СЕЛЕКЦИОННАЯ ЗНАЧИМОСТЬ СОРТОВ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ИЗ МЕЖДУНАРОДНОГО ПИТОМНИКА КАСИБ 12 ДЛЯ ЗАПАДНО-СИБИРСКОГО РЕГИОНА Текст научной статьи по специальности «Сельскохозяйственные науки»

УДК 631.524:321 Статья поступила 22.06.2023 г

4.1.2. Селекция, семеноводство и биотехнология растений (не входит в перечень ВАК) РО! 10.35524/2227-0280_2023_04_61

СЕЛЕКЦИОННАЯ ЗНАЧИМОСТЬ СОРТОВ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ ИЗ МЕЖДУНАРОДНОГО ПИТОМНИКА КАСИБ 12 ДЛЯ ЗАПАДНО-СИБИРСКОГО РЕГИОНА

^О.Г. Кузьмин,

кандидат сельскохозяйственных наук, агроном по семеноводству лаборатории селекции и семеноводства полевых культур им. С.И. Леонтьева, ФГБОУ ВО Омский ГАУ

A. В. Марчевский,

магистрант кафедры селекции и генетики сельскохозяйственных культур, ФГБОУ Омский ГАУ

B.П. Шаманин,

доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры селекции и генетики сельскохозяйственных культур, ФГБОУ Омский ГАУ

Ключевые слова: яровая мягкая пшеница, селекция, исходный материал, источники, хозяйственно-ценные признаки, СИММИТ, питомник КАСИБ, кластерный анализ, дендрограмма

Key words: spring soft wheat, breeding, source material, sources, economically valuable traits, CIMMYT, KASIB nursery, cluster analysis, dendrogram

Западная Сибирь является одним из ведущих регионов страны по производству высококачественного зерна пшеницы. Однако, отмечаются значительные колебания урожая по годам из-за часто повторяющихся засух и эпи-фитотий грибных болезней во влажные годы. В решении проблемы повышения стабильности производства зерна ведущая роль принадлежит селекции [13].

Изучение коллекции позволяет выделить образцы, которые могут служить источниками ценных биологических и хозяйственных признаков. Вовлечение этих образцов в селекционный процесс позволит создать ценный исходный материал для селекции яровой пшеницы в условиях Западной Сибири [9].

В связи с этим важное значение имеют новые сорта пшеницы из разных научно-исследовательских учреждений Сибири, Казахстана и Северной Америки как исходного материала и вовлечение лучших из них в селекционный процесс, что является весьма актуальным для селекционных программ Западной Сибири [11].

Для эффективного решения вызовов современной селекции в 2000 г. при координации СИММИТ была организована Международная программа улучшения пшеницы в Казахстан-

ско-Сибирской сети (КАСИБ), в основе которой лежит метод челночной селекции, разработанный Норманом Борлаугом в CIMMYT [7]. Генетическое сходство сортов, выведенных в рамках региональных селекционных программ, может иметь опасные последствия в силу однообразной восприимчивости к патогенам. При благоприятных для развития патогена условиях эпифитотия может охватить обширные территории [10].

Программа КАСИБ и челночной селекции позволила привлечь генетические ресурсы селекционных учреждений России, Казахстана, Норвегии, Северной Америки и международной коллекции CIMMYT для решения приоритетных задач селекции пшеницы.

Опыт работы ведущих селекционных учреждений страны и региона свидетельствует: эффективность практической селекции в значительной степени зависит от правильного подбора родительских пар. Необходим поиск генетических источников и доноров хозяйственно-ценных признаков среди коллекционных образцов пшеницы [3, 8].

Изучение коллекций генетических ресурсов растений подразумевает оценку большого количества образцов по широкому спектру разнокачественных признаков и успешно было

использовано в селекции ряда культур. Наиболее эффективным является применение метода кластерного анализа для оценки селекционного материала на начальных этапах селекции, что дает возможность ускорить процесс создания новых сортов [4, 5].

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 образцы по комплексу признаков и подобрать наиболее перспективные генотипы для скрещивания. Для получения ценных рекомбина-тов и высокогетерозисного потомства следует использовать для скрещивания образцы наиболее удаленных кластеров [6].

Целью настоящих исследований являлось выделение источников хозяйственно-ценных признаков сортов яровой мягкой пшеницы в международном питомнике КАСИБ 12.

Материал и методы исследований. Исследования по оценке сортов в питомнике КАСИБ 12 проведены на опытном поле ФГБОУ ВО Омский ГАУ в период 2011-2013 гг. Погодные условия в годы проведения исследований отличались большим разнообразием, что позволило наиболее достоверно оценить изучаемый материал (ГТК 2011 - 0,88; ГТК 2012 - 0,67; ГТК 2013 - 1,28). Посев, селекционные оценки и наблюдения в питомнике проведены в соответствии с методикой Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур и с учетом принятой программы Казахстанско-Сибирской сети по улучшению яровой пшеницы. В качестве стандартов использованы местные селекционные сорта среднеранней, среднеспелой и средне-поздней групп спелости, а также межрегиональные стандарты - Памяти Азиева, Астана 2, Терция, Саратовская 29 и Омская 35. Предшественник в опытах - чёрный пар. Норма высева - 4,5 млн. всх. семян/га. Учётная площадь делянки в КАСИБ - 3 м2 в трехкратной повторности, в КСИ - 25 м2, в четырёхкратной повторности. Удобрения и средства защиты растений в опытах не применялись. Посев, селекционные оценки и наблюдения за сортами в КСИ проводили в соответствии с методикой Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур, в питомнике КАСИБ - по методике СИММИТ. Степень по-

ражения растений стеблевой ржавчиной оценивали по шкале Р.Ф. Петерсона [12]. Тип поражения - по международной шкале, имеющей буквенную систему обозначения: R -устойчивый, TR - высоко устойчивый, MR -умеренно устойчивый, MS - умеренно восприимчивый, M - перекрывание (MR и MS), MSS - умеренно восприимчивый, близок к восприимчивому, S - восприимчивый [2]. Содержание белка и клейковины в зерне определяли экспресс-методом с помощью установки ИНФРА-ЛЮМ ФТ-10 в лаборатории Омского ГАУ. Статистическую обработку экспериментальных данных проводили по методике Б.А. Доспе-хова [1], с помощью программ Microsoft Office 2016, SNEDECOR и SPSS версии PASW Statistics 20. Кластерный анализ выполнен методом Варда с использованием статистической программы IBM SPSS Statistics v.22.

Результаты исследований. Для статистической обработки данных 62 образцов яровой мягкой пшеницы из питомника КАСИБ 12 кластерным анализом использовался метод евклидовых расстояний, который позволяет сгруппировать их по комплексу признаков и подобрать наиболее перспективные генотипы для скрещивания.

В кластерном анализе в основу группировок было включено 17 агрономических признаков: общая масса растения, высота растения, общая и продуктивная кустистость, длина верхнего междоузлия, длина колоса, плотность колоса, число колосков главного колоса, число зерен главного колоса, число зерен растения, масса зерна главного колоса, масса зерна растения, масса 1000 зерен, Кхоз, вегетационный период, содержание белка и клейковины.

Дифференциация образцов позволила выявить 6 кластеров, различающихся по хозяйственным признакам (рис. 1).

В первый кластер вошли 10 сортов яровой мягкой пшеницы питомника КАСИБ 12: Лю-тесценс 89-06, Лютесценс 172-01, Омская 41, Новосибирская 18, Новосибирская 31, Целина 50, П-23-14, Линия 18001, П-89 А, GN 04526. Образцы этого кластера характеризуются показателями, близкими к средним по питомнику, и могут быть рекомендованы для использования в селекционных программах по отдельным агрономическим признакам: числу зерен в колосе (в среднем по группе 29,7 шт.), числу колосков в колосе (13,1 шт.), длине колоса (7,1 см), устойчивости к стеблевой ржавчине (3,3 %) (табл. 1).

I а

п,

t I ! i i J

О

. i i i«

JiJ

0

1 I 11 ¡ | i I lílííS.'i

O

i

!ih

o

1 | I I ¡

¡ ж I = i z I » . I i 1 _

1 i i i i ; J ; ; i ? I ; *

lllIll I1 i jИ i1

o

o

i?

Üjiííj! i i l i ! ! I l l i ,

Рис. 1. Дендрограмма сортов яровой мягкой пшеницы питомника КАСИБ 12 по хозяйственно-ценным признакам (2011-2013 гг.)

Таблица 1

Количественные показатели хозяйственно-ценных признаков сортов яровой мягкой пшеницы питомника КАСИБ 12 по кластерам, 2011-2013 гг.

Признак Кластер Среднее НСР05

1 2 3 4 5 6

высота растений, см 74,7 80,0 63,2 80,5 76,1 75,4 75,1 11,3

продуктивная кустистость, шт. 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 0,2

масса растений, г 111,4 131,1 101,2 148,7 113,1 138,3 126,2 18,9

число зерен в колосе, шт. 29,7 27,8 29,6 28,2 28,3 28,5 28,7 4,3

масса зерна с колоса, г 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 0,2

масса 1000 зерен, г 38,2 38,7 36,4 40,4 39,7 40,2 39,0 5,9

урожайность, г/м2 230,0 208,6 173,2 297,7 284,4 250,4 241,9 36,3

общая кустистость, шт. 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,5 1,4 0,2

число продуктивных стеблей, м2 54,9 60,9 48,7 71,5 56,3 66,7 60,8 9,1

число колосков в колосе, шт. 13,1 13,4 12,7 12,8 13,1 12,8 12,9 1,9

длина колоса, см 7,1 6,9 6,8 6,9 6,8 6,9 6,9 1,1

Кхоз, % 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,3 0,05

содержание клейковины, % 25,4 30,4 29,6 27,4 25,3 25,1 27,1 4,1

содержание белка, % 12,7 20,5 17,6 13,6 12,8 12,7 14,6 2,2

поражение мучнистой росой, балл 5,0 4,5 4,6 4,7 4,2 4,6 4,6 0,7

поражение стеблевой ржавчиной, % 3,3 7,8 2,4 2,6 9,2 10,0 5,4 0,8

Во второй кластер вошли 8 сортов (Фитон 43, Лютесценс С 19 ЧС, Степная волна, Лю-тесценс 342, Лютесценс 844, GN 06600, ГВК 2033/7, Пиротрикс 35-86), имеющих невысокую урожайность (в среднем по кластеру 208,6 г) и другие агрономические признаки, но максимально высокое качество зерна: содержание белка (20,5 %) и клейковины (30,4 %).

В третий кластер вошли 10 короткостебель-ных сортов (Асар, Фитон С 50 ЧС, Саратовская 29, Эритроспермум 95-07, Laban, Лютесценс 96/99-14, Demonstrant, Линия 165, Berserk, Ka-rabat), имеющие низкую урожайность и наименьшую выраженность всех элементов структуры урожая, но отличающиеся высоким качеством зерна (содержание белка (17,6 %) и клейковины (29,6 %) и высокую устойчивостью к стеблевой ржавчине (поражение 2,4 %).

В четвертый кластер вошли сорта (Памяти Азиева, Омская 35, Лютесценс 1569, Экада 113, Лютесценс 4, Лютесценс 24, Терция, Лютесценс 151/03-85, Лютесценс 23490, Астана 2, Эритроспермум 35, Эритроспермум 23390, Лютесценс 311/00-26), имеющие максимальную выраженность большинства количественных признаков: высота растений (80,5 см), число зерен в колосе (28,2 шт.), масса зерна с колоса (1,1 г), масса 1000 зерен (40,4 г), урожайность зерна (297,7 г/м2), число продуктивных стеблей (71,5 м2), число колосков в коло-

се (12,8 шт.), с высокой устойчивостью к стеблевой ржавчине (поражение 2,6 %), но уступающие образцам 2 и 3 кластеров по качеству зерна: содержание белка (13,6 %), клейковины (27,4 %). Образцы данного кластера следует считать наиболее перспективными по комплексу хозяйственно-ценных признаков в селекционном и практическом использовании.

Сорта, вошедшие в пятый кластер (Владимир, Памяти Азиева, Лютесценс 9-33, Дуэт), характеризуются комплексом хозяйственно-ценных признаков, хотя по своей выраженности и уступают кластеру № 4. Образцы этого кластера также следует считать перспективными по отдельным ценным признакам: массе 1000 зерен (39,7 г), числу колосков в колосе (13,1 шт.), Кхоз (0,4 %).

В шестой кластер вошли 10 сортов: ГВК 2055-1, Лютесценс 823, Степная 75, Лютесценс 241-00-4, Степная 1583/08, ГВК 2036/15, Лютесценс 2, Лютесценс 1614, Солтустык (север), Лютесценс 697. Образцы этого кластера характеризуются показателями, близкими к средним по питомнику, и могут быть рекомендованы для использования в селекционных программах по отдельным агрономическим признакам: урожайности зерна (250,4 г/м2), числу зерен в колосе (в среднем по группе 28,5 шт.), массе 1000 зерен (40,2 г), числу продуктивных стеблей (66,7 шт./м2).

Таким образом, на основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. Программа КАСИБ является актуальной для повышения эффективности селекции яровой пшеницы в Сибири и Северном Казахстане через обмен сортами, селекционным материалом, координированную оценку материала, обмен информацией.

2. Методы кластерного анализа дают возможность сравнивать разное количество образцов: от шести до более трехсот по разным количеству и качеству исследуемых признаков - как качественных, так и количественных. Для кластерного анализа используются как фенологические и морфологические, так и генетические признаки.

3. Метод позволяет оценить как сходство, так и отличие образцов и характеризует меру проявления изученного признака. Это дает возможность выделить для скрещивания наиболее удаленные образцы, что может положительно повлиять на эффект гетерозиса.

4. Полученные результаты кластерного анализа свидетельствуют о перспективности использования в селекционных программах сортов из международного питомника КАСИБ 12 в качестве источников хозяйственно-ценных признаков для повышения урожайности и качества зерна в регионе.

5. Перспективными являются образцы четвертого кластера: Эритроспермум 35, Терция, Памяти Азиева, Омская 35, Лютесценс 1569, Экада 113, Лютесценс 4, Лютесценс 24, Лютесценс 151/03-85, Лютесценс 23490, Астана 2, Эритроспермум 23390, Лютесценс 311/0026. Данные образцы можно рекомендовать в качестве исходного материала по комплексу хозяйственно-ценных признаков.

6. Образцы второго кластера представляют наибольший интерес для практической селекции на повышение качества зерна: Фитон 43, Лютесценс С 19 ЧС, Степная волна, Лютесценс 342, Лютесценс 844, GN 06600, ГВК 2033/7, Пиротрикс 35-86 (среднее содержание белка - 20,5 %, клейковины - 30,4 %).

7. Образцы, вошедшие в 1, 3, 5 и 6 кластеры, могут быть рекомендованы для использования в селекционных программах по отдельным агрономическим признакам.

Благодарности. Анализ и статистическая обработка экспериментальных данных проведены при поддержке Российского научного фонда (соглашение №22-16-20008 от 23.03. 2022 г.); полевые исследования - при поддержке Министерства сельского хозяйства РФ.

Библиографический список

1. Доспехов, Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / Б. А. Доспехов. -5-е изд., перераб. и доп. - Москва : Колос, 1985. - С. 321. -- Текст : непосредственный.

2. Койшыбаев, М. Скрининг пшеницы на устойчивость к основным болезням : методические указания / М. Койшыбаев, В. П. Ша-манин, А. И. Моргунов. - Анкара : ФАО-СЕК, 2014. - C. 58. - Текст : непосредственный.

3. Кузьмина, С. П. Применение кластерного анализа для определения селекционной ценности нута (Cicer arietinum L.) / С. П. Кузьмина, Г. Г. Казыдуб, С. В. Булынцева, А. А. Власова.

- Текст : непосредственный // Вестник Омского государственного аграрного университета. -2022. - № 2 (46). - С. 13-21.

4. Потоцкая, И. В. Оценка урожайности сортов яровой мягкой пшеницы сети КАСИБ в различных экологических пунктах России и Казахстана / И. В. Потоцкая, В. П. Шаманин,

A. И. Моргунов. - Текст : непосредственный // Успехи современного естествознания. - 2018.

- № 4. - С. 86-91.

5. Романова, В. Н. Кластерный анализ на основе нечетных моделей / В. Н. Романова. -Текст : непосредственный // Альманах современной науки и образования. - 2013. - №10 (77). - С. 147-151.

6. Суслов, С. А. Кластерный анализ : сущность, преимущества и недостатки / С. А. Суслов. - Текст : непосредственный // Вестник НГЭИ. - 2010. - № 1. - С. 51-57.

7. Третован, Р. М. Челночная селекция между Мексикой и Казахстаном : результаты, подробности и перспективы / Р. М. Третован, А. И. Моргунов, Ю. Зеленский, Дж. Лейдж. -Текст : непосредственный // Агромеридиан. -2006. - № 2 (3). - С. 23-27.

8. Шаманин, В. П. Оценка генотипического разнообразия селекционного материала яровой мягкой пшеницы в условиях Западной Сибири по программе челночной селекции СИМ-МИТ / В. П. Шаманин, И. В. Потоцкая, С. Л. Петуховский. - Текст : электронный // Современные проблемы науки и образования : электронный журнал. - 2013. - № 3. - URL: http://www.science-education.ru (дата обращения: 10.06.2023).

9. Шаманин, В. П. Оценка сибирской коллекции яровой мягкой пшеницы на устойчивость к стеблевой ржавчине в условиях южной лесостепи Западной Сибири / В. П. Шаманин, И.

B. Потоцкая, М. В. Клевакина. - Текст : непосредственный // Вестник Казанского государ-

ственного аграрного университета. - 2016. -Т. 11. - № 2. - С. 55-59.

10. Шаманин, В. П. Иммунологическая оценка сортов яровой мягкой пшеницы селекционного питомника КАСИБ / В. П. Шаманин, И. В. Потоцкая. - Текст : непосредственный // Вестник Омского государственного аграрного университета. - 2016. - № 2 (22). - С. 5-10.

11. Gomez-Becerra, H. Evaluation of yield grain stability, reliability and cultivar recommendation in spring wheat (Triticum aestivum) from Kazakhstan and Siberia / H. Gomez-Becerra, A. Morgounov, A. Abugalieva. - Text : unmediated // Central European Journal of Agriculture. -2006. - Vol. 6. - Рр. 649-660.

12. Peterson, R. F. A diagrammatic scale for estimating rust intensity on leaves and stems of cereals / R. F. Peterson, A. B. Campbell, A. E. Hannah. - Text : unmediated // Canad. J. Res. (Section C). - 1948. - Vol. 26. - Рр. 496-500.

13. Thomas, J. Genetic markers and leaf rust resistance of the wheat gene Lr32 / J. Thomas [et al.]. - Text : unmediated // Crop Sci. - 2010.

- Vol. 50 (6). - Рр. 2310-2317.

References

1. Dospekhov, B. A. Metodika polevogo opyta (s osnovami statisticheskoj obrabotki rezul'tatov issledovanij) / B. A. Dospekhov. - 5-e izd., pere-rab. i dop. - Moskva : Kolos, 1985. - S. 321. -Tekst : neposredstvennyj.

2. Kojshybaev, M. Skrining pshenicy na ustoj-chivost' k osnovnym boleznyam : metodicheskie ukazaniya / M. Kojshybaev, V. P. SHamanin, A. I. Morgunov. - Ankara : FAO-SEK, 2014. - C. 58.

- Tekst : neposredstvennyj.

3. Kuz'mina, S. P. Primenenie klasternogo analiza dlya opredeleniya selekcionnoj cennosti nuta (Sicer arietinum L.) / S. P. Kuz'mina, G. G. Kazy-dub, S. V. Bulynceva, A. A. Vlasova. - Tekst : neposredstvennyj // Vestnik Omskogo gosudar-stvennogo agrarnogo universiteta. - 2022. - № 2 (46). - S. 13-21.

4. Potockaya, I. V. Ocenka urozhajnosti sortov yarovoj myagkoj pshenicy seti KASIB v razlichnyh ekologicheskih punktah Rossii i Kazahstana / I. V. Potockaya, V. P. SHamanin, A. I. Morgunov. -Tekst : neposredstvennyj // Uspekhi sovremen-nogo estestvoznaniya. - 2018. - № 4. - S. 8691.

5. Romanova, V. N. Klasternyj analiz na osnove nechetnyh modelej / V. N. Romanova. - Tekst :

neposredstvennyj // Al'manah sovremennoj nauki

1 obrazovaniya. - 2013. - №10 (77). - S. 147151.

6. Suslov, S. A. Klasternyj analiz : sushchnost', preimushchestva i nedostatki / S. A. Suslov. -Tekst : neposredstvennyj // Vestnik NGEI. -2010. - № 1. - S. 51-57.

7. Tretovan, R. M. CHelnochnaya selekciya mezhdu Meksikoj i Kazahstanom : rezul'taty, podrobnosti i perspektivy / R. M. Tretovan, A. I. Morgunov, YU. Zelenskij, Dzh. Lejdzh. - Tekst : neposredstvennyj // Agromeridian. - 2006. - №

2 (3). - S. 23-27.

8. SHamanin, V. P. Ocenka genotipicheskogo raznoobraziya selekcionnogo materiala yarovoj myagkoj pshenicy v usloviyah Zapadnoj Sibiri po programme chelnochnoj selekcii SIMMIT / V. P. SHamanin, I. V. Potockaya, S. L. Petuhovskij. -Tekst : elektronnyj // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya : elektronnyj zhurnal. -2013. - № 3. - URL: http://www.science-edu-cation.ru (data obrashcheniya: 10.06.2023).

9. SHamanin, V. P. Ocenka sibirskoj kollekcii yarovoj myagkoj pshenicy na ustojchivost' k steb-levoj rzhavchine v usloviyah yuzhnoj lesostepi Zapadnoj Sibiri / V. P. SHamanin, I. V. Potockaya, M. V. Klevakina. - Tekst : neposredstvennyj // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2016. - T. 11. - № 2. - S. 55-59.

10. SHamanin, V. P. Immunologicheskaya ocenka sortov yarovoj myagkoj pshenicy selekcionnogo pitomnika KASIB / V. P. SHamanin, I. V. Potockaya. - Tekst : neposredstvennyj // Vestnik Omskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2016. - № 2 (22). - S. 5-10.

11. Gomez-Becerra, H. Evaluation of yield grain stability, reliability and cultivar recommendation in spring wheat (Triticum aestivum) from Kazakhstan and Siberia / H. Gomez-Becerra, A. Morgounov, A. Abugalieva. - Text : unmediated // Central European Journal of Agriculture. - 2006. - Vol. 6. - Pp. 649-660.

12. Peterson, R. F. A diagrammatic scale for estimating rust intensity on leaves and stems of cereals / R. F. Peterson, A. B. Campbell, A. E. Hannah. - Text : unmediated // Canad. J. Res. (Section C). - 1948. - Vol. 26. - Pp. 496-500.

13. Thomas, J. Genetic markers and leaf rust resistance of the wheat gene Lr32 / J. Thomas [et al.]. - Text : unmediated // Crop Sci. - 2010. - Vol. 50 (6). - Pp. 2310-2317.

Контактная информация: Кузьмин Олег Георгиевич

агроном по семеноводству лабораторий селекции и семеноводства полевых культур им. С.И. Леонтьева, ФГБОУ ВО Омский ГАУ, 4644008, г. Омск, Институтская пл., 1 E-mail: og.kuzmin@omgau.org

Марчевский Александр Витальевич

магистрант, кафедра селекции и генетики сельскохозяйственных культур, ФГБОУ ВО Омский ГАУ 4644008, г. Омск, Институтская пл., 1 E-mail: av.marchevskiy1812@omgau.org

Шаманин Владимир Петрович

профессор кафедры селекции и генетики сельскохозяйственных культур, ФГБОУ ВО Омский ГАУ 4644008, г. Омск, Институтская пл., 1 E-mail: vp.shamanin@omgau.org

Contact Information: Kuzmin Oleg Georgiyevich

agronomist on seed farming of laboratories of selection and seed farming of field cultures of S.I. Leontyev, Omsk State Agrarian University, 644008, city of Omsk, Institutskaya Square, 1 E-mail: og.kuzmin@omgau.org

Marchevsky Alexander Vitalyevich

Jundergraduate of department of selection and genetics of crops, Omsk State Agrarian University 644008, city of Omsk, Institutskaya Square, 1 E-mail: av.marchevskiy1812@omgau.org

Shamanin Vladimir Petrovich

Professor of department of selection and genetics of crops, Omsk State Agrarian University 644008, city of Omsk, Institutskaya Square, 1 E-mail: vp.shamanin@omgau.org