Использование селекционных индексов для оценки коллекционных образцов ярового ячменя Hordeum vulgare L.

В статье приводятся экспериментальные данные по определению адаптивных свойств и продуктивности образцов Hordeum vulgare L. ssp. distichon (L.) Körn. и H. vulgare L. ssp. vulgare различного эколого-географического происхождения на основе селекционных индексов. В контрастных условиях вегетационных периодов 2022 и 2023 гг. проведено изучение 35 образцов по элементам зерновой продуктивности (длина колоса, число зерен в колосе и их масса, высота растений). Полевое исследование проведено на экспериментальном участке биостанции Тюменского государственного университета «Озеро Кучак» (Нижнетавдинский р-н, Тюменская обл.). Оценка продуктивности во взаимосвязи «генотип — среда» показала, что наибольшей информативностью обладают следующие селекционные индексы: канадский, мексиканский, линейной плотности колоса, продуктивности растений. На основании баллового ранжирования по комплексу индексов к числу лучших отнесены образцы: Зерноградский 813, к-30453, Абалак, к-31201, Россия; Knezsa 65, к-22809, Венгрия (var. erectum, nutans); Rokkaku-yabane, к-10986, Япония (var. brachyatherum). Более высокая урожайность была получена в относительно благоприятных условиях вегетации 2022 г.: до 439,8 г/м² у образцов двурядного ячменя, до 454,8 г/м² — многорядного; в стрессовых условиях — до 455,4 и 218,1 г/м² соответственно. В 2023 году по сравнению с 2022-м у образцов многорядного ячменя отмечено увеличение силы связи урожайности с канадским индексом (r = 0,73), индексом продуктивности растений (r = 0,66), индексом линейной плотности колоса (r = 0,58), мексиканским индексом (r = 0,52). У двурядных образцов выявлено ослабление корреляции урожайности с данными индексами. Исключение составил мексиканский индекс, характеризовавшийся стабильным по годам коэффициентом корреляции (r = 0,35).

1. Драгавцев В.А. Решения технологических задач селекционного повышения урожаев, вытекающие из теории эколого-генетической организации количественных признаков. Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. 2019; 132: 17‒28. https://doi.org/10.25684/NBG.boolt.132.2019.02

2. Zolkin A.L., Matvienko E.V., Pankratova L.A. The role of breeding centers and breed testing systems in the development of breeds with a wide potential for use. BIO Web of Conferences. International Scientific and Practical Conference “VAVILOV READINGS-2023” (VVRD 2023). EDP Sciences. 2023; 67: 01004. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236701004

3. Ivanova Yu., Fomina M., Bragina M., Pai O. Evaluation of promising lines of spring barley in the conditions of the northern Trans-Urals. International Scientific and Practical Conference “From Modernization to Rapid Development: Ensuring Competitiveness and Scientific Leadership of the Agro-Industrial Complex” (IDSISA 2024). Les Ulis. 2024; 108: 09002. https://doi.org/10.1051/bioconf/202410809002

4. Lipshin A. et al. The influence of agrotechnology on barley productivity in the republic of Khakassia. E3S web of conferences. VIII International Conference on Advanced Agritechnologies, Environmental Engineering and Sustainable Development (AGRITECH-VIII 2023). EDP Sciences. 2023; 390: 01022. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202339001022

5. Сурин Н.А., Зобова Н.В., Ляхова Н.Е. Генетический потенциал и селекционная значимость ячменя Сибири. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014; 8(2): 378‒386. https://www.elibrary.ru/sjcfbj

6. Бобер А.В., Климовец М.Ю., Ребезов М.Б. Влияние условий выращивания и хранения на содержание белка в зерне ячменя. Пища. Экология. Качество. Труды XVII Международной научно-практической конференции. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет. 2020; 86–89. https://www.elibrary.ru/tmtcfp

7. Вертий Н.С., Титаренко А.В., Титаренко Л.П., Козлов А.А. Селекционные индексы в оценке ячменно-пшеничных гибридов. Нива Поволжья. 2016; (2): 9‒15. https://www.elibrary.ru/ypsmlt

8. Степанова Н.А., Сидоренко В.С., Старикова Ж.В., Костромичева В.А. Определение продуктивности яровой мягкой пшеницы на основе селекционных индексов. Зернобобовые и крупяные культуры. 2021; (3): 91‒96. https://doi.org/10.24412/2309-348X-2021-3-91-96

9. Переведенцев Ю.П., Гусаров А.В., Аухадеев Т.Р., Мирсаева Н.А., Шерстюков Б.Г., Лопух П.С. Мониторинг лесных пожаров на территории Приволжского федерального округа в последние десятилетия. Вестник Удмуртского университета. Серия: Биология. Науки о Земле. 2022; (2): 149‒157. https://doi.org/10.35634/2412-9518-2022-32-2-149-157

10. Драгавцев В.В. Эколого-генетическая организация полигенных признаков растений и теория селекционных индексов. Молекулярная и прикладная генетика. 2009; 9: 7‒13. https://www.elibrary.ru/veqidi

11. Манукян И.Р., Басиева М.А., Абиев В.Б. Оценка продуктивности селекционных образцов озимой пшеницы в условиях предгорной зоны Центрального Кавказа. Нива Поволжья. 2018; (4): 78‒83. https://www.elibrary.ru/yskbzj

12. Сафонова И.В., Аниськов Н.И. Значимость комплексной оценки селекционных индексов и параметров стрессоустойчивости сортов озимой ржи. Аграрный вестник Урала. 2022; (6): 16‒26. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2022-221-06-16-26

13. Petcu E., Vasilescu L., Viorel I. Grain size stability of a winter barley genotypes assortment under different seed rates. Scientific Papers. Series A. Agronomy. 2021; 64(1): 520‒526.

14. Баталова Г.А. Селекция растений в условиях нестабильности агроклиматических ресурсов. Зернобобовые и крупяные культуры. 2012; (3): 20‒25. https://www.elibrary.ru/qcrsxd

15. Батакова О.Б., Корелина В.А. Влияние элементов структуры урожая на продуктивность ячменя ярового Hordeum vulgare L. в условиях Крайнего Севера РФ. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2017; 178(3): 50‒58. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2017-3-50-58

16. Антимонов А.К., Антимонова О.Н. Вклад и значимость индексов селектируемых признаков в формировании прибавки урожайности проса посевного. Аграрная наука. 2023; (4): 105–109. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-369-4-105-109

17. Асеева Т.А., Трифунтова И.Б. Изучение исходного материала зимующего овса в условиях Среднего Приамурья. Агронаука. 2023; 1(4): 33‒41. https://www.elibrary.ru/agkspw

18. Мефодьев Г.A., Яковлева М.И. Сравнительная характеристика селекционных линий яровой тритикале по методу индексов. Вестник Чувашского государственного аграрного университета. 2023; (3): 18‒23. https://doi.org/10.48612/vch/zh1m-d7bz-7mnb

19. Сафонова И.В., Аниськов Н.И. Агроэкологическая оценка сортов озимой ржи по хозяйственно-биологическим и адаптивным показателям. Пермский аграрный вестник. 2023; (1): 63‒71. https://www.elibrary.ru/tkijbp

20. Козубовская Г.В., Балакшина В.И. Результаты экологического испытания сортов ярового ячменя различных экотипов в засушливых условиях Волгоградской области. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2018; 179(3): 60‒67. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2018-3-60-67

21. Чиганцев Н.П. Оптимизация параметров ценных признаков сортов ячменя в засушливых условиях выращивания. Научно-агрономический журнал. 2009; (2): 39‒41. https://www.elibrary.ru/yuavvn

22. Степанов К.А., Чимкенова А.Е., Байбусынова Ж.М. Особенности структуры урожая и ее связь с продуктивностью у селекционных линий яровой мягкой пшеницы разных морфотипов в Восточном Казахстане. Исследования, результаты. 2021; (2): 205‒216. https://doi.org/10.37884/2-2021/20

23. Воробьев В.А., Воробьев А.В. Роль селекционных индексов в оценке продуктивности яровой пшеницы. Достижения науки и техники АПК. 2018; 32(9): 37‒39. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2018-10909