Оценка сортов ярового ячменя (Hordeum vulgare L.) различного эколого-географического происхождения на продуктивность в условиях Приморского края

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведена оценка сортообразцов ярового ячменя различного эколого-географического происхождения в условиях муссонного климата Приморского края. Объектами исследования являлись 94 образца коллекции ВИР им. Н.И. Вавилова: России, стран Европы (Германия, Франция, Великобритания, Латвия, Чехия, Швеция, Нидерланды, Дания), Северной Америки (США, Мексика) и стран СНГ (Республика Беларусь, Украина, Казахстан). Опыты проведены в 2022–2024 гг. в лаборатории селекции зерновых и крупяных культур ФГБНУ «ФНЦ агробиотехнологий Дальнего Востока им. А.К. Чайки». В результате исследований выделены сорта с ценными хозяйственными признаками (продуктивная кустистость, длина колоса, число зерен в колосе, масса зерна с колоса и растения) для практической селекции: Одон (Россия), Марни (Германия), Филадельфия (Германия), Ача (Россия), Хunadu (Германия), РЖТ Планет (Франция), Альф (Дания), Вакула (Россия), Крешендо (Германия). Изученные сорта ячменя характеризовались широким диапазоном изменчивости (b), высокой пластичностью и стабильностью обладали сорта Одон (Россия) и Альф (Дания). Анализ устойчивости растений ячменя к основным заболеваниям (сетчатая пятнистость, темно-бурая пятнистость листьев, полосатый гельминтоспорное и септорное) в полевых условиях на естественном инфекционном фоне позволили выявить сорта умеренно устойчивые (поражение не превышает 15%) – Крещендо (Германия) и Альф (Дания).

Об авторах

А. Г Клыков

Федеральный научный центр агробиотехнологий Дальнего Востока им. А.К. Чайки

Email: alex.kykov@mail.ru
академик РАН, доктор биологических наук Уссурийск, Россия

Г. А Муругова

Федеральный научный центр агробиотехнологий Дальнего Востока им. А.К. Чайки

Email: gal.murugova@yandex.ru
кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник Уссурийск, Россия

О. Г Архипова

Федеральный научный центр агробиотехнологий Дальнего Востока им. А.К. Чайки

Email: arkhipova.og@dvfu.ru
младший научный сотрудник Уссурийск, Россия

Список литературы

  1. Zhou M.X. Barley Production and Consumption // Genetics and Improvement of Barley Malt Quality. Heidelberg; Berlin: Springer, 2010. P. 1–17. doi: 10.1007/978-3-642-01279-2_1.
  2. Miralles D.J., Abeledo G.L., Prado S.A., Chenu K., Serrago R.A., Savin R. Barley // Crop Physiology Case Histories for Major Crops / eds. V.O. Sadras, D.F. Calderini. Cambridge, MA: Academic Press, 2021. P. 164–195. doi: 10.1016/B978-0-2-819194-1.00004-9.
  3. Филиппов Е.Г., Донцова А.А., Донцов Д.П., Засыпкина И.М. Оценка экологической пластичности и стабильности перспективных сортов и линий озимого ячменя в конкурсном сортоиспытании // Зерновое хозяйство России. 2021. № 4 (76). С. 8–14. doi: 10.31367/2079-8725-2021-76-4-8-14.
  4. Кинчаров А.И., Дёмина Е.А., Таранова Т.Ю., Чекмасова К.Ю. Изучение коллекционных образцов яровой мягкой пшеницы по скороспелости // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 10-1. С. 136–141. doi: 10.24411/2500-1000-2018-10082.
  5. Murugova G.A., Pavlova N.A., Klykov A.G. Evaluation of Adaptive Properties of the Spring Barley Varieties Using Mathematical Analysis // CEUR Worksop Proceedings: Short Paper Proceedings of the V International Conference on Information Technologies and High-Performance Computing (ITHPC-2019) (Khabarovsk, Russia, Sept. 16–19, 2019). 2019. Vol. 2426. P. 110–115.
  6. Тетянников Н.В., Боме Н.А. Анализ взаимодействия «генотип × среда» и оценка адаптивного потенциала ячменя в условиях Северного Зауралья // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2021. № 182 (3). С. 63–73. doi: 10.30901/2227-8834-2021-3-63-73.
  7. Марухняк А.Я. Оценка адаптивных особенностей сортов ярового ячменя // Вестник Белорусской государственной академии. 2018. № 1. С. 67–72.
  8. Клыков А.Г., Моисеенко Л.М., Муругова Г.А. Оценка адаптивности сортообразцов ярового ячменя по продуктивности в Приморском крае // Достижения науки и техники АПК. 2014. № 2. С. 27–29.
  9. Сафонова И.В., Аниськов Н.И., Коблянский В.Д. База данных генетических ресурсов коллекции озимой ржи ВИР как средство классификации генетического разнообразия, анализа истории коллекции эффективного изучения и сохранения // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019. Т. 23. № 6. С. 150–156. doi: 10.18699/VJ19.552.
  10. Волкова Л.В., Щенникова И.Н. Сравнительная оценка методов расчета адаптивных реакций зерновых культур // Теоретическая и прикладная экология. 2020. № 3. С. 140–146. doi: 10.25750/1995-4301-2020-3-140-146.
  11. Рыбась И.А. Повышение адаптивности в селекции зерновых культур // Сельскохозяйственная биология. 2016. Т. 51. № 5. С. 617–626. doi: 10.15389/agrobiology.2016.5.617rus.
  12. Гончаренко А.А., Макаров А.В., Ермаков С.А., Семенова Т.В., Точилин В.Н., Цыганкова Н.В., Скатова С.Е., Крахмалева О.А. Экологическая устойчивость сортов озимой ржи с различным типом короткостебельности // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 3. С. 3–9. doi: 10.31857/S2500-2627201933-9.
  13. Сафонова И.В., Аниськов Н.И. Значимость комплексной оценки селекционных индексов и параметров стрессоустойчивости сортов озимой ржи // Аграрный вестник Урала. 2022. № 06 (221). С. 16–26. doi: 10.32417/1997-48682022-221-06-16-26.
  14. Трофимов И.А., Трофимова Л.С., Яковлева Е.П. Районирование Дальнего Востока для оценки перспектив развития сельского хозяйства // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 61–65. doi: 10.53859/02352451_2022_36_4-61.
  15. Кинчаров А.И., Таранова Т.Ю., Дёмина Е.А., Чекмасова К.Ю. Селекционная оценка признака масса 1000 зерен в засушливых условиях // Успехи современного естествознания. 2020. № 5. С. 7–12. doi: 10.17513/use.37384.
  16. Муругова Г.А., Клыков А.Г., Калантаевская О.Г., Павлова Н.А. Селекция ярового ячменя на устойчивость к основным болезням в Приморском крае // Вестник КрасГАУ. 2014. № 6. С. 139–143.
  17. Абдуллаев Р.А., Лебедева Т.В., Чумаков М.А., Коновалова Г.С., Радченко Е.Е., Баташева Б.А. Разнообразие образцов ячменя из стран Северной Африки по устойчивости к вредным организмам // Аграрная Россия. 2020. № 11. С. 3–9. doi: 10.30906/1999-5636-2020-11-3-9.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».