коэффициента формы.
Полиномиальная зависимость, отражающая возрастание восприимчивости образцов к возбудителю мучнистой росы (по типу реакции), с увеличением значений среднего радиуса изолинии ГРВ-изображения зерна (г =0,42; Р=32,71; Р=0,00) имеет вид: Тм= -14,502+5,85445ЯИ -0,69453Ки2+0,028548 Яи3. Устойчивость образцов пшеницы к болезни (по типу реакции) возрастала с увеличением нормализированного СКО среднего радиуса изолинии ГРВ-изображения (г2=0,48; Б=34,45; Р=0,00): Тм=11,369-28,989 СКОИ+33,9093 СКОи -15,435 СКОи . По литературным данным, существует обратная корреляционная связь между оптическим показателем - средним радиусом изолинии ГРВ-изображения и долей проросших зерен зерновых культур, и положительная связь между долей проросших зерен и нормализированным СКО среднего радиуса изолинии ГРВ-изображения [4].
Приведенные в работе данные позволили проанализировать изменчивость структурно-функциональных характеристик зерна пшеницы и выявить взаимосвязи между качеством посевного материала и элементами структуры урожайности пшеницы, устойчивости к болезням листьев, в частности, к возбудителю мучнистой росы. Комплекс интроскопических методов (микрофокусная рентгенография, газоразрядная визуализация и т.п.) в перспективе могут быть использованы для программирования возможной
биологической урожайности зерновых культур в зависимости от качества посевного материала.
Литература
1. Архипов М.В., Потрахов Н.Н. Микрофокусная рентгенография растений. - СПб.: Технолит, 2008. - 192 с.
2. Silva V.N., Cicero S.M., Bennett M. Associations between X-ray visualised internai tomato seed morphology and germination // Seed Science and Technology. Volume 41, Number 2, August 2013, pp. 225-234(10).
3. Архипов M.B., Прияткин H.C., Бондаренко A.C. Применение методов мягколучевой рентгенографии и газоразрядной визуализации для оценки качества семян ели европейской // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2013. - № 31. -С.62-66.
4. Архипов М.В., Прияткин Н.С., Гусакова Л.П. и др. Методика исследования газоразрядного свечения семян. - СПб: АФИ, 2016. - 45 с.
5. Прияткин Н.С., Архипов М.В., Гусакова Л.П. Комплексный анализ морфометрических и оптических параметров рентгенограмм, характеристик газоразрядного свечения и ростовых показателей образцов зерен ячменя: Материалы VII Международного конгресса «Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине» (7-11 сентября 2015 г.). - СПб., 2015 -С.190.
6. Короткое К.Г. Эффект Кирлиан. - СПб.: Изд-во «Ольга», 1995. - 215 с.
7. Мережко А.Ф., Удачин Р.А., Зуев В.Е. и др. Пополнение, сохранение в живом виде и изучение мировой коллекции пшеницы, эгилопса и тритикале: Метод, указания. - СПб.:ВИР, 1999.-С. 32-35.
8. Гешеле Э.Э. Основы фитопатологической оценки в селекции растений. - М., 1978,- 203 с.
9. Mains Е. В., Dietz S. M. Physiologie forms of barley mlldew Erysiphe graminis hordei Marchai // Phytopathology. - 1930 . - V. 20. - N3. - P. 220-239.
10. Макрушин H.M. Основы гетеросперматологин. - M.: Агропромиздат, 1989. - 287 с.
УДК 631.8.022.3: 635.64
Канд. биол. наук P.C. ГАМЗАЕВА
(СПбГАУ, r.gamzaeva@yandex.ru)
ВЛИЯНИЕ ФИТОРЕГУЛЯТОРОВ ЭПИН И ЦИРКОН НА АМИЛОЛИТИЧЕСКУЮ АКТИВНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ РЕДУЦИРУЮЩИХ САХАРОВ В ПРОРАСТАЮЩИХ ЗЁРНАХ ПИВОВАРЕННОГО ЯЧМЕНЯ
Пивоваренный ячмень, фиторегуляторы, Эпин, Циркон
Ячмень (Hordeum vulgare) - одна из наиболее распространенных зерновых культур, возделываемая с древних времен. Он является основным сырьем для пивоваренной промышленности. Благодаря своей относительно большой приспособляемости к климатическим и почвенным условиям, а также многообразию сортов, ячмень встречается в посевах всех стран мира. Более 100 сортов ячменя высеивают на территории Российской Федерации и бывших союзных республик [1].
Проблема качественных отечественных пивоваренных ячменей является сдерживающим фактором в развитии солодовенной промышленности. Ежегодно в Россию импортируется до 40% солода. В настоящее время потребность пивоваренной отрасли в ячмене составляет примерно 1,2 млн. тонн, что соответствует 950 тыс. тонн солода [1]. В стране производится около 600 тыс. тонн солода среднего качества, на что идет 750 тыс. тонн ячменя [2].
Все культурные ячмени с учетом их морфологических, биологических, экологических, физиологических и агрохимических особенностей подразделяются на 31 агроэкологическую
