Preview

Аграрная наука

Расширенный поиск

Использование методов многомерной статистики в селекции пшеницы озимой

Полный текст:

Аннотация

Представлены результаты исследований по использованию методов многомерной статистики для оценки морфо-биологической разнокачественноети сортообразцов пшеницы озимой, проведенных в 2005-2016 годах в условиях лесостепи Центрального Черноземья. Апробированы различные методы группировки образцов - кластерный анализ (метод последовательной дихотомии, k-средних, иерархической классификации), нейросетевая обработка данных (сеть «Кохена»). Методами дисперсионного и дискриминантного анализов установлено, что значимое влияние на кластеризацию сортообразцов оказывают только три признака: длина периода всходы-колошение, высота растения и масса 1000 зёрен. При этом принадлежность сортообразцов к определенной группе остаётся постоянной независимо от условий года. Для скрещиваний при гибридизации родительские компоненты подбирают с учетом их принадлежности к разным кластерам. Скрещивания проводят между сортообразцами с контрастными признаками. Использование метода k-средних для планирования скрещиваний позволяет получать ценные в селекционном отношении гибриды озимой пшеницы, которые характеризуются полиморфизмом, наличием благоприятных трансгрессий, высокой продуктивностью, зимостойкостью, устойчивостью к полеганию. Такой принцип подбора родительских компонентов был использован на практике при создании нового сорта озимой мягкой пшеницы Алексия, переданного в 2016 году в Государственное сортоиспытание. Апробированный метод k-средних в качестве способа оценки морфо-биологической разнокачественности сортообразцов упрощает подбор родительских компонентов для скрещиваний и позволяет создавать гибриды озимой пшеницы, которые в условиях ЦЧР характеризуются высокой продуктивностью, зимостойкостью, устойчивостью к неблагоприятным факторам среды.

Об авторах

Г. Г. Голева
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I
Россия


Т. Г. Ващенко
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I
Россия


А. Д. Голев
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова
Россия


Список литературы

1. Кацко И. А. Практикум по анализу данных на компьютере [Текст] / И. А. Кацко, Н. Б. Паклин. - Москва: КолосС, 2009. - 278 с.

2. Нейронная сеть как способ классификации исходного материала озимой пшеницы [Текст] / И. А. Русанов, Т. Г. Ващенко, Н. Т. Павлюк, Г.Г. Голева // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. - 2010. - № 3 (26). - С. 27-31.

3. Проблема классификации селекционного материала [Текст] / А.Г. Буховец, И. А. Русанов, Г. Г. Голева, Н. Т. Павлюк // Биологические основы и методы селекции и семеноводства сельскохозяйственных культур: сборник научных трудов / ВГАУ. -Воронеж: ВГАУ, 2006. - С. 35-47.

4. Халафян А. А. Statistica 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей [Текст]: учебник / А. А. Халафян. - Москва: Бином, 2010. - 496 с.


Для цитирования:


Голева Г.Г., Ващенко Т.Г., Голев А.Д. Использование методов многомерной статистики в селекции пшеницы озимой. Аграрная наука. 2017;(9-10):17-19.

For citation:


Goleva G.G., Vashchenko T.G., Golev A.D. Using of multidimensional statistics methods for winter wheat selection. Agrarian science. 2017;(9-10):17-19. (In Russ.)

Просмотров: 96


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0869-8155 (Print)
ISSN 2686-701X (Online)